IA Generativa vs. IA Predictiva: ¿Cuál necesita tu empresa para crecer?

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta esencial en el mundo empresarial. Sin embargo, muchas empresas aún no saben qué tipo implementar. 

Este blog explora las diferencias clave entre Inteligencia Artificial Generativa e Inteligencia Artificial Predictiva, sus aplicaciones prácticas y cómo elegir la más adecuada para impulsar el crecimiento de tu empresa. 

¿Qué es?

La Inteligencia Artificial es la capacidad de las máquinas para imitar las capacidades cognitivas humanas como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas. La IA moderna utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para reconocer patrones en los conjuntos de datos, y así tomar decisiones, así como realizar tareas que tradicionalmente requerían de inteligencia humana.

Diferencias entre IA generativa e IA predictiva

¿Qué es la IA Generativa?

La IA generativa se centra en la creación de contenido original o nuevo a partir de datos existentes y utiliza modelos de machine learning (ML) llamado aprendizaje profundo. 

ML utiliza redes neuronales, datos y algoritmos para aprender, así como adaptarse hasta el punto en que el sistema operativo no necesita instrucciones específicas; esencialmente aprende nueva información y con base en la prueba y error se ajusta en consecuencia, de manera similar a cómo lo haría un cerebro humano. 

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son la base técnica de la IA generativa, ya que permiten a los modelos aprender patrones complejos a partir de grandes volúmenes de datos. Imitan el funcionamiento del cerebro humano para generar contenido nuevo como texto, imágenes o audio. 

Aplicaciones comunes:

• Creación de contenido: Generación automática de textos, imágenes y videos.

• Diseño y prototipado: Desarrollo rápido de conceptos para productos o servicios.

• Atención al cliente: Chatbots avanzados que interactúan de manera natural con los usuarios.

• Educación personalizada: Adaptación de materiales de aprendizaje según las necesidades del estudiante.

• Resumen de reuniones: La IA puede convertir grabaciones o transcripciones de reuniones en resúmenes claros con los puntos clave, acuerdos y tareas pendientes.

• Genera código: La IA puede escribir fragmentos de código funcional en distintos lenguajes a partir de instrucciones en lenguaje natural.

En 2027, más del 50% de los modelos de IA generativa utilizados por las empresas serán específicos de su sector o de un departamento concreto, partiendo de aproximadamente el 1% en 2023. 

¿Qué es la IA Predictiva?

La IA predictiva utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y prever tendencias futuras. Al igual que la IA generativa, la IA predictiva utiliza el aprendizaje automático para aprender y adaptarse. Sin embargo, mientras que la IA generativa utiliza el aprendizaje automático para crear contenido nuevo, la IA predictiva lo utiliza para realizar análisis estadísticos con el fin de anticipar e identificar patrones o proyecciones. 

En lugar de redes neuronales, la IA predictiva se basa en modelos más simples para recopilar grandes cantidades de datos, también conocidos como "big data", y proporcionar predicciones basadas en esos datos.

La IA predictiva también utiliza incrustaciones, una forma de almacenar información, para encontrar relaciones entre conjuntos de datos y, a su vez, utiliza esas relaciones para desarrollar predicciones sobre tendencias futuras. Por ejemplo, la IA predictiva podría utilizar incrustaciones para almacenar el historial de compras e identificar patrones sobre qué productos es probable que compren los clientes en el futuro y cuándo lo harán. 

Aplicaciones comunes:

• Análisis de tendencias de mercado: Predicción de demandas y comportamientos del consumidor.

• Gestión de inventarios: Optimización de niveles de stock según la demanda prevista.

• Mantenimiento predictivo: Anticipación de fallos en maquinaria o equipos.

• Gestión de la cadena de suministro: La IA puede anticipar la demanda, detectar riesgos y optimizar rutas logísticas.

• Campañas de marketing: La IA puede crear, personalizar y optimizar campañas de marketing en tiempo real para mejorar el alcance y la conversión.

• Experiencia del usuario: La IA permite ofrecer experiencias personalizadas al usuario mediante análisis de comportamiento, preferencias y automatización de respuestas.

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Inteligencia Artificial en México:

1. Se proyecta que el tamaño del mercado de IA de México alcance los $3.42 mil millones en 2025, con una tasa de crecimiento anual esperada del 26.25%, lo que llevará a un volumen de mercado de $13.84 mil millones para 2031.

2. Se prevé que el mercado de IA Generativa en México alcance los $999.25 millones en 2025, creciendo a una CAGR del 36.98% hasta los $6.60 mil millones para 2031.

3. El 27% de los entusiastas de la IA en México son innovadores o adoptadores tempranos de nuevos productos.

Conoce más sobre cómo están utilizando la IA las PYMEs en México para crecer y ser más rentables aquí.

Las implicaciones para las empresas son enormes. Los directores ejecutivos anticipan que la IA brindará importantes beneficios en términos de ingresos y resultados: el 46% afirma que aumentará la rentabilidad y el 41% que aumentará los ingresos.

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¿Cuál necesita tu empresa?

Al elegir entre IA generativa y predictiva, ten en cuenta su objetivo final. La elección entre IA generativa y predictiva depende de las necesidades específicas de tu empresa:

Si tu objetivo es innovar en la creación de contenido, crear nueva información, como contenido o imágenes, descubrir patrones en los datos o personalizar la experiencia del cliente, la IA generativa es la opción adecuada.

Si buscas optimizar operaciones, anticipar tendencias del mercado o mejorar la toma de decisiones basada en datos, la IA predictiva será más beneficiosa. 

IA Generativa

Requisitos técnicos: Alta capacidad de procesamiento y almacenamiento

Desventajas:

• Requiere grandes volúmenes de datos y potencia de procesamiento.

• Puede generar contenido sesgado si los datos de entrenamiento no son diversos.

• Plantea desafíos éticos relacionados con la autenticidad y el plagio.

IA Predictiva

Requisitos técnicos: Calidad y cantidad de datos históricos

Desventajas

• Depende de la calidad y cantidad de datos históricos disponibles.

• Puede ser menos efectiva en entornos altamente volátiles o sin precedentes.

• Requiere una infraestructura adecuada para el procesamiento de datos.

Cómo prepararse para la implementación

1. Evaluación de necesidades: Identifica áreas donde la IA puede aportar mayor valor.

2. Infraestructura tecnológica: Asegura que tu empresa cuenta con la capacidad de procesamiento y almacenamiento necesarios.

3. Calidad de datos: Garantiza que los datos disponibles sean precisos y relevantes.

4. Capacitación del personal: Forma a tu equipo en el uso y comprensión de herramientas de IA.

5. Asesoría especializada: Colabora con expertos que puedan guiar la implementación de soluciones de IA.

La IA en México está creciendo… y tú puedes ser parte del cambio.

¿Sabías que actualmente existen 362 empresas en México dedicadas a la inteligencia artificial? Con una inversión de 500 millones de dólares entre 2022 y 2023, el país se perfila como un hub de innovación tecnológica. De hecho, el 72% de las empresas que ya están implementando IA, lo hacen a través de soluciones de terceros.

¿Cómo puede ayudarte BIT?

En BIT, somos expertos en proporcionar soluciones tecnológicas adaptadas a las necesidades de cada empresa. Nuestro equipo te ayudará a identificar las áreas donde la IA puede generar mayor impacto y te acompañará en todo el proceso de implementación.