La inteligencia artificial ha evolucionado de forma vertiginosa en la última década. Lo que antes eran sistemas expertos centrados en tareas concretas, hoy convive con modelos capaces de crear imágenes, redactar textos o incluso escribir código. Pero ¿es todo lo mismo? ¿Qué diferencia hay entre la IA tradicional y la IA generativa?
Según el portal institucional Datos.gob, ambas se enmarcan bajo el mismo concepto de inteligencia artificial, pero responden a finalidades y capacidades muy distintas.
IA tradicional: patrones del pasado para decisiones del presente
La IA tradicional se basa en algoritmos diseñados para analizar datos estructurados, identificar patrones y tomar decisiones. Su campo de acción está en problemas bien definidos y entornos controlados.
Algunos ejemplos prácticos mencionados por Datos.gob incluyen:
- Sistemas de predicción: como los que usa Walmart para anticipar la demanda de productos o Red Eléctrica para prever el consumo energético.
- Motores de recomendación: como Spotify o Netflix, que ajustan sus contenidos según el historial del usuario.
- Detección de anomalías y reconocimiento: empleados por entidades como Visa para detectar fraudes, o Google Photos para clasificar imágenes.
Estos sistemas no generan contenido nuevo, sino que optimizan decisiones basándose en datos históricos.
IA generativa: cuando la inteligencia artificial crea
La gran novedad de la IA generativa es su capacidad para producir contenido original a partir de lo aprendido en su entrenamiento. Esto abarca desde textos y música hasta imágenes o código.
Datos.gob destaca ejemplos como:
- GitHub Copilot, que asiste en la programación proponiendo y corrigiendo código.
- Herramientas de diseño que automatizan la edición de imágenes.
- Bandas musicales generadas por IA, con canciones y biografías creadas sin intervención humana.
Este tipo de IA es especialmente útil para tareas creativas, prototipado rápido, personalización masiva y simulaciones realistas.
¿Compiten o se complementan?
Más que competir, ambos tipos de IA se complementan. Según el concepto de Composite AI introducido por Gartner, la combinación de IA tradicional y generativa permite resolver problemas de forma más completa.
Ejemplos de esta sinergia:
- En retail, la IA tradicional predice ventas, y la generativa redacta descripciones personalizadas.
- En educación, una evalúa progresos y otra crea ejercicios adaptados.
- En industria, una optimiza la logística y otra diseña prototipos.
La elección entre una u otra tecnología depende del objetivo: precisión y fiabilidad frente a creación y adaptabilidad.
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