¿Qué es la IA generativa? | Significado y ejemplos

Desde que se lanzó ChatGPT en 2022, la IA generativa se ha vuelto omnipresente. Es una parte esencial de la experiencia de búsqueda de Google, y está integrada en la mayoría de las herramientas que utilizan los estudiantes y profesionales a diario.

Ahora que la IA generativa está literalmente en todas partes, entender cómo funciona es una parte crucial de la alfabetización digital, el pensamiento crítico y la integridad académica.

La IA generativa es una tecnología de inteligencia artificial que genera materiales originales, como texto, imágenes o vídeos. Para elaborar este contenido, las herramientas de IA generativa (por ejemplo, el chat IA de QuillBot, ChatGPT, Gemini o Davinci AI) necesitan indicaciones de los usuarios humanos.

Por ejemplo, se le puede pedir a las herramientas de IA generativa que redacten una carta de presentación o que creen una canción en un estilo concreto.

Tipos de herramientas de IA generativa

Las herramientas de IA generativa pueden clasificarse según los tipos de contenido que generan.

La tabla a continuación describe algunos usos comunes de la IA generativa en 2025.

Historia de la IA

Tener un conocimiento básico de la historia de la IA ayuda a entender cómo funciona la IA generativa.

Los dos principales precursores de la IA generativa—la programación lógica y el aprendizaje automático— siguen siendo los más comunes en una variedad de contextos, como solicitar una hipoteca y obtener recomendaciones de películas en una aplicación de streaming.

La programación lógica

La programación lógica es el principio que subyace a los sistemas expertos, que son herramientas que determinan tu elegibilidad para un rango de cosas, desde una hipoteca hasta ayudas económicas, pasando por el reembolso de un producto defectuoso.

Los sistemas expertos se presentaron oficialmente en la Universidad de Stanford en 1965, pero proliferaron en la década de 1980.

Los sistemas expertos interpretan datos y toman “decisiones” de la misma manera que los expertos humanos (pero de forma más consistente y eficiente).

Por ejemplo, cada vez que revisas tu puntaje de crédito, el sistema experto de una agencia de crédito interpreta todos los datos que determinan tu puntaje total (como todos los pagos que has realizado desde que comenzaste tu historial crediticio).

La programación lógica implica que expertos humanos entrenen un sistema experto con datos detallados y reglas de “si…entonces”, que establecen la manera en que cada dato afecta la “decisión” o el resultado.

Para enseñar a los sistemas expertos a tomar decisiones precisas o justas, los expertos humanos que los programan deben anticipar muchos escenarios y variables posibles.

El aprendizaje automático

Las herramientas de aprendizaje automático (AA) van más allá que los sistemas expertos, pues aprenden de los datos y generan otros nuevos basados en lo que han aprendido.

Sus “decisiones” o resultados no están limitados por un rango programado de posibilidades (por ejemplo, todos los posibles puntajes de crédito). Al igual que los sistemas expertos, las herramientas de aprendizaje automático reciben datos iniciales de expertos humanos.

Una de las primeras versiones del AA fue un programa de ordenador que jugaba a las damas, desarrollado por IBM en la década de 1950.

A partir de 2006, con las recomendaciones de Netflix, el AA se volvió común en una amplia variedad de aplicaciones y tecnologías. Ahora, el AA está detrás del reconocimiento facial, la detección de fraudes, los NPC de los videojuegos y otros.

Por ejemplo, después de escuchar un álbum o una lista de reproducción en Spotify, si no se elige otra cosa, la aplicación reproduce canciones y artistas parecidos. Utiliza los datos del historial de reproducción para predecir otras canciones que podrían gustar de entre una amplia gama de posibilidades.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La IA generativa combina el aprendizaje automático (AA) con otra tecnología de IA: el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que permite a los ordenadores analizar las partes del discurso (por ejemplo, sustantivos, verbos y adjetivos) y generar lenguaje humano.

