MÓDULO 5 - Video 2: Inteligencia Artificial Generativa

Bienvenidas y bienvenidos a este video

del módulo 5, inteligencia artificial.

En este video exploraremos uno de los

campos más innovadores y transformadores

de nuestra época, la inteligencia

artificial generativa.

A lo largo de este video conoceremos sus

conceptos principales: funcionamiento,

principales aplicaciones y las

herramientas más utilizadas hoy en día.

Te invitamos a descubrir [música] cómo

esta tecnología puede ser una aliada

poderosa en tu vida profesional y

cotidiana. Recuerda tomar notas y pausar

el video [música] cuando lo necesites.

Imaginemos la siguiente situación. Laura

es propietaria de una pequeña empresa de

productos artesanales. [música]

Quiere lanzar una campaña publicitaria

para incrementar sus ventas, fidelizar a

sus clientes, mejorar su presencia en

redes sociales [música]

y posicionar mejor su marca en el

mercado. Sin embargo, Laura no cuenta

con un equipo de diseño ni de

comunicación. Su presupuesto es limitado

y el tiempo aún más. ¿Qué herramientas

de inteligencia artificial generativa

podría utilizar Laura para crear su

campaña de manera efectiva, creativa y

profesional? Acompáñanos a descubrir la

inteligencia artificial generativa para

poder responder esta pregunta al final

del video. Cuando hablamos de

inteligencia artificial generativa, nos

referimos a sistemas de [música]

inteligencia artificial capaces de crear

contenido nuevo como textos, imágenes,

audios, [música]

videos y más, a partir de instrucciones

que le damos en lenguaje natural, es

decir, en el idioma que usamos todos los

días. Pero, ¿qué significa exactamente

el término generativa? La palabra viene

del concepto de generar o crear. A

diferencia de otros sistemas de

inteligencia artificial que solamente

clasifican o analizan información, los

sistemas generativos producen resultados

originales basándose en patrones que

aprendieron de grandes cantidades de

datos. Es importante comprender que la

inteligencia artificial generativa no es

una sola herramienta ni un único

programa, es un campo amplio dentro de

la inteligencia artificial que agrupa

diferentes tecnologías, modelos y

aplicaciones. Para entenderlo mejor,

pensemos en algunos ejemplos de la vida

diaria. Cuando utilizas un asistente de

escritura que te sugiere [música] cómo

terminar una oración, estás usando

inteligencia artificial generativa.

Cuando una aplicación transforma una

fotografía en un estilo de pintura al

óleo, también se utiliza inteligencia

artificial generativa. En los ejemplos

anteriores, la inteligencia artificial

no [música] solo procesa datos, sino que

genera algo nuevo, algo que antes no

existía. Este campo ha avanzado de

manera extraordinaria en los últimos

años y hoy es posible encontrar

aplicaciones de inteligencia artificial

generativa en educación, medicina,

entretenimiento, diseño, marketing,

programación y muchas otras áreas.

Para comprender cómo opera la

inteligencia artificial generativa,

primero revisemos sus conceptos clave.

datos de entrenamiento. Los sistemas de

inteligencia artificial generativa

aprenden a partir de enormes cantidades

de información conocida como datos de

entrenamiento. Estos pueden incluir

millones de textos, [música] imágenes,

audios o videos recopilados de diversas

fuentes. Gracias a estos datos, el

sistema [música] identifica patrones,

estructuras y relaciones. Modelo de

inteligencia artificial es el sistema

computacional que después de ser

entrenado es capaz de generar contenido.

Podemos imaginarlo como un experto que

tras leer miles de libros es capaz de

escribir uno nuevo. Promp [música] es la

instrucción o indicación que le

proporcionamos al sistema de

inteligencia artificial para que genere

un resultado. Por ejemplo, cuando

escribimos la instrucción, redacta un

correo formal para solicitar una reunión

de trabajo. Token es la unidad mínima de

procesamiento de lenguaje. Puede ser una

palabra, una sílaba o un símbolo. Los

modelos procesan y generan texto a

través de tokens.

