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. Sin embargo, funcionan con arquitecturas distintas y se han creado para fines diferentes. 

Pídele a tu chatbot personal que obtenga información sobre una cuenta concreta y adivinará o no podrá hacerlo. Pídele a un agente de IA de atención al cliente 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 explora las diferencias entre estos dos tipos de IA, muestra dónde se solapan la IA conversacional y la IA generativa, y explica cómo los productos utilizan 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 produce contenido nuevo.
• La IA conversacional utiliza la 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 producir imágenes, texto, código, vídeos y mucho más originales.
• La IA conversacional y 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 bidireccional 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. Normalmente recurre a herramientas o extrae información de bases de datos conectadas para generar respuestas precisas y alineadas con la marca de una empresa.

Los sistemas modernos de IA conversacional usan modelos de lenguaje de gran tamaño para procesar expresiones más variadas y preguntas de seguimiento inesperadas. Estas capacidades son especialmente visibles en implementaciones de IA conversacional como los agentes de IA para atención al cliente, que interactúan con usuarios, resuelven sus problemas, recomiendan una solución basada en información interna o escalan 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 crear y extrapolar. En lugar de identificar información, los modelos de IA generativa comprenden los patrones subyacentes en 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 con el que predecir la siguiente palabra u oración. Al recibir 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 gran parte del texto y el código, mientras que los modelos de difusión abordan buena parte de la creación de vídeo, imágenes y audio. 

IA conversacional frente a 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 se ha diseñado para producir 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 de forma más significativa, ya que muchas herramientas de IA conversacional utilizan 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 a preguntas de seguimiento más allá de un guion fijo, igual que un modelo de IA generativa gestiona un prompt impredecible. Sin embargo, su tarea 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 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.

Según su funcionalidad, la IA se divide en cuatro grupos:

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

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 las de usuarios que buscan información o quieren consultar sus pedidos, la IA conversacional es la opción natural.

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

Por supuesto, estas herramientas no tienen que funcionar de forma aislada. Puedes combinar distintos modelos de IA en un workflow. Por ejemplo, podrías utilizar IA conversacional para interactuar con un contacto potencial 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 convencional 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, gestionar 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 manos libres, como apagar 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 contacto potencial de ventas antes de que intervenga un representante. 

Este es un ejemplo de un agente de IA conversacional que cualifica contactos potenciales en tiempo real.

Casos de uso de la IA generativa

Los principales casos de uso de la IA generativa derivan de su capacidad para producir contenido novedoso 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 elementos visuales de marketing.
• Redacción de contenido: Redacta ideas, haz una lluvia de ideas para el texto de una campaña en prensa, resume rápidamente un informe interno y escribe un briefing de contenido.
• Escritura de código: Identifica errores y escribe correcciones, crea nuevas herramientas 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 la IA conversacional y la IA generativa