¿Qué es la inteligencia artificial generativa y cómo está cambiando los sectores?
Para las empresas y los diferentes sectores económicos, esto ha significado un cambio gracias a las ventajas que ofrece para ciertas tareas. La IA generativa permite reducir tiempos, costos y realizar cierto tipo de tareas que no requieren una intervención humana directa, lo que facilita su creación y, en ciertos aspectos, minimiza los errores.
Sin embargo, saber cómo usar esta herramienta requiere una formación y un conocimiento específico para lograr los resultados esperados; por esta razón, es una excelente idea realizar la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad MIU. Este programa te ayudará a entender cómo sacar el mayor provecho a la inteligencia artificial, sea para automatizar, crear o editar contenidos para tu empresa.
¿Qué es la inteligencia artificial generativa y cómo funciona?
Con la llegada de la IA al mundo, se empezaron a desarrollar modelos específicos con funciones concretas para realizar tareas creativas, de programación o de análisis, entre otras. Una de estas herramientas fue la inteligencia artificial generativa, que llegó a las compañías para quedarse y ayudarlas a entrar en un mundo más competitivo, lleno de inmediatez, pero de mayor rentabilidad.
Para entender un poco más lo que es la IA generativa, debemos entender cómo funciona. Este tipo de IA se basa en el machine learning y los modelos de deep learning que son capaces de simular los procesos de aprendizaje y la manera de cómo el cerebro humano toma decisiones para la creación de contenidos creativos.
Cole Striker dice que “Estos modelos funcionan identificando y codificando los patrones y las relaciones en enormes cantidades de datos, y utilizando después esa información para entender las peticiones o preguntas en lenguaje natural de los usuarios y responder con nuevos contenidos relevantes” (1).
Fuente: ¿Qué es la IA generativa?
IA generativa vs. IA tradicional: diferencias clave
La IA tradicional se basa principalmente en el análisis de datos para responder a un conjunto particular de temas y tomar decisiones basadas en ello. Algunos de los ejemplos de inteligencia artificial tradicional son los asistentes como Siri, Alexa, el algoritmo de recomendaciones de Netflix y el de Google. Cada uno de éstos va aprendiendo con base en las preferencias del usuario y de esta manera realiza recomendaciones acertadas.
Podemos decir que la inteligencia artificial generativa es un paso más desarrollado que la tradicional. En este sentido, esta herramienta no aprende de datos previamente obtenidos, sino que tiene la capacidad de crear cosas nuevas a partir de lo que el usuario requiera (2).
¿Qué son los modelos de lenguaje grandes (LLMs)?
Los LLM o modelos de lenguaje grandes son considerados como sistemas de inteligencia artificial que son capaces de comprender el lenguaje natural y crear texto similar al humano, mediante técnicas como el machine learning y el deep learning. Estos modelos pueden crear todo tipo de contenidos a partir de texto, lo que facilita su uso y aplicación en diferentes contextos.
Estos son una parte fundamental para la inteligencia artificial generativa, pues de esta forma es posible que el programa pueda enfocarse en el procesamiento del lenguaje natural y las indicaciones hechas por los usuarios. Por lo tanto, su uso no se limita solo a las personas, sino también a empresas con profesionales que pueden aprovechar el potencial de esta herramienta.
¿Qué puede crear la IA generativa? Ejemplos
Como hemos mencionado anteriormente, la IA generativa es capaz de crear contenidos creativos de diferentes tipos, como:
Generación de texto y contenido
Es posible crear todo tipo de textos, investigaciones, artículos, ensayos, etc., con referencias bibliográficas si es necesario y con el tono que quieras darle al estilo de escritura.
Generación de imágenes y vídeo
A partir de este texto, la IA generativa puede crear imágenes con las características que quieras y vídeos con una calidad excelente.
Generación de código y desarrollo de software
También es posible crear código para el desarrollo de aplicaciones o diseño web; la IA te generará todos los códigos necesarios sin necesidad de que sepas de programación.
Audio, música y medios sintéticos
Otra posibilidad es la creación de contenidos auditivos como voces, música o cualquier otro tipo de sonido que se necesite.
Las herramientas de IA generativa más populares
En la actualidad, tenemos muchos ejemplos de inteligencia artificial generativa. Según el tipo de contenido que necesitamos crear, hay diferentes herramientas que podemos usar. Entre las herramientas de inteligencia artificial más populares en la actualidad tenemos:
- ChatGPT
- Gemini
- Claude
- Microsoft Copilot
- Canva
- Midjourney
- Synesthesia
- Jasper
- Copy.ai
- GrowthBar
- Simplified
- Paragraph AI
- DALL-E-3
- Runway ML
- Scribe (2)
Aunque podemos encontrar muchos más ejemplos, estos son los más usados en el sector empresarial gracias a las funcionalidades que ofrecen para los profesionales y las diferentes áreas de trabajo en las que se desenvuelven.
