¿Qué es la IA Generativa?
La IA generativa es uno de los modelos de machine learning más avanzados que hay en la actualidad, entrando en la categoría de deep learning o aprendizaje profundo.
Los modelos tradicionales de machine learning cumplen tareas como la categorización y la realización de inferencias; esto, a través de los datos que se les proporcionan. Un ejemplo podría ser la regresión lineal, que infiere predicciones mediante la relación de variables, o los árboles de decisión, que, según las características de las entradas que se les proporcionan al modelo, son capaces de clasificarlas en distintas categorías.
Todos los modelos de machine learning aprenden de los datos que se les proporcionan, pero la IA generativa va más allá, pues también es capaz de generar datos y contenidos, basándose en las características de los datos con los que fue entrenada.
La IA generativa es capaz de crear distintos tipos de contenido y datos, como lo son:
- Texto.
- Imagen y video.
- Sonidos, voz y música.
- Código de software.
- Datos sintéticos.
Un ejemplo son los modelos LLM, que son modelos generadores de texto, como Gemini, ChatGPT, Copilot o Grok. Estos modelos son capaces de interpretar el lenguaje y de dar respuestas imitando la forma de comunicación humana.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
La IA generativa funciona a partir de un modelo base; este modelo puede cumplir distintas funciones y adaptarse a muchos usos, como la generación de imágenes, videos, audio o texto.
Además, estos modelos base tienen la ventaja de que se pueden entrenar con una cantidad más limitada de datos.
Posteriormente, para que estos modelos base puedan adaptarse correctamente al problema o aplicación de negocio en el que serán utilizados, deben ser ajustados mediante un entrenamiento.
Estos entrenamientos se hacen “alimentando” al modelo con datos procedentes de las actividades que vaya a realizar, por ejemplo, si se busca que se utilice en atención al cliente, se le alimentará con conversaciones de agentes humanos con clientes o si se busca que genere imágenes, se le darán imágenes de lo que se busque que genere.
Estos entrenamientos pueden hacerse de distintas formas, pero dos muy populares son mediante el etiquetado de datos y mediante el aprendizaje por refuerzo.
Etiquetado de datos.
El etiquetado de datos, como su nombre lo indica, consiste en proporcionarle al modelo datos que estén identificados en una categoría.
De esta forma, el modelo puede aprender las características que comparte cada entrada de los datos y, de esta manera, una vez que haya aprendido las características de cada categoría, será capaz de replicarlas para generar sus propios datos.
Es un proceso parecido al que hace una mamá enseñándole a su hijo los nombres de los animales; le enseña un juguete o un dibujo de un animal y le dice el nombre de este. Con el tiempo, el niño aprende las características de cada animal y será capaz de identificarlos por sí mismo.
Este proceso puede llegar a ser tardado y requerir un equipo de trabajo muy grande, puesto que la cantidad de datos que son necesarios para entrenar un modelo de deep learning es muy grande.
Aprendizaje por refuerzo.
La mejor introducción que podemos darle al aprendizaje por refuerzo es decir que la máquina aprende sobre la marcha.
El modelo recibe constante retroalimentación de un profesional en la materia, que le señala si los resultados están bien o mal; de esta manera, el algoritmo va mejorando con cada intento, replicando los procedimientos que le dieron buenos resultados y evitando los que no.
Podemos compararlo con el proceso de enseñarle trucos a un perro: cuando hace bien el truco, se le da un premio.
Usos y espacios de implementación de la Inteligencia Artificial Generativa.
La IA generativa tiene diversos espacios de aplicación en áreas como el marketing, la atención al cliente, el análisis de datos y la redacción de documentos.
Chatbots de atención al cliente.
En la atención al cliente, una respuesta rápida es vital para una buena experiencia del consumidor.
Un chatbot que funcione como primer contacto ayuda a las empresas a hacer más eficiente su servicio de atención al consumidor; además, a diferencia de los operadores humanos, una IA puede trabajar 24/7.
Estos modelos pueden ayudar con consultas de información y a resolver problemas sencillos. Cuando el modelo detecte que se encuentra en una situación fuera de sus capacidades, transfiere la conversación a un operador humano y, en caso de que esto suceda fuera del horario laboral, se puede programar la tarea para que la revise un operador a primera hora o agendar una llamada.
Asistencia en programación y desarrollo de software.
Hoy en día, las inteligencias artificiales son capaces de generar código y hacer correcciones en el mismo.
Algunos entornos de programación ya integran asistentes de IA para acompañar a los programadores, como es el caso de Google Colab, que integra en su interfaz un espacio en el cual puedes interactuar directamente con Gemini.
Estos sistemas son capaces de entender el código que el programador está escribiendo, encontrar fallas y hacer correcciones.
Un programador principiante puede incluso pedirle al asistente que genere un código para realizar cierta acción y el asistente es capaz de generarlo por completo.
Esto ayuda a hacer más rápido y eficiente el proceso de programación.
Revisión de estilo y ortografía en documentos.
A diferencia de los autocorrectores tradicionales, a un asistente de IA generativa se le puede dar un contexto general del documento y analizarlo por completo.
Ayudando no solo a corregir faltas de ortografía, sino también a corregir el estilo, verificar que la escritura sea acorde al contexto (ya sea que se trate de un escrito formal o de alguna otra índole), cambiar frases para que la lectura sea más entendible, etc.
Algunas suites de ofimática ya integran asistentes de IA generativa, como Microsoft 365 (antes Microsoft Office 365), que viene con Copilot integrado dentro de sus programas (Word, PowerPoint, etc).
