Las diferencias y casos de uso de las tecnologías de IA

Recientemente, ha habido una explosión de tecnologías de inteligencia artificial (IA). Se está utilizando la IA generativa para generar contenido nuevo, incluidos textos, imágenes, videos, códigos y música. Mientras tanto, se está utilizando la IA predictiva para predecir eventos futuros. Por su parte, el aprendizaje automático (ML) está involucrado en todo esto.

Hace algunos años, pedirle a una computadora que creara una imagen o una canción únicas sonaba muy lejano. En la actualidad, ese pensamiento mágico es una realidad, y muchas organizaciones se preguntan cómo pueden usar estas tecnologías ambiciosas para mejorar sus empresas.

¿En qué se diferencian la IA generativa de la IA predictiva y del aprendizaje automático?

Primero, no son conceptos que se contraponen. El aprendizaje automático (ML) es la base de la IA predictiva y la IA generativa. Pero, mientras que la IA generativa usa los modelos de ML para crear contenido, la IA predictiva usa el ML para identificar señales de alerta tempranas y determinar resultados futuros.

Si bien las dos usan el ML y la IA, sus algoritmos funcionan de manera diferente. Podrá ver algunos cruces en la forma en que estas tecnologías pueden aplicarse a casos de uso del mundo real.

¿Qué es la IA generativa y cómo funciona?

Piense en la IA generativa como el lado “creativo”. La IA generativa usa el aprendizaje profundo para generar contenido nuevo basado en los datos sobre los cuales está formada.

¿Qué es la IA predictiva y cómo funciona?

Piense en la IA predictiva como el lado “comercial”. La IA predictiva, también conocida como análisis predictivo, usa datos históricos y actuales para identificar patrones y hacer deducciones según esa información. Se basa en algoritmos estadísticos y el ML.

Tabla de IA generativa vs. IA predictiva

Comparemos la IA generativa con la IA predictiva:

IA generativa	IA predictiva
Se centra en crear contenido nuevo.	Se centra en predecir eventos futuros.
Se usa para generar imágenes realistas y demás contenido nuevo.	Se usa para identificar patrones y hacer deducciones.
Utiliza redes neurales y aprendizaje automático.	Utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático.

IA generativa

La IA generativa se trata de crear algo nuevo.

¿Cuáles son las limitaciones de la IA generativa?

Las tecnologías de IA generativa están formadas sobre la base de un conjunto de datos y solo pueden generar contenido con base en esa información que reciben. Los riesgos de la IA generativa surgen con los datos de mala calidad o aquellos con contenido sin licencia, lo que puede provocar la violación de los derechos de autor, el incumplimiento de los derechos de privacidad, sesgos y falta de cumplimiento.

Para poder mitigar estos riesgos, las organizaciones que usan la IA generativa deben establecer estándares de gobernanza de la IA, en especial aquellas que pertenecen a industrias altamente reguladas como los servicios financieros y la atención médica. Garantizar el cumplimiento de la IA puede ahorrarles a las organizaciones sanciones legales, filtraciones de datos y participación en actividades poco éticas.

¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa?

Las herramientas de IA generativa están diseñadas para aumentar el trabajo de los escritores, diseñadores, artistas, creadores de código y músicos, no para reemplazarlo. Es particularmente útil para acelerar el proceso creativo y aportar ideas nuevas o diferentes. Toda organización que desee usar estas herramientas primero debe echar un vistazo a Cómo prepararse para la IA generativa.

Estos son los beneficios que veremos en los usos futuros de la IA generativa:

• Experiencias personalizadas de los clientes
• Resolución de problemas
• Automatización adaptable
• Simulaciones y pruebas
• Experimentación del contenido creativo

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA generativa?

Más allá de la creación de contenido, la IA generativa tiene muchos casos de uso comerciales. Al aplicar la IA generativa a su programa de automatización inteligente, usted puede optimizar y personalizar aún más los procesos automatizados. Estas son algunas de las aplicaciones de la IA generativa:

• Banca y finanzas: La IA generativa puede analizar datos para ayudar con la prueba de los modelos de riesgo crediticio al generar datos falsos sobre los cuales se prueban los modelos de riesgo.
• Atención médica: La lectura de grandes conjuntos de datos no estructurados sobre atención médica, como los que se encuentran en los registros de salud electrónicos (EHR), puede ser propensa a errores; sin embargo, la IA generativa puede analizar estos datos rápidamente e identificar cualquier anomalía a tiempo, lo que puede ser útil para hacer diagnósticos tempranos y desarrollar planes de tratamiento personalizados.
• TI: El desarrollo de software asistido por la IA está dando pasos agigantados para los programadores. Al asistir en la generación de código, la IA generativa puede acelerar el tiempo de desarrollo, reducir los errores y optimizar la corrección de fallos.

