# IA generativa: qué es y cómo funciona · Zorraquino
> La IA generativa produce contenido, como texto, imágenes, audio o código, a partir de patrones aprendidos y de las instrucciones que recibe.
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# IA generativa

La IA generativa produce contenido, como texto, imágenes, audio o código, a partir de patrones aprendidos y de las instrucciones que recibe

Qué significa, cómo se usa y en qué contexto aparece, con sus conceptos relacionados.

[Todo el diccionario](https://www.zorraquino.com/diccionario)

## Qué es y cómo funciona

Puede apoyar tareas creativas y operativas, pero sus resultados necesitan evaluación según el uso. Generar una respuesta convincente no demuestra que sea verdadera, original o adecuada. La implantación debe definir qué se automatiza, qué se revisa y cómo se detectan errores.

También se dice

Generative AI, GenAI

Temas

[Inteligencia artificial](https://www.zorraquino.com/diccionario/categoria/inteligencia-artificial)

## Preguntas frecuentes sobre IA generativa

### ¿Cómo elegir una primera tarea para aplicar IA generativa?

Conviene elegir una tarea acotada cuyo resultado pueda evaluarse y corregirse antes de utilizarlo. Deben conocerse los errores relevantes y existir ejemplos que permitan comparar la propuesta con el trabajo actual. Una tarea frecuente no es automáticamente adecuada: si verificar la respuesta resulta más difícil que producirla, el beneficio puede ser limitado. El piloto debe incluir el esfuerzo de revisión, no solo el de generación.

### ¿Qué debe revisar una persona en un contenido generado con IA?

Debe comprobar los aspectos que pueden causar un error en ese uso: hechos, referencias, omisiones, adecuación al público y coherencia con el encargo. No basta con corregir el estilo. Cuando el contenido cita una fuente, hay que abrirla y verificar que respalda la afirmación. La revisión necesita criterios explícitos y tiempo suficiente; asignarla sin esas condiciones no garantiza un resultado fiable.

### ¿Hay que volver a evaluar una solución si cambia el modelo o sus instrucciones?

Sí, cuando el cambio puede alterar el comportamiento relevante para la tarea. Conviene conservar un conjunto de pruebas con casos habituales y difíciles para comparar resultados entre versiones. También hay que registrar qué ha cambiado y qué problemas siguen abiertos. Una mejora en una capacidad no demuestra una mejora en todas; la decisión de usar la nueva versión debe basarse en el contexto previsto.

## Conceptos relacionados

- [Evaluación de modelos de IA](https://www.zorraquino.com/diccionario/evaluacion-ia)
- [Agente de IA](https://www.zorraquino.com/diccionario/agente-ia)
- [Alucinación de IA](https://www.zorraquino.com/diccionario/alucinacion-de-ia)

## Referencias

- [Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf)