IA predictiva frente a IA generativa: diferencias y aplicaciones

Desde entonces, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un concepto o teoría abstracta a un uso práctico real. Con el auge de las herramientas de IA como ChatGPT, Bard y otras soluciones de IA, más personas buscan conocimientos sobre inteligencia artificial y cómo aprovecharla para mejorar su trabajo.

AI ha visto un aumento en el uso por parte de individuos y organizaciones por igual en varios campos, que incluyen investigación y análisis, desarrollo y otras áreas de trabajo; se espera anual tasa de crecimiento del 37.3% entre 2023 y 2030.

En términos generales, la IA se puede dividir en tres categorías:

• IA fuerte: La IA que puede encontrar soluciones a los nuevos problemas del mundo por sí sola se denomina IA fuerte. Este tipo de IA puede aprender y aplicar conocimientos a nuevos casos.
• IA débil: Este tipo de IA ya tiene un conjunto de instrucciones predefinido para resolver problemas o tareas determinados. Básicamente, no pueden operar fuera de este ámbito y podrían clasificarse como IA especializada; ejemplos de esto incluyen autos sin conductor y asistentes de voz digitales como Siri y Alexa.
• Súper IA: Esta IA es todavía hipotética. Su capacidad superará la inteligencia humana y será capaz de resolver problemas complejos que los humanos no pueden resolver. 

La IA tiene muchas funciones, y algunos de los tipos comunes de funcionalidades de IA son la IA predictiva y generativa.

Este artículo revisará estos dos conceptos para ayudarlo a comprender cómo funcionan y por qué son importantes.

What is Predictive AI?

La IA predictiva es inteligencia artificial que recopila y analiza datos para predecir sucesos futuros. La IA predictiva tiene como objetivo comprender los patrones en los datos y hacer predicciones informadas. Se utiliza en varias industrias, como las finanzas para realizar debates financieros informados sobre posibles ganancias y pérdidas esperadas en función de los registros, en el cuidado de la salud para determinar si el estado de salud de una persona se inclina hacia una enfermedad y también se puede ver en la detección de fraude.

How does Predictive AI work?

Para que las empresas se alineen con las últimas tendencias y condiciones del mercado para mantener una ventaja sobre los competidores, deben usar datos históricos basados ​​en tendencias y eventos anteriores para pronosticar posibles ocurrencias futuras. Esto brinda a las organizaciones una ventaja para planificar con anticipación ciertos eventos para garantizar la máxima utilización de cada condición del mercado. 

Entra en IA predictiva. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y predecir el futuro. Estos algoritmos identifican patrones y relaciones entre los datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y rápidas. Los pasos para preparar este algoritmo incluyen lo siguiente:

• Recopilación y organización de datos.: Este paso se ocupa de la recopilación de datos que deben analizarse. Asegurarse de que los datos obtenidos sean adecuados para la tarea.
• preprocesamiento: Los datos sin procesar en sí mismos tienen poco o ningún valor. Es esencial que estos datos se filtren y que se eliminen las anomalías o los errores para garantizar que solo se pasen al modelo los registros con el formato correcto.
• Selección de características y algoritmos: La selección del modelo o algoritmo correcto es esencial para la IA predictiva. El resultado solo puede ser exacto al nivel de precisión del algoritmo. Después de seleccionar el algoritmo correcto, entrenarlo en características específicas para detectar también es esencial para lograr los resultados deseados.
• Evaluación modelo: Después de un proceso de algoritmo exitoso, la evaluación del resultado en función de un punto de referencia definido es esencial para sopesar la precisión de los resultados obtenidos.

La precisión de un pronóstico depende únicamente de la calidad y la relevancia de la alimentación de datos para el algoritmo y el nivel de sofisticación del algoritmo de aprendizaje automático. El experto humano involucrado en este proceso también juega un papel importante.

Benefits Predictive AI 

Ventajas competitivas

Uno de los beneficios notables de la IA predictiva para las empresas es su capacidad para proporcionar datos de pronóstico adecuados para permitirles a las empresas planificar con anticipación y mantener ventajas competitivas sobre su competencia. Un pronóstico adecuado de ocurrencias futuras ayuda a las empresas a planificar y maximizar cada oportunidad.