Si bien es cierto que la IA generativa es capaz de generar textos completos por sí misma, siempre es recomendable que un experto en el tema se encargue de supervisar la herramienta.
Consultas de información.
Los modelos LLM son capaces de generar búsquedas de información en la web, de distinguir los resultados y de generar resúmenes.
Esto nos ayuda a obtener resultados personalizados y a resumir grandes volúmenes de información en consultas rápidas.
Especialmente útil cuando lo que se requiere es un contexto rápido del tema, o cuando se está por empezar una búsqueda más exhaustiva para partir desde un acercamiento general.
Automatización de tareas repetitivas.
En todos los trabajos hay tareas que se deben realizar constantemente, tareas que pueden llegar a ser tediosas y parecer de baja importancia, pero que toman una cantidad de tiempo considerable.
Tareas como la clasificación de documentos, actualización del CRM, programación de citas o el monitoreo de inventarios.
De esta manera, el personal puede ocuparse de tareas más urgentes o menos tediosas.
Beneficios de la IA Generativa.
Los beneficios que se obtienen a través de la implementación de la inteligencia artificial son relativos a la aplicación que se le esté dando.
Finalmente, hablamos de una herramienta capaz de adaptarse a distintos usos, como ya se ha mostrado en este artículo.
Flexibilidad.
Al poder adaptarse a distintos usos, un modelo de inteligencia artificial generativa tiene la ventaja de que puede configurarse como un traje a la medida, tomando como referencia las necesidades de tu empresa.
Disponibilidad 24/7.
Volviendo al ejemplo de la atención al cliente, es común que las necesidades de los usuarios o clientes surjan fuera del horario de oficina o que por sus responsabilidades cotidianas (trabajo, escuela, etc.) solo puedan comunicarse después de las 5.
Ofrecer un servicio de comunicación que se encuentre disponible cuando sea necesario ayuda a elevar la retención de clientes.
Eficiencia aumentada.
Al automatizar tareas repetitivas, los procesos se vuelven más rápidos y las personas pueden dedicar más tiempo a procesos complejos que requieren un nivel mayor de especialización.
¿Cuáles son las responsabilidades y consideraciones éticas del uso de IA Generativa?
Como cualquier herramienta, la IA generativa viene con sus responsabilidades, las cuales se tienen que tomar en consideración para un uso correcto y para gozar de las ventajas que esta ofrece.
Propiedad de derechos de autor.
Actualmente puede parecer tentador crear un logo o identidad de marca con IA generativa, pero los contenidos generados por inteligencia artificial de momento no pueden ser registrados y después de ser creados caen en el dominio público.
Por lo que es recomendable que, si se piensa utilizar imágenes generadas por inteligencia artificial, sea para campañas o presentaciones que no se quiera registrar o que no tengan que ver con la imagen de marca.
Uso y protección de datos.
Ya sabemos que para entrenar una inteligencia artificial es necesario contar con grandes volúmenes de datos.
Mismos datos que pueden provenir de distintas fuentes, como fotos y videos, conversaciones, sonidos, textos y, en ocasiones, datos de redes sociales.
Por lo que es prudente pensar en que algunos datos pueden llegar a ser delicados, por lo que siempre se debe tomar en cuenta la fuente de obtención de los datos; se les debe dar un tratamiento que no ponga en riesgo la privacidad.
Respuestas falsas.
En ocasiones, los modelos de LLM pueden llegar a inventar resultados, detalle grave, sobre todo en investigaciones académicas o legales.
Esto se debe a la forma en que funciona; recordemos que los modelos generan resultados en base a los datos que se usaron para su entrenamiento.
Entonces, lo que hace es inventar con base en lo que tiene en su memoria, así que lo que hace es crear texto de cómo piensa que se crea una cita coherente, aunque sea todo falso.
Por ello siempre debe haber un experto en el área supervisando el funcionamiento de la IA.
Conclusión.
Los modelos de IA generativa son hasta el momento los modelos más avanzados, capaces de generar contenido y datos con base en los datos con los que fueron entrenados, a diferencia de los modelos tradicionales, que realizan trabajos más sencillos, como la clasificación y la inferencia.
Su implementación en distintas industrias y sectores productivos puede traer múltiples ventajas, como realizar tareas 24/7 y adaptarse a distintas tareas, lo que la convierte en una herramienta cuya aplicación puede resultar beneficiosa.
Pero como con cualquier herramienta, se deben tomar precauciones, comprendiendo plenamente sus limitaciones y funcionamiento.
Referencias.
Archs, N. (2024, junio 19). Beneficios de la IA Generativa para las empresas: Innovación y confianza. Quantion. https://www.quantion.com/es/beneficios-de-la-ia-generativa-para-las-empresas-innovacion-y-confianza/
La importancia de la inteligencia artificial generativa. (2024, diciembre 11). https://www.enae.es/blog/la-importancia-de-la-inteligencia-artificial-generativa-para-las-empresas-en-la-transformacion
¿Qué es la IA generativa? | IBM. (2024, marzo 22). https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/generative-ai
¿Qué es la IA generativa? Ejemplos y casos prácticos. (s. f.). Google Cloud. Recuperado 9 de febrero de 2026, de https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
Obras generadas íntegramente por IA no obtienen derechos de autor en México—UNAM Global. (2025, septiembre 26). https://unamglobal.unam.mx/global_revista/scjn-obras-ia-derechos-autor-mexico/