Los modelos de IA generativa están entrenados para predecir qué debería venir después de un prompt o instrucción basándose en todos los datos que han visto hasta ahora (por ejemplo, todas las palabras que se extrajeron de internet para entrenarlos).

Cuando un usuario escribe un prompt en ChatGPT u otra herramienta basada en texto, esta predice qué palabra debería venir a continuación basándose en las relaciones y patrones que ha visto en el texto que se utilizó para entrenarla. Después de eso, la herramienta utiliza un proceso iterativo para continuar generando la siguiente palabra.

El AA y el PLN se utilizan simultáneamente durante este proceso:

• El aprendizaje automático permite a ChatGPT generar palabras que están asociadas con las que aparecen en la instrucción dada (de forma similar a cómo Spotify genera canciones parecidas a la reproducción anterior).
• El PLN le permite interpretar cómo se relacionan las palabras de la instrucción entre sí y generar una respuesta gramaticalmente coherente.

Fortalezas y limitaciones de la IA generativa

En la actualidad, la IA generativa evoluciona y se expande con rapidez. Para utilizarla con eficacia, es importante conocer sus fortalezas y sus limitaciones.

Fortalezas

• Eficacia: las herramientas de IA generativa pueden poner en marcha el proceso de lluvia de ideas cuando el escritor se siente bloqueado. También sirven para que los profesionales ahorren tiempo en generar presentaciones, memorandos y otros formatos de documentos corporativos.
• Accesibilidad: la IA generativa mejora una amplia variedad de tecnologías de apoyo y adaptaciones para el aprendizaje, como la traducción de idiomas y la conversión de texto a voz. Los educadores pueden utilizar la IA para adaptar los pasajes de lectura a los niveles de lectura de los alumnos.
• Coherencia: ChatGPT y otras herramientas basadas en texto pueden utilizarse para garantizar que los documentos del lugar de trabajo mantengan un estilo y una estructura coherentes entre distintos redactores.

Limitaciones

• Precisión: cuando una IA recibe instrucciones que no ha visto antes, produce “alucinaciones” (detalles inventados que no se basan en hechos). Si un error factual se repite con suficiente frecuencia en Internet, es probable que aparezca en las respuestas de la IA.
• Prejuicios: la IA generativa también puede generar contenidos con cualquiera de los prejuicios (culturales, de género o de otro tipo, como el sesgo cultural) presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento. La IA solo puede seguir las directrices del lenguaje inclusivo en la medida en que estén reflejadas en el conjunto de datos inicial.
• Fiabilidad: las herramientas como ChatGPT no suelen identificar sus fuentes de información. Por lo tanto, siempre hay que contrastar con fuentes fiables los datos que quieran utilizarse en los trabajos.

Buenas prácticas para escribir con IA generativa

La IA generativa puede ser útil para ahorrar tiempo en distintas fases del proceso de escritura. Sin embargo, nunca debe utilizarse para crear un escrito completo de principio a fin, pues esto constituye una forma de plagio.

Los educadores cada vez prestan más atención a los detectores de IA, que son herramientas que evalúan la originalidad de un escrito.

Las siguientes buenas prácticas ayudarán a aprovechar al máximo el potencial de la IA para ahorrar tiempo en las distintas fases del proceso de redacción, al tiempo que se mantiene la integridad académica:

• Lluvia de ideas y planificación
• Redacción
• Revisión
• Edición

Lluvia de ideas y planificación

Antes de empezar a escribir, ChatGPT y otras herramientas pueden generar ideas para los temas de los párrafos del cuerpo si proporcionas la descripción de la tarea y el tema en el prompt. Contrasta siempre esas ideas con fuentes fiables.

Por ejemplo, si ChatGPT te muestra tres desventajas de la fracturación hidráulica, busca en Internet cada desventaja y confirma que las fuentes académicas u otros expertos están de acuerdo.