Toma de decisiones

La IA predictiva ayuda a acelerar el proceso de toma de decisiones. En los negocios, el respaldo de datos para cada decisión tomada es muy importante. Con la IA predictiva, las empresas pueden analizar datos y simular diferentes escenarios para ayudarlos a tomar la decisión correcta con la información disponible.

Aumentar la eficiencia

Un aspecto esencial de la IA es ayudar a aumentar y acelerar las tareas que necesitan un alto nivel de precisión. Con la disponibilidad de datos adecuados y una alta precisión de pronóstico, la IA predictiva ayuda a reducir la cantidad de tareas repetitivas y lo hace con una alta precisión sin errores. Esto ayuda a aumentar la eficiencia de las personas y las empresas por igual. 

Limitations of Predictive AI

Restricción de datos

La IA predictiva únicamente realiza el conjunto de datos para sus análisis y predicciones. Por lo tanto, tiene tanto conocimiento como se le da. Esto podría ser muy catastrófico en condiciones críticas donde los datos y parámetros esenciales no son factores en el conjunto de datos dado y podría resultar en predicciones/pronósticos falsos.

Previsibilidad de la naturaleza

No todo en la naturaleza tiene un patrón; Ciertas cosas ocurren en diferentes patrones durante un período prolongado, en la condición en que se utiliza la IA predictiva para pronosticar tales ocurrencias. Creará un patrón falso que conducirá a un resultado que no se puede probar.

lapso corto

Debido al hecho de que la IA predictiva se basa únicamente en los datos para dar una predicción de forma continua, la predicción anterior puede tener una vida útil corta, especialmente en una condición en la que los datos se generan a un ritmo rápido. Por lo tanto, será necesario realizar un análisis y actualizar continuamente el modelo.

Applications of Predictive AI

Servicios financieros

La IA predictiva desempeña un papel en la detección temprana del fraude financiero al detectar anomalías en los datos. Las empresas también pueden utilizarlo para extraer y analizar una amplia gama de datos financieros para mejorar la previsión financiera.

Marketing

Los datos son esenciales para comprender cualquier tendencia del mercado y seleccionar adecuadamente el canal de marketing que funciona mejor y produce más actividades. Con la IA predictiva, los registros de marketing se pueden analizar y presentar de manera que ayuden a los estrategas de marketing a crear campañas que produzcan resultados.

Predicción del tiempo

El pronóstico del clima posible se ha vuelto más preciso con el tiempo con la ayuda de la IA predictiva. Industrias como la aviación dependen de las condiciones climáticas. Esto ha ayudado a aumentar la eficiencia de la operación y reducir el riesgo involucrado.

What is Generative AI?

IA generativa es un tipo de IA que se utiliza para generar contenido basado en indicaciones. Este tipo de IA utiliza una combinación de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo para generar contenido algo nuevo. La IA generativa se somete a una serie de resultados de alimentación, análisis y salida de conjuntos de datos. Este proceso es el siguiente:

• Recopilación y preparación de datos
• Selección e inicialización de la arquitectura del modelo
• Entrenamiento modelo
• Evaluación y despliegue

A diferencia de la IA predictiva, que se utiliza para analizar datos y predecir pronósticos, la IA generativa aprende de los datos disponibles y genera nuevos datos a partir de su conocimiento. 

How does Generative AI work?

La IA generativa aprovecha varios modelos de aprendizaje, como el aprendizaje no supervisado y semisupervisado para entrenar modelos, lo que facilita la introducción de un gran volumen de datos en modelos de los que aprender. La IA generativa analiza estos diferentes conjuntos de datos, descubre los patrones en los datos proporcionados y utiliza los patrones aprendidos para producir datos nuevos y realistas. 