• Informe ambiental, social y de gobierno (ESG): La IA generativa puede recopilar e interpretar los datos de alcance 1, 2 y 3 de una organización para ayudarla a obtener mayor visibilidad de su impacto ESG para generar un informe más preciso.
• Servicio de atención al cliente: La IA puede dar respuestas más rápidas a los clientes mediante los robots de chat de NLP y extraer información clave de las conversaciones con los clientes que ayude a los agentes a aplicar los comentarios a los resultados futuros.

Explore otros casos de uso de la IA generativa para ampliar el poder de la automatización.

IA predictiva

La IA predictiva se trata de la predicción.

¿Cuáles son las limitaciones de la IA predictiva?

Debido a que la IA predictiva se forma a partir de grandes cantidades de datos para realizar una predicción, la falta de datos o la imprecisión de ellos puede dañar gravemente su eficacia. Incluso con todos estos datos, la IA predictiva es un adivino infalible. Puede hacer predicciones basadas en patrones y tendencias, pero ningún evento futuro puede predecirse con absoluta certeza. Toda organización que utilice esta tecnología debe reconocer que, como sucede con todo, esta tecnología tiene limitaciones.

¿Cuáles son los beneficios de la IA predictiva?

Los modelos de IA predictiva están diseñados para acelerar la toma de decisiones al ayudar a las empresas a tomar decisiones precisas e informadas. Analiza patrones y hace predicciones al identificar anomalías en los datos y extrapolar eventos futuros. Esto puede reducir el tiempo que toma a las empresas investigar y estudiar información para que puedan dedicar más tiempo a una toma de decisiones estratégica.

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA predictiva?

Estas son algunas de las aplicaciones de la IA predictiva:

• Diagnósticos médicos: La IA predictiva ya existe en el sector de la atención médica, ya que ayuda a prevenir brotes de enfermedades e identifica a los pacientes de alto riesgo. De manera progresiva, se está usando para el diagnóstico de enfermedades, los pronósticos y la planificación de tratamientos. La IA hace un diagnóstico al buscar pacientes con síntomas similares y condiciones subyacentes que coincidan con la edad, el peso y otras características del paciente.
• Detección de fraude: Mediante el análisis de patrones, la IA predictiva puede identificar antes actividades potencialmente fraudulentas, como la detección de dispositivos o accesos inusuales desde una nueva ubicación.
• Predicción financiera: Los modelos de IA predictiva obtienen datos financieros históricos de un gran conjunto de datos a fin de predecir tendencias del mercado de valores, riesgos y oportunidades de inversión. La IA predictiva mejora la precisión de las predicciones y aumenta la toma de decisiones financieras.
• Análisis del comportamiento del cliente: La IA predictiva puede usar los datos del cliente, como el historial de compra y los patrones de comportamiento de compra, para predecir qué comprará a continuación, lo que también sirve a las organizaciones para administrar mejor su inventario y las operaciones de la cadena de suministro (también conocido como predicción de la demanda).

Automatización impulsada por la IA

El objetivo de la automatización inteligente es ahorrar tiempo y dinero y optimizar los procesos a fin de reducir los residuos. Con los avances de las tecnologías de IA, estas capacidades seguirán en expansión a medida que pueda automatizar procesos más complejos y automatizar más procesos de principio a fin.

Cada vez más organizaciones piensan en grande sobre la automatización. Lea nuestro ebook para descubrir cómo puede sobrecargar la automatización inteligente con la IA generativa.

Tabla de tecnologías

¿Necesita un repaso? Esta es nuestra tabla de tecnologías:

Inteligencia artificial (IA)	Imita la inteligencia humana para resolver problemas.
IA predictiva	También conocida como análisis predictivo, la IA predictiva usa algoritmos de aprendizaje automático que se basan en datos históricos para identificar patrones, hacer predicciones y predecir tendencias.
IA generativa	Usa un algoritmo sofisticado para crear contenido nuevo, incluido texto, imágenes, video y audio, en función de indicaciones de lenguaje natural.
Aprendizaje automático (ML)	Es una rama de la IA que usa datos y algoritmos para imitar el aprendizaje humano y mejorar su precisión con el tiempo.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)	Es una tecnología de ML que sintetiza el lenguaje humano natural.
Automatización cognitiva	La automatización cognitiva, otro nombre para la automatización inteligente, imita el comportamiento y la inteligencia humana para facilitar la toma de decisiones y realizar tareas complejas.
Gestión de procesos comerciales (BPM)	Es una herramienta para que las empresas puedan automatizar, administrar y optimizar sus procesos.
La automatización robótica de procesos (RPA)	Imita la capacidad humana de realizar tareas.
Automatización inteligente (AI)	La AI combina la BPM, la IA y la RPA para automatizar procesos.