Revisa también las ideas desde los diferentes ángulos posibles (por ejemplo, múltiples puntos de vista sobre un debate) para tomar una decisión informada sobre tu idea principal.

Redacción

Durante la fase de redacción, puedes pedirle a la IA que genere borradores de frases o párrafos, pero nunca debes usarlos de forma masiva en el ensayo final. En su lugar, revisa el resultado para obtener ideas sobre cómo escribir tu propio gancho, los títulos para los temas, etc.

Siempre debes hacer tus propios ajustes a cualquier contenido que genere la herramienta.

Revisión

También puedes utilizar ChatGPT o herramientas como el parafraseador o el humanizador de IA de QuillBot para explorar formas de reformular frases o pasajes cortos y hacer que la redacción sea más natural.

Evita utilizar estas herramientas para revisar un ensayo entero. En vez de eso, puedes trabajar con pasajes cortos y proporcionar indicaciones claras y específicas (por ejemplo, “Me gustaría que modificaras esta propuesta de tesis para que incluya opciones de términos formales”).

Edición

El corrector ortográfico de QuillBot y otras herramientas de IA pueden señalar errores mecánicos de forma eficiente. Sin embargo, tú también debes participar activamente en este proceso, buscando patrones de error y reflexionando sobre los mismos.

Preguntas frecuentes sobre la IA generativa

¿Cuál es la diferencia entre la IA y la IA generativa?

La diferencia entre la IA y la IA generativa es que:

• La IA tradicional sigue reglas específicas para las tareas. La IA tradicional incluye programas que toman decisiones basándose en reglas, como el puntaje crediticio.
• La IA generativa crea contenido nuevo. Utiliza tecnología de procesamiento del lenguaje natural para aprender de patrones subyacentes y decidir qué detalles incluir en una foto o imagen. Algunos ejemplos son ChatGPT y Gemini.

Un buen ejemplo de IA generativa es el chat AI de QuillBot, que puede ayudarte a crear contenido.

¿Cómo se usa la IA generativa antes de empezar a escribir?

Para utilizar la IA generativa antes de empezar a escribir se pueden seguir estos pasos:

• Elegir una herramienta como Gemini, chat AI de QuillBot o ChatGPT y escribir un mensaje.
• Describir brevemente la tarea y el tema y pedirle a la herramienta que genere ideas para los temas del párrafo principal.
• Revisar la lista de temas del párrafo y seleccionar aquellos que merecen más atención.
• Buscar palabras clave en una base de datos académica o un motor de búsqueda.

¿Se puede escribir un libro con IA?

Sí, se puede escribir un libro con IA, aunque lo más probable es que no sea bueno, aunque utilices el Humanizador de IA.

A diferencia de los humanos, la IA está limitada en cuanto a creatividad (por ejemplo, el lenguaje figurado y el uso adecuado de figuras literarias, temas y tono).

A pesar de ello, la IA generativa puede ser útil para los autores humanos. Por ejemplo, la IA puede sugerir estrategias de escritura o utilizarse para mejorar el estilo.

Muchas editoriales también utilizan detectores de IA para comprobar que lo que publican son obras de alta calidad escritas por humanos.

Si quieres ver cómo funcionan los detectores de IA, puedes probar el detector de IA de QuillBot.

¿Cómo se puede comprobar si una imagen está generada con IA?

Hay varias formas de comprobar si una imagen está generada por IA:

• Revisa la imagen en busca de cualquier cosa que no parezca del todo correcta. Las imágenes generadas por IA suelen tener texto, patrones o rasgos humanos distorsionados (especialmente caras y manos).
• Comprueba la información de los metadatos. Algunos generadores de imágenes de IA utilizan nombres de archivo específicos o imprimen una marca de agua en sus imágenes.
• Entiende cómo funcionan los detectores de IA y cómo puedes utilizarlos para analizar la probabilidad de que una imagen haya sido generada por IA.

Y si necesitas ayuda para detectar textos generados por IA, el detector de IA gratuito de QuillBot es una buena opción.