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La IA generativa (GenIA) es un tipo de tecnología capaz de crear contenido como texto, audio, vídeo y código mediante la imitación de las interacciones humanas inteligentes. Este tipo de tecnología mejora la productividad y la creatividad de las personas, pero también presenta inconvenientes. Descubre cómo funciona la IA generativa, qué puedes hacer con ella y cómo te ayuda la tecnología de Avast a protegerte frente a las nuevas amenazas impulsadas por la IA.
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La IA generativa es un tipo de tecnología con IA que genera contenido en respuesta a solicitudes que envían los usuarios basándose en patrones de datos existentes con los que se ha entrenado. Sus complejos algoritmos predictivos se pueden utilizar para crear texto, vídeos, imágenes y mucho más, o simplemente para interactuar con un usuario mediante conversaciones prácticamente humanas en plataformas como ChatGPT.
A pesar de ser una tecnología de IA relativamente nueva que saltó a la fama en 2022 con el lanzamiento oficial de ChatGPT, el campo de la IA generativa se está desarrollando rápidamente, y su amplia adopción ya es una realidad en muchos sectores. Hoy en día, se usa ampliamente para impulsar bots de chat, programar herramientas de asistencia y en apps de traducción, plataformas de diseño gráfico y mucho más.
¿Qué implica la IA generativa de cara al futuro de la tecnología? Es algo bastante fuerte. Las herramientas con IA generativa pueden realizar tareas humanas que consumen mucho tiempo en cuestión de segundos y a un coste muy bajo. Tiene el potencial de mejorar la productividad de las personas y la innovación de infinitas maneras. Por ejemplo, con la IA generativa se están liderando importantes innovaciones en el ámbito de la detección del cáncer gracias al análisis de imágenes del tejido.
También está cambiando nuestra forma de navegar por internet, ya que se están integrando poco a poco las capacidades de la IA en los principales navegadores web, como Google Chrome, y es probable que fomente un rápido desarrollo del Internet de las cosas (IoT) al ofrecer nuevas posibilidades para que los dispositivos físicos que usamos a diario (por ejemplo, la tecnología del hogar inteligente) interactúen con internet.
El funcionamiento interno de los programas de IA generativa es bastante complejo, pero para explicarlo de forma sencilla, lo que tienes que saber es que estos programas analizan la solicitud de un usuario y generan una respuesta adecuada en función de patrones adquiridos a partir de amplios conjuntos de datos de entrenamiento, que incluyen texto, imágenes y otros elementos multimedia procedentes de internet, libros, etc.
En otras palabras, la IA generativa predice la secuencia de palabras o imágenes más probable que podría formar una respuesta relevante a una solicitud concreta, y extrae esos conocimientos de las relaciones estadísticas que se encuentran en los datos con los que se entrena. Aunque la IA generativa no siempre acierta, se lanzan modelos nuevos y mejorados todo el tiempo con conjuntos de datos de entrenamiento actualizados, lo que significa que es probable que las respuestas sean cada vez mejores en cuanto a precisión y relevancia.
Te dejamos una explicación más detallada de cómo funciona la IA generativa:
Un usuario envía una solicitud: puede ser una pregunta, una tarea o una descripción de algo que quiere crear, como una imagen. Una solicitud podría ser «Escribe un relato de terror breve sobre un robot y una casa abandonada». O también «Crea una imagen de un gato dándole una patada giratoria a un payaso al estilo de Miguel Ángel».
La IA interpreta la solicitud: el programa de IA generativa desglosa la solicitud en fragmentos, a los que llamamos «tokens». Luego, compara los patrones de los tokens que conforman la solicitud con patrones similares de los datos de entrenamiento y utiliza lo que encuentra para predecir la mejor respuesta.
La IA genera un resultado: el resultado puede ser texto, audio, vídeo o de otro tipo, en función de la herramienta de IA y la solicitud. Puesto que la IA generativa analiza cada solicitud de forma independiente, es poco probable que dé la misma respuesta dos veces. Normalmente, las respuestas son únicas y originales, aunque se use la misma solicitud varias veces.
Un usuario introduce la solicitud «Crea una imagen de un gato dándole una patada giratoria a un payaso al estilo de Miguel Ángel» y la IA generativa la interpreta y genera una imagen.
