La inteligencia artificial como la tecnología digital del futuro

La IA y el Machine Learning, dos tecnologías que van de la mano

La IA y el Machine Learning, dos tecnologías que van de la mano

En la actualidad, las nuevas tecnologías están dando paso a un impulso tecnológico llamado Big Data, el cual aporta información en grandes Volúmenes, a gran Velocidad, con gran Variedad y Variabilidad. El mercado ha entrado en la era de la Transformación Digital. Nos encontramos, entre otros, con una disciplina que tiene una demanda generalizada prácticamente en todos los sectores de la economía. Se trata de la IA, o Inteligencia Artificial.

Desde los años 50 del siglo XX, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido una ciencia utilizada fundamentalmente para realizar análisis de comportamientos y predicciones, en sus inicios a nivel de laboratorio. Después de toda la evolución producida, podemos decir que hoy IA significa analizar la información que en forma masiva nos entregan las nuevas tecnologías (Big Data) y devolverla con una inteligencia útil para diversos propósitos. Por eso, la Inteligencia Artificial y la robótica son dos de los factores de mayor crecimiento en 2017.

La importancia de la IA en el sector industrial

Pero la gran aportación, hoy, en el campo de la IA es la capacidad de aprendizaje. Se está desarrollando una algorítmica que nos permite pedir a las máquinas que aprendan por sí solas, sin necesidad de tener que programar reglas para las infinitas combinaciones de los datos aportados por las nuevas capacidades tecnológicas del mundo real. Hemos avanzado mucho en la capacidad que tienen las máquinas para aprender de su propia experiencia (auto-programarse) a partir de los datos que ingestan. Esta disciplina se llama Machine Learning (ML, también conocido como aprendizaje automático), y se trata de un sub-campo de IA.

Resumiendo, las nuevas tecnologías (Big Data, IoT, Omnicanal, etc.) nos han permitido desarrollar una nueva disciplina (ML) que permite a las máquinas el aprendizaje automático, a través de algoritmos de aprendizaje. Los algoritmos de aprendizaje tienen un comportamiento similar al que utiliza la naturaleza para desarrollar el aprendizaje de los niños: las conductas que se premian tienden a aumentar su probabilidad de ocurrencia, mientras que las conductas que se castigan tienden a desaparecer. Se trata del aprendizaje supervisado: “qué está bien – qué está mal”. En Machine Learning, esta supervisión la realizan los expertos en algorítmica, los cuales invierten una gran cantidad de tiempo entrenando a las máquinas; generalizan comportamientos a partir de informaciones que suministran en forma de ejemplo.

Las máquinas y el aprendizaje sin humanos

Las máquinas están aprendiendo a “comportarse”, a detectar objetos, a interpretar palabras. Su penetración en el mercado está creciendo a gran velocidad gracias a los nuevos canales de difusión, como por ejemplo los Sistemas Cloud: Amazon Machine Learning o Azure Machine Learning.

Los avances son imparables (en algorítmica, en Big Data, en IoT, etc.) y el aprendizaje supervisado está siendo sustituido por el aprendizaje automático: los algoritmos aprenden sin intervención humana. Un avance muy importante llamado Deep Learning (DL, una rama del Machine Learning), permite acercarse cada vez más al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano.

Los algoritmos de Deep Learning son capaces de procesar millones de datos no estructurados y establecer conexiones entre ellos casi imperceptibles. Es lo que ocurre, por ejemplo, en las plantaciones agrícolas en las que se pretende optimizar el método de producción. Los robots agrícolas son capaces de analizar el cultivo y monitorizar su crecimiento, teniendo en cuenta variables como la cantidad de fertilizante que necesitan, los litros de agua necesarios en cada momento o si la plantación será capaz de sobreponerse a las plagas de la zona.

