Aprendizaje automático versus IA generativa: ¿cuál es la diferencia?

La inteligencia artificial se ha vuelto predominante en los últimos años. También se prevé que el tamaño del mercado de la IA alcance los 740 mil millones para 2030.

Pero la IA abarca varios subcampos, como el aprendizaje profundo, la GenAI y el aprendizaje automático. Si bien los campos tienen algunas similitudes, también tienen diferencias fundamentales que debes comprender.

Este artículo analizará dos conceptos clave de IA: aprendizaje automático e IA generativa. Iremos más allá de la definición para analizar las características únicas del aprendizaje automático frente a la IA generativa y las aplicaciones del mundo real.

Pero comencemos con lo básico.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine Learning (ML) se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos.

Los sistemas de aprendizaje automático aprenden patrones basados ​​en datos de entrada y realizan predicciones, decisiones o mejoras. Cuando ingresa nuevos datos, estos continúan actualizándose y mejorando la funcionalidad. Esto permite a las computadoras resolver problemas presentados de manera similar a la inteligencia humana.

Los servicios de Machine Learning van desde análisis predictivos y sistemas de recomendación hasta reconocimiento de imágenes y voz.

Destacan especialmente en tareas complejas que requieren grandes conjuntos de datos para mejorar el rendimiento con el tiempo.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa utiliza algoritmos de IA y grandes modelos de lenguaje para crear varios tipos de contenido, como imágenes, texto, código y audio realistas.

El alcance principal de GenAI es la generación de contenido nuevo, único y creativo en varios dominios.

Tenga en cuenta que GenAI no debe confundirse ni intercambiarse con IA. Consulte nuestra guía completa de comparación de IA versus IA generativa.

Entonces, ahora que comprende los dos términos, ¿cómo encajan en el panorama más amplio de la IA?

ML encuentra patrones y proporciona datos, mientras que GenAI utiliza el lenguaje humano y la creatividad para ayudar a convertir el reconocimiento de patrones en contenido atractivo. Los dos comparten una relación simbiótica, donde el aprendizaje automático es la base.

Fundamentos técnicos de Gen AI y ML

Los dos tienen una amplia gama de algoritmos. Sin embargo, las técnicas de entrenamiento marcan la diferencia entre la IA generativa y los algoritmos de aprendizaje automático.

La IA generativa utiliza diversos modelos como redes generativas adversas (GAN) y codificadores automáticos variacionales (VAE) para crear nuevos datos, como imágenes, texto o música.

Los procesos de capacitación en Gen AI pueden involucrar diferentes estructuras, y algunas aplicaciones emplean un enfoque dual en el que un modelo genera datos mientras otro los evalúa. Sin embargo, este no es siempre el caso, ya que la Generación AI abarca una gama más amplia de técnicas y objetivos.

Las técnicas de algoritmos de Machine Learning incluyen:

• Supervisado : los algoritmos comunes incluyen regresión lineal, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales.
• No supervisado : estos algoritmos identifican patrones y estructuras dentro de datos sin etiquetar. Esto incluye la reducción de dimensionalidad, que se utiliza para simplificar datos complejos, y la agrupación, que se utiliza para agrupar datos similares.
• Refuerzo: Esta técnica ayuda a optimizar las decisiones con recompensas por el comportamiento deseado y penalizaciones por el comportamiento no deseado.

En términos de requisitos de datos, los modelos de IA generativa requieren datos de entrenamiento sustanciales y de alta calidad. La calidad y diversidad de los datos impactan directamente en la capacidad del modelo para generar contenido sintético pero realista.

Los requisitos de datos de los modelos de máquina varían. El aprendizaje supervisado requiere grandes conjuntos de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado puede funcionar con datos no etiquetados. El aprendizaje por refuerzo no necesita conjuntos de datos tradicionales sino más bien un entorno que proporcione retroalimentación (es decir, recompensas o sanciones).

