Por ejemplo, cuando la empresa Z tuvo la necesidad de predecir qué productos serían de mayor interés para sus clientes, utilizó un modelo de aprendizaje supervisado que, alimentado con los datos de compras anteriores, generó recomendaciones personalizadas acordes con las preferencias de los clientes. Además, se aprovechó de la técnica de aprendizaje no supervisado para segmentar audiencias, encontrando patrones de comportamiento que de primeras no son tan obvios, como aquellos usuarios que prefieren comprar los fines de semana o por la noche luego de terminar sus actividades, permitiendo lanzar ofertas específicas y más direccionadas en esos horarios. Si vemos también el área de atención al cliente, se pudo implementar redes neuronales recurrentes (RNN) en los chatbots, logrando respuestas más naturales y fluidas, mejorando la interacción con los usuarios.
Pero las necesidades de la empresa Z van más allá de hacer recomendaciones de productos o personalizar la atención de sus usuarios. La realidad es que las oportunidades para aplicar IA son tan diversas como las diferentes necesidades que la empresa Z pueda tener. Desde la generación automática de contenidos e imágenes para el catálogo, hasta la simulación y proyección de comportamientos futuros o la creación de descripciones de productos sin apenas intervención humana. Aquí es donde los modelos generativos entran en acción, ofreciendo un valor diferencial importante.
¿Qué son los Modelos Generativos?
A diferencia de otros tipos de modelos de IA que se basan en hacer clasificaciones o predicciones, los modelos generativos van un poco más allá. Estos modelos no solo procesan y analizan datos, sino que son capaces de crear nuevos datos similares a los originales, aquí es donde se abre la discusión de cuán creativos pueden ser, pero es claro que poder generar “nuevo” contenido similar al anterior es un gran avance. En la empresa Z, esto podría significar generar imágenes de productos, simular comportamientos de clientes o incluso proponer descripciones de productos que se aproximen aún mas a las preferencias de su audiencia.
Existen diferentes tipos de modelos generativos, pero hoy me centraré en dos de los más importantes: las Redes Generativas Adversarias (GAN) y los Autoencoders, cada uno con su propio alcance y aplicaciones.
GAN vs. Autoencoders
Para entender cómo funcionan, sigamos con un ejemplo práctico. Imaginemos que la empresa Z quiere crear imágenes de nuevos productos sin necesidad de contratar a un fotógrafo. Las GAN pueden ser la herramienta perfecta para ello.
Las Redes Generativas Adversarias (GAN) funcionan a través de una especie de competencia entre dos redes neuronales: el generador y el discriminador. El generador crea imágenes falsas (por ejemplo, una camiseta que nunca ha existido), mientras que el discriminador evalúa si la imagen es real o generada. A través de este “juego”, el generador mejora continuamente hasta que logra que las imágenes creadas sean casi indistinguibles de las reales por parte del discriminador, es un proceso de mejora continua que ocurre muy rápidamente hasta que el generador alcance su máximo nivel.
Por otro lado, los autoencoders funcionan de forma diferente. Volviendo con la empresa Z, ahora imaginemos que quiere reducir el tamaño de las imágenes sin perder demasiada calidad. Los autoencoders comprimen la información en un “código” reducido y luego la reconstruyen, manteniendo la esencia de la imagen original. Sin embargo, un tipo especial de autoencoder, llamado Variational Autoencoder (VAE), lleva esto un siguiente nivel, permitiendo no solo hacer la reconstrucción de la imagen, sino también generar nuevas imágenes a partir de ese espacio reducido.
¿Cómo funcionan las GANs en la práctica?
Supongamos que, basándose en las tendencias actuales, la empresa Z quiere generar imágenes de camisetas. El generador comienza creando imágenes aleatorias, mientras que el discriminador (que ha visto miles de imágenes reales) evalúa qué tan realistas son esas imágenes. Al principio, las imágenes pueden parecer garabatos, pero con el tiempo y muchas iteraciones, las GAN llegan a producir imágenes sorprendentemente realistas.
En el sector financiero, un ejemplo es utilizar GANs para detectar fraudes financieros. Los bancos en lugar de utilizar los datos sensibles de sus clientes pueden generar datos sintéticos similares, permitiendo con ellos probar sus modelos de detección de fraude sin comprometer la privacidad de los usuarios. Este mismo principio podría aplicarse en la empresa Z para generar datos de prueba, optimizando sus procesos sin caer en riesgos innecesarios.
¿Y los Variational Autoencoders (VAE)?
A diferencia de un autoencoder tradicional cuyo enfoque es comprimir y reconstruir datos, los VAE permiten que la empresa Z puedan explorar nuevas posibilidades basado en esos mismos datos. Por ejemplo, la empresa Z podría generar descripciones de productos basándose en los estilos de redacción más efectivos previamente utilizados. Los VAE crean un “mapa” de posibilidades, permitiendo no solo recrear datos, sino generar nuevas variantes creativas.
Resumen
En resumen, los modelos generativos abren un mundo de posibilidades para la empresa Z. Desde la generación de imágenes de nuevos productos hasta crear datos de prueba para hacer simulaciones, o incluso innovar en la forma de interactuar con los clientes, estos modelos permiten no solo adaptarse y mantenerse surfeando esta nueva ola de la IA, sino también anticiparse a lo que pide el mercado. Sigamos descubriendo juntos cómo la inteligencia artificial puede transformar las industrias, siempre con la empresa Z como nuestro laboratorio de innovación.
