¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

El verbo ‘generar’ significa ‘crear’ o ‘producir’. La inteligencia artificial generativa es un concepto que agrupa todas las aplicaciones de IA diseñadas para crear diferentes tipos de contenido. Para los profesionales del marketing, esto incluye principalmente texto, música, imágenes, vídeos y código de programación.

La herramienta más reconocida dentro de la IA generativa es, sin duda, ChatGPT. Ahora bien, ¿qué implica exactamente la inteligencia artificial generativa y ChatGPT? ¿Cuáles son sus beneficios para las empresas y cómo pueden integrarlo en sus procesos? Además, exploraremos cómo funcionan los modelos de lenguaje avanzado, las implicaciones para la privacidad y el concepto de ingeniería de prompts.

¿Cómo puede aprovecharse la AI generativa en el ámbito del marketing?

La IA generativa se ha convertido en un recurso invaluable para los profesionales del marketing. Si necesitas rápidamente un buen texto para una publicación en redes sociales o para un bloque de contenido en un correo, la IA generativa te ayudará de inmediato. Además, resulta muy útil para modificar o crear imágenes de forma eficiente.

El ingeniero de prompts: una nueva profesión en marketing

La inteligencia artificial generativa no solo simplifica la creación de textos e imágenes, sino que también abre la puerta a una amplia gama de tareas de marketing. Desde aplicar técnicas avanzadas de personalización hasta diseñar campañas, desarrollar estrategias de contenido o realizar análisis detallados de clientes, sus aplicaciones son innumerables.

Sin embargo, a pesar de su potencial, la IA generativa no ejecuta estas tareas por sí sola. Es necesario proporcionar instrucciones claras. Esto, conocido como «ingeniería de prompts» en el mundo anglosajón, promete convertirse en una nueva y relevante profesión en marketing: expertos dedicados a optimizar el rendimiento de los sistemas de IA generativa en las organizaciones.

ChatGPT es un ejemplo destacado de inteligencia artificial generativa

Este término engloba todas las aplicaciones de IA que permiten crear contenido en diversos formatos. ChatGPT es una de las herramientas más conocidas, usada mayoritariamente para generar textos. Otra aplicación destacada en este ámbito es Google Gemini, también popular como generador de texto. Sin embargo, este documento se centra en ChatGPT.

En 2015, OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, contaba con un equipo reducido de apenas 10 empleados. Diez años más tarde, esa cifra ha crecido a aproximadamente 3.500 personas. Un dato curioso para los expertos en marketing: el equipo de marketing de OpenAI lo forman 87 personas. ¿Quién puede igualar ese crecimiento en una década? Y no es de extrañar: para finales de 2024, ChatGPT acumulaba un impresionante total de 123 millones de usuarios activos al día.

Logotipo de OpenAI, conocida por el software de IA generativa ChatGPT

¿Qué es útil saber antes de empezar con la IA generativa?

Aspectos clave que deberías conocer antes de trabajar con la IA generativa. Al comenzar a utilizar herramientas como la IA generativa y ChatGPT, es importante tener en cuenta ciertos factores:

El contexto lo es todo en la generación de respuestas

Esto se puede ilustrar fácilmente con un ejemplo práctico:

Ejemplo 1: Pablo va caminando por la calle con su bicicleta dañada. La rueda está pinchada. Entra en el taller de bicicletas, abre la puerta y dice al mecánico: «Mi bicicleta tiene un agujero grande en la rueda. No tengo idea de cómo ocurrió.»

Ejemplo 2: Pablo cruza el patio del colegio empujando su bicicleta rota. La rueda está pinchada. Llega tarde al aula de la profesora Maria, quien lo mira con curiosidad, y él dice: «Mi bicicleta tiene un agujero grande en la rueda. No tengo idea de cómo ocurrió.»

En el primer caso, el mecánico interpretará la declaración de Pablo como una petición de reparación, ya que está en un lugar especializado. Por otro lado, en el segundo escenario, la profesora Maria probablemente lo perciba como una excusa para justificar su retraso. Esto demuestra que el significado de un mensaje puede variar completamente dependiendo del entorno donde se utiliza.

Lo mismo sucede con ChatGPT: la interpretación de tus entradas dependerá siempre del contexto.

ChatGPT on what to do with a hole in your bike tyre.

