La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática en la que se construyen máquinas inteligentes para tareas que por lo general requieren de la inteligencia humana. En términos más sencillos, consiste en hacer que los ordenadores piensen como los humanos. El término se utiliza con mayor frecuencia para describir máquinas que imitan funciones cognitivas como el aprendizaje, la comunicación y la resolución de problemas.
QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial es la aplicación de la informática y de complejos algoritmos de datos para crear comportamientos similares a los humanos en las máquinas. Aunque el término se acuñó en 1956, la IA ha avanzado a pasos agigantados desde entonces gracias a los algoritmos avanzados, el aumento del volumen de datos y las mejoras en la potencia y la tecnología de los ordenadores.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LO LARGO DEL TIEMPO
AÑOS 50
En la década de 1950, las primeras investigaciones sobre IA se centraron en temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos.
AÑOS 60
Diez años más tarde, el Departamento de Defensa de Estados Unidos se interesó por el concepto y empezó a entrenar a los ordenadores para que imitaran el razonamiento humano básico.
ENTRADA AL SIGLO XXI
En 2003, ya se producían asistentes personales inteligentes mucho antes de que se presentaran Siri o Alexa.
PRIMEROS EJEMPLOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Entre los ejemplos populares de inteligencia artificial se encuentran los pilotos automáticos de IA en los vuelos comerciales, los filtros de spam, los depósitos de cheques móviles y las funciones de voz a texto en los dispositivos móviles.
CÓMO FUNCIONA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Para entender cómo funciona la IA, es importante comprender primero las subcategorías de la IA y cómo pueden aplicarse a diversos sectores y necesidades empresariales:
RELACIONADOS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
MACHINE LEARNING (ML)
El MACHINE LEARNING enseña a una máquina a hacer inferencias y tomar decisiones tomando la base de experiencias pasadas. Es un tipo de análisis de datos que utiliza algoritmos para aprender de los datos. Esta capacidad de llegar a una conclusión evaluando datos históricos y reales ahorra tiempo y ayuda a la máquina a «aprender» a tomar mejores decisiones.
DEEP LEARNING
El deep learning es un subconjunto del machine learning que procesa datos y crea patrones para su uso en la toma de decisiones. Los modelos de deep learning suelen basarse en imágenes. Un caso de uso creciente para el aprendizaje profundo es el deepfake, es decir, la creación de una imagen o un vídeo que imite tanto a una persona que el medio falso no pueda distinguirse fácilmente de la realidad.
REDES NEURONALES
Las redes neuronales trabajan para imitar el funcionamiento de un cerebro humano. Son una serie de algoritmos que captan la relación entre diversas variables subyacentes y procesan los datos como lo haría un cerebro humano.
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL O PNL
La PNL analiza, comprende y genera respuestas textuales o vocales basadas en los lenguajes que los humanos utilizan de forma natural. Esto ayuda a las aplicaciones de IA, como los chatbots y otras IA conversacionales, a interactuar con los ordenadores (y sus usuarios humanos) tanto en contextos escritos como hablados.
GENERACIÓN DE LENGUAJE NATURAL
El NLG en sus siglas en inglés genera automáticamente combinaciones de palabras en formato de texto, basándose en los patrones y la formación del lenguaje humano.
VISIÓN POR ORDENADOR
Un algoritmo de visión por ordenador intenta comprender una imagen desglosando y estudiando las diferentes partes de la misma. Esto ayuda a la máquina a clasificar y aprender de un conjunto de imágenes para crear una mejor decisión de salida basada en observaciones anteriores.
COMPUTACIÓN COGNITIVA
Los algoritmos de computación cognitiva imitan al cerebro humano analizando texto, voz, imágenes y objetos de forma humana y trabajando para dar el resultado deseado.
AUTOMATIZACIÓN DE DEVOPS
La IA puede realizar procesos tecnológicos, como las pruebas de software, de forma rápida y fiable, liberando a los equipos de desarrollo y operaciones para que realicen menos tareas manuales en sus proyectos.
En todas estas metodologías de IA, se recogen conjuntos detallados de big data que se utilizan como fuente de algoritmos inteligentes. A medida que estos algoritmos y conjuntos de datos se utilizan más, las aplicaciones de IA aprenden a mejorar su rendimiento de las tareas y comportamientos humanos.
EJEMPLOS DE AI EN DISTINTOS SECTORES
La IA se utiliza en todos los sectores, y la demanda de capacidades de IA no hace más que crecer. Estos son algunos de los casos de uso empresarial más comunes de la IA en la actualidad:
SANIDAD
La IA proporciona medicina personalizada y lecturas de rayos X. Los asistentes personales de salud pueden recordar a los pacientes que tomen medicamentos, hagan ejercicio o coman de forma más saludable con el poder de la automatización y la comunicación de la IA.
VENTA AL PÚBLICO
La IA proporciona capacidades de compra virtual que ofrecen recomendaciones personalizadas. La gestión de las existencias y la tecnología de diseño del sitio web también se mejoran con la IA.
FABRICACIÓN
La IA analiza los datos del Internet de las Cosas (IoT) a medida que fluyen desde los equipos conectados; esto se hace para pronosticar la carga y la demanda previstas utilizando redes recurrentes.
BANCOS Y SERVICIOS FINANCIEROS
La IA mejora la velocidad, la precisión y la eficacia de los esfuerzos humanos en los sectores financiero.. Puede utilizarse para identificar qué transacciones son probablemente fraudulentas y automatizar las tareas manuales de gestión de datos.
AUTOMOCIÓN
Los programas informáticos basados en la IA ayudan a los vehículos a identificar su entorno inmediato y a sortear con seguridad cualquier peligro u obstáculo. Los coches autoconducidos se están convirtiendo en un tema de interés en el ámbito de la IA.
BLOCKCHAIN
El desarrollo de modelos de IA a través de la tecnología blockchain permite a los usuarios ver diferentes tipos de registros de progreso en un entorno seguro.