Es importante recordar que, aunque la IA genera resultados que parecen creados por un humano, no piensa, ni razona ni siente como las personas. De hecho, la IA generativa no es inteligente en realidad. Cualquier ilusión de inteligencia se debe únicamente a su capacidad para realizar predicciones estadísticas basadas en enormes conjuntos de datos. De forma similar a una calculadora, responde a lo que se solicita según su programación.
Es probable que hayas oído hablar de ChatGPT, la herramienta de IA generativa más popular que según Sam Altman, el fundador de OpenAI, utilizan hasta 800 millones de personas. Pero esto es solo un ejemplo de un tipo de IA generativa.
Existen numerosos tipos distintos de modelos de IA generativa, como los siguientes:
Modelos de lenguajes grandes (LLM): los LLM, como el modelo «Generative Pre-trained Transformer» o GPT que impulsa ChatGPT, se entrenan específicamente con fuentes de texto. Su objetivo es recrear o «comprender» el lenguaje humano. Los LLM utilizan aprendizaje profundo, un tipo avanzado de aprendizaje automático, para predecir respuestas a solicitudes de texto.
Modelos de difusión: estos modelos se usan para generar imágenes. Funcionan un poco como la creación de un cuadro al revés. Primero se crea una imagen caótica y poco clara y luego se va perfeccionando hasta que satisface la solicitud del usuario.
Modelos de transformador: estos modelos son la base de las herramientas modernas de IA generativa. Utilizan un método llamado «tokenización» para desglosar las solicitudes en partes más pequeñas (llamadas tokens) que pueda entender el algoritmo. A continuación, el algoritmo busca conexiones entre los tokens y los datos de entrenamiento para generar respuestas con matices parecidas a las de una persona e imágenes realistas.
Modelos multimodales: estos modelos integran muchas fuentes de datos, que a menudo incluyen texto, imágenes y audio, para facilitar la generación de distintos tipos de contenido. Esto permite que una sola herramienta de IA generativa pueda realizar una amplia variedad de tareas.
Modelos fundacionales: estos modelos sirven como base de muchas funciones de IA, ya que facilitan la inteligencia básica para generar texto, imágenes y mucho más. Se entrenan con amplias cantidades de datos y se pueden ajustar y actualizar en función de tareas concretas. Los LLM y los modelos de difusión, de transformador y multimodales pueden ser modelos fundacionales.
Redes generativas adversativas (GAN): estos modelos de IA combinan dos redes neuronales, cada una con una tarea independiente. La primera red crea contenido y la otra lo evalúa para asegurarse de que sea preciso y lo modifica si es necesario. Normalmente, se usan para generar imágenes y vídeos, y también se pueden emplear en la creación de deepfakes.
Codificadores automáticos: estas herramientas de IA generativa comprimen datos y los reconstruyen para identificar patrones. Por ejemplo, pueden analizar la voz humana y desglosarla en funciones que el algoritmo puede recrear. A menudo, se usan para la síntesis de voz y los deepfakes.
Para crear un modelo de IA generativa, es necesario invertir mucho dinero y potencia informática. Aunque los costes se están reduciendo, igualmente cuesta millones generar uno. Esto es lo que se necesita para crear un modelo de IA generativa:
Datos de entrenamiento de calidad: los modelos deben entrenarse con enormes cantidades de datos. Todos esos datos deben etiquetarse y clasificarse de forma precisa para que la IA aprenda bien y sin sesgo de ningún tipo.
Redes neuronales avanzadas: las redes neuronales son sistemas de aprendizaje automático que impulsan la IA generativa. Proporcionan el marco informático que permite a los modelos de IA realizar predicciones. GPT, la red neuronal que impulsa los modelos de ChatGPT, es un ejemplo de ello.
Potencia informática: se necesitan muchísimos chips informáticos potentes para ejecutar procesos de IA generativa, y eso requiere un gran consumo de energía.
Estas son solo las necesidades básicas. Los modelos más potentes también necesitan una moderación y un entrenamiento constantes para mejorar sus capacidades e impedir el sesgo o la generación de contenido perjudicial. Se necesita mucho trabajo por parte de personas y máquinas para lograrlo. Se conoce que OpenAI invierte solo en personal unos 1500 millones de dólares.
La IA generativa lleva con nosotros décadas de una forma u otra; de hecho, surgió en la década de los 60. Desde entonces, científicos, lingüistas e incluso filósofos se han esmerado por diseñar y probar modelos de IA. Te explicamos rápidamente cómo ha llegado la IA generativa a ser lo que es hoy.