ChatGPT selecciona automáticamente un contexto si no se le proporciona uno explícito. En un ejemplo sencillo como este, puede tomar la iniciativa y ofrecerte el contexto adecuado. Sin embargo, si solicitas ayuda con un tema que conoces menos, será mucho más complicado comprender desde qué enfoque deberías interpretar la respuesta.

No es sorprendente: para crear buenos prompts, necesitas proporcionar un contexto claro por tu cuenta. Esto no solo se aplica a textos, sino también a cualquier otra forma de contenido que quieras generar.

No se trata de inteligencia humana

Consideremos este ejemplo:

Si sabes que Valentina Tereshkova fue la primera mujer en viajar al espacio, nosotros aplicaríamos naturalmente la lógica de equivalencia entre A es B y B es A. Ante la pregunta “¿Quién fue Valentina Tereshkova?”, responderíamos “La primera mujer en el espacio”, y a “¿Quién fue la primera mujer en el espacio?”, contestaríamos “Valentina Tereshkova”. No empezaríamos a hablar, al menos no sin una pregunta adicional, sobre su trabajo en una fábrica textil.

ChatGPT, en cambio, trata estas dos preguntas como si fueran diferentes. Por eso, recuerda: si quieres que ChatGPT te dé respuestas útiles, asegúrate de ser lo más específico posible o utiliza preguntas de seguimiento para guiar la conversación.

Considera el principio de «Garbage In, Garbage Out» (GIGO)

Un buen prompt debe incluir suficiente contexto y especificar claramente las necesidades. Para lograrlo, sigue el método PULI (Personas, Exclusiones, Longitud e Inspiración), un acrónimo práctico para estructurar tus peticiones.

¿Cómo se construyen buenos prompts?

Un buen prompt debe incluir suficiente contexto y especificar claramente las necesidades. Para lograrlo, sigue el método PULI (Personas, Exclusiones, Longitud e Inspiración), un acrónimo práctico para estructurar tus peticiones.

Define personas y exclusiones

Por ejemplo, en el caso de Pablo y su bicicleta rota, señala si necesitas una respuesta desde el punto de vista de un mecánico o un profesor. Además, detalla qué no deseas: si indicas que no quieres un esquema de reparación, ChatGPT no lo generará.

Proporciona inspiración y ajusta la longitud

Como profesional de marketing, mantener un tono de comunicación consistente es clave. Puedes incluir enlaces a tu sitio web como referencia para definir el estilo. También es útil especificar el número de palabras deseado para obtener una respuesta ajustada a tus necesidades.

Herramientas de IA generativa reconocidas

Muchas empresas que utilizan IA generativa en sus procesos ayudan a sus clientes a optimizar prompts. Spotler, por ejemplo, facilita a los usuarios herramientas que integran aspectos clave como el tono, las traducciones, la inclusión de URLs y la limitación de palabras, eliminando así la necesidad de configurarlos manualmente. Para darte una visión general, aquí tienes una lista de veinte proveedores destacados de software de IA generativa en el ámbito del marketing.

Un breve resumen de herramientas de IA generativa

Hoy en día, muchas empresas ya incorporan IA generativa en sus servicios. Spotler es una de ellas. Integramos IA generativa en Spotler Mail+ y en nuestra tecnología de chatbot, Spotler Aigent. Aunque preferimos referirnos a este último como IA conversacional.

Spotler e IA generativa

Nuestra herramienta para crear chatbots con IA permite la entrada mediante URL, logrando automatizar hasta un 40 % de las preguntas de los clientes. Además, puedes diseñar tus propios diálogos si lo prefieres. Nuestro chatbot es especialmente eficaz gestionando datos de clientes, lo que resulta muy útil para resolver consultas de soporte.

En Spotler Mail+, hemos estandarizado los elementos más relevantes de los prompts. No es necesario construir estas instrucciones desde cero: todo se configura de manera intuitiva a través de menús interactivos. Incluso puedes hacer que nuestro módulo de IA redacte automáticamente contenido.

