La inteligencia artificial ha evolucionado y dado lugar a diversas ramas y aplicaciones. Dos de las más destacadas son la IA generativa y la IA conversacional. Aunque ambas comparten la misma base tecnológica, tienen enfoques y usos distintos. 

En esta nota, mencionamos las diferencias más importantes entre estas dos tecnologías que no solo han llegado para quedarse, sino que continúan creciendo y ayudando a optimizar procesos empresariales. 

¿Qué es la IA generativa?

Es una subcategoría de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos y modelos matemáticos avanzados para generar textos, imágenes, música y otros tipos de contenido. Uno de los ejemplos más conocidos de IA generativa es el modelo GPT, que puede producir escritos coherentes y contextualmente relevantes a partir de una pequeña cantidad de texto de entrada.

Algunas aplicaciones de la IA generativa

Este recurso puede emplearse en diversas industrias y en una variedad de acciones. Algunas de las más destacadas incluyen:

• Creación de contenido: Puede generar artículos, informes y publicaciones en redes sociales.
• Arte y diseño: Artistas y diseñadores pueden utilizar IA generativa para crear nuevas obras de arte, gráficos y diseños innovadores.
• Entretenimiento: Se utiliza para crear guiones, música y videojuegos.
• Educación: Puede generar materiales educativos personalizados, como ejercicios, exámenes y explicaciones detalladas sobre diversos temas.

3 ventajas de emplear IA generativa en las empresas

Añadir tecnología en la creación de actividades empresariales tiene sus beneficios. Los más destacados son:
 

• Eficiencia: La IA generativa puede producir grandes volúmenes de contenido en poco tiempo, ahorrando tiempo y recursos humanos.
• Creatividad: Permite explorar nuevas ideas y conceptos que podrían no haber sido considerados por las personas. Al utilizar entrenamiento a través del aprendizaje automático, esta tecnología puede innovar, mezclar temas para crear nuevos conceptos y más. 
• Personalización: Puede adaptar el contenido a las necesidades y preferencias específicas de los usuarios.

¿Cuáles son los desafíos de la IA generativa?

Como no todo es “color de rosa”, por supuesto que hay algunas barreras que esta metodología debe vencer para continuar creciendo. Uno de los principales problemas es la calidad del contenido generado, que a veces puede carecer de coherencia o precisión, lo que limita su utilidad y fiabilidad. 

Además, hay preocupaciones éticas importantes, como la creación de contenido falso o engañoso, que puede ser utilizado de manera malintencionada. Por eso, lo recomendable es siempre chequear los datos con fuentes fiables para no caer en spam y dañar la reputación de una empresa.

Otro desafío crucial es la dependencia de datos, ya que la calidad del contenido generado tiene que ver en gran medida con la información que se le brinda a la IA en el proceso de entrenamiento. Si esos datos están sesgados o son de baja calidad, el contenido producido reflejará esas deficiencias y puede llevar a resultados inapropiados o inexactos.

IA conversacional: qué es y cuál es su importancia

Por su parte, ahora conoceremos la otra cara de la moneda. La IA conversacional se enfoca en interactuar con los usuarios a través del lenguaje natural. Los chatbots y los asistentes virtuales, como Siri, Alexa y Google Assistant, son ejemplos de esta tecnología. Estos sistemas están diseñados para entender y responder a las consultas de los usuarios de manera coherente y útil.

4 usos de la IA conversacional para mejorar la CX y la UX

La IA conversacional se emplea en una variedad de contextos para mejorar la experiencia del usuario, del cliente y automatizar tareas. Algunas de sus aplicaciones más comunes incluyen:

• Atención al cliente: Los chatbots pueden manejar consultas de clientes, resolver problemas y proporcionar información en tiempo real.
• Asistentes virtuales: Ayudan a los usuarios a realizar tareas diarias, como configurar recordatorios, buscar información en la web y controlar dispositivos inteligentes.
• Educación: Los tutores virtuales pueden proporcionar asistencia personalizada a los estudiantes, responder preguntas y ofrecer recursos educativos adicionales.
• Salud: En la telemedicina, los asistentes virtuales pueden proporcionar consejos médicos preliminares y ayudar en la gestión de citas.

