El mundo está cambiando a grandes pasos y uno de los mayores impulsores de esta transformación es la tecnología. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) es una de las tendencias más claras en las empresas actuales y juega un rol muy importante en la transformación de las mismas.
En términos simples, Inteligencia Artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y que
pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. Numerosos investigadores consideran que el punto de partida de la moderna inteligencia artificial fue en el año 1956, cuando los padres de la inteligencia artificial moderna, John McCarty, Marvin Misky y Claude Shannon, acuñaron formalmente el término durante una conferencia en la Universidad de Darmouth.
La inteligencia artificial tiene muchos beneficios, por ejemplo, agiliza los procesos mecánicos, es intuitiva y aprende de los hábitos y comportamientos del usuario para servirle mejor. Además, una de las grandes fortalezas de la IA es su velocidad de respuesta, convirtiéndose en una opción más que rentable para muchos modelos de negocio.
Ramas de la IA
El ecosistema de la IA actualmente se encuentra en un flujo constante de aprendizaje, cambios y crecimiento. Existen diferentes ramas de la inteligencia artificial que se usan en elementos cotidianos del día a día para mejorar y automatizar procesos. A continuación te explicamos los detalles de estas ramas de la IA:
Machine Learning (ML):
Es una rama de computación de la IA que se basa en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático a través de datos anteriores. Luego de determinado tiempo de aprendizaje, dichos algoritmos mejoran su rendimiento y logran alcanzar su objetivo de optimización de procesos. La mayoría de las tecnologías de IA se basan en Machine Learning.
Deep Learning:
Es una rama compleja de ML. Busca construir y entrenar redes neuronales con múltiples capas. El objetivo de dichas redes es ordenar, clasificar datos y encontrar anomalías en sus patrones.
Estas ramas se relacionan de la siguiente manera: el deep learning es un subconjunto del machine learning que se basa en redes neuronales artificiales. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en información que la siguiente capa puede usar para una determinada tarea predictiva. Gracias a esta estructura, una máquina puede aprender a través de su propio procesamiento de datos.
Tipos de IA
Tecnología reactiva: estos sistemas de IA no tienen memoria y son específicos de tareas, pueden hacer predicciones, pero no pueden usar experiencias pasadas para informar las futuras.
Memoria limitada: estos sistemas de IA tienen memoria, por lo que pueden usar experiencias pasadas para informar decisiones futuras.
Teoría de la mente: este tipo de IA podrá inferir las intenciones humanas y predecir el comportamiento, una habilidad necesaria para que los sistemas de IA se conviertan en miembros integrales de los equipos humanos.
Autoconciencia: es la máxima meta a alcanzar tratándose de IA. Para aspirar al desarrollo de esta tecnología, la ciencia no solo debe entender a plenitud cómo funciona la conciencia humana, también debe buscar la forma material de reproducirla e imitarla.
Algunas aplicaciones de la IA
En los negocios: los algoritmos de machine learning se están integrando en las plataformas de análisis y gestión de relaciones con los clientes (CRM). Además, los chatbots se han incorporado a los sitios web para brindar un servicio inmediato a los clientes.
En finanzas: aplicaciones para servicios como seguros inteligentes, fondos de inversión automatizados, además de asistentes virtuales que recopilan datos personales y brindan asesoría financiera.
En la banca: los asistentes virtuales también se están utilizando para mejorar y reducir los costos del cumplimiento de las regulaciones bancarias. También para mejorar su toma de decisiones sobre préstamos y para establecer límites de crédito.
En manufactura: en la fabricación ha estado a la vanguardia la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Por ejemplo, robots multitarea más pequeños que colaboran con humanos y asumen la responsabilidad de más partes del trabajo en almacenes, plantas de producción y otros espacios de trabajo.
En transporte: además del papel fundamental de la IA en la operación de vehículos autónomos, las tecnologías de IA se utilizan en el transporte para gestionar el tráfico, predecir retrasos en los vuelos y hacer que el transporte sea más seguro y eficiente.
A medida que avance y se genere mayor conocimiento científico, más grandes serán las oportunidades de uso que brindará la Inteligencia Artificial, ya que esta sigue evolucionando. Debido a los beneficios expuestos al utilizar la IA, es importante posicionarse como una empresa competitiva y comenzar a utilizar dicha disciplina para generar mayor valor agregado a los clientes y procesos.
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Atomic32.
Referencias:
Beetrack. (s.f.). Tipos de Inteligencia Artificial: características y alcances. Beetrack Blog. https://www.beetrack.com/es/blog/tipos-de-inteligencia-artificial
Burns, E., Laskowski, N., Tucci, L. (febrero de 2022). What is artificial intelligence (AI)?. TechTarget. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-Artificial-Intelligence
Ovrmind. (16 de octubre de 2019). Conoce las 10 principales ramas de la inteligencia artificial. Ovrmind. https://ovrmind.com/ramas-inteligencia-artificial/
Vass Team. (4 de abril de 2021). Por qué la inteligencia artificial es clave para tu empresa. Vass Company. https://vasscompany.com/por-que-la-inteligencia-artificial-es-clave-para-tu-empresa/
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