Hay muchas formas de usar herramientas de IA generativa e incontables casos de uso de esta tecnología. La manera más sencilla de usarla es visitar el sitio web de una herramienta de IA generativa, como claude.ai o descargar una app de IA generativa, como ChatGPT.
A partir de ahí, es tan fácil como escribir una solicitud en el cuadro de texto. Te dejamos un ejemplo detallado de cómo usar ChatGPT, la herramienta más popular de IA generativa.
Visita chatgpt.com. No es necesario crear una cuenta para usar la herramienta. No obstante, si te la creas, tendrás más opciones de privacidad si no quieres que OpenAI recopile tus datos.
Escribe la solicitud en el cuadro de texto. Puedes hacer una pregunta, darle una tarea a la IA, por ejemplo, crear una receta deliciosa con sobras de pollo, cebolla y guisantes congelados, o pedirle que genere una imagen. Si no te apetece escribir, puedes hacer clic en el icono de Voz y hablar con la IA.
ChatGPT responde automáticamente a la solicitud. Normalmente, la respuesta no tarda más de unos segundos.
ChatGPT recordará las solicitudes y las respuestas dentro de la misma conversación, de forma que puedes seguir hablando sobre el mismo tema o modificar la tarea si no recibes la respuesta que buscabas.
La mayoría de herramientas de IA generativa basadas en un chat funcionan de forma similar a ChatGPT, con más o menos funciones, como la capacidad de buscar contexto adicional en internet en tiempo real. No obstante, hay formas más específicas de usar la IA generativa, dependiendo de lo que necesites.
Los desarrolladores pueden integrar la IA generativa en sus herramientas solicitando al creador del modelo una API. Esto les permite añadir capacidades de inteligencia artificial a sus propios productos o apps. También puedes usar la IA generativa al realizar una búsqueda en Google Chrome y otros motores de búsqueda como Bing. Ahora, Google Gemini genera una respuesta de IA automática tras una búsqueda en Chrome.
Es posible que observes que también aparecen funciones de IA en apps que ya utilizabas de antes, como Notion o Snapchat. Todas estas funciones integradas en las apps funcionan gracias a modelos de IA generativa. Si usas la IA generativa de esta forma, es importante que sepas que no va a ser tan versátil como interactuar directamente con ella.
Las empresas que integran inteligencia artificial en sus productos limitan el alcance de la IA para mejorar algunos servicios que prestan.
ChatGPT es la herramienta de IA generativa orientada al consumidor más conocida, pero no es ni de lejos la única opción. Existen muchas apps de IA generativa, cada una con distintas capacidades y entrenamiento. Aunque pueda parecer que algunas de estas herramientas son casi idénticas entre sí en cuanto a su funcionamiento y sus respuestas, sus diferencias pueden tener implicaciones para tu experiencia, seguridad y privacidad.
Te dejamos algunos ejemplos de herramientas populares de IA generativa.
ChatGPT: fue la primera herramienta popular de IA generativa y sigue siéndolo en la actualidad. Empezó siendo un LLM basado en texto. Hoy en día, es un modelo multimodal que puede generar texto, audio, imágenes y código. ChatGPT es gratuito, y se puede usar en chatgpt.com o en la app ChatGPT.
Claude: es un bot de chat, como ChatGPT, desarrollado por Anthropic que se centra en la generación de contenido y la seguridad de la IA a largo plazo. Presenta un marco de «IA constitucional» diseñado para garantizar que las respuestas sigan unas directrices éticas preprogramadas. Algunas fuentes afirman que, por este motivo, es más seguro que ChatGPT para aquellos usuarios que quieren evitar el sesgo o respuestas posiblemente dañinas. Sin embargo, por el momento, Claude solo puede generar texto y código.
Gemini: Gemini es la IA generativa de Google que usa su propio LLM llamado LaMDA. Gemini funciona de forma similar a ChatGPT, y puede generar texto, imágenes y código. Poco a poco, Gemini se está integrando también con otras herramientas de Google, como Chrome y Docs.
Le Chat: Le Chat es un asistente con IA generativa desarrollado por Mistral, una empresa de IA de Francia. Al igual que ChatGPT y Claude, es un bot de chat conversacional diseñado para generar texto y código. Le Chat destaca por basarse en modelos «open-weight» de Mistral, lo que fomenta la transparencia y un desarrollo colaborativo.