¿Qué pasa con los procesos computacionales? Un modelo de ML necesita cálculo matemático para calcular parámetros, como la precisión y la recuperación, para garantizar la precisión de los datos analíticos. Además, la calidad de los datos, la selección de modelos y la ingeniería de características desempeñan papeles cruciales para garantizar resultados confiables.

Mientras tanto, los modelos Gen AI requieren métricas cualitativas para evaluar el realismo, la coherencia y la diversidad de los datos creativos. Las métricas cuantitativas, como las funciones de pérdida, también pueden ayudar a evaluar y mejorar el rendimiento del modelo.

Aplicaciones y casos de uso de Gen AI y Machine Learning

Gen AI y ML se pueden utilizar en industrias similares. Sin embargo, la diferencia entre la IA generativa y las aplicaciones de aprendizaje automático radica en la complejidad del caso de uso y el resultado esperado.

A continuación se muestran casos de uso empresarial de aprendizaje automático frente a IA generativa en diferentes industrias:

Cuidado de la salud

Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos de pacientes o imágenes médicas (como rayos X y resonancias magnéticas) para la detección temprana de enfermedades y mejorar los resultados de los pacientes.

Gen AI va más allá de transcribir notas clínicas e interpretar imágenes o resultados de pruebas para ayudar con el diagnóstico. Por ejemplo, puede ayudar a crear planes de tratamiento personalizados basados ​​en los datos. También puede generar estructuras moleculares de fármacos, acelerando el proceso de descubrimiento de fármacos.

Minorista

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar datos de ventas pasados ​​o actuales para ayudar a crear recomendaciones y contenido personalizados. También puede predecir los volúmenes de ventas en función de los patrones de compra de los clientes.

Gen AI lo ayuda a crear descripciones detalladas de productos y textos para promociones personalizadas y recomendaciones de productos. También puede admitir pruebas virtuales, que ayudan a las personas a tomar decisiones de compra informadas.

Educación

ML puede personalizar las rutas de aprendizaje, adaptar el contenido en función del desempeño de los estudiantes y recomendar recursos relevantes.

Gen AI ayuda a crear materiales educativos como preguntas de práctica. Una empresa de desarrollo de IA generativa puede incluso ayudarle a simular tutores virtuales para guiar a los alumnos a través de los materiales.

Atención al cliente

Las soluciones de aprendizaje automático se pueden utilizar para las interacciones con los clientes y el análisis de sentimientos, lo que ayuda a mejorar la calidad general del servicio. Los algoritmos de aprendizaje automático también son la columna vertebral de los datos de las herramientas de chat interactivo.

Por otro lado, Gen AI mejora el servicio al cliente al impulsar chatbots y asistentes virtuales que manejan consultas de rutina y brindan respuestas instantáneas.

Finanzas

Los algoritmos de Machine Learning pueden analizar millones de puntos de datos para detectar fraude o lavado de dinero en tiempo real.

Puede aprovechar la IA generativa para desarrollar estrategias de inversión personalizadas. Los modelos LLM facilitan el procesamiento y la generación de grandes cantidades de documentos financieros, como documentos de préstamo o pólizas de seguro.

Beneficios y limitaciones únicos

Exploremos los beneficios y limitaciones de la IA generativa y el aprendizaje automático.

Beneficios del aprendizaje automático

• ML automatiza el análisis de datos y proporciona información y suposiciones valiosas para respaldar la toma de decisiones.
• Ayuda con la detección de anomalías y el reconocimiento de patrones complejos en los datos.
• Permite el desarrollo de máquinas, software y procesos inteligentes que automatizan tareas complejas, agilizando las operaciones.

Limitaciones del aprendizaje automático

• Los modelos de ML pueden cometer errores, especialmente cuando se trata de datos ruidosos o incompletos.
• El rendimiento del aprendizaje automático depende en gran medida de datos relevantes y de alta calidad. Por tanto, los datos deficientes conducen a modelos inexactos.
• Los modelos de ML pueden heredar sesgos en los datos de entrenamiento, lo que afecta los resultados.
• El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático complejos exige una gran potencia computacional, experiencia y tiempo.