El Deep Learning aporta muchas ventajas, tales como:

Crea sistemas mucho más inteligentes, porque analiza grandes cantidades de datos y establece relaciones entre ellos casi imperceptibles

Mucho más rápidos, porque analiza y responde en segundos

Mucho más preciso, porque siempre encuentra la mejor solución, con el mínimo error posible

Mucho más barato que consultarlo en fuentes externas o desarrollarlo de forma manual, cometiéndose menos errores

Aprende automáticamente de tus datos, mejora las predicciones y da la respuesta buscada, de forma sencilla

El aprendizaje automático irá incorporando paulatinamente nuevas funciones cercanas a la inteligencia humana, por ejemplo razonamiento, motivación, emoción, etc.

Los próximos avances más importantes en inteligencia artificial

La inteligencia artificial ha superado en varios campos a la capacidad humana a la hora de realizar determinadas tareas de manera rápida y eficaz debido a sus numerosos avances en los últimos años. Con una autonomía cada vez mayor y altos niveles de seguridad, sus ventajas son cada día mayores.

Como ejemplos de las posibilidades que se presentan de cara al futuro, diferentes estudios afirman que la inteligencia artificial será mejor que los seres humanos en la traducción de idiomas en 2024, la promoción de artículos en 2031 y la realización de procedimientos quirúrgicos en 2053. Además, esto no es todo, ya que hay tres avances en inteligencia artificial que se posicionan como las grandes innovaciones en el futuro más próximo.

IA Neuro-simbólica

Los investigadores Artur d´Avilla Garcez y Luis Lamb han denominado la IA Neura-simbólica como la tercera ola de la inteligencia artificial, ya que supondrá un avance considerable en los patrones de reconocimiento que usan los sistemas.

La clave reside en que la inteligencia artificial sea capaz de reconocer símbolos a la vez que les aporta un significado semántico y lógico al mismo tiempo. Esto hará posible que la IA lleve a cabo tareas más complejas y con mayor precisión mientras necesita menos cantidad de datos y entrenamiento. Hasta ahora, la inteligencia artificial solo es un conjunto de conocimientos que establece resultados debido a un entrenamiento previo.

«Las redes neuronales y las ideas simbólicas se complementan maravillosamente. Porque las redes neuronales te dan las respuestas para pasar del desorden del mundo real a una representación simbólica del mundo, encontrando todas las correlaciones dentro de las imágenes. Una vez que tienes esa representación simbólica, puedes hacer cosas muy mágicas en términos de razonamiento.» afirma David Cox, director del Laboratorio MIT-IBM Watson A.I. en Cambridge, Massachusetts.

Las redes generativas adversarias

Las redes generativas adversarias se presentan como una nueva forma del uso del deep learning para generar imágenes que parezcan reales con todo tipo de detalle o música a partir de datos. Estas ya se utilizan para el aprendizaje automático no supervisado, aspecto calve de la hiperpersonalización, cada vez más importante en la experiencia de cliente.

Lo novedoso es que el modelo aprende un generador determinado que crea datos realistas para usar en tareas como la generación de imágenes o predicciones futuras.

Aprendizaje automático y síntesis molecular

Los profesionales pueden diseñar modelos tecnológicos efectivos que los ayuden a mejorar la producción y la eficiencia mediante la aplicación del aprendizaje automático. Como resultado, observaremos la mayoría de los avances en el dominio de la resolución efectiva de tareas. AutoML se usa principalmente para generar conceptos altamente sostenibles que pueden ayudar a obtener eficiencia en el trabajo, particularmente en el sector del desarrollo, donde los expertos pueden desarrollar aplicaciones sin tener muchas habilidades de programación.

Gracias a ello, los avances en inteligencia artificial podrán ayudar en campos como la sanidad y la biología, determinando qué fármacos son los mejores para una situación determinada, por ejemplo.