Ejemplos destacados de otras herramientas de IA generativa

Spotler no es el único proveedor en este ámbito. Todo profesional del marketing debería explorar estos veinte sitios:

  • IA generativa aplicada al texto: Writesonic, Rytr, Mem, ContentBot.ai, QuillBot
  • IA generativa para vídeo: Fliki, HourOne, Colossyan, Runway, Tavus
  • IA generativa enfocada en imágenes: DALL·E, Vizcom, Diagram, OpenArt, Midjourney
  • IA generativa para programación: GitHub, AI2SQL, Cogram, Debuild, Seek

Diferencias con otras tecnologías de IA

La inteligencia artificial está presente en prácticamente todas las profesiones y sectores. Por ejemplo, los oncólogos emplean la IA para identificar patrones en células cancerígenas, el sector del transporte experimenta con coches autónomos y las agencias gubernamentales utilizan la IA para el control de multitudes y del tráfico. Incluso cuando desbloqueas tu smartphone con reconocimiento facial, estás utilizando IA. O piensa en Google Translate. No es exagerado afirmar que la inteligencia artificial se encuentra en numerosos ámbitos, tanto profesionales como privados.

Si nos centramos en la IA y nuestro sector (software y SaaS), solemos distinguir entre: IA generativa, IA predictiva, IA conversacional e IA asistencial. Sobre la IA predictiva hemos escrito una guía aparte, simplemente porque también empleamos esta tecnología de IA en nuestro software.

Diferencia importante: creación de contenido

Si observamos específicamente la IA generativa, hay dos diferencias clave con respecto a otras formas de IA. Por un lado, la IA generativa ofrece algo más que un análisis de datos. La respuesta a una solicitud (prompt) es siempre un contenido único. Con la IA generativa, puedes crear contenido.

Diferencia importante: el uso de un modelo de lenguaje extenso (LLM)

Muchas aplicaciones de la IA generativa solo son posibles mediante el uso de un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM). Cuando utilizas ChatGPT para generar líneas de asunto para tus correos, crear resúmenes de textos a partir de URLs o traducir contenidos, esto es posible únicamente porque ChatGPT trabaja con un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM).

¿Cómo funciona un Modelo de Lenguaje Extenso?

La definición para los más exigentes: ChatGPT es un servicio de chatbot impulsado por la infraestructura GPT de OpenAI. El Generative Pre-Trained Transformer (GPT) se basa en un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM) compuesto por cuatro componentes: arquitectura transformer, tokens, una ventana de contexto y una red neuronal.

Vale, no es la definición más accesible. Pero una cosa está clara: el núcleo de ChatGPT es un Modelo de Lenguaje Extenso. Ahora bien, ¿qué es exactamente un LLM? A continuación, encontrarás una explicación breve y simplificada de los principales componentes de un LLM, junto con algunos enlaces para profundizar más.

Un LLM es una suma de diferentes componentes

Un LLM no es un diccionario que almacena palabras sueltas. Un LLM es un generador de texto. Dicho de otro modo: un LLM produce textos mediante la creación de relaciones estadísticas a partir de una enorme cantidad de datos, que también son textos. Para comprenderlo mejor, es útil imaginar un LLM como un plan de pasos. De este modo, podemos explicar los diferentes componentes:

Paso 1 Recopilación de información
Paso 2 Implementación de tokens y embeddings
Paso 3 Asignar peso a las expresiones textuales
Paso 4 Realizar predicciones
Paso 5 Generar resultados

Paso 1: recopilación de información

La primera «L» de los modelos LLM se refiere a «Grande» (Large), y esto es clave. La generación de contenido solo es posible porque el modelo se entrena con un volumen masivo de datos. Estos incluyen textos extraídos de sitios web, foros públicos, Wikipedia, libros electrónicos y portales de noticias. Es importante subrayar que ChatGPT no copia ni almacena directamente este contenido, sino que lo utiliza exclusivamente para su entrenamiento. El acceso de un LLM a estos datos se realiza mediante procesos de rastreo web (crawling).

Rastreo web y derechos de autor

Una entidad destacada en la técnica de rastreo es Common Crawl, una organización sin ánimo de lucro que, especialmente en las primeras versiones de ChatGPT, proporcionó gran parte de los datos de entrenamiento. Según su web: «El corpus de Common Crawl contiene petabytes de datos recopilados regularmente desde 2008».

Sin embargo, no es la única en este campo; por ejemplo, Microsoft también ofrece este tipo de conjuntos de datos. Pero muchas organizaciones están preocupadas por la posible vulneración de derechos de autor. Esto ha llevado a casos legales como el del New York Times contra empresas como Microsoft y OpenAI, un debate que sigue siendo actual y relevante.

¿Cómo garantiza Spotler la privacidad al utilizar la inteligencia artificial generativa?

