Inteligencia ArtifICIAL

¿Qué es la inteligencia artificial (Artificial Intelligence, AI)?

En términos simples, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:

Los chatbots utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y proporcionar respuestas más eficientes

Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación.

Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios

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.

Terminología de la inteligencia artificial.

La IA se ha convertido en un término general para las aplicaciones que realizan tareas complejas que antes requerían aportes humanos, como la comunicación online con los clientes o jugar al ajedrez.

El término a menudo se usa indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, sin embargo, hay ciertas diferencias.

El machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen.

Inteligencia artificial y desarrolladores.

Los desarrolladores emplean inteligencia artificial para realizar tareas de una forma más eficiente que, de otro modo, se realizarían manualmente: comunicaciones con clientes, identificación de patrones y resolución de problemas. Para comenzar con la inteligencia artificial, los desarrolladores deben contar con una formación en matemática y sentirse a gusto trabajando con algoritmos especializados.

Al comenzar a utilizar inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones, lo mejor es comenzar de a poco. Al diseñar un proyecto relativamente simple, como un juego “Tres en línea”, aprenderá los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprender con la práctica es una excelente forma de aumentar cualquier habilidad, y la inteligencia artificial no es distinta en este aspecto. Luego de completar uno o más proyectos pequeños, no hay límites para la inteligencia artificial.

IA en la empresa.

Actualmente, la tecnología de IA mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatización de procesos o tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás podría.

Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo, Netflix utiliza el machine learning para proporcionar un nivel de personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes en más del 25% en 2017.

La mayoría de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes inversiones en ella. En la última encuesta de Gartner a más de 3.000 directores de tecnología y sistemas, los encuestados clasificaron la analítica y la inteligencia empresarial como las tecnologías de diferenciación más importantes para sus organizaciones y empresas.

Cómo puede la tecnología de inteligencia artificial ayudar a las organizaciones.

El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación y el futuro.

La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al:

Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles y traducirlos.

Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas.

Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación.

La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La aparición de diferentes herramientas para etiquetar datos, además de la facilidad y asequibilidad con que las organizaciones pueden almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados, permite a más organizaciones diseñar y formar algoritmos de IA, la IA aplicada proporciona una ventaja com- petitiva. Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa.

Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido.

Muchas de las características y capacidades de la IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el tiempo y potenciar los resultados.

¿Qué impulsa la adopción de la inteligencia artificial?.

Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias son las siguientes:

La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y tenían un costo prohibitivo.

Los beneficios y desafíos de poner en práctica la IA.

Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.

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 y mátematico dentro de la programación.

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 en gran medida, la IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai.