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¿Qué es la inteligencia artificial o IA?

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.

La IA no es un fenómeno nuevo. El pensamiento heterogéneo se inició temprano en la historia. Desde ese momento, la IA continúa evolucionando y desarrollándose. Las máquinas pensantes inteligentes y los dispositivos que piensan que eran productos del mundo de la ciencia ficción hoy ya están aquí. La IA se está extendiendo por todas partes.

Redes neuronales

Las redes neuronales son adecuadas para tareas en las que haya que reconocer un patrón, o asociar ideas. Se usan en cosas tan dispares como el control de robots, reconocimiento de texto e imágenes, procesamiento de lenguaje natural, etc. Su uso proviene del trabajo en la inteligencia artificial, aunque su mejora gracias a la inteligencia artificial es debida al avance de la capacidad de almacenamiento de los ordenadores.

El principal modelo de Redes Neurológicas es el de redes de asociación corta.

Un sistema de este tipo tiene dos partes: unidades de almacenamiento: (símbolos) y unidades de conectores (llamados «neuronas»); cada unidad de conexión tiene una asociación de entrada y salida, y una asociación de entrada y salida.

En el caso de una red de asociación corta, los patrones de entrada y salida se determinan por una asociación. Pasar un patrón de entrada a una red de asociación corta puede dar lugar a un patrón de salida diferente.

¿Cómo afecta la inteligencia artificial a las empresas?

Un aspecto interesante para las empresas no es tanto que la inteligencia artificial haya avanzado como campo, sino que también lo han hecho las plataformas informáticas que soportan el almacenaje y procesado de grandes cantidades de datos, así como la explotación de los mismos y su procesamiento en las grandes cajas de parejas de cálculo.

Esto último viene avalado estadísticamente por los últimos avances aparecidos en el ámbito de Internet e Internet de las Cosas, como Google Machine Learning, AWS Sagemaker, Azure Machine Learning, y Deep Learning.

La cuestión viene a ser últimamente que las compañías encuentran en la IA la posibilidad de aprovechar áreas que se encontraran a medio camino entre la aplicación puramente estadística vs. la aplicación puramente computacional.

¿Qué sectores estarán más influenciados por la inteligencia artificial?

En general hay oportunidades en todos los sectores que se están digitalizando y disponen de grandes cantidades de datos que antes no estaban siendo explotadas. Por ejemplo, en el sector financiero, tanto bancos como empresas de seguros están apostando por la ciencia de datos e inteligencia artificial como instrumentos para abordar ciertas cuestiones como la búsqueda de riesgo o el análisis del crédito.

Lo que parece claro es que va a haber una concentración de profesionales de la inteligencia artificial en los grandes grupos de tecnología de Silicon Valley, especialmente de compañías como Google, Microsoft, IBM y Facebook.

¿Solo compañías de tecnología o empresas de cualquier sector pueden ser afectadas por la inteligencia artificial?

Cualquier empresa que quiera ser competitiva debe incorporar herramientas de inteligencia artificial en su modelo de negocio. Desde el punto de vista del consumidor, es importante que los procesos de gestión cada vez sean más inteligentes y rápidos, y que las compañías tengan una capacidad de resolver los problemas de sus clientes mucho más ráp.

El futuro de las inteligencias artificiales realmente inteligentes

Por último, las aplicaciones de la IA al arte (artes visuales, música, danza, narrativa) cambiarán de forma importante la naturaleza del proceso creativo.

Los ordenadores ya no son solamente herramientas de ayuda a la creación, los ordenadores empiezan a ser agentes creativos. Ello ha dado lugar a una nueva y muy prometedora área de aplicación de la IA denominada Generative Art, cuyo camino inició en el Laboratorio de Artificialidad de la Universidad de Florida. En este laboratorio el investigador de IA (y de Arte) Stephen Wolfram, creador del famoso producto comercial Mathematica y de otros productos de software de cálculo de alto nivel (y de la compañía de software de alto nivel Wolfram Research), trabajó en un proyecto de diseño de arte generativo titulado A New Kind of Science ( Una Nueva Ciencia ), en el que produjo una colección de arte generativo.

Los beneficios de poner en práctica la IA

Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan cloud computing, los proyectos de IA a menudo son costosos a nivel informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar la IA, así como cuándo recurrir a un tercero, ayudará a minimizar estas dificultades.

Para compañías cuyos negocios se basan en datos, estructurar un proyecto de IA consistente y definir claramente sus objetivos puede ser un paso crucial. El retorno de la inversión dependerá de la toma de decisiones correcta sobre cómo ejecutar la IA.

Los compañeros de la Universidad de Oxford Jonathan Garbade y Anna Zielinski, especialistas en tecnología de la información en Goldman Sachs, mencionan los negocios en los que la IA ya ha tenido un efecto y lo describe en estos términos: La IA todavía tiene mucho potencial, y, no obstante, muchas personas están trabajando en ello. En los negocios en los que operamos, las empresas ya están verdaderamente ejecutando el proyecto gracias a sus algoritmos que crean análisis empresarial.

La IA como ventaja

Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada.

Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.

Sus objetivos principales deben ser la gobernanza y la monitorización.

Una selección adecuada de los equipos para garantizar la seguridad en el proceso de IA

Una selección adecuada de los equipos para garantizar la seguridad en el proceso de IA Tener la capacidad para responder a los cambios en la manera en que los datos se generan en el mundo real

Para obtener el máximo potencial de las IA, las empresas deben integrar estrategias de gestión en sus proyectos de desarrollo de IA.