La Inteligencia Artificial( IA) se ha convertido en una tecnología ampliamente debatida e influyente en diversas industrias durante la última década, lo que ha dado lugar a notables avances en la tecnología y la eficiencia operativa. Una de las tendencias emergentes de la Inteligencia Artificial es la Inteligencia Artificial Generativa, que ha demostrado un enorme potencial para transformar las industrias. Para comprender la diferencia entre la Inteligencia Artificial Generativa y la Inteligencia Artificial Tradicional, vamos a explorar esta cuestión de una forma que refleja el estilo distintivo y fácil de leer de Bernard Marr. La inteligencia artificial tradicional, a menudo denominada inteligencia artificial estrecha o débil, se centra en la realización inteligente de tareas específicas. Estos sistemas están diseñados para responder a una serie de entradas predefinidas, con la capacidad de aprender de los datos y tomar decisiones o hacer predicciones basadas en ellos. La inteligencia artificial tradicional funciona dentro de unas reglas y estrategias definidas, como un estratega maestro que toma decisiones informadas dentro de unos límites. Algunos ejemplos de inteligencia artificial tradicional son los asistentes de voz como Sirior Alexa, los motores de recomendación de Netflix o Amazon y el algoritmo de búsqueda de Google. En cambio, la inteligencia artificial generativa puede considerarse la próxima generación de inteligencia artificial, ya que tiene la capacidad de crear algo nuevo. En lugar de una persona, tienes una IA que te proporciona una línea de partida, como" Una vez en el tiempo, en una galaxia lejana. . . ". La IA toma esta línea y genera una historia completa de aventuras espaciales, incluyendo personajes, giros argumentales y una conclusión emocionante. El modelo de predicción del lenguaje de OpenAI, GPT- 4, es el primer ejemplo de inteligencia artificial generativa, ya que se ha basado en grandes cantidades de datos de Internet para producir un texto de apariencia humana que puede ser casi indistinguible de un texto escrito por una persona. Los sistemas de IA tradicionales se utilizan principalmente para el análisis de datos y la elaboración de predicciones, mientras que la IA generativa va más allá al generar nuevos datos similares a los que se extraen. En otras palabras, la Inteligencia Artificial tradicional se basa en el reconocimiento de patrones, mientras que la Inteligencia Artificial Generativa se basa en la creación de patrones.

En el campo del diseño, la IA generativa puede generar rápidamente un sinfín de prototipos, agilizando el proceso de ideación. En la industria del entretenimiento, puede producir música nueva, escribir guiones o incluso crear falsificaciones. En el periodismo, podría generar artículos o informes. cualquier campo en el que la creación y la innovación sean cruciales. Sin embargo, la inteligencia artificial tradicional sigue desarrollándose en aplicaciones orientadas a tareas específicas: robots de chat, sistemas de recomendación, análisis predictivos, etc. Es la fuerza motriz de la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial que optimizan la eficiencia en diversos sectores. De cara al futuro, la IA tradicional y la IA generativa no se excluyen mutuamente, pero pueden trabajar juntas para ofrecer soluciones aún más potentes. Por ejemplo, una IA tradicional podría analizar los datos de comportamiento del usuario, y una IA generativa podría utilizar ese análisis para crear contenido personalizado. Tanto la Inteligencia Artificial Generativa como la Inteligencia Artificial Tradicional desempeñan un papel importante en la configuración de nuestro futuro, abriendo posibilidades únicas. La adopción de estas tecnologías avanzadas será crucial para las empresas y las personas que deseen adelantarse a la curva en nuestro panorama digital en rápida evolución. Solo hemos arañado la superficie de la innovación de la inteligencia artificial, y el reconocimiento de las distintas capacidades de estas formas de inteligencia artificial nos permite aprovechar plenamente su potencial a medida que emprendemos un viaje apasionante.