La IA generativa tiene varios modelos, cada uno con sus casos de uso y capacidades. El modelo más común es:

#1. Redes Adversarias Generativas (GAN)

Las redes adversarias generativas (GAN) son uno de los enfoques de aprendizaje no supervisado en el aprendizaje automático. Las GAN constan de dos modelos (modelo generador y modelo discriminador), que compiten entre sí descubriendo y aprendiendo patrones en los datos de entrada.

Los dos modelos funcionan simultáneamente, uno intentando engañar al otro con datos falsos y el otro asegurándose de que no se deja engañar detectando el original. 

Como su nombre lo indica, generativo significa generar y contradictorio significa entrenar un modelo comparando datos opuestos. Las GAN se pueden aplicar en diversas áreas, como la síntesis de imágenes, la generación de imagen a texto o la generación de texto a imagen, etc.

#2. Autoencoders variables (VAE)

Los autocodificadores variacionales (VAEs) son un modelo generativo basado en un autocodificador. Estos autocodificadores constan de dos redes: la red del codificador y la del decodificador.

El codificador toma la muestra de entrada y convierte la información en un vector, luego el decodificador toma los vectores y los vuelve a convertir en una salida. El vector sirve como una representación de los datos de muestra de entrada, que es comprensible para el modelo. 

Tomemos, por ejemplo, Para entrenar un modelo generativo para detectar un perro. Alimentaremos el codificador automático con muestras de imágenes de perros, y el codificador luego tomará la muestra y convertirá varios datos en vectores para que sirvan como una representación de la imagen y luego convierta los datos nuevamente en la imagen. Es importante saber que el codificador automático no puede generar datos de forma independiente.

Ahí es donde entra en juego el codificador automático variacional. Los VAE crean un conjunto de los mismos datos de muestra y, en función de esos datos, que han sido codificados en un patrón de vector similar, el decodificador puede tomar el vector y ajustar ligeramente ciertos valores para crear una muestra diferente y realista.

#3. modelo de difusión

El modelo de difusión es un modelo generativo que destruye los datos de la muestra añadiendo ruido gaussiano sucesivo. Luego, los modelos aprenden a recuperar los datos eliminando el ruido de los datos de muestra. El modelo de difusión es ampliamente utilizado para la generación de imágenes; es la tecnología subyacente detrás de servicios como DALL-E, que se utiliza para la generación de imágenes.

Performance Measurement – Generative AI

Para tecnologías como la IA generativa, es fundamental contar con un factor de medición del rendimiento para sopesar el éxito de un modelo y un resultado determinados. Algunos de los requisitos clave que deben tenerse en cuenta incluyen

Precisión y calidad

Una cualidad esencial de un modelo es producir un resultado cualitativo. Por ejemplo, un modelo de generación de texto a imagen que genera una imagen pobre ya frustra el objetivo del modelo. La salida del modelo debe tener similitudes muy cercanas a los datos reales.

Velocidad

El tiempo es esencial. El tiempo necesario para entrenar un modelo y requerido por el modelo para generar una salida realista es un factor de rendimiento clave. Supongamos que un modelo no produce resultados en un tiempo récord en comparación con los resultados de un ser humano. Entonces el modelo tiene poca ventaja. Por lo tanto, la complejidad temporal del modelo debe ser muy baja para producir un resultado de calidad.

Cantidad de ajuste necesario

Además de la velocidad, la cantidad de ajustes necesarios antes de producir un resultado también es esencial para determinar el rendimiento de un modelo. Si el desarrollador requiere mucho esfuerzo para crear una expectativa de cliente deseada, indica que el modelo no está listo para su uso en el mundo real. 

Benefits of Generative AI

Hay varios beneficios involucrados en el uso de IA generativa; en esta selección, cubriremos algunos de los beneficios.

Eficiencia incrementada

La automatización de tareas puede hacerse posible con IA. La IA generativa puede generar contenido más rápido que los humanos. Haciendo la tarea de creación de contenido más rápida y fácil. Esta ayuda aumenta la productividad de los equipos al ayudarlos a realizar más tareas en un tiempo limitado.

Económico

Con tecnología de IA como la IA generativa, las empresas pueden ahorrar dinero al automatizar algunas tareas repetitivas, lo que reduce la necesidad de mano de obra. También ayuda a las empresas con el costo de contratar a un creador de contenido para la producción de imágenes, audio o video.

