“La Ecoserie”, un caso de éxito de branded content para ECOCESTA

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto exclusivo de expertos tecnológicos para convertirse en un tema que aparece constantemente en conversaciones cotidianas. Sin embargo, a pesar de su creciente popularidad, no todo el mundo conoce las diferencias entre los distintos tipos de IA, especialmente entre la IA generativa y otros tipos de IA. Entender estas diferencias es clave para aprovechar al máximo las aplicaciones de cada una. 

¿Qué es la IA generativa? 

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que se centra en crear contenido nuevo. A diferencia de otras formas de IA, que se limitan a analizar y procesar datos existentes, la IA generativa puede producir texto, imágenes, música e incluso modelos tridimensionales. Su capacidad para «generar» material es lo que la ha puesto en el centro de la atención mediática y empresarial. 

Algunos de los ejemplos más conocidos de IA generativa incluyen modelos de lenguaje como GPT y redes generativas adversariales (GANs). Estas tecnologías han sido responsables de desarrollos sorprendentes, desde la creación de imágenes realistas hasta la escritura de textos complejos, e incluso la creación de contenido audiovisual a partir de descripciones básicas. 

Aplicaciones de la IA Generativa 

Las aplicaciones de la IA generativa son vastas y variadas. Algunas de las más destacadas son: 

• Generación de contenido visual y gráfico: En marketing y publicidad, esta IA puede crear imágenes que representen productos, tal como lo hemos visto en MIO One con proyectos para clientes como Silbö Telecom, donde desarrollamos un asistente virtual basado en IA generativa y una mascota llamada Silby, un pajarito muy colorido que acompaña a la marca en todas sus activaciones. Estas soluciones no solo mejoran la interacción con los usuarios, sino que también fortalecen la identidad visual y emocional de la marca. 

• Creación de textos: Herramientas como GPT pueden generar contenido escrito de forma rápida y eficiente, útil para la creación de blogs, informes, e incluso guiones. 

• Estrategias de marketing: Un gran ejemplo es el trabajo realizado por MIO One para Brandy Fundador, donde se ha desarrollado un Asistente de Marketing basado en IA generativa. Este asistente utiliza un modelo extenso de lenguaje (LLM) para crear contenido estratégico, desde namings de productos hasta materiales de campañas, demostrando cómo la IA puede transformar por completo la identidad y la comunicación de una marca con tanta herencia. 

Otros tipos de IA 

Por otro lado, existen muchos otros tipos de IA que operan de forma diferente a la generativa. Entre los más comunes están: 

• IA basada en reglas: Estas son las IA más simples, que operan siguiendo una serie de reglas predefinidas. Un ejemplo serían los sistemas expertos, que se utilizan en sectores como la medicina para diagnosticar enfermedades basándose en un conjunto de síntomas. Aunque útiles, estas IA no tienen la capacidad de aprender o generar contenido nuevo. 

• IA de aprendizaje supervisado: Este tipo de IA se entrena a partir de grandes conjuntos de datos etiquetados. Se utiliza en aplicaciones como reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, o predicciones de mercado. A diferencia de la IA generativa, estas IA no crean contenido, sino que reconocen patrones y hacen predicciones basadas en los datos que han aprendido. 

• IA de aprendizaje no supervisado: En este caso, la IA se enfrenta a datos no etiquetados y debe encontrar patrones por sí misma. Este tipo de IA es útil para identificar clusters en grandes conjuntos de datos, y tiene aplicaciones en áreas como el análisis de clientes y la detección de fraudes. 

Aplicaciones de Otros Tipos de IA 

Cada tipo de IA tiene sus propias aplicaciones clave: 

• Automatización de procesos: Las IA basadas en reglas se utilizan a menudo para automatizar tareas repetitivas, como la verificación de documentos o la gestión de inventarios. 

• Análisis de datos y extracción de insights: En MIO One, hemos trabajado con Palladium Hoteles, utilizando IA para analizar cientos de grabaciones del contact center. A través del análisis de estas grabaciones, se consigue extraer insights de gran valor para la marca, ayudándoles a mejorar la atención al cliente y optimizar procesos basados en patrones de comportamiento de los usuarios. 

¿Por qué es importante conocer las diferencias? 

Aunque ambos tipos de IA, generativa y no generativa, han captado la atención de industrias enteras, sus aplicaciones y capacidades son fundamentalmente distintas. La IA generativa es creativa, capaz de producir algo nuevo y revolucionar la forma en que interactuamos con el contenido. Por otro lado, otras IA se centran en el análisis, el procesamiento y la predicción, optimizando los procesos existentes. 

Conocer estas diferencias es importante tanto para los profesionales que trabajan en tecnología como para cualquier empresa que busque mejorar su eficiencia, innovar en sus estrategias de marketing o aprovechar la inteligencia artificial en su día a día. En MIO One, hemos visto de primera mano cómo la combinación de diferentes tipos de IA puede abrir nuevas puertas, ofreciendo a nuestros clientes soluciones más rápidas, precisas y creativas.