Generative AI Techniques, Models and Applications

Publicado por Springer en 2025 dentro de la colección Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, este texto de Rajan Gupta, Sanju Tiwari y Poonam Chaudhary ofrece una panorámica técnica exhaustiva y actualizada sobre los fundamentos, arquitecturas y aplicaciones prácticas de la IA generativa moderna. El libro está orientado a ingenieros de software, científicos de datos, investigadores y estudiantes de posgrado que poseen conocimientos previos en ciencias de la computación o matemáticas aplicadas y buscan una comprensión profunda y holística tanto del funcionamiento matemático de los modelos fundacionales como de su despliegue en múltiples dominios.

A lo largo de sus diez capítulos, la obra recorre las bases computacionales del deep learning (redes neuronales convolucionales, recurrentes y mecanismos de atención) antes de profundizar en las arquitecturas generativas: Redes Generativas Antagónicas (GANs), Autoencoders Variacionales (VAEs), Modelos de Difusión y Transformers. Desglosa en detalle los Modelos Fundacionales (Foundation Models) y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs como GPT, LLaMA y Gemini), la generación multimodal (texto, imagen, audio y vídeo) y estrategias avanzadas de prompt engineering. Además, dedica capítulos específicos al análisis de casos de uso empresariales, los retos de sesgo algorítmico, equidad, gobernanza ética, ciberseguridad y privacidad de los datos.

El libro tiene un enfoque predominantemente teórico-conceptual y arquitectónico; no presenta proyectos de desarrollo de software guiados paso a paso ni colecciones de ejercicios prácticos, sino rigurosas explicaciones técnicas, diagramas de flujo y taxonomías analíticas de modelos. Su principal virtud es su amplitud y actualización temática, logrando consolidar en un solo volumen desde la teoría matemática del aprendizaje generativo hasta las implicaciones éticas y regulatorias de la IA a nivel global. Resulta una excelente referencia académica y técnica para quienes necesitan diseñar arquitecturas que integren modelos generativos o evaluar su viabilidad y riesgos antes de implementarlos en producción.