DeepSeek: es una herramienta de IA generativa de código abierto que compite con la calidad de apps similares. DeepSeek fue mucho más barato de desarrollar y entrenar que otras plataformas similares, por lo que se considera revolucionario en el campo de la IA generativa. A efectos prácticos, no es muy diferente de herramientas como ChatGPT.
Dall-E: Dall-E es un generador de imágenes de OpenAI. Los usuarios describen lo que quieren ver con texto y la IA genera una imagen según la petición. Dall-E se basa en un modelo de difusión estable y está disponible dentro de ChatGPT para crear imágenes como parte de una experiencia multimodal.
Midjourney: es otro generador de texto a imagen conocido por crear imágenes con muchos detalles. Por desgracia, no tiene sitio web. Los usuarios tienen que interactuar con la herramienta a través de la app de mensajería Discord.
Sora: Sora es un generador de texto a vídeo de OpenAI. De forma similar a Dall-E, los usuarios escriben una descripción y Sora genera un vídeo de entre 5 y 20 segundos en función de la petición. Aunque Sora no se ha incorporado (todavía) a ChatGPT, está disponible para los clientes de pago de ChatGPT en sora.com.
Todas las opciones de la lista anterior suelen ser seguras, puesto que son algunas de las herramientas de IA generativa más populares desarrolladas principalmente por empresas de confianza.
Sin embargo, hay muchas herramientas de IA generativa que pueden no ser tan seguras. Algunos desarrolladores de apps de terceros integran modelos de IA de empresas como OpenAI en sus apps mediante claves de API, por ejemplo. Pero el uso del modelo desde la app de terceros puede conllevar más riesgo que su uso desde la app oficial de ChatGPT.
Las apps de terceros que no son de confianza pueden tener estándares más bajos de ciberseguridad para la IA, y esto implica que podrían ser poco seguras o peligrosas. Algunas de ellas, conocidas como IA oscura, pueden ser un invento de estafadores y hackers con fines malintencionados para robar tu información personal o infectar tus dispositivos con malware.
La popularidad de la IA generativa es muy reciente, lo que quiere decir que aún se encuentran en sus primeras fases de desarrollo. No obstante, la tecnología avanza con rapidez, ya que el 78 % de las empresas la usan en al menos un departamento, tal y como se confirma en el estudio McKinsey.
Es probable que la IA generativa siga avanzando en cuanto a sus capacidades y su adopción durante la próxima década, y que se convierta rápidamente en una parte más importante de la rutina de todos nosotros. Te dejamos algunos posibles avances que podríamos ver en el futuro gracias a la IA generativa.
Las interacciones con la IA se volverán más «humanas»: la IA ya es buena dando respuestas de texto parecidas a las de una persona. En el futuro, incorporará otras cosas como voz, tono, humor y otras características humanas (avatares de IA) para simular aún más la interacción con una persona. Además, la IA generativa será más interactiva y consciente de los patrones de habla de las personas, lo que le permitirá tener conversaciones más naturales. Muchas de estas características ya se encuentran en una fase temprana de desarrollo, como el modo de voz de ChatGPT.
Se mejorará la toma de decisiones de la IA: actualmente, las herramientas de IA pueden responder a solicitudes. Pronto, es posible que puedan predecir y anticiparse a tus necesidades en función de los datos que tengan guardados en la memoria. La IA será capaz de realizar sugerencias según el contexto, realizar acciones y enviar alertas sin necesidad de una solicitud.
La IA será más creativa: la capacidad de la IA de programar, generar vídeo, redactar y diseñar no parará de mejorar. En un futuro próximo, es probable que sea capaz de generar contenido multimedia con muchos más matices, contribuyendo así de forma activa a procesos creativos en lugar de únicamente seguir las instrucciones del usuario.
Aunque es probable que aún no conozcamos todo el potencial de la IA generativa, ya se asocia con numerosos beneficios tangibles, como los siguientes:
Mejoras de la productividad: la IA generativa puede ayudar a los usuarios a completar tareas más rápido de lo que lo harían sin ayuda y, a menudo, a un coste más bajo. Permite traducir texto a otros idiomas en cuestión de segundos, redactar correos y notas de prensa profesionales y hacer recomendaciones basadas en datos, todo ello con un alto nivel de precisión y eficiencia.