Beneficios de la IA generativa

• Producción de contenidos mejorada, creativa y rápida.
• Los chatbots impulsados ​​por IA generativa mejoran la satisfacción del cliente.
• Gen AI permite a las empresas explorar las posibilidades de lo que podría ser.

Limitaciones de la IA generativa

• Se basa en patrones en los datos existentes, lo que puede limitar su capacidad para producir ideas verdaderamente innovadoras.
• El contenido generado puede variar en calidad.
• La generación de IA puede producir involuntariamente contenido sesgado o dañino.

Recuerde siempre que el éxito de cada tecnología radica en comprender sus limitaciones y capacidades.

Desarrollos futuros y consideraciones éticas

El futuro de la Gen AI y el Machine Learning es prometedor.

Por ejemplo, los chatbots ahora son multimodales. GPT-4 de OpenAI y Gemini de Google funcionan con texto, imágenes y audio similares a los humanos. Se espera que esto impulse el desarrollo de aplicaciones de IA incluso para personas con pocos conocimientos tecnológicos.

También esperamos ver chatbots más personalizados. Google y OpenAI están invirtiendo en plataformas fáciles de usar que permiten a las personas crear sus minichatbots sin conocimientos de codificación.

Los algoritmos de aprendizaje automático seguirán evolucionando y respaldarán la hiperpersonalización en varios dominios. La nueva frontera de la generación de IA será la conversión de texto a vídeo, que podría convertirse en una de las mayores tendencias de IA en las aplicaciones móviles.

Una empresa como Runway ya está perfeccionando la calidad de sus modelos de vídeo.

Además de eso, se espera que la tendencia de los deepfakes siga creciendo, lo cual es preocupante. Probablemente los veamos más utilizados en publicidad, entretenimiento y próximas elecciones, como vimos en Argentina.

El campo de la IA también verá más directrices y políticas que den forma al desarrollo y despliegue responsable de los sistemas de IA.

Esto se debe a que el posible uso indebido de la IA siempre ha sido una preocupación, razón por la cual los marcos integrales son cruciales. Seguir estos marcos garantiza que sus resultados sean transparentes, justos, fácilmente interpretables e imparciales. Todo ello salvaguardando los datos del usuario.

Ya hemos visto regulaciones iniciales de IA a través de la orden ejecutiva de Biden en octubre de 2023, seguida de la Ley de IA de la UE en diciembre. Es probable que se introduzcan más marcos regulatorios a medida que evolucione la tecnología.

Desafíos de integración

Te enfrentarás a varios desafíos al introducir la IA en las operaciones comerciales:

• Brecha de habilidades : a medida que avanzan las soluciones de IA, también crecen los niveles de experiencia requeridos. Como resultado, es posible que le resulte difícil encontrar y retener profesionales con las habilidades necesarias.
• Resistencia al cambio : su equipo podría resistirse al cambio a soluciones de IA debido a la complejidad percibida o al miedo a perder sus trabajos en el futuro.
• Costos de implementación : las pequeñas empresas pueden tener dificultades para implementar modelos de IA de manera eficiente debido a los costos de infraestructura, software y mantenimiento.

Puede abordar estos desafíos de frente con un enfoque holístico que combine experiencia técnica, cultura organizacional y planificación estratégica.

Conjuntos de habilidades y rutas educativas para Gen AI y ML

Ahora, analicemos los conjuntos de habilidades y las rutas educativas que necesita para especializarse en aprendizaje automático frente a IA generativa.

Requisitos de habilidades de IA de generación

• Competencia en aprendizaje profundo. Puede obtener más información sobre los algoritmos de aprendizaje profundo en nuestra publicación sobre la diferencia entre aprendizaje profundo y aprendizaje automático.

