La comparación entre la IA generativa y la IA tradicional revela dos formas muy distintas de entender cómo las máquinas procesan información: una crea contenido nuevo a partir de patrones, mientras que la otra se basa en reglas, modelos estadísticos y decisiones predefinidas. En este artículo te mostraremos las diferencias entre los modelos en sí y también en su uso.
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La IA tradicional se centra en clasificar, predecir o tomar decisiones basadas en patrones aprendidos. Su propósito es responder preguntas convencionales del usuario mediante un chatbot en texto o mediante voz, como algunos casos. Es cierto que las contestaciones son genuinas, las genera a partir de su saber o de la información que puede buscar en diversas fuentes, pero no es una IA generativa como tal…
En cambio, la IA generativa está diseñada para crear contenido nuevo: texto, imágenes, código, audio o incluso simulaciones. Aunque aparentemente pueda parecer similar, también con la necesidad de usos de prompts de texto en un chabot o mediante comandos de voz, lo cierto es que es diferente en muchos sentidos.
Por ejemplo,a una IA tradicional le puedes pedir que te diga qué es Python y te lo explicará, mientras que a una IA generativa se puedes pedir que te escriba un código en Python que desees. El primero busca información o te muestra lo que ha aprendido al respecto, el segundo tiene capacidad para crear, en este caso un programa en Python.
En ambos casos, lo que hay tras esta IA es lo mismo… unos algoritmos capaces de aprender y comprender el lenguaje natural para poder dar respuestas. Éstos algoritmos se ejecutan sobre hardware como puede ser una CPU/GPU/NPU en local, acelerarse mediante otras unidades como CPU, GPU, TPU, NPU remotas.
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La IA tradicional se basa en algoritmos como como la regresión lineal y logística, además de árboles de decisión y random forests, o incluso SVM (Support Vector Machines), redes neuronales feed-forward y modelos de series temporales como ARIMA y Prophet.
Estos algoritmos se entrenan o alimentan con información para que puedan aprender en su etapa de desarrollo. Esta información procede de datasets estructurados, y se optimizan para realizar una única tarea de forma eficiente, pero limitados en cuanto a flexibilidad.
Cuando hablamos de IA tradicional y datos estructurados, me refiero a que se alimenta con métricas, tablas, señales numéricas o datos categóricos. Por tanto, requiere que esta información sea mucho más limpia y estricta, normalización o estandarización de la misma, y una etiquetación precisa.
La IA generativa se basa en modelos fundacionales como como los tipo transformers (GPT, Claude, Gemini, Llama,…), modelos de difusión (Stable Diffusion, Imagen,…) o modelos multimodales que pueden trabajar con diferentes formatos como texto-imagen, texto-código, texto-audio, etc.
En cuanto al entrenamiento, se usan billones de parámetros, con petabytes de datos no estructurados, aprendiendo sobre lenguaje, visión, código, etc. Eso les permite mayor flexibilidad, pudiendo realizar varias tareas sin necesidad de reentrenarlos, aunque también necesitan de una mayor potencia de hardware para su ejecución…
Cuando se trata de datos no estructurados, en este caso se puede referir a texto libre, imágenes, audio, código fuente, documentos completos, etc. Es decir, este tipo de IA no necesita que el usuario prepare los datos con detalle, pueden interpretar el contexto y extraer significado directamente.
Si se analiza la IA tradicional vs IA generativa desde el lado del entrenamiento y despliegue, vemos que también existen diferencias en sus pipelines:
Sin embargo, los usuarios finales no entrenan estos modelos desde cero. En su lugar, aplican:
Esto permite personalizar el comportamiento sin necesidad de entrenar un modelo completo.
Cuando comparamos el comportamiento entre una IA tradicional vs IA generativa, entonces se aprecia que:
La creatividad de la IA generativa es una ventaja, pero también introduce desafíos de control y consistencia.
Otra de las cosas que pueden interesar más a los usuarios, independientemente de lo que he comentado antes a nivel técnico, es para qué es mejor una u otra:
Cada vez más organizaciones combinan en sus productos de IA ambos enfoques en uno solo, permitiendo mayor flexibilidad. Así, las empresas y usuarios particulares pueden tener tanto los modelos tradicionales para predicciones o precisión, y también la creatividad y análisis contextual de los modelos generativos. Así se aporta un plus en estos productos.
Por ejemplo, imagina que trabajas en una empresa de venta de productos. Con una IA tradicional puedes predecir la demanda de productos que se hacen, y con el modelo generativo puedes generar informes sobre las causas, riesgos y recomendaciones de las ventas.
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