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IA Predictiva vs IA Generativa: entender la diferencia tambiƩn implica entender los perfiles que las desarrollan

  • hace 16 horas
  • 3 Min. de lectura

IA Predictiva vs IA Generativa
ĀæQuĆ© es? ĀæSon lo mismo?

Esta semana desdeĀ Las ƚltimas Noticias (LUN)Ā se acercaron a nosotros para preguntarnos sobreĀ quĆ© tipo de perfiles son los profesionales que trabajan en Machine Learning.

La pregunta no es menor, porque muchas veces estos roles se asocian automĆ”ticamente al mundo informĆ”tico, cuando en realidad su origen profesional suele ser distinto. A propĆ³sito de esta consulta, comentamos lo siguiente enĀ LUN:

ā€œEstos perfiles son esencialmente estadĆ­sticos y matemĆ”ticos, aunque suelen asociarse al mundo informĆ”tico. Si bien trabajan sobre plataformas digitales y utilizan programaciĆ³n como herramienta ā€”generalmente de forma estĆ”ndarā€” su funciĆ³n central es el anĆ”lisis predictivo, es decir, el desarrollo de modelos que permiten anticipar comportamientos a partir de datos; se les conoce como IA Predictiva, que es distinta de la IA Generativa, que hoy es la mĆ”s conocidaā€.

A partir de esta conversaciĆ³n surge una distinciĆ³n que hoy es clave entender dentro del mundo de la inteligencia artificial:Ā la diferencia entre IA Predictiva e IA Generativa, no solo desde la tecnologĆ­a, sino tambiĆ©n desdeĀ los perfiles profesionales que estĆ”n detrĆ”s de cada una.


1. IA Predictiva: el territorio de matemƔticos y estadƭsticos

LaĀ IA predictivaĀ se basa principalmente enĀ modelos estadĆ­sticos y probabilĆ­sticosĀ que permiten anticipar comportamientos a partir de datos histĆ³ricos.

Por esta razĆ³n, muchos de los profesionales que trabajan en esta Ć”reaĀ no necesariamente provienen del mundo informĆ”tico tradicional, sino de disciplinas como:


  • MatemĆ”tica

  • EstadĆ­stica

  • IngenierĆ­a matemĆ”tica

  • FĆ­sica

  • EconometrĆ­a


Aunque estos profesionales suelen programar (por ejemplo en Python o R), la programaciĆ³n esĀ una herramienta, no el centro de su trabajo. Su foco estĆ” enĀ construir modelos capaces de analizar datos y detectar patrones, lo que permite anticipar comportamientos futuros.

Ejemplos de uso de IA Predictiva:


  • Banca:Ā DetecciĆ³n de fraude financiero

  • Retail:Ā PredicciĆ³n de demanda de productos

  • Telecomunicaciones:Ā PredicciĆ³n de churn de clientes

  • Salud:Ā AnĆ”lisis de riesgo de enfermedades


Los cargos mƔs comunes asociados a este tipo de trabajo suelen ser:


  • Data Scientist.

  • Machine Learning Engineer.

  • AI Researcher.

  • Quantitative Analyst.

2. IA Generativa: el terreno de ingenieros y arquitectos de IA

LaĀ IA generativa, en cambio, tiene un enfoque distinto:Ā crear contenido nuevo a partir de patrones aprendidos en grandes volĆŗmenes de datos.

Puede generar:


  • Texto.

  • ImĆ”genes.

  • CĆ³digo.

  • Audio.

  • Video.


AquĆ­ los perfiles profesionales suelen venir mĆ”s desde el mundo de laĀ ingenierĆ­a informĆ”tica y el desarrollo de software, porque el desafĆ­o principal estĆ” enĀ integrar y desplegar modelos dentro de productos y procesos de negocio.

Los perfiles mƔs comunes en este Ɣmbito son:


  • AI Engineer

  • LLM Engineer

  • AI Architect

  • Prompt Engineer

  • AI Product Engineer


Estos profesionales suelen trabajar en proyectos como:


  • Asistentes conversacionales

  • Copilotos de programaciĆ³n

  • GeneraciĆ³n automĆ”tica de documentos

  • Agentes de IA que automatizan procesos de negocio

3. Una forma simple de entender la diferencia

Una forma sencilla de resumirlo es:


  • IA Predictiva:Ā analiza datos paraĀ predecir lo que podrĆ­a ocurrir.

  • IA Generativa:Ā utiliza datos paraĀ crear algo nuevo.


Ambas utilizan tƩcnicas de machine learning y modelos avanzados, pero estƔn diseƱadas para resolver problemas distintos.

4. Cuando ambas se combinan aparece el verdadero valor

En la prĆ”ctica, el mayor potencial aparece cuandoĀ ambos enfoques trabajan juntos. Por ejemplo:


  • laĀ IA generativaĀ puede crear mĆŗltiples versiones de contenido, soluciones o respuestas

  • laĀ IA predictivaĀ puede analizar datos para determinarĀ cuĆ”l es la mejor opciĆ³n segĆŗn el contexto


En otras palabras,Ā una crea y la otra optimiza.

5. El impacto en el mercado laboral tecnolĆ³gico

A medida que estas tecnologĆ­as se expanden, tambiĆ©n lo hace la demanda por estos perfiles. Hoy vemos organizaciones buscando desdeĀ cientĆ­ficos de datos con fuerte base matemĆ”tica, hastaĀ ingenieros capaces de integrar modelos de IA generativa dentro de productos y procesos de negocio.


IA Predictiva vs IA Generativa, entender esta diferencia no solo ayuda a comprender mejor la tecnologĆ­a, sino tambiĆ©nĀ a entender cĆ³mo estĆ” evolucionando el mercado laboral TIĀ y quĆ© tipos de talentos estĆ”n impulsando la prĆ³xima ola de innovaciĆ³n.

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