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IA tradicional vs IA generativa: entendiendo sus diferencias
La última década ha sido testigo de una aceleración tecnológica sin precedentes. Lo que empezó como una herramienta para la automatización de procesos rutinarios se ha transformado en un motor de creación que desafía a nuestra percepción de la tecnología. Hoy, la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa de futuro ni un concepto confinado en los laboratorios de investigación o en las grandes empresas de Silicon Valley. Es una realidad tangible, presente en nuestra vida cotidiana y, de forma cada vez más decisiva, en las estrategias de transformación de las organizaciones públicas y privadas.
Sin embargo, bajo el paraguas genérico del término “Inteligencia Artificial” conviven distintos paradigmas que a menudo se confunden. La llegada disruptiva de modelos como ChatGPT ha puesto a la IA generativa en el centro de todas las conversaciones, pero no podemos olvidar la IA tradicional o predictiva, que lleva años sosteniendo infraestructuras críticas de nuestra sociedad. Para las administraciones públicas, entender la distinción entre ambas no es sólo cuestión académica; es una necesidad estratégica para decidir qué herramienta aplicar a cada reto para mejorar el servicio a la ciudadanía.
Qué es la IA tradicional: el valor de la precisión y el dato histórico
La IA tradicional, a menudo llamada IA predictiva o discriminativa, es la tecnología que nos ha acompañado de forma más estable durante los últimos años. Su funcionamiento se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos pasados con un objetivo claro: identificar patrones, clasificar información o realizar predicciones sobre comportamientos futuros.
Esta tecnología no “crea” nada nuevo. Su valor reside en su capacidad analítica y en la toma de decisiones basada en evidencias. Cuando un sistema de IA tradicional recibe una entrada de datos, utiliza reglas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para determinar una probabilidad o categoría. Es esencialmente una herramienta de optimización y clasificación.
En el mundo empresarial, encontramos ejemplos de IA tradicional en todas partes. Los motores de recomendación de plataformas como Spotify o Netflix son el caso más conocido: analizan lo que has escuchado o visto anteriormente para sugerirte el siguiente contenido con una sorprendente precisión. En el ámbito de la logística y la energía, empresas como Walmart o Red Eléctrica de España la utilizan para prever la demanda según variables meteorológicas o eventos locales, garantizando que el suministro se ajuste a la realidad. Incluso en la ciberseguridad, sistemas de Visa y Mastercard detectan fraudes en tiempo real al identificar transacciones que se salen del patrón habitual de un usuario.
Esta fiabilidad hace que la IA tradicional sea insustituible en entornos críticos en los que la precisión es una cuestión de seguridad, como el diagnóstico médico a partir de imágenes o la gestión de redes eléctricas.
La IA generativa: el salto hacia la síntesis de nuevo contenido
Si la IA tradicional analiza el mundo, la IA generativa parece querer describirlo, dibujarlo o programarlo. Esta modalidad ha protagonizado una reciente explosión mediática y tecnológica gracias a su capacidad para producir contenido original —ya sea texto, imágenes, música, vídeo o código informático— a partir de peticiones sencillas en lenguaje natural.
Sin embargo, hay que desmitificar el concepto de “creatividad” en la IA generativa. A diferencia de la mente humana, estos modelos carecen de chispas de inspiración ni conciencia. Son modelos estadísticos extremadamente avanzados que han sido entrenados con cantidades masivas de información existente. Lo que hacen es aprender la distribución de probabilidades de los elementos que forman un dato (por ejemplo, qué palabra suele seguir a otra en un contexto determinado) para generar resultados que parecen humanos y plausibles.
La aplicación de esta tecnología es revolucionaria. En el campo del texto, los chatbots basados en modelos de lenguaje (LLM) pueden redactar informes complejos, resumir documentos extensos o actuar como asistentes virtuales mucho más sofisticados que los tradicionales. En el diseño, herramientas como DALL·E o Midjourney crean ilustraciones a partir de descripciones textuales, y en el ámbito técnico, herramientas como GitHub Copilot están revolucionando la programación al sugerir fragmentos de código y corregir errores de forma autónoma.
Según consultoras de referencia como Gartner, la IA generativa tiene el potencial de aportar un retorno de la inversión (ROI) significativo, pero advierten que su éxito depende de una gobernanza robusta. A diferencia de la IA tradicional, la generativa comporta riesgos más complejos de gestionar, como los sesgos algorítmicos (reproducir prejuicios presentes en los datos de entrenamiento), las llamadas “alucinaciones” (generación de información falsa con apariencia de verdad) y los debates abiertos sobre la privacidad y los derechos de autor.
Diferencias fundamentales: cómo elegir la tecnología adecuada
Para cualquier gestor público o responsable de transformación digital, es vital saber cuándo utilizar cada tipo de IA. No se trata de elegir la más moderna, sino la más adecuada para el fin buscado.
