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¿Qué es la inteligencia artificial?

En términos sencillos de explicar, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:

Los chatbots utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y proporcionar respuestas más eficientes
Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación
Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios

La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento superpoderado y el análisis de datos que sobre cualquier formato o función en particular. Aunque la IA muestra imágenes de robots de aspecto humano de alto funcionamiento que se apoderan del mundo, la IA no pretende reemplazar a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.

¿Qué es lo que está impulsando la adopción de la Inteligencia Artificial?

Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias:

La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y tenían un coste prohibitivo.
Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación. La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La aparición de diferentes herramientas para etiquetar datos, además de la facilidad y asequibilidad con que las organizaciones pueden almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados, permite a más organizaciones diseñar y formar algoritmos de IA.
La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y capacidades de la IA pueden reducir los costes y los riesgos, acelerar el tiempo de comercialización y mucho más.

Cómo dar el primero paso con la Inteligenci Artificial

Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.

Supervise su centro de datos. Los equipos de operaciones de TI pueden ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía en la supervisión de sistemas al colocar toda la web, las aplicaciones, el rendimiento de la base de datos, la experiencia del usuario y los datos de registro en una plataforma de datos basada en la nube que controla automáticamente los umbrales y detecta anomalías.

Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.

¿Cómo se crea la Inteligencia Artificial? Algoritmos y datos

Para crear Inteligencia Artificial, hay dos materias primas fundamentales: los algoritmos y los datos para entrenarlos. Digamos que el algoritmo proporciona las instrucciones para la máquina y los datos permiten a la máquina aprender a utilizar esas instrucciones y perfeccionar su uso.

Para tomar decisiones, los humanos también empleamos algoritmos. Por ejemplo, si el mando de la tele no funciona, tu cerebro te plantea opciones: se ha roto o se han gastado las pilas.

Ante esto, tus posibilidades son: cambiar las pilas o darle el clásico golpe que lo arregla todo. Si ninguna de esas opciones funciona, optas por llevarlo a arreglar o por buscar otro mando.

Los algoritmos de los que nos servimos las personas para resolver problemas no son fórmulas matemáticas, pero las fórmulas matemáticas son la vía para que las máquinas resuelvan problemas como lo haríamos nosotros.

En función de la disposición de esos algoritmos podemos hablar de distintos tipos de Inteligencia Artificial. De entre ellos, destacamos:

Los que emplean la lógica: construyen algoritmos basándose en los principios racionales del pensamiento humano.
Los que combinan lógica e intuición: son las redes neuronales artificiales. En este caso, los algoritmos se diseñan como neuronas humanas, emplean el patrón de funcionamiento del cerebro de las personas para que la máquina aprenda como lo harías tú

Tipos de algoritmos de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial y los algoritmos son un superconjunto de tecnologías que engloba al Machine Learning. A continuación, mencionaremos los principales tipos de algoritmos de este campo.

Aprendizaje por refuerzo (RL, Reinforcement Learning)

Este tipo de aprendizaje consiste en la interacción constante basada en la “prueba y error” que una máquina puede realizar en tiempo récord en determinadas condiciones o en un entorno dado (en un juego, por ejemplo) y con un objetivo específico que se denomina “recompensa”.

De esta manera, se pueden obtener resultados, patrones, correlaciones, caminos y conclusiones basadas en experiencias previas generadas por la propia máquina.

Aprendizaje supervisado (Supervised machine learning)

El aprendizaje supervisado emplea modelos predictivos que utilizan datos de entrenamiento. Dado un conjunto de datos, se pretende que el sistema sea capaz de lograr una salida.

Con este sistema, el modelo es ajustado (entrenado) hasta conseguir los resultados deseados. Un ejemplo de este aprendizaje es el de los coches autónomos.

Los principales algoritmos en el supervised machine learning son los árboles de decisión, clasificaciones Naive Bayes, la regresión ordinaria por mínimos de cuadrados, la regresión logística y el Support Vector Machines (SVM).

Aprendizaje no supervisado (Unsupervised machine learning)

Los algoritmos de este aprendizaje son similares al del aprendizaje supervisado, sin embargo, estos se ajustan solo en función de los datos de entrada.

Es decir, el algoritmo realiza un auto-entrenamiento sin indicaciones externas. Estos algoritmos están pensados para realizar un procesamiento más complejo.

Los algoritmos más utilizados en el aprendizaje no supervisado son los algoritmos de agrupamiento o clustering, el análisis de componentes principales (PCA), el Singular Value Decomposition (SVD) y el análisis de componentes independientes.

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