En Spotler, queremos que nuestros clientes se beneficien de las tecnologías más innovadoras. Por ello, trabajamos con OpenAI para implementar inteligencia artificial generativa. Cualquier profesional del marketing queda fascinado al descubrir lo rápido y fácil que es adaptar el tono de un contenido, recibir sugerencias para redactar publicaciones en redes sociales como Facebook o traducir textos con un solo clic. Sin embargo, surge una pregunta clave: ¿cómo protegemos la privacidad?

Uso de la IA generativa en nuestros editores

En nuestras herramientas de edición de correos electrónicos y redes sociales, todos los datos son completamente anonimizados antes de enviarlos a OpenAI. Además, OpenAI no almacena la información ni la utiliza para fines distintos de los servicios que ofrecemos a través de nuestro módulo de IA. Así, los datos están protegidos y cumplimos estrictamente con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

IA generativa aplicada a los chatbots

Hemos establecido un acuerdo de procesamiento de datos claro y transparente con OpenAI. Esto garantiza que los datos no se guarden ni se empleen para entrenar modelos. También puedes añadir una capa de seguridad adicional: si el chatbot detecta datos sensibles como números de identificación o bancarios, se solicita a los usuarios reformular la información. De este modo, todas las interacciones se mantienen protegidas.

Paso 2: implementación de tokens y embeddings

Implementación de tokens

A partir de este punto, entramos en el Modelo de Lenguaje (LM) del Modelo de Lenguaje Extenso (LLM). Todo el conjunto de datos se fragmenta en pequeñas partes. Para aclarar, cuando hablamos de «datos», nos referimos específicamente al texto. Los textos que el LLM tiene a su disposición se dividen en fragmentos, o como se denomina en inteligencia artificial, en tokens. A cada token se le asigna una secuencia única de números. Si sientes curiosidad, puedes experimentar esto por tu cuenta utilizando un tokenizador.

Como ejemplo completamente arbitrario:

Random question to generative AI (LLM)

El rey de los Países Bajos, Willem Alexander, está representado en nueve tokens o la siguiente secuencia numérica (ID de tokens): [1923, 148872, 1164, 16760, 109217, 121853, 9406, 3179, 9330]. Como hablantes, consideramos que esta frase tiene seis o siete palabras, pero un token no siempre es una palabra completa; puede ser parte de una palabra o incluso un signo de puntuación. Es importante saber que los tokenizadores no funcionan de forma uniforme. No existe una norma lingüística universal para segmentar el lenguaje en tokens.

Los LLM no leen como nosotros. En su lugar, organizan secuencias de números en el orden correcto. Este complejo proceso se asemeja al funcionamiento de las redes neuronales humanas, lo que les ha valido el nombre de redes neuronales artificiales. Pero, ¿cómo logra un LLM tomar las decisiones correctas en este entramado? La clave está en los embeddings de palabras.

Los embeddings de palabras

Para explicarlo de manera sencilla: las palabras «rey» y «reina» suelen aparecer juntas y están relacionadas, al igual que «hombre» y «mujer». También encontramos conexiones en palabras como modesto, diminuto, escaso, ínfimo y reducido, todas asociadas al concepto de «pequeño». Las palabras no solo tienen significado, sino también un contexto de uso. Por ejemplo, el término «Trump» probablemente esté vinculado a «presidente» y a «Kamala Harris».

El papel de los vectores

Estas relaciones se representan mediante vectores en un espacio multidimensional. Si la matemática despierta tu curiosidad, te invito a explorar la técnica Word2vec.

Paso 3: asignar peso a las expresiones textuales

Los LLM aprenden las relaciones entre palabras observando cómo las usamos y procesando grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, si preguntamos «¿Cuál es la capital de los Países Bajos?», el modelo reconoce esta secuencia como lógica y coherente. Por el contrario, una estructura como «¿Cuál capital la es Países Bajos de?» recibiría un peso diferente, ya que no es natural ni común en el lenguaje con el que el modelo ha sido entrenado. En IA, estos pesos se denominan parámetros.

Como referencia, ChatGPT-3 empleaba 175 mil millones de parámetros, mientras que ChatGPT-4 maneja billones de ellos, lo que equivale a un 1 seguido de 12 ceros. Además, el input (pregunta) debe alinearse con el output (respuesta). Este proceso es posible gracias al transformer, que en el caso de los LLM de ChatGPT está previamente entrenado con grandes cantidades de datos, de ahí el término Pre-Trained.

