IA generativa: qué es y cómo funciona

¿Qué es la IA generativa?

Aunque el tema de la IA generativa ha cobrado fuerza en los últimos años, la tecnología no es realmente nueva. La idea de que los computadores pudieran imitar las capacidades del pensamiento humano ha fascinado a los escritores de ciencia ficción desde los primeros días de la informática. 

El matemático y científico inglés Alan Turing publicó su artículo "Computing Machinery and Intelligence" en 1950, presentando el concepto de máquinas capaces de razonar de forma similar a los humanos. Desde entonces, la inteligencia artificial y su rama generativa no han parado de avanzar. 

IA generativa vs. IA tradicional

La IA tradicional y la IA generativa son dos ramas de la inteligencia artificial. La diferencia radica en que la IA "básica" tiene capacidades y usos ligeramente distintos: ayuda a automatizar procesos repetitivos y simples, analizar datos y hacer predicciones basadas en información histórica, y generalmente se utiliza para realizar tareas predefinidas. La IA generativa, por su parte, está diseñada para producir contenido nuevo a partir de material existente. Aunque puede detectar patrones, también es capaz de recrearlos de manera diferente.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La IA generativa utiliza deep learning, en español, aprendizaje profundo. Este tipo de IA emplea redes neuronales artificiales, una especie de modelos neuronales virtuales inspirados en cómo funciona el cerebro humano.

Lo que distingue al aprendizaje profundo de otros métodos de machine learning es su capacidad para aprender y procesar conjuntos gigantescos de datos sin necesidad de supervisión humana. Esto significa que toma los datos sin instrucciones sobre qué hacer con ellos e intenta automáticamente descomponerlos y analizarlos para encontrar patrones, aprenderlos y replicarlos.

¿Cómo genera, entonces, contenido nuevo? Se guía por las solicitudes de los usuarios, llamadas "prompts", una palabra que en poco tiempo ha pasado de ser desconocida a estar en boca de millones.

¿Qué son los modelos de IA generativa?

Al hablar de inteligencia artificial generativa, vale la pena saber que no existe un único modelo. Los investigadores han desarrollado muchas formas de entrenar modelos. Acá te contamos algunos de ellos. Cada uno puede usarse para diferentes propósitos y generar resultados con distinta calidad y características. También pueden combinarse para producir resultados diferentes o mejores.

Modelos de difusión

Los modelos de difusión se utilizan principalmente en la generación de imágenes. Funcionan con un proceso de dos pasos. Primero, durante el entrenamiento, se agrega "ruido" (elementos aleatorios que distorsionan la imagen original) a las imágenes hasta que se vuelven casi irreconocibles. Luego, aprende a "limpiar" ese ruido y recuperar la imagen original. Una vez entrenado, puede tomar cualquier conjunto de datos aleatorios y transformarlos en imágenes nuevas y coherentes.

Redes generativas antagónicas (GAN)

Los modelos GAN utilizan dos redes neuronales que compiten entre ellas, llamadas generador y discriminador. El generador crea resultados basados en los prompts, mientras que el discriminador los compara con ejemplos de datos de entrenamiento para determinar cuáles fueron generados artificialmente. El objetivo es repetir este ciclo hasta que el discriminador deje de notar diferencias entre los datos reales y artificiales.

Codificadores automáticos variacionales (VAE)

Los codificadores automáticos variacionales son ideales para generar video, imágenes y texto. Funcionan con dos componentes: un codificador y un decodificador. El codificador toma la información original y la comprime en una versión más pequeña que conserva las características más importantes. Luego, el decodificador toma esa versión comprimida y la utiliza para crear contenido nuevo basado en esas características clave.

Modelos basados en transformadores

Los modelos de transformadores están hechos para aprender el contexto y significado de los datos analizando las relaciones entre fragmentos de información. Son la base de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que pueden procesar lenguaje natural. 

Por ejemplo, ChatGPT se basa en un modelo de transformador: la parte "GPT" se refiere a "transformador generativo preentrenado" (generative pretrained transformer). Además de frases, estos modelos también pueden analizar cadenas de ADN o secuencias de aminoácidos en proteínas.

Aunque el contenido en texto creado por los LLM puede parecer humano e inteligente, es importante señalar y siempre recordar que funcionan prediciendo una palabra tras otra. El resultado con las oraciones comprensibles que leemos en el chat. Es decir, la inteligencia artificial, tal como la conocemos, no es realmente inteligente y, por eso, no deberíamos confiar en ella a ciegas para proporcionar información precisa.

Ejemplos de herramientas de IA generativa

La moda actual de la IA nos ha mostrado que todo el tiempo hay una nueva herramienta o función que antes no teníamos presente. Sin embargo, hay algunos nombres se han llevado todos los reflectores.