Automatización de tareas repetitivas: las herramientas de IA generativa se pueden programar para gestionar tareas pesadas o que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos, la edición de contenido y el servicio de atención al cliente. La automatización de este tipo de trabajos permite que las empresas ahorren dinero y que los usuarios empleen más tiempo en tareas más creativas, estratégicas o importantes.
Análisis de datos avanzado: los programas de IA destacan a la hora de analizar grandes cantidades de datos o texto al instante. Pueden sacar conclusiones inteligentes de conjuntos de datos complejos en campos como la legislación, la medicina, las finanzas, la ingeniería y la investigación, lo que ayuda a los profesionales de estos sectores a tomar decisiones mejor fundamentadas y más rápido.
Usos interpersonales: los bots de chat basados en LLM están diseñados para interactuar con las personas de una forma empática y amable. Pueden imitar emociones como la amabilidad y la compasión, lo que significa que podrían ser herramientas útiles para tutorizar a menores o actuar a modo de asistentes personales de profesionales sanitarios en entornos médicos de mucho estrés. De hecho, en un estudio se confirmó que los pacientes médicos preferían recibir novedades a través de la IA y no de los médicos porque la IA «se percibe como más empática».
La IA generativa también tiene sus inconvenientes. La tecnología no es perfecta, y tampoco las empresas que ejecutan los modelos de IA. Estos son algunos de los riesgos que implica el uso de la IA generativa:
Información errónea y alucinaciones: en algunas ocasiones, la IA generativa genera información falsa, perjudicial o errónea. Esto recibe el nombre de alucinación, y surge por las limitaciones del procesamiento y el entrenamiento de la IA. A medida que crece la confianza que depositamos en la IA, las alucinaciones pueden tener el potencial de fomentar los bulos y otros datos erróneos.
Sesgo e imparcialidad: a veces, los resultados de la IA generativa pueden estar sesgados y ser discriminatorios. Esto puede deberse a que el entrenamiento se ha realizado con datos incompletos o a que había sesgo en el material de entrenamiento. Por ejemplo, una herramienta de contratación entrenada con datos de candidatos anteriores podría favorecer a futuros candidatos de características o centros específicos.
Preocupaciones sobre la privacidad: las apps de IA recopilan tu información personal cuando te registras, y pueden grabar las conversaciones que tienes con el programa. Por ejemplo, OpenAI guarda los chats de ChatGPT durante al menos 30 días. Esto podría representar un riesgo para la privacidad, porque implica que tus datos confidenciales podrían acabar en malas manos.
Problemas de derechos de autor: OpenAI se enfrenta a una demanda por parte de The New York Times porque la empresa entrena parcialmente sus modelos con datos protegidos por derechos de autor sin compensar por ello a los propietarios originales. En el futuro, estos problemas con los derechos de autor pueden convertirse en una preocupación aún mayor para las empresas, ya que los conjuntos de entrenamiento siguen incluyendo más y más datos.
Impacto medioambiental: entrenar y ejecutar modelos de IA requiere una gran cantidad de potencia informática, y esto genera grandes emisiones de carbono. Se dice que cada respuesta que genera ChatGPT genera unos 4,32 gramos de CO2, que aumenta en función de la escala a la que funcione la herramienta.
Mal uso de la tecnología: cualquier persona puede acceder a la IA generativa de forma gratuita, lo que significa que se puede usar mal. Los hackers y estafadores pueden usar estas herramientas para crear mensajes convincentes de phishing y engañar a los usuarios de forma que faciliten su información personal. También pueden usar la IA para crear deepfakes y clones de voz, y hacerse pasar por otras personas o usar técnicas de catfishing.
Podemos decir que la IA es el desarrollo tecnológico más importante hasta la fecha después de internet, y esto tiene implicaciones significativas para las personas y las empresas. Algunas de las consecuencias de su popularidad cada vez mayor pueden parecernos positivas, pero la disponibilidad mundial y la imprevisibilidad de la IA generativa pueden representar un riesgo para la seguridad y la privacidad.
No utilices herramientas de IA generativa como ChatGPT sin proteger tus datos y dispositivos frente a las inevitables lagunas de seguridad, que podrían traer consigo filtraciones de datos o estafas. Protégete de los estafadores y el malware con Avast Free Antivirus. Además de un potente motor de detección de estafas integrado, Avast ofrece protección ininterrumpida frente al malware, las filtraciones de datos y muchas amenazas más, para que puedas explorar con mayor seguridad las numerosas ventajas de la IA generativa.