Resultado generado es el contenido que

el sistema produce como respuesta al

prompt. Puede ser [música] un texto, una

imagen, un audio o un video. En

conjunto, estos elementos forman el

ciclo básico de la inteligencia

artificial generativa. El usuario

proporciona una instrucción, el modelo

la procesa usando su entrenamiento y

genera un resultado.

¿Cómo aprende y genera contenido a la

inteligencia artificial generativa? Esta

tecnología funciona mediante distintos

modelos. Previsemos los cuatro

principales modelos de lenguaje de gran

escala conocidos como LLM, largeu model

por sus siglas en inglés. Estos modelos

han sido entrenados con enormes

cantidades de texto y son capaces de

comprender y generar lenguaje natural de

manera fluida. Un ejemplo lo vemos

cuando le pedimos a un asistente de

inteligencia artificial que redacte un

informe, responda preguntas o traduzca

un texto. Redes generativas adversarias

o GAN. Este modelo funciona con dos

redes que compiten entre sí. Una genera

contenido y la otra lo evalúa. A través

de esta competencia, el sistema mejora

continuamente hasta producir resultados

muy realistas. Un ejemplo es la

generación de imágenes de rostros

humanos que nunca han existido. Modelos

de difusión. Estos modelos aprenden a

crear imágenes añadiendo y luego

eliminando ruido de manera controlada.

Parten de una imagen completamente

aleatoria y paso a paso la transforman

en algo coherente y detallado. Se

utilizan ampliamente para generar

imágenes artísticas a partir de

descripciones de texto.

Autocodificadores variacionales

conocidos como BAE. Estos modelos

comprimen la información en una

representación más compacta y luego la

reconstruyen. Son útiles para generar

variaciones de imágenes o datos

existentes, como crear diferentes

versiones de un mismo diseño. Cada uno

de estos modelos tiene sus propias

[música] fortalezas y se aplica en

diferentes contextos, lo que enriquece

el campo de la inteligencia artificial

generativa.

La inteligencia artificial generativa

tiene aplicaciones en prácticamente

todos los campos del conocimiento y la

actividad [música] humana. A

continuación exploraremos las tres

principales.

Creación de texto. Los sistemas de

inteligencia artificial generativa

pueden redactar artículos, informes,

correos electrónicos, resúmenes, guiones

y hasta código de programación. Por

ejemplo, un profesional puede pedirle a

un asistente de inteligencia artificial

que elabore el borrador de un informe

trimestral ahorrando horas de trabajo.

Generación de imágenes. A partir de una

descripción en texto, [música] los

sistemas de inteligencia artificial

pueden crear imágenes completamente

originales. Por ejemplo, un diseñador

puede generar propuestas visuales para

un cliente escribiendo simplemente

imagen de una ciudad futurista con

vegetación estilo acuarela. Esto abre

posibilidades ilimitadas para el arte

digital, el diseño gráfico y la

publicidad. Generación de videos. Hoy es

posible crear contenido audiovisual a

partir de texto o [música] imágenes. Por

ejemplo, una empresa puede generar un

video de presentación acerca de sus

servicios [música] sin necesidad de

producción tradicional utilizando

avatares digitales y narración

automática. Además de sus principales

áreas, la inteligencia artificial

generativa también se aplica en la

composición musical, el diseño de

productos, el apoyo en diagnósticos

médicos y mucho más. Es importante

destacar que estas aplicaciones no

reemplazan la creatividad humana, sino

que la potencian, [música]

permitiendo que las personas se

concentren en las decisiones

estratégicas y creativas de mayor valor.

Actualmente existen muchas herramientas

de inteligencia artificial generativa.

