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Guía visual de la
IA Generativa: 
Comprender la próxima ola
de inteligencia artificial
Para producir nueva información, los modelos de la IA generativa se entrenan en grandes 
volúmenes de datos y pueden utilizar diferentes técnicas, que les permiten aprender los patrones y 
estructuras de los datos existentes y originar otros nuevos. El proceso implica los siguientes pasos:
La IA generativa es un área de la Inteligencia Artificial que utiliza algoritmos para generar 
nuevos datos con características y patrones similares a los datos existentes (texto, imágenes, 
vídeos o música) pero lo suficientemente diferentes como para ser considerados originales.
Visor.ai Customer Service Automation
Visor.ai es consciente de las tendencias y ya utiliza este 
tipo de Inteligencia Artificial Generativa en sus 
soluciones. Venga a saber más y entre en el futuro de 
las interacciones inteligentes. ¡Hablemos!
¿Cómo funciona?
¿Qué es la IA Generativa?
Chatbots
Este modelo de IA se puede utilizar 
en la creación de chatbots, 
aumentando su base de conocimiento 
mediante la inserción de nuevas 
formas de peticiones/preguntas.
Creación de contenidos
Ya sea en texto, imágenes o vídeos, 
la IA generativa automatiza la 
producción de contenidos y puede, 
por ejemplo, generar imágenes 
realistas, componer música, etc.
Juegos y realidad virtual
Produzca entornos, personajes y 
objetos virtualmente realistas 
para mejorar la inmersión y la 
experiencia de realidad de los 
mundos virtuales.
Publicidad y marketing
Cree mensajes publicitarios 
personalizados adaptados a las 
preferencias, intereses y 
comportamiento de navegación 
de los usuarios.
Educación y formación
Cree material de aprendizaje 
interactivo y ejercicios prácticos, 
y entregue los resultados a los 
estudiantes.
Medicina y atención sanitaria
Genere imágenes médicas sintéticas 
para entrenar y probar algoritmos de 
diagnóstico. La IA generativa 
también puede formular planes de 
tratamiento personalizados y ayudar 
en el descubrimiento de fármacos.
Visita
www.visor.ai
Guía visual de la IA Generativa: Comprender la próxima ola de inteligencia artificial
Recogida de datos
Selección de los datos primarios en función de los objetivos 
previstos y los resultados esperados.
Sampling
Creación de nuevos datos por muestreo según las representaciones aprendidas. 
Por ejemplo, el modelo puede generar texto nuevo a partir de la distribución de 
palabras o frases aprendidas.
Entrenar el modelo
Aplicación de diferentes algoritmos o arquitecturas, como Autoencoders Variacionales (VAEs), 
Redes Generativas Adversariales (GANs), y modelos Autorregresivos. El modelo aprende los 
patrones, estructuras y representaciones de la base de datos elegida durante el entrenamiento.
Evaluación
Analizar la nueva información en cuanto a similitud y calidad frente a los datos existentes. 
Para realizar esta comparación, podemos utilizar métricas cuantitativas o el juicio humano.
Implementación
El modelo puede implementarse en su contexto previsto 
cuando los datos son acordes con los resultados esperados.
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3
Mejora
Optimizar el modelo para mejorar la 
calidad de los datos generados.
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Ejemplos de Herramientas con IA generativa
DeepArt.io
Una plataforma web 
que permite a los 
usuarios convertir fotos 
en obras de arte con 
diferentes estilos 
artísticos.
NVIDIA GauGAN 
Una herramienta que 
permite a los usuarios 
generar imágenes 
realistas basadas en 
sus bocetos.
OpenAI DALL-E
Un modelo de IA que 
puede generar 
imágenes a partir de 
su descripción textual. 
En otras palabras, 
crea imágenes a partir 
de texto. 
Herramienta que 
permite generar 
imágenes, rellenarlas 
según su contenido y 
etiquetarlas 
automáticamente.
Adobe Sensei Google DeepDream
Una herramienta que 
permite crear 
imágenes visualmente 
intrigantes, casi 
oníricas, a partir de 
otras ya existentes.
StyleGAN
También desarrollada 
por NVIDIA, es una red 
generativa adversarial 
que permite mejorar la 
calidad de la imagen y 
eliminar elementos 
innecesarios.
Casos de uso
Creatividad e innovación
Dado que puede generar 
contenido nuevo y creativo e 
inspirar nuevas ideas, diseños y 
conceptos, ayuda a ampliar los 
límites de la creatividad y permite 
nuevas posibilidades en campos 
como el arte, la moda, el diseño 
de productos y el marketing.
Eficiencia y Automatización
Automatice tareas repetitivas como la 
creación de contenidos, el diseño de 
productos y el aumento de bases de 
datos para ahorrar tiempo y reducir 
costes. También acelere el proceso de 
generación, lo que permite crear 
prototipos rápidamente y agilizar
los workflows.
Personalización
La creación de contenidos 
adaptados a las preferencias, 
intereses y necesidades de los 
usuarios da lugar a experiencias 
personalizadas. Estas sugerencias 
a medida aumentan el compromiso, 
la satisfacción y la fidelidad de los 
usuarios en las áreas de publicidad 
y atención al cliente.
Rentabilidad
La IA generativa proporciona 
soluciones rentables para tareas 
que requieren importantes recursos, 
como la creación de contenidos 
visuales realistas y la generación de 
modelos 3D o diseños de 
prototipos. En consecuencia, reduce 
los costes de producción y permite a 
las pequeñas empresas acceder a 
capacidades de diseño avanzadas.
Beneficios
https://en.wikipedia.org/wiki/Variational_autoencoder
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network
https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_model
https://en.wikipedia.org/wiki/DeepArt
https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/
https://openai.com/product/dall-e-2
https://www.adobe.com/sensei.html
https://en.wikipedia.org/wiki/DeepDream
https://en.wikipedia.org/wiki/StyleGAN
https://www.visor.ai/es/contactos/