IA conversacional frente a IA generativa: diferencias clave

¿Qué es la IA para ti? Para algunas personas, la respuesta puede ser un chatbot personal al que hacen preguntas. Para otras, puede ser el agente de atención al cliente con el que hablan al llamar para pedir cita. Ambos ejemplos pueden parecer lo mismo: algo que responde. Pero, por dentro, se basan en arquitecturas distintas y están diseñados para fines diferentes. 

Pide a tu chatbot personal que busque información sobre una cuenta concreta y adivinará o no podrá hacerlo. Pide a un agente de atención al cliente de IA que redacte un briefing de marketing para tu próximo anuncio y obtendrás algo genérico, si es que obtienes algo. El primero es IA generativa. El segundo es IA conversacional.

Este artículo analiza las diferencias entre estos dos tipos de IA, muestra en qué se solapan la IA conversacional y la IA generativa, y explica cómo los productos usan cada vez más ambas a la vez para ofrecer una experiencia de cliente más coherente.

Resumen

• La IA conversacional se refiere a herramientas que mantienen conversaciones dentro de un contexto y alcance específicos; la IA generativa crea contenido nuevo.
• La IA conversacional utiliza comprensión y generación de lenguaje natural para impulsar agentes de voz y chatbots.
• La IA generativa utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y aprendizaje profundo para crear imágenes, texto, código, vídeos y mucho más.
• Tanto la IA conversacional como la IA generativa se clasifican como IA débil con memoria limitada.

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional describe una tecnología capaz de simular un diálogo de ida y vuelta con una persona mediante texto o voz. Su objetivo principal es interactuar, ya sea para averiguar qué necesita alguien o responder a una pregunta. La IA conversacional combina comprensión del lenguaje natural, gestión del diálogo y generación de lenguaje natural. Suele recurrir a herramientas o consultar bases de datos conectadas para generar respuestas precisas y alineadas con la marca de una empresa.

Los sistemas modernos de IA conversacional utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño para gestionar formulaciones más variadas y preguntas de seguimiento inesperadas. Estas capacidades se ven especialmente en aplicaciones de IA conversacional como agentes de IA para atención al cliente, ya que interactúan con un usuario, resuelven su problema, recomiendan una solución basándose en información interna o derivan la consulta a un agente humano si es necesario.

¿Qué es la IA generativa? 

La IA generativa deja atrás la interpretación y el análisis de información para centrarse en la creación y la extrapolación. En lugar de identificar información, los modelos de IA generativa comprenden los patrones subyacentes de los datos y pueden utilizarlos para crear contenido nuevo. Por ejemplo, un LLM de texto se entrena con una enorme cantidad de datos y aprende la relación estadística entre palabras para establecer un patrón plausible que permita predecir la siguiente palabra u oración. Cuando recibe un prompt, puede recurrir a estos datos y conocimientos para redactar texto nuevo como respuesta.

Estos modelos abarcan texto, vídeo, audio, imágenes y código, y permiten crear contenido a partir de prompts en lenguaje natural. Los LLM, basados en arquitectura transformer, se encargan de la mayor parte del trabajo con texto y código, mientras que los modelos de difusión se ocupan de gran parte de la creación de vídeo, imágenes y audio. 

IA conversacional vs. IA generativa: diferencias clave

La IA conversacional y la IA generativa están optimizadas para usos distintos. La primera se centra en el diálogo y la interacción en tiempo real, mientras que la segunda está diseñada para generar contenido nuevo a partir de entradas naturales.

Aquí tienes un desglose completo de las principales diferencias entre la IA conversacional y la IA generativa:

Aunque estas tecnologías son diferentes, han empezado a solaparse más a medida que muchas herramientas de IA conversacional incorporan LLM que les permiten abordar temas fuera de su alcance previsto. Un agente de voz basado en un LLM puede mantener una conversación natural y responder preguntas de seguimiento más allá de un guion fijo, igual que un modelo de IA generativa gestiona un prompt impredecible. Sin embargo, su función principal sigue siendo conversar con precisión, mientras que la de la IA generativa es crear. 