Conozcamos algunas de las más

utilizadas. Chat GPT, desarrollado por

Open AI, es uno de los asistentes de

inteligencia artificial más conocidos.

permite mantener conversaciones,

redactar textos, resolver dudas y

generar ideas. Por [música] ejemplo, un

estudiante puede pedirle que explique un

concepto difícil con palabras sencillas.

Dali 3. También de Open AI, esta

herramienta genera imágenes originales a

partir de descripciones textuales. Por

ejemplo, un diseñador puede escribir

logotipo minimalista de una cafetería

con colores tierra y Dali 3 creará

propuestas visuales. [música]

Microsoft Copilot, integrado en las

aplicaciones de Microsoft 365, Copilot

asiste en la redacción de documentos.

resúmenes de correos, creación de

presentaciones y análisis de datos

[música] en Excel. Por ejemplo, puede

generar un resumen ejecutivo a partir de

un documento extenso. Cloud,

desarrollado por Antropic, Cloud es un

asistente de inteligencia artificial

diseñado para mantener conversaciones

seguras, reflexivas y útiles. Destaca

por su capacidad para analizar

documentos extensos, responder preguntas

complejas y apoyar en la redacción de

textos con un enfoque cuidadoso y ético.

Sintesia, plataforma para la creación de

videos con avatares digitales, [música]

permite generar videos profesionales

escritos en texto sin necesidad de

cámaras ni actores. Es muy útil para

capacitaciones y contenido educativo.

Perplexity, un motor de búsqueda con

inteligencia artificial que no solo

encuentra información, sino que la

sintetiza [música] y cita sus fuentes.

Por ejemplo, permite investigar un tema

complejo obteniendo una respuesta

organizada y verificable. Copy

herramienta especializada en la creación

de contenido para marketing, anuncios,

[música] publicaciones en redes

sociales, descripciones de productos y

más. Por ejemplo, una pequeña empresa

puede generar textos publicitarios de

manera rápida y personalizada. Notebook

LM desarrollado por Google permite

cargar documentos propios y hacer

preguntas sobre ellos con apoyo de

inteligencia artificial. Es

especialmente útil para investigadores,

estudiantes y profesionales que

necesitan analizar grandes volúmenes de

información.

Es fundamental recordar que todas estas

herramientas deben usarse [música] de

manera responsable. Debemos verificar la

información que generan, proteger

nuestra privacidad y datos personales,

ser conscientes de posibles sesgos en

sus resultados y mantener siempre el

criterio humano en las decisiones

importantes.

Bien, una vez teniendo esto en cuenta,

¿te acuerdas de la situación de Laura?

Ahora que conocemos la inteligencia

artificial generativa, podemos ofrecerle

recomendaciones concretas para generar

los textos de su campaña como anuncios.

publicaciones en redes sociales y

descripciones de productos. Laura puede

utilizar Copia I o Chat GPT. Para crear

imágenes atractivas [música] de sus

productos sin necesidad de un fotógrafo.

Dali 3 le permitirá generar propuestas

visuales de alta calidad a partir de

descripciones sencillas.

Si Laura desea crear un video de

presentación de su empresa, Cintesia le

ayudará a producirlo con un avatar

digital y narración automática, sin

cámaras ni equipo especializado.

Así, con herramientas accesibles y sin

un gran presupuesto, Laura puede

construir una campaña publicitaria

profesional y creativa.

Recordemos que la inteligencia

artificial generativa permite crear

contenido nuevo como texto, imágenes y

videos. Cuenta con diferentes modelos

que [música] hacen posible esta

tecnología y sus aplicaciones abarcan

prácticamente todos los sectores. Hay

herramientas disponibles para todo tipo

de usuarios [música]

y su uso debe ser siempre responsable,

verificando resultados y protegiendo la

privacidad.

Esperamos que la información haya sido

de utilidad para el desarrollo de este

módulo. Recuerda que puedes volver a ver

este video siempre que lo necesites.