Diferencias entre la IA tradicional y la IA generativa

Autor

César Calmo

Programador Intermedio Criptonube

Editor

Dhulce Ortiz

Coordinadora de marketing Criptonube

La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías de moda actualmente, capturando la atención de corporaciones, organizaciones gubernamentales, profesionales y el público en general durante los últimos años. Aún así, existen muchas dudas respecto al significado de este término y sobre cómo se diferencian las formas de inteligencia artificial entre sí. En este escrito, exploraremos de manera comprensible, qué es la IA tradicional y qué es la IA generativa, qué casos de uso competen a cada una y cómo pueden aprovecharse para generar valor dentro de las organizaciones.

¿Qué es IA tradicional?

La IA “tradicional” es la iteración de esta tecnología que lleva más tiempo utilizándose a nivel productivo. Está construida sobre algoritmos entrenados a partir de datos históricos y se utilizan para identificar patrones, realizar predicciones o automatizar decisiones.

Características de la IA tradicional:

• Los modelos se entrenan a partir de datos depurados, organizados y etiquetados.

• Están enfocados a resolver un problema en concreto (por ejemplo: predecir el comportamiento de inversiones, detección de transacciones fraudulentas, algoritmos de clasificación).

• Generalmente se trata de modelos determinísticos que responden con un valor específico, una etiqueta o una predicción basada en probabilidades.

El uso de la IA tradicional ya se encuentra extendido dentro de las organizaciones, ya sea en modelos de segmentación de clientes, predicción de la demanda, clasificación de correos electrónicos no deseados (SPAM). Podemos afirmar que ya es parte del día a día de la mayoría de usuarios, aún sin darnos cuenta de ello.

¿Qué es IA generativa?

La IA generativa, es un avance en la integración de los humanos y las máquinas en los procesos productivos, representa un paso más en el acceso y uso de datos y en cómo interactuamos con ellos.

En un nivel más esencial, la IA generativa también analiza y predice, pero lo hace con modelos más avanzados, por ejemplo los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, Large Language Models por sus siglas en inglés), en este caso las predicciones consisten en qué palabra utilizar para continuar en base al fragmento de texto previo.

La gran diferencia radica en los mecanismos que se establecen para que estas predicciones no sean rígidas y repetitivas, además de la arquitectura y la escala de datos que se utiliza para entrenarlos.

Estos mecanismos le permiten a la IA generativa tener un nivel adecuado de variabilidad en las respuestas, lo que permite la producción de texto, imágenes, incluso audio o algoritmos de programación que tengan coherencia contextual.

En la práctica, la IA generativa es una capa de comunicación avanzada entre humanos y datos, lo que facilita su comprensión para personas con distintas capacidades técnicas y/o de negocio.

Podemos sintetizar la diferencia en una frase:

La IA tradicional nos ayuda a clasificar y predecir a partir de patrones existentes, la IA generativa crea y responde al lenguaje humano a partir de las predicciones que realiza dentro de su contexto.

¿Cómo se intregan?

Existe una tendencia a creer que el surgimiento de una tecnología más avanzada significa la eliminación de las tecnologías que le precedieron, en realidad, tanto la IA tradicional como la IA generativa son herramientas que tienen casos de uso particulares e incluso complementarios, cuando se acoplan adecuadamente se producen los mejores resultados.

Una analogía sencilla que nos puede ayudar a entender esta relación es la siguiente: podemos decir que la IA tradicional es como un destornillador y la IA generativa un atornillador eléctrico, ambas tienen la misma función básica pero debemos utilizar cada una dependiendo del objetivo, contexto o escala del trabajo. En distintas situaciones debemos elegir uno sobre otro o podemos usarlos en conjunto para lograr los mejores resultados.

Implicaciones a nivel organizacional

Cómo parte del auge de la IA generativa, hoy en día hay miles de ofertas para adoptarla dentro de las organizaciones, para cualquier entidad que esté considerando incorporar la IA dentro de sus procesos, esto significa que se debe prestar atención para elegir la solución más adecuada para las necesidades de la organización y no sólo dejarse llevar por la popularidad de la tecnología.

Es importante entender la necesidad del negocio antes de elegir el tipo de IA que se desea utilizar, al igual que al momento de elegir un recurso de cómputo como una instancia en un proveedor de nube, no se selecciona el más costoso o el de especificaciones más elevadas si no se va a aprovechar en su totalidad, la IA se debe dimensionar de acuerdo a las necesidades de la organización, considerando el impacto y el valor que aportará a los procesos.

Para evitar caer en estos errores comunes, se deben que marcar objetivos antes de realizar una inversión en tecnología es necesario determinar cuál es su propósito, algunas de las preguntas que nos podemos hacer son:

Algunas de las preguntas que nos podemos hacer son:

¿Queremos automatizar la toma de decisiones?

¿Queremos generar contenido?

¿Queremos agilizar la comunicación?

¿Queremos optimizar los tiempos?

Además de la elección del tipo de IA que queremos implementar también se debe considerar la calidad y confiabilidad de los datos que se tienen actualmente en la organización. En ocasiones olvidamos que antes de poder entrenar un modelo se debe contar con datos que cumplan con los estándares necesarios para esta tarea y esto a menudo significa realizar una inversión en la construcción de un almacén de datos adecuado, con la estructura necesaria para realizar un entrenamiento adecuado.

Por último, es importante recordar que tanto en la IA tradicional como en la IA generativa necesitan de la supervisión y validación de un operador para garantizar que los resultados producidos se encuentren dentro del marco de ética, relevancia y confiabilidad establecido por la organización.

Conclusión

La inteligencia artificial no es un término único y uniforme, sino un concepto que envuelve distintos enfoques que resuelven un amplio espectro de problemas. La IA tradicional destaca en el análisis estructurado, clasificación y predicción. La IA generativa es la puerta de entrada a la democratización de los datos, a partir de una interacción más natural con el usuario. Juntas, estas tecnologías abren un abanico de posibilidades para mejorar procesos, optimizar la toma de decisiones y acercar más a las personas y organizaciones a sus objetivos.

En Criptonube ayudamos a las organizaciones a comprender y aprovechar el verdadero potencial de la inteligencia artificial, explicando de forma clara las diferencias entre la IA tradicional y la IA generativa. Acompañamos a los equipos en la adopción de estas tecnologías, identificando los casos de uso más adecuados para cada una y combinándolas estratégicamente para generar valor real en los procesos de negocio. Nuestro enfoque pone a las personas y a los datos en el centro, facilitando una integración consciente, eficiente y alineada con los objetivos de cada organización.

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