La evolución de la inteligencia artificial ha llevado a una transición desde el Machine Learning (ML) tradicional hacia la nueva IA Generativa. Estas son algunas de las diferencias principales entre ambas:

Enfoque y aplicación.

ML tradicional: Especializado y diseñado para tareas específicas. Por ejemplo, un modelo entrenado para reconocer imágenes de gatos no puede reconocer coches sin un nuevo entrenamiento.

IA Generativa: Generalizada y adaptativa. Puede manejar una variedad de tareas con el mismo modelo, gracias a su amplia formación en bases de datos diversificadas.

Naturaleza del resultado.

ML tradicional: Descriptivo, se basa en interpretar o categorizar la información existente. Por ejemplo, etiquetar una imagen como “gato” o “no gato”.

IA Generativa: Creativo, tiene la capacidad de producir información nueva y original como escribir un párrafo sobre gatos o generar una nueva imagen de un gato.

Interactividad.

ML tradicional: Requiere interacción técnica, a menudo a través de una interfaz específica o lenguaje de programación.

IA Generativa: Amigable y natural, permite interactuar usando lenguaje coloquial, haciendo que la tecnología sea más accesible para el usuario común.

Formación y datos.

ML tradicional: Se entrena con conjuntos de datos específicos y a menudo limitados, diseñados para tareas concretas.

IA Generativa: Se beneficia de grandes conjuntos de datos, a menudo englobando vastas cantidades de información general, lo que le permite tener una amplia base de conocimiento y adaptabilidad.

Aplicaciones típicas.

ML tradicional: Sistemas de recomendación, análisis predictivo, clasificación de imágenes, entre otros.

IA Generativa: Chatbots avanzados, asistentes virtuales, generación de contenido (texto, imágenes, música) y simulaciones, entre otros.

En resumen, mientras que el ML tradicional ha sido una herramienta poderosa para tareas específicas y bien definidas, la nueva IA generativa amplía las posibilidades, permitiendo soluciones más flexibles, creativas y adaptativas. La interacción se vuelve más natural y las aplicaciones potenciales se multiplican, abriendo un nuevo mundo de oportunidades en el campo de la inteligencia artificial.