ChatGPT

ChatGPT es un chatbot basado en grandes modelos de lenguaje (LLM) desarrollado por OpenAI y probablemente la herramienta de IA generativa más conocida (al menos hasta ahora). Se lanzó en noviembre de 2022. Como chatbot, fue diseñado para imitar la forma en que otro humano respondería a las consultas del usuario. Sin embargo, es versátil en sus capacidades y puede generar muchos tipos de contenido textual, como letras de canciones, traducciones, poemas, código de programación o conversaciones simuladas.

ChatGPT ahora se ha “combinado” con el modelo de generación de imágenes DALL-E, por lo que ahora es un chatbot multipropósito que es capaz de generar respuestas de texto y contenido visual.

Esto lo ha convertido en una herramienta indispensable para algunos, tanto en el ámbito profesional como personal. Sin embargo, depender demasiado de él introduce algunos riesgos. Los usuarios deben entender que ChatGPT no es infalible y puede producir errores. Una dependencia excesiva también puede causar problemas graves durante interrupciones del servicio o caídas de OpenAI.

La popularidad de ChatGPT desató una inmensa competencia en toda la industria, con gigantes tecnológicos como Google y Microsoft compitiendo para desarrollar sus propios chatbots y asistentes de IA basados en LLM.

Al igual que la mayoría de las herramientas en la nube, es seguro si proteges tu privacidad. Esto quiere decir que evites compartir datos personales o sensibles y que siempre protejas tu cuenta. La mayoría de los riesgos vienen por darle demasiada información o de una seguridad débil en la cuenta, más que de la aplicación en sí.

Google Gemini

Gemini, anteriormente conocido como Bard, es la respuesta de Google a ChatGPT. Al igual que su competidor, es un chatbot basado en LLM y se lanzó en marzo de 2023 a escala limitada. Gemini utiliza un gran modelo de lenguaje del mismo nombre, que está siendo desarrollado por Google. El equipo de Google afirma que el chatbot ha sido entrenado para comprender entradas de imágenes, video y audio, y es posible que se siga desarrollando para generar también estos tipos de contenido como salidas.

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot se presentó como Bing Chat en febrero de 2023. Se basaba en el modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI y se presentó al público como una función integrada del navegador Edge y la app para celulares de Bing. Más tarde, Microsoft decidió unificar sus productos de IA bajo el nombre Copilot.

En marzo de 2023, Microsoft lo fusionó primero con el generador de imágenes DALL-E 2 y luego con DALL-E 3, dando como resultado un producto más funcional capaz de generar contenido tanto textual como visual.

Midjourney

Midjourney es una herramienta de generación de imágenes lanzada en julio de 2022 y desarrollada por la empresa del mismo nombre con sede en San Francisco. Su objetivo es generar imágenes basadas en descripciones del usuario escritas en lenguaje natural.

Midjourney y ChatGPT fueron una parte clave del "boom de la IA" que comenzó alrededor de 2022. En Midjourney se crearon una avalancha de memes generados por IA, como el famoso Papa de Balenciaga, que era una imagen fotorrealista del Papa Francisco usando una chaqueta blanca de la marca española. Debido a la calidad de los resultados, también desató las primeras discusiones sobre el futuro de la IA generativa, la seguridad de estas herramientas, la desinformación generada por IA y el daño potencial que podría causar.

Grok 3

Grok 3 es un chatbot de IA generativa creado por xAI y lanzado en 2025. Integrado en X (anteriormente Twitter), está diseñado para proporcionar respuestas ingeniosas en tiempo real y acceder a datos web actuales. Grok 3 compite con los principales modelos como ChatGPT y es conocido por su tono atrevido.

DeepSeek AI

DeepSeek AI es un motor de búsqueda y chatbot de IA con sede en China que surgió a principios de 2025. Tiene un muy buen procesamiento, además de ser potente, compitiendo y superando a los principales modelos de IA como ChatGPT, mientras permanece de uso gratuito.

Sin embargo, a pesar de su gran popularidad, DeepSeek AI genera preocupaciones debido a su sesgo en temas políticos (a veces llevando a la censura) y riesgos de privacidad vinculados al manejo de datos de los usuarios.

Casos de uso de la IA generativa

La IA puede aprovecharse de varias maneras, como:

• Generación de contenido. Las herramientas de IA generativa están diseñadas principalmente para generar resultados basados en las solicitudes de los usuarios y para hacer distintas cosas. Dependiendo del modelo, puedes generar texto, música o una imagen que coincida con tu descripción.
• Generación de ideas. Pueden usarse para hacer lluvias de ideas, por ejemplo, son muy útiles si estás lidiando con un bloqueo creativo.
• Atención al cliente. Varias empresas están usando chatbots de IA en el servicio al cliente para comunicarse con sus usuarios, aprovechando que están diseñados para imitar respuestas humanas.
• Mejorar el aprendizaje. Los chatbots pueden ser configurados para hacerte preguntas sobre temas específicos, conversar en un idioma extranjero o ayudarte a crear un plan de estudio, actuando como asistentes virtuales de aprendizaje.
• Desarrollo científico. La IA generativa no se trata solo de texto e imágenes. Los modelos también son útiles para la investigación en biología, química, neurociencia, investigación farmacéutica y astronomía.

