Inteligencia Artificial

Estas startups están revolucionando el mundo a través de la inteligencia artificial generativa

No solo de OpenAi vive la inteligencia artificial generativa, que tiene muchas más aplicaciones que la generación de textos

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Inteligencia Artificial Dreamstime

La inteligencia artificial está en pleno auge y buena muestra de ello son la cantidad de aplicaciones que tiene esta tecnología en nuestro día a día. Aunque ChatGPT sea la cara más visible de esta tecnología, existen otras muchas empresas que están innovando en el sector de la inteligencia artificial generativa.

¿Qué es exactamente la inteligencia artificial generativa?

La inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la IA que se centra en la creación de sistemas y algoritmos capaces de generar contenido nuevo y original. Para lograrlo, estos sistemas utilizan modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para crear contenidos con tal precisión que pueden llegar a ser indistinguibles de los producidos por humanos.

Uno de los avances más notables en la IAG ha sido la creación de modelos de lenguaje generativos, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), que son capaces de generar texto coherente y contextualmente relevante.

Estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos que contienen texto humano y luego se utilizan para tareas como la generación de contenidos o traducciones. Pero esto es solo el principio, porque la IAG tiene aplicaciones en otras áreas, como la generación de imágenes realistas con modelos como los GAN (Generative Adversarial Networks), la creación de música y composiciones artísticas, la generación de vídeo o la síntesis de voz.

Las startups que están revolucionando la inteligencia artificial generativa

En los últimos años, la IAG ha experimentado un gran desarrollo, lo que ha llevado a la creación de una serie de startups que están revolucionando este campo. Si bien empresas como OpenAI, Google o Microsoft están a la cabeza, existen otras startups que están innovando en este sector.

Es el caso de empresas como Vicarious, una startup que se centra en la resolución de problemas complejos a través de la IAG y ha trabajado en campos como el reconocimiento de imágenes y la robótica avanzada.

Según explican desde la compañía, son capaces de reducir entre un 50 y un 90% las horas de mano de obra, ahorrando entre un 15 y un 40% mensual para sus clientes. Vicarius lleva ya más de 250 millones de dólares recaudados en rondas de financiación, lo que demuestra que puede situarse como uno de los grandes actores de este sector.

Su producto estrella son los brazos robóticos capaces de usar la IAG para mejorar constantemente sus procesos, lo que supone una gran ventaja en comparación con los sistemas robóticos tradicionales.

Vídeos y seguros a través de la IA

Pero Vicarius no es la única. Existen otras startups muy prometedoras, como Runway, que ofrece herramientas de desarrollo de IAG accesibles para todos. Una revolución que les permite ofrecer vídeos generados por IA a través de su sistema de lenguaje procedimental.

Otro ejemplo es Vidado, una startup está utilizando la IAG para transformar la industria de los seguros, automatizando procesos de revisión de pólizas y acelerando las reclamaciones mediante la comprensión de documentos y datos a gran escala.

El sector de la salud se apunta también

Aunque la IAG está influyendo mayormente en los sectores creativos, otros como el de la salud todavía tiene un amplio margen de mejora en cuanto a su uso. Pero eso va a empezar a cambiar, al menos en Madrid, porque el Servicio Madrileño de Salud va a empezar un nuevo programa de aplicación de la inteligencia artificial generativa para la mejora del diagnóstico en pacientes con enfermedades raras.

El proyecto piloto será el primero de este tipo en España y llega de la mano de una colaboración entre la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid, Fundación 29 y Microsoft. La idea es que los facultativos de Atención Primaria de la Comunidad de Madrid dispongan de una aplicación para mejorar la atención de los pacientes con enfermedades raras, que suelen necesitar de media unos cinco años y unos siete especialistas de media para tener un diagnóstico correcto.

Con el apoyo de la aplicación de IA generativa DxGPT, los profesionales médicos pueden ver reducido este tiempo a minutos. El proceso comienza con una pequeña descripción clínica del paciente que el médico tiene que introducir. A partir de esa entrada, DxGPT utiliza GPT-4 para sugerir una serie de posibles patologías que faciliten el diagnóstico.