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La Inteligencia Artificial Generativa, o GAI por sus siglas en inglés (Generative AI) en esencia se basa en algoritmos conocidos como modelos generativos. Dichos modelos comparten las siguientes características:
Redes Neuronales
Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales están compuestas por capas de nodos que procesan y transmiten la información.
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Como actores clave de la GAI, las redes generativas adversarias se componen de dos redes; el generador (creador de datos) y el Discriminador (evaluador de datos). Dichos componentes trabajan en conjunto para generar datos de alta calidad.
Beneficios del uso de la inteligencia artificial generativa.
Personalización avanzada mediante aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo, siendo un subconjunto del aprendizaje automático, es fundamental para lograr experiencias de usuario personalizadas. Dicha cualidad se logra utilizando principios como:
- Análisis Predictivo del Comportamiento: Al analizar el comportamiento del usuario, los sitios web pueden prever acciones y preferencias futuras, adaptando respuestas en tiempo real.
- Conciencia del Contexto en Tiempo Real: La detección de dispositivos, ubicación y eventos locales permite a los sitios web personalizar el contenido de manera instantánea.
Creación de contenido más allá del texto
La GAI va más allá de la generación de texto, ampliando sus capacidades a través de:
- Multimedia Generada por GAI: Creación de imágenes complejas, generando gráficos personalizados en tiempo real.
- Generación Dinámica de Videos: Algoritmos avanzados seleccionan videos basados en perfiles de usuario, proporcionando experiencias únicas en cada visita.
Transformación de pruebas A/B y optimización basada en datos
Las pruebas de sitios web con GAI evolucionan gracias a las siguientes cualidades:
- Modelos de Aprendizaje Continuo: Los sitios web se convierten en entidades fluidas que aprenden y se transforman constantemente en lugar de versiones estáticas A/B.
- Análisis Predictivo: La GAI permite predecir tendencias futuras, facilitando modificaciones proactivas del sitio.
Un nuevo paradigma de SEO
La llegada de la GAI cambia las estrategias de SEO gracias a:
- Análisis de la Web Semántica: La GAI comprende y genera contenido alineado con la web semántica, mejorando la clasificación en los resultados de búsqueda.
- Marcado de Esquema Automatizado: La GAI reconoce tipos de contenido y genera automáticamente marcas de esquema, mejorando la comprensión y visualización en los motores de búsqueda.
Desafíos y Consideraciones de la GAI
A pesar de su potencial, existen desafíos:
Sesgos Algorítmicos: Los modelos generativos pueden heredar sesgos de los datos de entrenamiento, afectando la calidad y relevancia del contenido.
Recursos Informáticos: Modelos de alta gama requieren una potencia computacional significativa.
Sobreadaptación de Datos: La GAI podría generar sitios web demasiado específicos o irrelevantes si no se maneja adecuadamente.
