Generado con Bing y editado con Photoshop.

La IA predictiva ha impulsado el retorno de la inversión de las empresas durante décadas a través de algoritmos de recomendación avanzados, modelos de evaluación de riesgos y herramientas de detección de fraude. Sin embargo, el reciente aumento de la IA generativa la ha convertido en el nuevo tema candente. Todo el mundo está buscando aprovechar grandes modelos de lenguaje para la generación de contenido y servicio al cliente o modelos de difusión para la creación de contenido visual. ¿Está la IA generativa a punto de convertirse en el motor clave para una mayor productividad?

Para responder a esta pregunta, debemos profundizar en el tema para comprender las áreas de aplicación clave de la IA generativa y predictiva. En este artículo, revisaremos las técnicas clave de aprendizaje automático que impulsan estas dos clases principales de enfoques de IA, los beneficios y desafíos únicos asociados con ellas y sus respectivas aplicaciones comerciales en el mundo real.

Definiciones basicas

La IA generativa y la IA predictiva son dos tipos poderosos de inteligencia artificial con una amplia gama de aplicaciones en los negocios y más allá. Ambos tipos de IA utilizan el aprendizaje automático para aprender de los datos, pero lo hacen de diferentes maneras y tienen objetivos diferentes.

IA predictiva se utiliza para predecir eventos o resultados futuros basándose en datos históricos. Para ello, identifica patrones en datos históricos y luego los utiliza para pronosticar tendencias futuras. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo de IA predictivo en un conjunto de datos del historial de compras de los clientes y luego usarlo para predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar el próximo mes.

IA generativa es un tipo de IA que puede crear contenido nuevo, como texto, imágenes, música y código. Para ello, aprende de los datos existentes y luego genera nuevos datos que son similares a los datos de entrenamiento. Por ejemplo, un modelo de IA generativa se puede entrenar a partir de un conjunto de datos de ejemplos de textos de anuncios y luego utilizarlo para generar nuevos textos de anuncios creativos y eficaces.

La diferencia básica es que la IA predictiva genera predicciones y pronósticos, mientras que la IA generativa genera contenido nuevo. A continuación se muestran algunos ejemplos en varios dominios:

• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Los modelos predictivos de PNL pueden clasificar el texto en clases predefinidas (p. ej., spam versus no spam), mientras que los modelos generativos de PNL pueden crear texto nuevo basándose en un mensaje determinado (p. ej., una publicación en una red social o una descripción de un producto).
• Procesamiento de imágenes: Los modelos de procesamiento de imágenes predictivos, como las redes neuronales convolucionales (CNN), pueden clasificar imágenes en etiquetas predefinidas (por ejemplo, identificar diferentes productos en el estante de una tienda de comestibles). Por otro lado, los modelos generativos como los modelos de difusión pueden crear nuevas imágenes que no están presentes en los datos de entrenamiento (por ejemplo, modelos virtuales para campañas publicitarias).
• Descubrimiento de medicamento: Los modelos predictivos de descubrimiento de fármacos pueden pronosticar si es probable que un nuevo compuesto sea tóxico o tenga potencial como nuevo tratamiento farmacológico. Los modelos generativos de descubrimiento de fármacos pueden crear nuevas estructuras moleculares con propiedades deseadas, como mayor eficacia o menor toxicidad.

Los diferentes algoritmos de aprendizaje automático que impulsan estos dos tipos de IA tienen fortalezas y debilidades específicas que es necesario comprender para elegir el enfoque adecuado para las necesidades de su negocio.

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¿Cómo funcionan los algoritmos de IA predictivos y generativos?

IA predictiva es un tipo de IA que utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre eventos o resultados futuros. Suele basarse en aprendizaje supervisado, que es un tipo de aprendizaje automático que requiere datos etiquetados. Los datos etiquetados son datos que han sido anotados con pares o series de entrada y salida correctos. El modelo aprende la relación matemática entre los datos de entrada y los datos de salida y luego utiliza este conocimiento para hacer predicciones sobre nuevos datos.

Los algoritmos predictivos de IA se pueden utilizar para predecir una amplia gama de variables, incluidas variables continuas (por ejemplo, volumen de ventas) y variables binarias (por ejemplo, si un cliente abandonará). Pueden basarse en modelos básicos de aprendizaje automático, como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios. En algunos casos, los algoritmos de aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo demuestran un rendimiento excepcional para tareas predictivas de IA gracias a su capacidad para aprender patrones complejos en los datos. Esto hace que estos algoritmos sean muy adecuados para tareas como predecir el comportamiento de los clientes, detectar fraudes o pronosticar los resultados de los pacientes.

Supongamos que un proveedor de atención médica quiere utilizar IA predictiva para identificar pacientes con riesgo de enfermedad cardíaca. Pueden utilizar datos históricos de sus pacientes anteriores para ver cómo diferentes características, como los datos demográficos, las condiciones de salud y los tratamientos de los pacientes, se asociaron con la enfermedad cardíaca. Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar patrones inesperados y proporcionar predicciones bastante precisas sobre qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar enfermedades cardíacas. Luego, los proveedores de atención médica pueden utilizar estas predicciones para desarrollar planes de prevención personalizados.

A diferencia de la IA predictiva, IA generativa Los modelos suelen entrenarse utilizando algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​o semisupervisados. Esto significa que no requieren grandes cantidades de datos etiquetados. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​aprenden de datos sin etiquetar, mientras que los algoritmos de aprendizaje semisupervisados ​​aprenden de una combinación de datos sin etiquetar y una pequeña cantidad de datos etiquetados.

Básicamente, la mayoría de los modelos de IA generativa actuales se construyen enmascarando parte de los datos de entrenamiento y luego entrenando el modelo para recuperar los datos enmascarados.

Por ejemplo, los modelos de lenguajes grandes (LLM) se entrenan reemplazando aleatoriamente algunos de los tokens en los datos de entrenamiento con un token especial, como [MASK]. Luego, el modelo aprende a predecir los tokens enmascarados en función del contexto de las palabras circundantes.

Otro tipo común de modelo de IA generativa son los modelos de difusión para la generación y edición de imágenes y vídeos. Estos modelos se construyen agregando primero ruido a la imagen y luego entrenando la red neuronal para eliminar el ruido.

Tanto los LLM como los modelos de difusión pueden lograr un rendimiento sobresaliente cuando se entrenan con cantidades suficientemente grandes de datos sin etiquetar. Sin embargo, para mejorar los resultados en casos de uso específicos, los desarrolladores suelen ajustar los modelos generativos en pequeñas cantidades de datos etiquetados. La integración de la retroalimentación humana a través del aprendizaje reforzado puede mejorar aún más el rendimiento de un modelo al reducir una cantidad de respuestas adversas.

El marketing es una de las primeras áreas comerciales que se beneficia de la IA generativa. Por ejemplo, una agencia de marketing podría utilizar un modelo de IA generativa para generar contenido creativo, como publicaciones de blogs, artículos y publicaciones en redes sociales. En primer lugar, pueden seleccionar un LLM previamente capacitado que demuestre un rendimiento aceptable para su caso de uso. Luego, pueden ajustar el modelo en un conjunto de datos de contenido existente de los clientes de la agencia. Una vez entrenado, el modelo podría usarse para generar contenido nuevo que se adapte a las necesidades de los clientes de la agencia.

Fortalezas y debilidades

Cuando se trata de IA predictiva, aquí están los beneficios clave de utilizar esta tecnología:

• Alta precisión: Los modelos predictivos de IA se pueden entrenar para lograr una precisión muy alta en muchas tareas, como la recomendación de productos, la detección de fraude y la evaluación de riesgos.
• Automatización : La IA predictiva puede automatizar muchas tareas y liberar a los trabajadores humanos para que se concentren en trabajos más estratégicos y creativos.

Sin embargo, este tipo de IA viene con sus retos, como por ejemplo:

• Requisito de datos etiquetados: Los modelos predictivos de IA requieren datos etiquetados, cuya recopilación puede resultar costosa y llevar mucho tiempo.
• El listón alto para el éxito: Las aplicaciones predictivas de IA deben ser muy precisas para tener éxito. Esto puede resultar difícil de lograr, especialmente para tareas complejas.
• Mantenimiento del modelo: Los modelos predictivos de IA deben volver a entrenarse periódicamente con nuevos datos para mantener su precisión. Esto puede ser un desafío para las empresas con recursos limitados.

IA generativa Los algoritmos tienen los suyos. fortalezas puntos:

• Mayor productividad y eficiencia: La IA generativa puede hacer que el proceso de creación de contenido, escritura de código, creación de imágenes y diseño sea mucho más rápido. Esto puede ahorrarle a las empresas una cantidad significativa de tiempo y dinero.
• Creatividad: La IA generativa puede generar ideas nuevas e innovadoras en las que los humanos quizás no hayan pensado. Esto puede ayudar a las empresas a desarrollar nuevos productos y servicios y a mejorar los productos y servicios existentes.