La IA tradicional es la opción ganadora cuando el objetivo es la predicción y optimización. Si una administración quiere prever la carga de trabajo de una oficina de atención ciudadana el próximo mes, o si desea identificar patrones de riesgo en salud pública, necesita la precisión de los datos históricos. También es ideal para la detección de anomalías como identificar posibles errores en la tramitación de expedientes o detectar accesos no autorizados a sistemas críticos.
Por otra parte, la IA generativa es la herramienta idónea cuando necesitamos crear, sintetizar o personalizar. Es imbatible en el prototipado rápido de ideas, en la generación de contenidos educativos adaptados a distintos niveles o en la simplificación del lenguaje administrativo para hacerlo más comprensible para el ciudadano.
Una tendencia emergente que destaca Gartner es la denominada “Composite AI” (IA compuesta). Esta estrategia no elige entre una u otra, sino que integra varios modelos para resolver problemas complejos. Por ejemplo, podríamos tener una IA tradicional que analice los datos de consumo energético de un edificio público y, una vez detectada una ineficiencia, una IA generativa podría redactar automáticamente un informe de recomendaciones personalizado para los gestores de ese edificio.
El impacto en el sector público: la experiencia de la AOC
En la Administración Abierta de Cataluña (AOC), la inteligencia artificial ya no es un experimento, sino una realidad que se está integrando en el día a día de nuestras soluciones. El sector público tiene una responsabilidad añadida: garantizar que estas tecnologías se utilicen para generar valor público, respetando siempre los derechos fundamentales de la ciudadanía.
En el ámbito de la IA tradicional, la AOC y otras administraciones ya están explorando sistemas de decisión automatizada para agilizar trámites que antes requerían semanas de revisión manual. La predicción de cargas de trabajo permite una mejor planificación de los recursos humanos, asegurando que los servicios no se saturen en momentos punta.
Por lo que respecta a la IA generativa, el potencial es inmenso. Se están desarrollando chatbots de atención ciudadana que no sólo dan respuestas preconfiguradas, sino que son capaces de entender la intención del usuario, guiarle en la realización de un trámite y simplificar gestiones complejas. Estudios europeos recientes indican que la implementación de estas herramientas podría ahorrar millones de horas anuales al personal público, permitiendo que éste se dedique a tareas de mayor valor añadido y atención directa, mientras la IA se ocupa de la burocracia más pesada. Se calcula que la productividad podría mejorar hasta en un 9% en el conjunto de la administración.
Sin embargo, el camino no está libre de retos. Las administraciones se enfrentan a la fragmentación de los datos (datos que residen en distintos organismos y que a menudo no se hablan entre ellos) ya la necesidad de cumplir estrictamente con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la LOPDGDD. Además, existe un deber legal y democrático de transparencia algorítmica: el ciudadano tiene derecho a saber cuándo está interactuando con una IA y qué criterios se han seguido para tomar una decisión que le afecte.
Hacia una gobernanza ética y responsable
Para que la revolución de la IA sea realmente beneficiosa, es necesario ir más allá de la implementación técnica. Desde la AOC, se apuesta por una estrategia basada en cuatro pilares fundamentales:
- Gobernanza y ética: Establecer marcos normativos y procedimentales claros. No podemos permitir que la tecnología avance sin un control humano que vele por la equidad y evite los sesgos.
- Capacitación: La tecnología no es buena ni mala por sí misma; su impacto depende del uso, diseño y gobernanza que hacemos las personas. Por eso, es imprescindible formar al personal público no sólo en el uso de herramientas, sino en competencias digitales críticas como el pronta ingenieria (el arte de realizar las preguntas adecuadas a la IA) y en la interpretación crítica de los resultados.
- Estrategia gradual: El mejor camino es empezar con casos de uso concretos y controlados, aprender de los errores y escalar las soluciones de éxito mediante la IA compuesta.
- Prioridad al valor público: La pregunta no debe ser "¿qué puede hacer la IA?", sino "¿cómo puede la IA ayudarnos a ofrecer un mejor servicio, reducir las desigualdades y garantizar los derechos de los ciudadanos?".
Conclusión: Un futuro compartido
En definitiva, la IA tradicional y la IA generativa no son competidoras en una carrera tecnológica; son dos herramientas complementarias en una misma caja de transformación. Mientras que la primera nos aporta la estabilidad, la precisión y la memoria del dato, la segunda nos ofrece la versatilidad, la síntesis y las interacciones más naturales –como la voz o el lenguaje escrito cotidiano– que facilitan la relación humana con la complejidad.
En la AOC, el compromiso está claro: aprovechar lo mejor de ambos mundos para construir una administración más ágil, inteligente y, sobre todo, más cercana a las necesidades de las personas. La transformación digital ya no es una opción, es el camino para garantizar la sostenibilidad y calidad de los servicios públicos en el siglo XXI.