Con la Inteligencia Artificial (IA) existe el riesgo de que se dé esta misma secuencia. Muchos hablan del tema, pero salvo en el caso de los especialistas, todavía hay mucho desconocimiento.
Pero entonces, ¿qué es la IA en realidad, de qué se compone y para qué sirve?
La Inteligencia Artificial es “la simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas, especialmente sistemas informáticos. En general, los sistemas de IA funcionan ingiriendo grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, analizando los datos en busca de correlaciones y patrones, y utilizando estos patrones para hacer predicciones sobre estados futuros”.
Dicho de otra forma, la IA implica el uso de computadoras para hacer cosas que tradicionalmente requieren inteligencia humana. Esto significa crear algoritmos para clasificar, analizar y extraer predicciones a partir de datos. También implica actuar sobre los datos, aprender de los nuevos datos y mejorar con el tiempo.
Inteligencia artificial
La programación de IA se centra en tres habilidades cognitivas: aprendizaje –adquisición de datos y creación de reglas (o algoritmos) sobre cómo convertirlos en información procesable-; razonamiento –elegir el algoritmo adecuado para alcanzar el resultado deseado-; y autocorrección -ajuste continuo de los algoritmos para garantizar que proporcionen los resultados más precisos posibles-.
La inteligencia artificial se utiliza para resolver problemas. Aunque comparte algunos elementos con la automatización, como la dependencia de los datos, no son sinónimos. La IA aprovecha aspectos de la automatización, pero va más allá de la simple ejecución de tareas al aprender a tomar decisiones por sí misma, imitando el comportamiento humano.
A grandes rasgos se puede decir que «entrena» un programa para una tarea específica de tal forma que le permite explorar y mejorar por sí solo. Y también que una buena IA «averigua» qué hacer cuando se encuentra con situaciones desconocidas.
De cualquier manera, también hay que decir que la IA es tan poderosa como los datos que se le proporciona. Es como un motor alimentado por datos: “consume datos, reconoce patrones en ellos, aprende de esos patrones y puede tomar medidas basándose en esos patrones”. De hecho los algoritmos de IA se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos para que puedan identificar patrones, hacer predicciones y recomendar acciones.
Transformación digital
La inteligencia artificial puede brindar a las empresas información sobre sus operaciones que tal vez no conocían anteriormente. Y en algunos casos –particularmente cuando se trata de actividades repetitivas y orientadas a los detalles- puede realizar tareas con gran eficiencia. Además la IA reduce tiempos en tareas que involucran una gran cantidad de datos.
Esta disciplina ya está bastante presente en distintas actividades diarias hoy en día. Por ejemplo se la emplea para efectuar recomendaciones sobre lo que se puede comprar en línea, para comprender lo que se le dice a los asistentes virtuales, para detectar spam, para reconocer quién y qué hay en una foto o detectar fraude con tarjetas de crédito.
Para hacer viable estos y otros desarrollos concretos, la IA se incorpora a diferentes técnicas y tecnologías, como por ejemplo automatización de procesos robóticos (RPA), aprendizaje automatico (machine learning), aprendizaje profundo (deep learning), ciencia de datos (o data science), red neuronal, visión de máquina, procesamiento del lenguaje natural (PNL), data mining, analítica de datos (data analytics), robótica propiamente dicha, etc.
Para profundizar en estas técnicas y disciplinas hemos creado un glosario en el que se detalla el foco de cada una, y que se puede explorar en detalle a continuación.