¿Qué es la GenIA?
La Inteligencia Generativa es un tipo de inteligencia artificial que aprende de datos existentes para crear contenido nuevo que parece haber sido producido por un humano.
- Puede generar texto, imágenes, video, audio, código o música.
- A diferencia de IA tradicional (que solo clasifica o predice), la generativa produce material original.
Ejemplo: si le das un prompt como “diseña un logo moderno para una marca de café”, la IA generativa crea varias propuestas nuevas en segundos.
Cómo aprende
La IA generativa se basa principalmente en modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning), entrenados con enormes volúmenes de datos.
Pasos de aprendizaje:
- Entrenamiento:
- La IA analiza millones de ejemplos (imágenes, textos, sonidos).
- Aprende patrones, estilos, estructuras y relaciones entre los datos.
- La IA analiza millones de ejemplos (imágenes, textos, sonidos).
- Representación interna:
- Crea un modelo matemático que entiende cómo se combinan los elementos para formar contenido coherente.
- Por ejemplo, en imágenes, aprende cómo combinar color, forma y perspectiva; en texto, gramática, semántica y estilo.
- Crea un modelo matemático que entiende cómo se combinan los elementos para formar contenido coherente.
- Generación:
- Cuando recibe un prompt, utiliza su modelo interno para predecir la combinación más coherente de elementos para crear algo nuevo.
- Cuando recibe un prompt, utiliza su modelo interno para predecir la combinación más coherente de elementos para crear algo nuevo.
Todo se hace probabilísticamente, eligiendo la “mejor” opción basada en lo aprendido.
Tipos de modelos generativos
- Modelos de lenguaje (LLMs):
- Ej: ChatGPT, GPT‑4, Claude.
- Generan texto coherente, traducen, crean guiones o copywriting.
- Ej: ChatGPT, GPT‑4, Claude.
- Modelos de imagen:
- Ej: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion.
- Crean imágenes nuevas a partir de descripciones textuales o imágenes de referencia.
- Ej: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion.
- Modelos de audio y video:
- Ej: Runway, ElevenLabs, Pika.
- Generan música, voces sintéticas o videos a partir de texto o prompts visuales.
- Ej: Runway, ElevenLabs, Pika.
- Modelos multimodales:
- Combinan texto, imagen y audio.
- Ej: GPT‑4 Vision, Adobe Firefly.
- Permiten generar contenido complejo (video con narrativa y audio sincronizado, por ejemplo).
- Combinan texto, imagen y audio.
Cómo genera contenido paso a paso
- Recibe un prompt:
- Por ejemplo: “Crea un cartel publicitario para un festival de música con estilo vintage”.
- Por ejemplo: “Crea un cartel publicitario para un festival de música con estilo vintage”.
- Procesa el prompt con su modelo interno:
- Analiza palabras clave, estilos, referencias aprendidas en su entrenamiento.
- Analiza palabras clave, estilos, referencias aprendidas en su entrenamiento.
- Predice elementos del contenido:
- Colores, composición, tipografía, personajes o sonidos.
- Colores, composición, tipografía, personajes o sonidos.
- Genera la salida:
- Produce una imagen, texto, audio o video nuevo, coherente y estéticamente correcto.
- Produce una imagen, texto, audio o video nuevo, coherente y estéticamente correcto.
- Iteración opcional:
Se puede ajustar el prompt o afinar parámetros para mejorar la salida.
Factores clave que afectan la calidad
- Calidad del entrenamiento: más y mejores datos = mejores resultados.
- Prompt o instrucción: prompts claros y precisos producen resultados más cercanos a lo deseado.
- Control de parámetros: algunos modelos permiten ajustar creatividad, detalle o estilo.
- Retroalimentación: versiones iterativas permiten mejorar la coherencia y estética.