Aplicaciones de la IA generativa en los sectores empresariales
Aunque el uso de la IA se puede aplicar a prácticamente cualquier sector, algunos de estos implementan la inteligencia artificial con mayor frecuencia. Los casos más comunes son:
IA generativa en salud
En medicina se usa principalmente para sintetizar historias clínicas de manera más eficiente, facilitar el diagnóstico, la investigación y el descubrimiento de fármacos.
IA generativa en finanzas
Su aplicación sirve mucho para los contratos extensos, analizar datos masivos, la visualización de información y la toma de decisiones estratégicas.
IA generativa en educación
Para este caso en concreto, gracias a las redes neuronales usadas por las inteligencias artificiales generativas, es posible personalizar los procesos de aprendizaje, automatizar tareas docentes, mejorar el diseño de materiales educativos y facilitar los procesos de evaluación en tiempo real.
IA generativa en marketing
El marketing es uno de los sectores que mejor aprovecha la IA gracias a la manera como facilita la creación de contenido de texto, audio y visual. También permite la programación y planificación automatizadas de tareas y publicaciones en redes.
IA generativa en manufactura e ingeniería
Su enfoque está centrado en la automatización de procesos, el diseño de piezas y productos, la mejora de la solución de problemas en tiempo real y la optimización al máximo de la supply chain.
¿Cuáles son los beneficios y riesgos de la IA generativa para las organizaciones?
Como hemos podido notar, la inteligencia generativa tiene claros beneficios para las empresas. Desde la optimización de tiempos, reducción de costos, incremento de la productividad, disminución de errores y el fomento de la transformación tecnológica enfocada en el mejoramiento de productos y/o servicios, hasta la experiencia del cliente.
No obstante, debemos tener en cuenta que la implementación de este tipo de tecnologías se debe hacer de manera controlada, considerando los riesgos que puede traer en temas de seguridad (como la ética en la inteligencia artificial), manejo de datos y la inversión que supone para las empresas.
No realizar una transición planificada organizada puede afectar significativamente el funcionamiento cotidiano de una empresa, ya que puede llegar a entorpecer los diferentes procesos, especialmente si no se hace una gestión eficiente de los recursos.
¿Qué significa la IA generativa para el empleo y el mercado laboral?
Esto significa para las empresas un cambio en el paradigma y la estructura organizacional, ya que esta es una herramienta para facilitar y complementar el trabajo humano en muchas ocasiones.
A esto debemos sumarle el tema de la automatización, que mejora la manera de realizar ciertos procesos, como el ensamble de piezas, los agentes de asistencia al cliente o la creación de contenidos.
Esto permitirá que se generen nuevos empleos y nuevas funcionalidades a medida que siga evolucionando ya que se busca la creación de superinteligencias que puedan simular el comportamiento humano de manera más precisa y que pueda aplicarse a nuevos contextos en un futuro.
¿Cómo construir una carrera en inteligencia artificial generativa?
Si quieres enfocarte en la IA generativa, puedes tener una base en ingeniería, marketing, comunicación, finanzas, salud, etc. Hacer una carrera en inteligencia artificial es muy sencillo al poder hacerla con MIU y de manera completamente virtual.
Solo debes cumplir con los requisitos necesarios y podrás acceder a un programa completo, actualizado y de calidad con el que podrás comenzar a trabajar en cualquier empresa dentro y fuera del país.
¿Qué empleos creará o reemplazará la IA generativa?
Debido a la manera como se usa la IA, se puede decir que puede reemplazar ciertos empleos, aunque no en su totalidad:
- Agentes de servicio al cliente
- Analistas financieros
- Creadores de contenido (texto, audio, vídeo, animación, etc.)
- Traductores
Al mismo tiempo, será capaz de crear empleos enfocados en la implementación y adaptación de la inteligencia artificial generativa, como es el caso de:
- Analista de BI
- Especialista en IA
- Experto en ciberseguridad e inteligencia artificial
- Diseñadores con enfoque en implementación algorítmica
- Auditores de IA
- Especialista en ética algorítmica
Bibliografía
- Stryker, C. (s.f.). ¿Qué es la IA generativa? IMB. Tomado de: https://www.ibm.com/es-es/think/topics/generative-ai
- Rodríguez, P. (s.f.). ¿Cuáles son las mejores herramientas de IA generativa para aumentar la productividad? Tomado de: https://founderz.com/es/blog/herramientas-ia-generativa/
Ver más artículos relacionados con Innovación
Creado el: 14/07/2026
¿Cómo convertirse en un director de educación en EE.UU?
Para ello es necesario que cuentes con la formación académica y profesional específica, como una licenciatura o una maestría en […]
Innovación
Creado el: 07/05/2026
¿Qué es un director de tecnología instruccional y cómo lidera la transformación digital de la educación?
¿Qué es un director de tecnología instruccional? La definición de director de tecnología instruccional abarca un rol administrativo que combina […]
Innovación
Creado el: 26/01/2026
Criptografía aplicada en Ciberseguridad: Por qué es clave y cómo la estudias en MIU
La criptografía es una disciplina científica que combina matemáticas y técnicas de codificación para proteger la información y las comunicaciones. […]
Innovación
