Inteligencia artificial: entienda qué es y cómo funciona

Directamente de la tecnología futurista y las películas de ciencia ficción, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un recurso que se utiliza ampliamente en la vida cotidiana, desde simplemente utilizar un teléfono inteligente hasta realizar una compra en línea.

Especialmente con la tendencia de la Transformación Digital , el uso de la IA se ha vuelto popular y generalizado.

Sin embargo, las investigaciones siguen revelando el potencial de esta tecnología, mostrando que aún quedan muchas posibilidades por explorar.

A pesar de la popularización de esta tecnología, muchas personas todavía tienen dudas sobre cómo funciona y si realmente se puede aplicar en diferentes segmentos de negocios.

¡Sigue leyendo para saber más sobre este tema! Responderemos a las siguientes preguntas:

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) y cómo funciona?

El término Inteligencia Artificial no es un concepto nuevo.

En 1956, el profesor John McCarthy lo acuñó para referirse a la capacidad de las máquinas para resolver problemas que, hasta entonces, solo podían ser resueltos por humanos.

El concepto de IA sigue siendo el mismo: máquinas que piensan como humanos ; desarrollar la capacidad de aprender, razonar, percibir, deliberar y tomar decisiones lógicas basadas en hechos.

Otro aspecto importante de la IA es que, por su capacidad de aprender, necesita ser alimentada constantemente para seguir evolucionando, como una persona.

Tan complejo como es este proceso, solo es posible con procesos informáticos simples, como:

• Modelado de datos
  Frameworks para procesar, categorizar y analizar datos de forma inteligente.

• Grandes datos
  Poner a disposición grandes cantidades de datos para ser procesados.

• Poder de procesamiento
  La capacidad operativa y logística para procesar la información de manera rápida y eficiente.

A pesar de esta breve explicación, para comprender cómo funciona la IA, debe saber que una combinación de tecnologías lo hace posible.

¿Qué tecnologías permiten que la IA funcione?

La IA se compone de código y datos, siendo el primero responsable de leer e interpretar el segundo.

Sin embargo, la IA es más que un simple análisis de datos.

Para cumplir con una plétora compleja de comandos que pueden imitar a los humanos, se basa en varias tecnologías.

Aprendizaje automático

El primer pilar de la IA es el aprendizaje automático.

Aquí es donde las computadoras evolucionan y se vuelven capaces de aprender. Con esta tecnología se lleva a cabo el procesamiento lógico de los datos y la identificación de patrones que generan inteligencia.

Sin Machine Learning, lo que entendemos como IA no se materializaría.

Hoy, por ejemplo, Amazon utiliza ampliamente la tecnología para hacer recomendaciones más personalizadas y relevantes a los clientes.

El sistema funciona de la siguiente manera: la máquina monitorea todas las acciones de los clientes en un sitio web e identifica patrones, como cuando los clientes que han visto el producto X también muestran interés en Y.

Entonces, cuando un usuario hace la primera búsqueda, el sistema recomienda el otro producto porque identifica una relación entre las búsquedas.

En Machine Learning, estos patrones se identifican en redes infinitas, de modo que hay miles de puntos de intersección que consisten en conexiones entre la información, lo que permite la inteligencia a gran escala.

Aprendizaje profundo

Otro concepto esencial para la consecución de la IA actual es el Deep Learning.

Esta tecnología es una versión más profunda de Machine Learning, haciéndola más inteligente y compleja.

Deep Learning utiliza herramientas más sofisticadas, lo que hace que los resultados sean más precisos.

Volviendo al ejemplo de Amazon, la tecnología identifica excepciones para no hacer sugerencias sin reservas.

Imagínese esto: si de 1000 clientes que buscan " televisores inteligentes ", 800 continúan su búsqueda con " cine en casa ", el software entiende que esta es una recomendación relevante.

Con Machine Learning, si cinco usuarios inician una búsqueda de “ zapatos ” después de buscar “ smartTV ”, el sistema podría asumirlo como una recomendación válida.

Sin embargo, los sistemas que se basan en Deep Learning saben que estos son productos no relacionados, lo que evita que las excepciones se conviertan en reglas cuando se trata del comportamiento del usuario.

Deep Learning utiliza redes más complejas para concluir que, aunque hay una ocurrencia, este ejemplo no es una búsqueda causal y, por lo tanto, no es un resultado relevante para el usuario.

En este sentido, Deep Learning es capaz de comprender los pensamientos humanos con más detalle que Machine Learning.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El último pilar de la IA es el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Este es el responsable de pulir los resultados, haciéndolos más naturales y humanos.

Por ejemplo, varias empresas de comercio electrónico actualmente usan chatbots para el servicio al cliente. Sin embargo, la calidad de esta tecnología radica en la presencia de PNL.

Cuando no se incorpora a la solución, el bot se vuelve artificial , incapaz de mejorar su lenguaje para hacerlo más parecido al que utilizan los clientes.

La perfección excesiva del lenguaje y la incapacidad de incorporar elementos más informales es lo que hace que el bot sea artificial, independientemente de su capacidad para ayudar al cliente.

¿Cuáles son los beneficios de la IA?

La IA ha permitido beneficios directos e indirectos para las empresas, incorporándose a las etapas y estrategias operativas debido a sus múltiples aplicaciones posibles.

