INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

Ventajas y beneficios de la inteligencia artificial

Automatización de procesos

La inteligencia artificial permite automatizar y agilizar tareas cuya ejecución puede resultar aburrida o requerir mucho tiempo a los seres humanos.

Agiliza la toma de decisiones

Al ser capaz de analizar grandes cantidades de datos en mucho menos tiempo que los seres humanos, permite tomar decisiones fundamentadas con más celeridad.

Fomenta la creatividad

Al disminuir el tiempo que se dedica a las tareas rutinarias que no aportan valor, los empleados pueden centrarse en desarrollar su creatividad.

Mejora la precisión

Reduce los fallos que podemos cometer al analizar determinados datos gracias al Data Driven.

Tipos de inteligencia artificial

• Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

• Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

• Teoría de la mente: En la actualidad no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a la IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

• Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Usos y aplicaciones de la inteligencia artificial

Inteligencia artificial en medicina

En el sector sanitario, existen chatbots capaces de analizar los síntomas que le indicamos y emitir un diagnóstico preliminar. Asimismo, mediante el análisis de determinados datos, es posible determinar la propensión a desarrollar ciertas enfermedades como, por ejemplo, el cáncer de mama. Junto a los gemelos digitales, ambas herramientas pueden incluso encontrar patrones en los pacientes o reducir el riesgo en procedimientos sanitarios. 

Inteligencia artificial en el sector educativo

La inteligencia artificial es capaz de realizar propuestas personalizadas de cursos, mejorar las tutorías en línea y analizar las competencias de los estudiantes mediante el método learning analytics a fin de conocer cuáles son sus necesidades educativas.

Inteligencia artificial en el transporte y el sector energético

La aplicación de la inteligencia artificial ayuda no solo a optimizar las rutas tanto en tiempo como en consumo energético; también permite reducir los accidentes en carretera, anticiparse a posibles problemas al predecir la necesidad de mantenimiento del vehículo con antelación, y planificar las rutas de transporte según la demanda y la capacidad, entre otras ventajas. Además, ya es una parte fundamental de los vehículos eléctricos, de modo que permite gestionar y transmitir los datos entre distintos dispositivos conectados. 

Inteligencia artificial en la banca

La inteligencia artificial permite detectar posibles fraudes (como el blanqueo de capitales), predecir el comportamiento de los mercados y aconsejar las operaciones y productos idóneos para cada cliente.

Inteligencia artificial en marketing y publicidad

Gracias a la inteligencia artificial, es posible hacer predicciones de ventas de determinados productos y servicios, así como hacer recomendaciones personalizadas a los clientes basadas en elecciones anteriores.

¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?

Las redes neuronales de aprendizaje profundo forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. El cerebro contiene millones de neuronas que trabajan juntas para procesar y analizar la información. Las redes neuronales de aprendizaje profundo utilizan neuronas artificiales que procesan la información en conjunto. Cada neurona artificial, o nodo, utiliza cálculos matemáticos para procesar información y resolver problemas complejos. Este enfoque de aprendizaje profundo puede resolver problemas o automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. 

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para interpretar, comprender y recopilar el significado de los datos de texto. El NLP puede procesar texto creado por humanos, lo que lo hace útil para resumir documentos, automatizar chatbots y realizar análisis de opiniones. 

Visión artificial

La visión artificial utiliza técnicas de aprendizaje profundo para extraer información y conocimientos de vídeos e imágenes. Al usar la visión artificial, una computadora puede entender las imágenes como lo haría un humano. Puede usar la visión artificial para supervisar el contenido en línea en busca de imágenes inapropiadas, reconocer rostros y clasificar los detalles de las imágenes. En los automóviles y camiones autónomos, es fundamental supervisar el entorno y tomar decisiones en fracciones de segundo.

IA generativa

La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden crear nuevos contenidos y artefactos, como imágenes, videos, texto y audio, a partir de simples mensajes de texto. A diferencia de la IA del pasado, que se limitaba al análisis de datos, la IA generativa aprovecha el aprendizaje profundo y los conjuntos de datos masivos para producir resultados creativos de alta calidad y similares a los producidos por humanos. Si bien ofrece aplicaciones creativas interesantes, existen preocupaciones con relación al sesgo, el contenido perjudicial y la propiedad intelectual. En general, la IA generativa representa una evolución importante en las capacidades de la IA para generar nuevos contenidos y artefactos de manera similar a la que lo hacen los seres humanos.

Reconocimiento de voz

El software de reconocimiento de voz utiliza modelos de aprendizaje profundo para interpretar el habla humana, identificar palabras y detectar el significado. Las redes neuronales pueden transcribir la voz a texto e indicar el sentimiento vocal. Puede utilizar el reconocimiento de voz en tecnologías como los asistentes virtuales y software de centros de llamadas para identificar el significado y realizar tareas relacionadas.

¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la IA?

La IA tiene una serie de desafíos que dificultan su implementación. Los siguientes obstáculos son algunos de los desafíos más comunes relacionados con la implementación y el uso de la IA.

Gobernanza de datos

Las políticas de gobernanza de datos deben cumplir con restricciones regulatorias y leyes de privacidad. Para implementar la IA, debe gestionar la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos. Usted es responsable de la protección de los datos y la privacidad de los clientes. Para gestionar la seguridad de los datos, su organización debe tener una idea clara de cómo los modelos de IA utilizan los datos de los clientes e interactúan con ellos en cada capa.

Dificultades técnicas

Entrenar la IA con el machine learning consume enormes recursos. Un umbral alto de potencia de procesamiento es esencial para que las tecnologías de aprendizaje profundo funcionen. Debe tener una infraestructura computacional sólida para ejecutar aplicaciones de IA y entrenar sus modelos. La potencia de procesamiento puede ser costosa y limitar la escalabilidad de los sistemas de IA.

Limitaciones de datos

Para entrenar sistemas de IA imparciales, es necesario introducir enormes volúmenes de datos. Debe tener la capacidad de almacenamiento suficiente para gestionar y procesar los datos de entrenamiento. Del mismo modo, debe contar con procesos eficaces de gestión y calidad de los datos para garantizar la precisión de los datos que utiliza para la formación.