Beneficios de la IA conversacional

• Disponibilidad: Los sistemas de IA conversacional están al alcance de las personas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto mejora la accesibilidad y la conveniencia para los usuarios.
• Escalabilidad: Pueden manejar múltiples consultas simultáneamente, situación especialmente útil para empresas con grandes volúmenes de interacción con clientes.
• Personalización: Pueden aprender de las conversaciones o contactos pasados para proporcionar respuestas más precisas.

Las barreras de la IA conversacional

La IA conversacional enfrenta varios desafíos notables. Aunque ha mejorado, aún puede tener dificultades para comprender el lenguaje natural, especialmente en términos de contexto y ambigüedad. Recuerda que al hablar con una inteligencia artificial estás entablando diálogo con una especie de “robot” que aprende de nuestras propias interacciones. Somos nosotros quienes le enseñamos a la IA a entablar contacto y a brindar respuestas útiles.

Además, algunos usuarios prefieren interactuar con seres humanos en situaciones complejas o emocionales, lo que limita la aceptación y efectividad de los sistemas de IA conversacional. 

Por último, el manejo de datos personales y sensibles presenta riesgos significativos de seguridad y privacidad, requiriendo medidas robustas para proteger la información del usuario y mantener la confianza en estos sistemas.

Las diferencias entre IA generativa e IA conversacional

Si bien son términos que pueden resultar parecidos y se desprenden de una misma tecnología -la inteligencia artificial-, ambos tienen sus divergencias. Conócelas a continuación.

Objetivo y funcionalidad

Esta es su diferencia primordial. La IA generativa está diseñada para crear contenido (bastante) original, mientras que la IA conversacional se centra en la interacción y comunicación con los usuarios a través del lenguaje natural.

Metodología

La IA generativa utiliza técnicas como redes neuronales generativas adversarias (GANs) y modelos de lenguaje pre entrenados para generar contenido. En cambio, la IA conversacional emplea procesamiento del lenguaje natural (NLP) y algoritmos de comprensión del lenguaje para interactuar con los usuarios.

Aplicaciones

Las aplicaciones de la IA generativa tienden a ser más creativas y enfocadas en la producción de contenido, mientras que la IA conversacional se utiliza principalmente en servicios de atención al cliente, asistentes virtuales y otros contextos de interacción humana.

Interacción con el usuario

La IA generativa generalmente no interactúa directamente con los usuarios, sino que produce contenido que luego es consumido por ellos. La IA conversacional sí está diseñada para interactuar en tiempo real, respondiendo a las preguntas y solicitudes de las personas.

Adaptabilidad y personalización

Ambas tecnologías pueden individualizar sus outputs, pero la personalización en la IA conversacional es más dinámica y adaptativa, basada en las interacciones en tiempo real con los usuarios. La IA generativa, aunque puede personalizar contenido, lo hace de manera menos interactiva.

Dos mundos similares, unidos para mejorar las experiencias

En sí, aunque la IA generativa y la IA conversacional comparten la misma base tecnológica, tienen enfoques, aplicaciones y beneficios distintos. La IA generativa se especializa en la creación de contenido, ofreciendo eficiencia y creatividad en múltiples industrias. La IA conversacional, por otro lado, se enfoca en la interacción y comunicación con los usuarios, mejorando la experiencia del usuario y proporcionando asistencia en tiempo real. Entender estas diferencias es crucial para aprovechar al máximo las capacidades de cada tipo de inteligencia artificial y aplicar la tecnología adecuada en el contexto correcto.

¿Empleas este tipo de tecnología en tu empresa para mejorar la experiencia de clientes y usuarios?