¿Dónde encajan la IA conversacional y la IA generativa entre los tipos de IA?

La IA suele clasificarse por capacidad o por funcionalidad. La capacidad se define, a grandes rasgos, en tres categorías: IA débil, IA general (inteligencia artificial general, AGI) e IA superinteligente. Este último grupo sigue siendo teórico y plantea una tecnología cognitivamente mucho más avanzada que los humanos.

Por funcionalidad, la IA se divide en cuatro grupos:

1. IA reactiva: Reacciona a una entrada actual sin recordar conversaciones previas y trabaja únicamente con los datos disponibles en ese momento.
2. IA de memoria limitada: Utiliza datos recientes para tomar decisiones y es el grupo de sistemas de IA más utilizado actualmente.
3. IA con teoría de la mente: investigadores de IA intentan crear una clase de IA capaz de comprender el pensamiento y la emoción, simular la comprensión humana del arte y responder a nivel emocional.
4. IA autoconsciente: La IA autoconsciente tiene su propia conciencia y plena consciencia de sí misma; es otra categoría posible, pero que no está disponible hoy.

En términos de capacidad y funcionalidad, la IA conversacional encajaría en la IA débil con memoria limitada. La IA generativa se encuentra en esas mismas categorías. Ninguna de las dos tecnologías conserva memoria fuera de una ventana de contexto definida. Dentro de estas categorías, se diferencian por su función: una busca dialogar con usuarios y la otra crear contenido.

Elegir la IA adecuada para el objetivo de tu empresa

Elegir entre IA conversacional e IA generativa depende de la tarea principal que quieras realizar. Si necesitas resolver un gran volumen de solicitudes entrantes, como usuarios que buscan información o quieren consultar sus pedidos, la IA conversacional es la opción natural.

Si buscas crear contenido nuevo, ya sea para una campaña de marketing personalizada o contenido localizado, la IA generativa es la opción más adecuada.

Por supuesto, estas herramientas no tienen que funcionar de forma aislada. Puedes combinar distintos modelos de IA dentro de un workflow. Por ejemplo, puedes usar IA conversacional para interactuar con un lead entrante e implementar IA generativa para crear una propuesta de seguimiento personalizada a partir de vuestra conversación.

Casos de uso de la IA conversacional

Los casos de uso de la IA conversacional suelen centrarse en ayudar a usuarios o prestar un servicio específico.

Estos son algunos ejemplos habituales:

• Agentes de atención al cliente: Los agentes de voz y chat pueden resolver reclamaciones entrantes de clientes, responder preguntas relacionadas con tus documentos internos, procesar devoluciones o actualizaciones de pedidos y proporcionar información de seguimiento sin tener que involucrar a un agente humano.
• Asistentes digitales: Los dispositivos de consumo, especialmente Alexa y Google Home, se han convertido en sistemas populares para el hogar que permiten realizar tareas sin usar las manos, como apagar las luces, reproducir música, configurar recordatorios o controlar otros dispositivos inteligentes conectados.
• Asistentes virtuales: Los agentes empresariales pueden gestionar workflows como recibir la llamada de un cliente y reservarle una cita, o cualificar un lead de ventas antes de que intervenga un representante. 

Aquí tienes un ejemplo de un agente de IA conversacional que cualifica leads en tiempo real.

Casos de uso de la IA generativa

Los principales casos de uso de la IA generativa se derivan de su capacidad para crear contenido original a partir de tus prompts. Por ejemplo:

• Arte y diseño: Genera arte para un producto, crea anuncios completos a partir de un prompt, diseña un cartel para tu próximo espectáculo y crea recursos visuales de marketing.
• Redacción de contenido: Esboza ideas, haz una lluvia de ideas para los textos de una campaña de prensa, resume rápidamente un informe interno y redacta un briefing de contenido.
• Programación: Identifica errores y escribe correcciones, crea herramientas nuevas con unos pocos prompts o convierte código de un lenguaje a otro en una fracción del tiempo que llevaría hacerlo manualmente.

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Preguntas frecuentes sobre IA conversacional vs. IA generativa