Aumento de la creatividad

La IA generativa se puede utilizar para generar contenido estéticamente agradable. Los modelos de IA generativa han sido entrenados con varios datos, y es más fácil para ellos generar contenido creativo en comparación con el trabajo humano.

Mejora de la toma de decisiones

El proceso de toma de decisiones se puede acelerar con el uso de IA generativa; Las empresas pueden usar la IA generativa para generar datos que podrían ayudarlos a acelerar el proceso de toma de decisiones, lo que les brinda a las empresas una ventaja adicional para capturar a sus clientes y mejorar la experiencia del cliente.

Drawbacks of Generative AI

Preocupaciones éticas

El uso de la IA generativa podría generar preocupación con respecto a la propiedad del contenido generado. También existen preocupaciones sobre la generación de contenido inapropiado o sesgado. Dado que estos modelos solo se limitan a la cantidad de datos proporcionados, esto podría generar problemas graves.

Depende de los datos de entrenamiento

Los modelos de IA generativa no tienen mente propia. Por lo tanto, estos modelos se limitan solo a los datos proporcionados; en condiciones donde el conjunto de datos utilizado en el entrenamiento de este modelo es inexacto o carece de mérito, podría generar contenido sesgado o resultados propensos a errores.

Mal uso y desinformación

En los últimos tiempos, con el desarrollo de más herramientas que aprovechan las capacidades de IA generativa, las imágenes falsas de figuras populares creadas o las canciones falsas lanzadas que se generaron con IA han ido en aumento. La IA generativa podría usarse para crear este contenido falso y explotar a las personas.  

Applications of Generative AI 

Generación e interpretación de código

La IA generativa ha jugado un papel importante en este aspecto. Con herramientas como ChatGPT, los desarrolladores pueden probar sus códigos, pegar avisos de error del desarrollo y obtener una comprensión profunda del error y las posibles soluciones. Los desarrolladores también podrían dar instrucciones y obtener código de muestra para la implementación.

Chatbots/agentes virtuales

Las consultas de servicio al cliente se manejan principalmente mediante chatbots en el mundo empresarial actual, a diferencia de antes, cuando los humanos estaban involucrados. Con la IA generativa, los bots podrían entrenarse para manejar las consultas de los clientes y procesar soluciones sin la participación de humanos.

Generación de contenido

La generación de contenido realista, música, video, imágenes, etc., se puede lograr a través de la IA generativa para crear resultados realistas a partir de un patrón determinado de muestras, lo que hace que el proceso de creación de contenido nuevo sea más fácil y rápido.

Predictive AI vs. Generative AI

La IA generativa se usa para crear contenido nuevo, usando deep learning y el máquina de aprendizaje para generar contenido. Se utiliza para crear contenido como imágenes, música, texto y más.

En comparación, la IA predictiva se centra en analizar datos y hacer predicciones futuras a partir de datos históricos. La IA predictiva utiliza algoritmos y aprendizaje automático para analizar estos datos y detectar patrones para usar en posibles pronósticos futuros.

Tanto la IA generativa como la IA predictiva utilizan el aprendizaje automático, pero la forma en que producen resultados es diferente. Mientras uno crea datos, el otro simula resultados. Por lo tanto, la IA generativa se usa ampliamente en industrias que involucran la creación de contenido, como la música, la moda y el arte.

Por el contrario, la IA predictiva se utiliza en sectores en los que el análisis de datos se realiza en gran medida, como las finanzas, el marketing, la investigación y la atención sanitaria.

Para Concluir

Con más innovación en el espacio de la IA, esperamos que la IA predictiva y la IA generativa vean más mejoras en la reducción del riesgo de usar estas tecnologías y mejorar las oportunidades. Veremos cómo se cierra la brecha entre los algoritmos de IA predictivos y generativos con más desarrollo, lo que permitirá que los modelos cambien fácilmente entre algoritmos en cualquier momento y produzcan el mejor resultado posible.

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