IA generativa vs. IA regenerativa: ¿cuál transformará el futuro?

CIUDAD DE MÉXICO.- Human Connections Media nos habla sobre como la inteligencia artificial (IA) continúa evolucionando a un ritmo asombroso, con lo que supera los límites de lo que antes se creía posible. Entre todos los aspectos relacionados con ella, hay dos conceptos que han concentrado la atención por su relevancia: la IA generativa y la IA regenerativa. Si bien ambas implican la creación de contenido nuevo, operan de maneras distintas, con implicaciones y aplicaciones únicas.
La IA es una de las áreas tecnológicas con mayor proyección económica a corto y mediano plazo. Según los datos consultados por Human Connections Media en Statista, su valor de mercado podría superar los 300 mil millones de dólares en 2025.
Durante el 2022, en el mundo hay seis unicornios (empresas que no cotizan en bolsa que valen más de mil millones de dólares). La más importante es OpenAI con un valor de 20 mil millones de dólares, seguido de Hugging Face (procesamiento del lenguaje natural) con un valor de 2 mil millones.
Sin embargo, según Human Connections Media, nos muestra cómo el mercado de la IA no ha evolucionado uniformemente en América Latina.

Diferencias entre la IA generativa y la IA regenerativa

La IA regenerativa es un campo emergente que se centra en el desarrollo de sistemas inteligentes que pueden regenerarse o repararse a sí mismos, al igual que los organismos vivos. Por el contrario, la IA generativa es un campo que se centra en el desarrollo de sistemas inteligentes que pueden generar contenido nuevo, como imágenes, videos y texto.
Mientras la IA generativa, como su nombre lo indica, se centra en la generación de contenido nuevo, al aprender de patrones y estructuras a partir de datos existentes, la IA regenerativa lleva el concepto de IA generativa un paso más allá, al participar activamente en su refinamiento y evolución. Va más allá de la imitación y tiene como objetivo mejorar los diseños o sistemas existentes al incorporar ciclos de retroalimentación y procesos de iteración, es decir, refinamiento y mejora de lo existente.
La IA generativa se basa en algoritmos como Generative Adversarial Networks (GAN) o Variational Autoencoders (VAE) para crear resultados originales y realistas. El principio subyacente es imitar la creatividad humana al entrenar al modelo en grandes conjuntos de datos.
Podemos encontrar su aplicación en diferentes campos como en el arte, para aumentar los procesos de diseño e innovación, y ayudar a agilizar la creación de logotipos, diseños de sitios web y prototipos de productos. Empresas como Airbnb y Adobe ya han aprovechado el poder de la IA generativa para mejorar sus flujos de trabajo creativos e impulsar la eficiencia.
Por su parte, una notable aplicación de la IA regenerativa ha ocurrido en el campo de la medicina. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de pacientes, puede ayudar en el diagnóstico, la planificación del tratamiento y el descubrimiento de fármacos. Al aprender continuamente de los resultados de los pacientes y de la investigación médica, los sistemas de IA pueden adaptar y perfeccionar sus recomendaciones, lo que en última instancia conduce a diagnósticos más precisos y opciones de tratamiento personalizadas.
En el ámbito de la planificación urbana y la infraestructura, la IA regenerativa puede ayudar a optimizar la asignación de recursos y la sostenibilidad ambiental. Al analizar datos en tiempo real sobre el consumo de energía, los patrones de tráfico y la gestión de residuos, los sistemas de inteligencia artificial pueden sugerir mejoras y ajustar dinámicamente los parámetros para lograr resultados más eficientes y ecológicos. Este enfoque puede conducir a ciudades más inteligentes, reducir la huella de carbono y mejorar la calidad de vida de los residentes.

