Por Laia Cardona, publicado el 29 enero 2025
La Inteligencia Artificial generativa es un tipo de IA capaz de crear contenido nuevo y original basándose en datos existentes con los que se ha entrenado. En ese sentido, la IA generativa puede generar y procesar información en formato texto, imagen, vídeo y/o audio.
Por su parte la IA predictiva es otro tipo de IA que está diseñada para analizar un histórico de datos y detectar patrones con los que poder hacer predicciones a futuro.
Más allá de estas definiciones básicas, la IA generativa y la IA predictiva tienen muchas otras diferencias que las hacen distintas, tanto en sus fines como en su utilidad. En este artículo queremos profundizar en estos dos tipos de IA para que entiendas bien cuándo utilizar una y cuándo usar la otra.
Diferencias clave entre la IA generativa y la IA predictiva
Objetivo
Como hemos mencionado en la definición, la IA generativa tiene la finalidad de crear contenido nuevo y original en diferentes formatos o en uno solo (dependiendo del modelo con el que se haya desarrollado). Gracias a haberse entrenado con una gran cantidad de datos, aprende patrones que luego aplica para crear otras combinaciones no existentes, fomentando así la creatividad y la innovación.
Por su parte, la IA predictiva no tiene esa finalidad de originalidad. Es una Inteligencia Artificial que tiene el único fin de analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones y tendencias en ellos. Pero no los usa para generar nuevo contenido, sino para anticipar o predecir comportamientos futuros.
Tipos de datos utilizados
La IA generativa se entrena con datos que deben ser diversos y de calidad para aprender la mayor variedad de combinaciones posibles dentro de un mismo tema. Esto hace que pueda generar contenido más realista y original.
Por su parte, los datos con los que se entrena la IA predictiva deben tener otras características. En este caso, es ser precisos y relevantes, pues solo así puede realizar predicciones lo más acertadas posibles.
Limitaciones y desafíos
Uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la IA generativa es a la generación de contenido sesgado o no veraz. Si el contenido con el que ha sido entrenada contenía algún tipo de opinión personal, puede que esta tecnología llegue a generar contenido poco objetivo.
Por su parte, la IA predictiva tiene la limitación de que puede no llegar a predecir tendencias poco esperadas debido a cambios muy abruptos y repentinos que no se han visto reflejados en los datos analizados por ella.
Aplicaciones de la IA generativa y la IA predictiva
Mientras que la IA generativa se utiliza en campos más creativos, como la escritura, el arte o el diseño, la IA predictiva está pensada para ser utilizada en sectores más analíticos. En ese sentido, ambas tienen múltiples aplicaciones.
Aplicaciones de la IA generativa
Todos los trabajos creativos (escritores, expertos en marketing, artistas, diseñadores, músicos…) pueden encontrar en la IA generativa una gran herramienta de inspiración. La IA generativa puede aportar ideas nuevas e, incluso, mejorar contenido ya existente. Por tanto, los profesionales que se dedican a trabajos creativos pueden mejorar mucho sus trabajos utilizando este tipo de tecnología. Y no solo eso, también agilizar todo el proceso creativo.
Por otro lado, en el mundo docente y estudiantil esta tecnología también puede ser tremendamente útil. Por su parte, a los profesores les puede ayudar a enfocar mejor sus clases y a organizar mejor su tiempo. Y, por otro lado, a los estudiantes les puede ayudar a entender mejor ciertos conceptos no entendidos en clase, a organizar mejor su tiempo de estudio e, incluso, a estudiar mejor, ya que hay IA generativa diseñada especialmente para convertirse en experta en un tema específico y ser capaz de explicarlo de forma sencilla.
Por último, la IA generativa también ha demostrado ser tremendamente útil en el campo de la medicina. Esta tecnología puede ayudar a los profesionales a mejorar imágenes médicas, generar informes detallados, realizar un diagnóstico más preciso y planificar tratamientos.
Aplicaciones de la IA predictiva
La IA predictiva también se puede utilizar en una gran variedad de sectores, ayudando en todos ellos a anticipar eventos, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Por ejemplo, en el campo del comercio minorista y de la logística, la IA predictiva puede anticipar la demanda aproximada que va a haber de determinados productos, lo cual ayuda a las empresas a ajustar sus niveles de stock y a optimizar sus rutas de distribución.
De nuevo, en el sector de la salud y la medicina también nos encontramos con que la IA predictiva tiene mucho que decir. Analizando los datos del paciente, puede identificar patrones y adelantarse a posibles enfermedades futuras o complicaciones. Esto facilita la atención temprana y potencia la medicina preventiva, personalizando mucho más la atención sanitaria.
Y, por supuesto, en el mundo empresarial y de marketing, la IA predictiva sirve para analizar el comportamiento de los clientes y predecir sus necesidades futuras, lo cual permite personalizar aún más la experiencia de los usuarios.