Paso 4: realizar predicciones

Con 170 billones de parámetros (datos de octubre de 2024), los LLM como ChatGPT tienen un notable poder predictivo.

Así, la pregunta del paso 2, «¿Cómo toma un LLM decisiones correctas dentro de una red neuronal tan compleja?», tiene más de una respuesta. No solo dependen de los embeddings de palabras, sino también de patrones de lenguaje identificados durante el entrenamiento. Este proceso puede visualizarse de forma gráfica, como sigues:

Paso 5: generar resultados

El modelo LLM de ChatGPT no asistió a las clases de topografía del maestro Juan en quinto curso. Sin embargo, un LLM puede responder correctamente «Madrid» a la pregunta «¿Cuál es la capital de los España?». Esto es posible gracias a que las secuencias numéricas (token-id) de las palabras poseen embeddings similares, los parámetros establecidos identifican una frase coherente y, a través del entrenamiento previo, el modelo genera una respuesta adecuada.

No obstante, el LLM no tiene certeza de si la respuesta generada es correcta. Lo que sí puede hacer es «aprender» o, más exactamente, ajustar sus respuestas en base a interacciones previas. Esto se debe a su capacidad de memoria digital, conocida en el ámbito de la inteligencia artificial como ventana de contexto (context window). Esta ventana permite que el modelo recupere interacciones previas y las utilice para mejorar la generación de respuestas. En términos más técnicos, un LLM considera todos los tokens dentro de su ventana de contexto para generar su salida.

Ventana de contexto de 16K tokens

ChatGPT-4 dispone de una ventana de contexto de 16K tokens, lo que equivale a unas 8.000 palabras. Dicho de otro modo, puedes proporcionar este artículo completo como contexto sin problemas. Si quieres más información, puedes consultar el artículo en CheatSheet.

¿Qué ventajas aporta la IA generativa a las empresas?

El autor de esta guía es lingüista y desde su etapa universitaria ha mostrado interés por los modelos de lenguaje. Si bien puede redactar y desarrollar por sí mismo explicaciones sobre los LLM, también recurre a herramientas como ChatGPT para complementar o enriquecer sus textos. Por ejemplo, para añadir un apartado sobre las ventajas de la IA generativa, utilizó la ayuda del modelo y aquí tienes el resultado:

Eficiencia operativa y ahorro de tiempo

Las herramientas de IA generativa como ChatGPT o DALL·E pueden producir textos, imágenes o vídeos en cuestión de minutos, permitiendo a las empresas responder con agilidad a las tendencias del mercado. Además, la IA se encarga de tareas rutinarias como responder preguntas frecuentes en servicios de atención al cliente.

Fomento de la creatividad

La IA generativa ayuda a generar ideas para campañas publicitarias, contenidos en redes sociales o temas para blogs. Es una herramienta valiosa para sesiones de brainstorming. También permite crear contenido para diversos formatos, desde vídeos hasta infografías, ofreciendo soluciones versátiles.

Mejoras en la atención al cliente

Las empresas emplean IA generativa en chatbots y asistentes virtuales que permiten mantener conversaciones naturales con los clientes, resolver problemas y proporcionar información de manera ininterrumpida. Además, garantiza soporte uniforme en diferentes canales de comunicación.

Apertura a nuevos mercados

Gracias a su capacidad para traducir y adaptar contenido a diferentes culturas, la IA facilita que las empresas accedan a mercados internacionales. Esto permite a las pequeñas y medianas empresas mantenerse competitivas sin incurrir en grandes gastos.

Reducción de costes operativos

El uso de IA en tareas como redacción y diseño minimiza la necesidad de equipos grandes o servicios externos. También optimiza el gasto publicitario mediante pruebas A/B automatizadas y una segmentación más precisa, lo que incrementa la rentabilidad de las campañas.

Conclusión

Aunque el apartado sobre los beneficios de la IA generativa está basado en la salida de ChatGPT, ha sido adaptado para ajustarse al estilo y la estructura de esta guía. Esto refleja cómo las tecnologías emergentes pueden mejorar nuestras tareas y personalizarse según nuestras necesidades.
Spotler, por ejemplo, aprovecha estas tecnologías para ofrecer a sus clientes soluciones más eficientes, creativas y adaptadas a las demandas del mercado. De este modo, pueden reducir costes, reforzar su competitividad y alcanzar nuevas metas en mercados emergentes.

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