La IA regenerativa será el futuro de la transformación

Algunos entienden que la IA regenerativa es el fututo de la transformación digital de la cadena de valor por varias razones:
- Flexibilidad. Esto la hace ideal para desafíos que realmente necesiten de esta característica que no tiene la IA tradicional o la generativa, como son la robótica, los vehículos autónomos o el procesamiento del lenguaje natural.
- Resiliencia. Los sistemas de IA regenerativos pueden recuperarse de fallas y adaptarse a entornos cambiantes. Esto los hace más resilientes que los sistemas de IA tradicionales, que pueden fallar ante situaciones inesperadas o cambios en su entorno.
- Sustentabilidad. Se pueden diseñar para optimizar el uso de recursos y reducir el desperdicio. Esto los hace más sostenibles que los sistemas tradicionales de IA, que pueden consumir grandes cantidades de energía y generar muchos residuos.
- Innovación. Pueden aprender y adaptarse a nuevas situaciones, lo que les permite innovar y desarrollar nuevas soluciones a los problemas. Esto los hace ideales para la investigación y el desarrollo, donde la innovación es clave para el éxito.
- Escalabilidad: Los sistemas se pueden diseñar para aumentar o reducir, según sea necesario, haciéndolos más escalables que los sistemas de IA tradicionales diseñados para tareas específicas. Esto los hace ideales para aplicaciones que requieren escalabilidad, como el comercio electrónico, las redes sociales y la computación en la nube.
La IA regenerativa también es conocida como "IA autorreparable", y sin duda es un componente clave de la transformación digital. En esencia, está diseñada para permitir que sus sistemas aprendan y se adapten continuamente en respuesta a circunstancias cambiantes. En el contexto de la transformación digital, la IA regenerativa está desempeñando un papel cada vez más importante para ayudar a las empresas a automatizar y optimizar sus operaciones.

El factor humano en la inteligencia artificial

Si bien la IA generativa y la IA regenerativa ofrecen un inmenso potencial, su impacto es mayor aún, cuando se combina con el ingenio y la experiencia del ser humano. La colaboración entre los sistemas de inteligencia artificial y los creadores humanos abre todo el espectro de posibilidades.
Al adoptar la IA como una herramienta en lugar de un reemplazo, los humanos pueden aprovechar las capacidades de estas tecnologías para explorar nuevas fronteras, descubrir ideas no convencionales y resolver problemas complejos.
Los resultados creativos generados por la IA pueden servir como fuente de inspiración y combustible para la imaginación humana. Artistas, músicos y diseñadores pueden utilizar contenido generado por IA como punto de partida, al agregar sus perspectivas únicas e interpretaciones artísticas para crear obras verdaderamente innovadoras y evocadoras.

Conclusiones

Human Connections Media nos lleva a la conclusión que la IA generativa desata la creatividad al producir contenido novedoso en varios dominios, mientras que la IA regenerativa lleva esta creatividad un paso más allá, al refinar y mejorar activamente los sistemas y diseños existentes.
Ambas ramas de la IA tienen implicaciones de gran alcance en campos como el arte, el diseño, la atención sanitaria, la planificación urbana y más. Sin embargo, a medida que se aprovecha el potencial de la IA, se debe navegar por consideraciones éticas y garantizar la colaboración entre humanos e IA para liberar todo el poder transformador de estas tecnologías.
"En el otro lado de las maravillosas posibilidades de la IA generativa y regenerativa, es crucial abordar las consideraciones éticas que conllevan estos avances. Los algoritmos de IA, incluso cuando se entrenan con vastos conjuntos de datos, no son inmunes a los sesgos. Además, la posibilidad de uso indebido y reproducción no autorizada del contenido genera preocupaciones con respecto a los derechos de propiedad intelectual y la propiedad creativa, aunque es de esperar que paralelamente se vayan desarrollando regulaciones que protejan estos aspectos. Lograr el equilibrio adecuado entre fomentar la innovación y salvaguardar los intereses de los creadores es fundamental para un ecosistema creativo sostenible y próspero impulsado por la IA.", concluye Hugo Gómez, CEO México, Human Connections Media.