Veamos cuatro ventajas que ofrece esta tecnología:

1. Automatización

La IA permite la automatización de procesos computacionales voluminosos, evitando la necesidad de que las personas realicen tareas o incluso identifiquen patrones.

Sin embargo, esto requiere profesionales capacitados para configurar el sistema.

El recurso también se utiliza en la automatización robótica y, en estos casos, reemplaza tareas operativas, como apretar un tornillo con precisión.

En ambas situaciones, la tecnología optimiza los procesos y mejora el rendimiento empresarial.

2. Previsibilidad

Entre las muchas aplicaciones posibles de la IA se encuentran las predicciones, los comportamientos y los procesos del mercado debido al análisis de Big Data.

Este proceso identifica patrones y establece predicciones a partir de eventos pasados.

A través de análisis predictivos utilizando Machine Learning e IA , es posible considerar datos y escenarios ilimitados para identificar los eventos más probables, contribuyendo a una toma de decisiones más efectiva y estratégica.

3. Análisis de datos más profundo

Big Data ha estado permitiendo el análisis sistemático de datos durante algunos años.

Sin embargo, la IA ha profundizado en esta capacidad interpretativa, generando más inteligencia a partir del análisis de la información.

Por lo tanto, incluso una empresa cuyos competidores utilizan técnicas similares puede diferenciarse enormemente si tiene un buen conjunto de datos y aplica IA para identificar patrones y predicciones.

Esta estrategia permite extraer información más compleja y valiosa de los datos.

4. Mejora constante

La inteligencia artificial permite una evolución constante en lo que respecta al uso de datos, ya que se trata de redes neuronales de múltiples capas para construir estructuras interpretativas más complejas y efectivas.

Para adoptar Deep Learning, una empresa necesita Big Data para que el modelo pueda aprender de esta información.

Además, cuantos más datos se introducen en el modelo, más efectivo se vuelve.

¿Cómo funciona la IA en la práctica?

La Inteligencia Artificial ya se utiliza en casi todos los segmentos de negocio debido a su flexibilidad de personalización.

Las posibles aplicaciones de esta tecnología incluyen desarrollo estratégico, marketing digital, relación con el cliente y nuevos modelos de negocio.

comercio electrónico

Las tiendas en línea utilizan la IA principalmente para brindar una mejor experiencia a sus consumidores.

Entre los usos de la IA en este campo, se pueden mencionar:

• Identificar las preferencias de los consumidores según sus hábitos de navegación y consumo para ofrecerles una mejor experiencia de compra.
• Hacer recomendaciones a los clientes basadas en el comportamiento de los demás.
• Realización de servicios integrados al cliente, como el uso de chatbots y CRM.

A través de estas aplicaciones de IA, el comercio electrónico se vuelve más eficiente en las relaciones con los clientes.

Si bien gigantes como Amazon están innovando en el uso de tecnologías, ganando diferenciales competitivos, herramientas y socios especializados permiten que estos recursos sean adoptados cada vez más por los pequeños y medianos minoristas.

Automóvil

Algunas aplicaciones de IA en automóviles todavía están en fase de prueba, como el coche autónomo de Uber.

Pero empresas como Google y Tesla ya están mostrando sólidos resultados al utilizar esta tecnología.

En este contexto, la IA se utiliza para permitir que el automóvil ejecute varios comandos por sí mismo, como estacionar, monitorear puntos ciegos y detectar colisiones.

El objetivo es que la tecnología aumente la seguridad del tráfico y sea asequible a largo plazo.

Entretenimiento

La IA incluso se ha utilizado para habilitar nuevos modelos comerciales en el segmento de entretenimiento, como Netflix.

La empresa utiliza la tecnología para hacer sugerencias a los usuarios y mejorar las recomendaciones, que es un aspecto central de la experiencia en la plataforma.

Además, el uso también se extiende al segmento gaming, en el que se dota de personalidad a los personajes, complejizando la interacción.

Medicamento

Varias aplicaciones de la Inteligencia Artificial han impactado el campo médico para mejorar los servicios de salud.

Comúnmente, la IA se usa para leer exámenes importantes , como tomografías computarizadas.

Al entrenar la tecnología, puede identificar cambios con tanta o más precisión que los médicos.

Además de eso, algunas aplicaciones en el cuidado de la salud también están relacionadas con el análisis de datos de pacientes para identificar las primeras etapas de enfermedades graves como el Parkinson y el Alzheimer.

Fabricación

Uno de los primeros segmentos en hacer uso de la IA fue la fabricación.

Con la automatización robótica, se hizo posible ensamblar y empaquetar piezas sin intervención humana, asegurando la calidad del proceso y, al mismo tiempo, la optimización de la producción.

La expectativa es que la tecnología contribuya a los procesos operativos de la industria y sea cada vez más determinante en las etapas de creación y planificación, proporcionando inteligencia de producción y de mercado.

Resumen: la inteligencia artificial estará en todas partes

La IA es una tecnología integral con aplicaciones tan diversas que se ha hecho presente en el día a día de todas las personas conectadas a internet, ya sea accediendo a una red social, a una web de noticias o simplemente consultando su correo electrónico.

Comprender cómo funciona y sus usos más frecuentes ofrece información e inteligencia para una mayor distribución de recursos.

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