IA generativa

IA generativa es la familia de modelos que crean contenido: redactan un mail, generan una imagen para un aviso, escriben código, sintetizan voz, resumen un documento. Se distingue de la IA "analítica" anterior, que clasificaba o predecía sobre datos existentes (este mail es spam, este cliente probablemente no pague) pero no producía nada nuevo. Los modelos de lenguaje como GPT, Claude o Gemini son IA generativa de texto; Midjourney o DALL-E, de imágenes.

En una pyme tiene dos usos muy distintos. El primero es producir material: descripciones de productos para la tienda online, respuestas tipo, propuestas comerciales, traducciones. Ahí el riesgo es la uniformidad y el error de hecho, y la revisión humana es barata. El segundo es interpretar y conversar: entender lo que pide un cliente o un dueño y redactar la respuesta. Ahí el modelo genera el texto pero no debe generar los datos: las cifras tienen que venir de un sistema, o el resultado es una alucinación bien escrita.

Tienda Ejemplo vende 1.800 productos de bazar en Tiendanube y tenía 1.100 sin descripción. Con IA generativa produjeron las 1.100 descripciones a partir del título, la categoría y la ficha del proveedor, en dos tardes de trabajo de una persona que revisó y corrigió unas 90. El costo en uso del modelo fue menor a $40.000. La tasa de conversión de esos productos pasó de 0,6% a 0,9% en los dos meses siguientes, con el mismo tráfico.

Los agentes de Pulso usan IA generativa para la parte del trabajo que es lenguaje: entender la pregunta, redactar la respuesta, explicar un número. No la usan para producir datos. Si el Consultor de Gestión informa un margen bruto de 31,4%, el cálculo se hizo sobre cifras del sistema y el agente indica qué ventas y qué costos usó; la IA generativa solo escribió el párrafo.