• Creatividad para garantizar la creación de contenidos únicos.
• Gran comprensión de conceptos matemáticos y estadísticos como la probabilidad.

Ruta educativa de la generación AI

Obtenga títulos en Ciencias de la Computación o Ciencias de Datos. También puede realizar cursos en línea de Gen AI en plataformas como Dataquest.

Además, puede aprender a través de proyectos personales, participando en concursos y contribuyendo a bibliotecas de IA generativa de código abierto.

Requisito de habilidades de aprendizaje automático

• Fuertes conocimientos básicos en estadística y matemáticas.
• Dominio de Python y bibliotecas como TensorFlow o PyTorch.
• Capacidad para preprocesar y transformar datos de forma eficaz.
• Comprensión de diferentes algoritmos de ML, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales.

Ruta educativa de aprendizaje automático

Puede obtener títulos en Ciencias de la Computación, Estadística o campos relacionados. Realice cursos de ML en línea en Coursera y otras plataformas similares.

También deberías trabajar en proyectos del mundo real, participar en competiciones de Kaggle y colaborar con comunidades de ML.

Aprendizaje automático versus IA generativa: análisis comparativo

¿Cómo se comparan estos dos entre sí en términos de eficiencia, precisión y adaptabilidad?

La IA generativa puede producir resultados diversos y realistas de manera eficiente. Sin embargo, los requisitos computacionales de algunos modelos generativos complejos, como las GAN, pueden ser importantes.

Los modelos de ML a menudo requieren relativamente menos potencia computacional. Una vez capacitados, pueden manejar fácilmente grandes conjuntos de datos. Sin embargo, la potencia computacional requerida dependerá en última instancia del tamaño de los datos, la complejidad del modelo y el tipo de algoritmo. Por ejemplo, algunos algoritmos de máquinas de vectores de soporte (SVM) pueden requerir una gran potencia computacional para grandes conjuntos de datos.

Dicho esto, ninguna solución de IA puede afirmar que es completamente precisa, pero el nivel de precisión está sujeto a la aplicación prevista.

Por ejemplo, la IA generativa puede alcanzar un alto nivel de precisión al generar contenido realista y único. Los modelos de aprendizaje automático entrenados en diversos conjuntos de datos son muy precisos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo.

La IA generativa se adapta bien a las tareas creativas y puede generar diversos resultados. Mientras tanto, los modelos de ML se adaptan a tareas específicas basadas en datos de entrenamiento.

Cómo interactuar con las tecnologías Gen AI y ML

Actualmente, existen varias formas de interactuar con las tecnologías ML y GenAI.

Una forma sencilla de participar es a través de cursos en línea. Por ejemplo, puede elegir cursos como Fundamentos de IA generativa de Dataquest o cursos de GenAI y ML en Coursera.

Además de eso, únase a comunidades en línea relevantes como grupos de LinkedIn centrados en IA y aprendizaje automático. Estos grupos proporcionan una plataforma que le ayuda a establecer contactos, compartir conocimientos y mantenerse actualizado sobre las tendencias de la industria.

Aquí hay un ejemplo de uno.

También puede asistir a conferencias, eventos de la industria y talleres que reúnen a líderes de opinión, investigadores y profesionales de la industria de la IA.

Para terminar: ¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y el aprendizaje automático?

Comprender en qué se diferencian los diferentes subcampos de la IA es crucial para aprovechar su potencial. Este artículo se centra específicamente en la diferencia entre IA generativa y aprendizaje automático.

Hemos ofrecido información para ayudarle no sólo a identificar las diferencias sino también a comprender su funcionalidad y aplicaciones comunes. Nuestro análisis comparativo muestra cuán adaptables, accesibles y precisos son.

Sin embargo, recuerda siempre que los dos tienen una relación simbiótica a pesar de las diferencias. Gen AI aprovecha los datos analizados por modelos de aprendizaje automático para crear contenido original y realista.