La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama altamente dinámica y emocionante de la Inteligencia Artificial (IA) que ha causado una auténtica revolución en la manera en que las industrias enfrentan desafíos complejos. 

Según la última encuesta Global McKinsey, en menos de un año desde la introducción de diversas herramientas de IAG en el mercado, aproximadamente un tercio de los encuestados afirmaron que sus organizaciones están incorporando la IAG de forma regular en al menos una de sus áreas operativas. 

En este artículo, profundizaremos en qué implica la IA generativa y cómo está transformando diversos campos.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa se basa en modelos capaces de crear datos nuevos y originales a partir de patrones aprendidos a partir de un conjunto de datos existente. A diferencia de la IA tradicional, que se centra en la toma de decisiones y la resolución de problemas específicos, la IAG se enfoca en la generación de contenido, como texto, imágenes, música y más. 

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"Los modelos generativos son un facilitador clave de la creatividad de las máquinas, ya que les permiten ir más allá de lo que han visto antes y crear algo nuevo".  Ian Goodfellow, antiguo Director de Aprendizaje Automático de Apple.

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Diferencias con IAG y  IA Tradicional

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La IA tradicional se centra en tareas específicas y predefinidas, como clasificación, reconocimiento de voz o toma de decisiones, mientras que la IAG se dedica a la creación de contenido original como : 

• Capacidad Creativa: La IAG tiene la capacidad de generar contenido creativo y único, mientras que la IA tradicional se limita a tareas más analíticas y lógicas.

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• Aprendizaje no supervisado: La IAG a menudo utiliza el aprendizaje no supervisado para aprender patrones a partir de grandes cantidades de datos sin etiquetas, lo que la diferencia de la IA tradicional que a menudo requiere datos etiquetados para entrenar modelos.

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“Los modelos generativos están cambiando nuestra forma de pensar sobre la inteligencia y la creatividad de las máquinas, y tienen el potencial de transformar sectores que van desde los medios de comunicación a las finanzas, pasando por la sanidad.”  Oriol Vinyals, investigador de aprendizaje automático en DeepMind

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Implementación en el servicio al cliente

La IA generativa puede mejorar en gran medida la experiencia del cliente al automatizar las tareas rutinarias y liberar a los representantes humanos para manejar consultas más complejas. 

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•  Agentes Virtuales: Estos utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender las consultas de los clientes y proporcionar respuestas adecuadas, lo que se conoce como IA conversacional. Esto reduce los tiempos de espera y mejora la satisfacción del cliente.

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• Chatbots:  La IAG también puede crear o gestionar chatbots que interactúen con los clientes de forma instantánea, proporcionando recomendaciones y consejos personalizados. Según un estudio de TIDIO, en 2022, el ahorro total de costos de la implementación de chatbots alcanzó alrededor de $11 mil millones, lo que ha impulsado la adopción de esta tecnología por empresas de todos los tamaños.

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• Respuestas Contextuales: La IAG puede comprender el contexto de la consulta de un cliente y proporcionar respuestas precisas y relevantes en tiempo real. Además, puede documentar, resumir e indexar llamadas, lo que agiliza el acceso a la información del cliente y mejora la eficiencia del servicio al cliente.

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• Marketing Predictivo:  La IAG puede crear campañas de marketing predictivo que identifican a los clientes potenciales y los orientan con ofertas personalizadas. Al analizar el comportamiento del cliente y los datos de preferencias, la IAG puede identificar a los clientes potenciales y crear campañas de marketing personalizadas que aumenten la lealtad del cliente e impulsen las ventas.

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