La inteligencia artificial como la tecnología digital del futuro

Descripción

Sin embargo, gracias al gran avance tecnológico y a las consecuencias de la pandemia, las empresas para mejorar su rendimiento y productividad han empezado a implementar antes de lo que esperaban soluciones que incorporan la inteligencia artificial.

Para poder entenderlo de manera sencilla, la inteligencia artificial es la habilidad que tiene una máquina o un sistema para imitar la inteligencia humana, y al igual que ésta, puede aprender, razonar, comprender y poder mejorar según la información que reúna.

Uno de los grandes beneficios de esta tecnología es que puede resolver problemas y realizar gestiones de forma autónoma sin la necesidad de participación humana.

La implementación de la inteligencia artificial en las empresas, según muestra el informe Sizing the prize realizado por PWC, podría aumentar el PIB mundial hasta un 14% más en el 2030, que equivale a 15,7 billones de dólares adicionales. Lo que convierte a la inteligencia artificial en la mayor oportunidad comercial actual. Este dato refuerza la importancia de adoptar la inteligencia artificial en las empresas, ya que supondrán nuevas oportunidades para evolucionar y crecer.

A continuación, te contamos algunos ámbitos en los que se incorporan soluciones basadas en inteligencia artificial y que podrán ser útiles para tu pyme.

Compras por internet y publicidad.

La inteligencia artificial se ha vuelto muy importante para el comercio online. Esta tecnología ofrece a los usuarios recomendaciones personalizadas según su navegación, búsquedas e incluso compras. Además, ahora con la automatización de las tareas pueden realizar de forma más eficiente diferentes procesos como: organizar el inventario, optimizar los productos, o avances logísticos.

Motores de recomendación.

Cada vez más se personaliza la información que recibimos en la web. La inteligencia artificial a través de los motores de búsqueda aprende de todos los datos que recibe y recomienda al usuario la información que más puede interesarle.

Servicio al cliente.

El chatbot es un programa de IA que están implementado los comercios online, ya en que ocasiones pueden realizar las mismas tareas que los agentes humanos, como responder mensajes, dar asesoramiento, sugerir tallas, y resolver las diferentes dudas que pueda tener el usuario. Este programa se adapta según al canal en donde tiene que hablar con el cliente, ya sea a través de redes sociales o en la web.

Ciberseguridad.

A la vez que la digitalización se ha vuelto cada vez más importante, los ciberataques también han aumentado. La inteligencia artificial con los datos que obtiene constantemente puede aprender a reconocer y defenderse de los ataques externos.

Desinformación.

Actualmente vivimos rodeados de información, muchas de estas noticias que recibimos pueden ser falsas creando así un problema de desinformación que puede afectar a los usuarios. Para controlar este tipo de noticias falsas, existen algunas aplicaciones de inteligencia artificial que pueden buscarlas y detectarlas, y así comprobar si las fuentes de la noticia están autorizadas.

Asistentes personales digitales.

Ahora mismo, cualquier persona que tenga un teléfono inteligente, tiene a su disposición un asistente virtual (Siri, Alexa, Cortana o Google Assistant). Este tipo de asistente ayuda al usuario a responder sus dudas, dar recomendaciones e incluso organizar su agenda a través del reconocimiento de voz que incorpora en su sistema.

La inteligencia artificial está ayudando en muchos factores a las pymes, agilizando sus procesos o incluso realizando tareas que antes tenía que hacer una persona.

Actualmente, la inteligencia artificial supone para las empresas un gran reto de cambio y adaptación. La incorporación de nuevas tecnologías ha cambiado la forma de hacer negocios, lo que representa una gran oportunidad para las empresas para mejorar su rendimiento y productividad. La pandemia ha demostrado que podemos trabajar y gestionar negocios de manera diferente. El hecho de poder trabajar desde casa, o el alto crecimiento que han tenido las ventas online han supuesto un antes y un después en nuestras vidas, en donde la implementación de la inteligencia artificial es, y continuará siendo esencial para el progreso y el crecimiento de la economía.