Sin embargo, como tecnología muy nueva, tiene una serie de retos a tener en cuenta, incluyendo:

• Falta de confiabilidad: Las aplicaciones de IA generativa tienden a ser muy poco confiables. Pueden producir información falsa o engañosa y, por lo general, requerirán un ser humano al tanto de cualquier aplicación orientada al cliente.
• Dependencia de modelos previamente entrenados: Las empresas normalmente necesitan confiar en modelos previamente entrenados creados externamente para aplicaciones de IA generativa. Esto puede limitar su control sobre el modelo y su resultado.
• Cuestiones de derechos de autor y propiedad intelectual: Existen preocupaciones sobre derechos de autor y propiedad intelectual en torno al uso de modelos de IA generativa. Por ejemplo, no está claro quién posee los derechos de autor del contenido generado por un modelo de IA generativa entrenado con datos protegidos por derechos de autor.

Estas fortalezas y debilidades determinan en gran medida las áreas de aplicación clave para la IA generativa y la IA predictiva. Miremos más de cerca.

Aplicaciones del mundo real

Las áreas de aplicación de IA predictiva se definen por su capacidad para producir pronósticos de alta precisión que permiten automatizar completamente determinadas tareas. Al mismo tiempo, estas son también las áreas donde es posible obtener suficientes datos etiquetados para entrenar el modelo de IA. Algunos ejemplos de aplicaciones predictivas de IA incluyen:

• Sistemas de recomendación de productos.: La IA predictiva se puede utilizar para recomendar productos a los clientes en función de su historial de compras y su comportamiento de navegación.
• Sistemas de detección de fraude: La IA predictiva puede ayudar a identificar transacciones y actividades fraudulentas.
• Sistemas de evaluación de riesgos: Los modelos predictivos de IA permiten a las empresas evaluar el riesgo de eventos como impagos de préstamos, reclamaciones de seguros y pérdida de clientes.
• Sistemas de previsión de la demanda.: Al pronosticar con precisión la demanda de productos y servicios, la IA predictiva ayuda a las empresas a planificar sus niveles de producción e inventario, y a desarrollar campañas de marketing.
• Sistemas de mantenimiento predictivo: La IA se puede utilizar para predecir cuándo es probable que fallen las máquinas y los equipos, ayudando así a las empresas a evitar costosos tiempos de inactividad y prolongar la vida útil de sus activos.

A diferencia de la IA predictiva, IA generativa no requiere que produzcamos el resultado más óptimo. Los resultados generados automáticamente que sean “suficientemente buenos” aún pueden ayudar a las empresas a aumentar la productividad y la eficiencia, lo que hace que valga la pena implementar soluciones de IA generativa. Sin embargo, es importante recordar que las aplicaciones de IA generativa no son confiables y pueden producir información falsa o resultados inesperados al implementarlas.

Teniendo en cuenta estas limitaciones, la IA generativa es más adecuada para entornos experimentales donde la corrección no es esencial (como, por ejemplo, los chatbots de IA) o para aplicaciones con un humano en el circuito, donde los humanos revisan y editan todos los resultados del modelo antes de publicarlos, enviarlos, o ejecutarlos.

Algunos ejemplos de aplicaciones de IA generativa incluyen:

• Creación de contenido: Los modelos de IA generativa pueden acelerar la generación de publicaciones de blogs, descripciones de productos y anuncios en redes sociales. Por ejemplo, los escritores pueden proporcionar instrucciones detalladas para guiar la generación de contenido y luego revisar y editar el resultado.
• Generación de imagen: La IA generativa se puede utilizar para generar imágenes y vídeos realistas en el diseño de productos, el marketing y el entretenimiento. Luego, los diseñadores pueden revisar, editar y organizar este contenido visual generado automáticamente en lugar de crearlo desde cero.
• Codigo de GENERACION: Los modelos de IA generativa se pueden utilizar para escribir código para aplicaciones de software o sugerir cambios de código a los desarrolladores. Luego, los desarrolladores pueden revisar y editar el código antes de ejecutarlo.
• Descubrimiento de medicamento: La IA generativa puede acelerar el desarrollo de fármacos al identificar nuevos candidatos a fármacos y predecir sus propiedades, mientras que los humanos garantizan el control de calidad y evalúan los modelos de fármacos generados por la IA.

La IA predictiva sigue dominando el mercado de la IA de alto valor, ya que puede automatizar procesos con gran precisión, eliminando la necesidad de supervisión humana. La IA generativa, por otro lado, es un campo más nuevo y en rápido desarrollo con el potencial de revolucionar muchas aplicaciones comerciales. Si bien queda por ver si la IA generativa se convertirá en un importante impulsor de la productividad comparable a la IA predictiva, su potencial es innegable.

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• Fuente: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/