Beneficios de la IA generativa

La IA tiene varias ventajas a las que se les puede sacar provecho.

• Aumenta la eficiencia: puede ayudarte en varias tareas relacionadas con la creación de contenido, como generar los primeros borradores de texto o contenido visual, reduciendo costos de tiempo y aumentando la productividad.
• Potencia la creatividad: la podrías aprovechar para que te "proponga" ideas o soluciones en las que no habías pensado, ayudando a tu proceso creativo y solución de problemas.
• Varias soluciones de personalización: la IA generativa puede adaptar sus resultados a usuarios individuales según sus preferencias y comportamientos únicos para usarse en atención al cliente o publicidad, creando contenido personalizado.

Desventajas y riesgos de la IA generativa

Si bien la IA generativa tiene algunos beneficios, es imposible ignorar sus riesgos. Dado que la tecnología es nueva y no está regulada, hay muchas preguntas sobre la ética, seguridad, usos potencialmente perjudiciales y el futuro de las industrias que ya se han visto afectadas.

• Alucinaciones. Los grandes modelos de lenguaje realmente no entienden qué o por qué están comunicando, lo que puede resultar en que generen tonterías disfrazadas de hechos, conocidas como "alucinaciones de IA". Los usuarios que no están atentos podrían ser engañados por la información que se inventa.
• Sesgos. Dependiendo de los datos utilizados, los modelos de IA generativa pueden estar sesgados de varias formas y podrían perpetuar estereotipos sin tener un razonamiento.
• Desempleo tecnológico. Ya se está reportando que muchos trabajos creativos en todo el mundo tienen menor demanda debido a la integración de la IA generativa en los lugares de trabajo. Diseñadores gráficos, redactores de contenido, ilustradores, artistas conceptuales, actores de voz y otros profesionales creativos están (y estamos) en riesgo de ser reemplazados por LLM.
• Violaciones de derechos de autor. Como necesitan datos para ser entrenados y a menudo vienen de autores que no dieron su permiso, la situación legal del contenido generado por IA no está clara. Las empresas de IA están siendo demandadas por personas cuyo trabajo se ha utilizado para entrenar modelos sin su consentimiento.
• Desinformación y propaganda. Las imágenes de IA y los deepfakes pueden usarse para manipular la opinión pública, mostrando a políticos diciendo cosas que nunca dijeron, a figuras de la oposición cometiendo delitos, o simplemente a personas comunes haciendo cosas que nunca hicieron. Esto puede llevar a grandes problemas informativos y legales.
• Spam de IA. El auge de la IA generativa ha llevado a muchas empresas, especialmente empresas de marketing, a adoptar la tecnología de forma extrema. Los chatbots han sido desplegados para crear páginas totalmente enfocadas en engagement, incluyendo palabras clave de SEO altamente posicionadas en contenido sin sentido.
• Vulnerabilidades de seguridad. A medida que más aplicaciones enrutan tareas a través de sistemas de IA generativa, los hackers explotan las fallas en estos sistemas. Uno de los ejemplos más claros es la inyección de prompts en LLM, donde un atacante inserta instrucciones peligrosas en un prompt y convence al modelo de seguir el comando del atacante en lugar de las reglas originales. Si tienen éxito, estos ataques pueden manipular resultados, exponer información sensible o desencadenar comportamientos relacionados con malware.

¿Debería usar la IA generativa?

Si quieres usar IA generativa, debes recordar la importancia de tu seguridad. Estas herramientas pueden recopilar datos y almacenar cualquier cosa que compartas con ellas. No debes hablarle a un chatbot sobre nada que no quisieras que se filtre. 

Por ejemplo, no compartas información personal ni datos de tu compañía. Puede que los chatbots no puedan hacerte daño, pero las empresas que los operan podrían usar tus datos para seguir desarrollando sus herramientas. Se han visto habido casos, por ejemplo, de ChatGPT mostrando datos sensibles que alguien más había ingresado previamente.

Además, recuerda verificar todo lo que el chatbot te diga. Parecen inteligentes por la forma en que "hablan", pero no es así. Tienden a alucinar cuando no saben cómo responder tus preguntas, llegando a inventar, por ejemplo, títulos de libros, URL y artículos científicos inexistentes.