Los resultados del nuevo informe (2023) publicado por la consultora McKinsey lo deja claro: «La IA generativa podría aportar 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial».
Según un nuevo informe que examinó 850 puestos de trabajo en 47 países, la consultora líder McKinsey estima que la IA generativa podría aportar entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial. Como referencia, hablamos de una cifra superior al PIB anual de Canadá (~ $ 2 billones), Australia (~ $ 1,7 billones) y España (~ $ 1,4 billones).
El informe establece que McKinsey espera que el 75 % del valor de la IA generativa se reparta en 4 áreas: operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D. Podéis leerlo completo aquí.
¿Qué és la IA generativa?
La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente en las últimas décadas, y una de las ramas más emocionantes de este campo es la Inteligencia Artificial Generativa. La IA generativa se enfoca en desarrollar sistemas capaces de crear contenido original y convincente, como imágenes, música, texto e incluso videos. Estas redes neuronales artificiales han desafiado los límites de la creatividad humana y han demostrado su capacidad para producir obras sorprendentes.
La Inteligencia Artificial Generativa se basa en algoritmos de aprendizaje automático conocidos como redes generativas adversariales (GAN, por sus siglas en inglés). Las GAN consisten en dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador crea contenido artificial, como imágenes o música, mientras que el discriminador evalúa la calidad de lo producido por el generador. Ambos componentes se entrenan juntos, mejorando constantemente su rendimiento a medida que avanzan en un ciclo de retroalimentación.
El generador comienza produciendo contenido aleatorio y poco convincente. Sin embargo, a medida que el discriminador evalúa el contenido y proporciona retroalimentación, el generador ajusta sus parámetros para crear contenido cada vez más realista. Esta competencia entre el generador y el discriminador impulsa la mejora continua del sistema y resulta en la generación de contenido impresionante y a menudo indistinguible de las creaciones humanas.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa
La IA generativa tiene aplicaciones en diversas industrias y campos creativos:
- Arte y Diseño: Los artistas y diseñadores han comenzado a utilizar la IA generativa como una herramienta para la inspiración y la creación. Pueden alimentar a la red GAN con imágenes o estilos específicos y generar nuevas obras de arte que fusionan ideas y estéticas. Esta colaboración entre humanos y máquinas ha dado lugar a obras sorprendentes y ha ampliado los límites de la expresión artística.
- Videojuegos: La IA generativa es una herramienta poderosa en el desarrollo de videojuegos. Puede generar paisajes, personajes y contenido interactivo de manera eficiente. Los juegos modernos están aprovechando esta tecnología para crear mundos virtuales más inmersivos y realistas, donde los jugadores pueden experimentar aventuras únicas y escenarios fascinantes.
- Escritura y Periodismo: La IA generativa también está incursionando en el ámbito de la escritura y el periodismo. Puede generar texto coherente y convincente en función de la entrada y las pautas proporcionadas. Algunos medios de comunicación están utilizando sistemas basados en IA para generar informes de noticias automáticos y resúmenes de artículos, ahorrando tiempo y recursos humanos en la redacción de contenido rutinario. Pero…. ¿qué implicaciones éticas tiene esto?
Desafíos éticos de la Inteligencia Artificial Generativa
- Derechos de autor y propiedad intelectual: La generación de contenido por parte de las IA puede plantear preguntas sobre quién tiene los derechos de autor sobre las obras creadas. ¿Deben ser reconocidos los derechos del generador o del programador de la IA? ¿Cómo se protegen los derechos de autor de los creadores humanos en un mundo cada vez más impulsado por la IA generativa?
- Sesgos y discriminación: Las IA generativas aprenden a partir de conjuntos de datos que reflejan la realidad existente, lo que significa que pueden perpetuar sesgos y discriminación presentes en esos datos. Si no se maneja adecuadamente, esto puede tener consecuencias perjudiciales al generar contenido que promueva estereotipos o prejuicios existentes.
- Manipulación y desinformación: La capacidad de la IA generativa para crear contenido convincente plantea preocupaciones sobre la manipulación y la desinformación. Si las IA pueden generar imágenes, videos o noticias falsas de manera indistinguible de lo real se debe desarrollar una mayor conciencia y medidas de seguridad para contrarrestar la propagación de información engañosa.
¿Seremos capaces de encontrar este equilibrio?
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