IA: Qué es la Inteligencia Artificial y para qué sirve

Maria Isabel Jaramillo - septiembre 16, 2022

IBM define la inteligencia artificial como la capacidad de las computadoras y máquinas de imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana

¿Cómo logramos esto? ¿Y cómo lo vemos aplicado en la vida diaria?

¿Cómo podría esta herramienta impactar a las organizaciones?

Vamos a explorar algunos ejemplos, y a indagar más en detalle sobre lo que significa la inteligencia artificial y qué hay realmente detrás de ella.

IA – Inteligencia Artificial

Este término tiene sus orígenes en 1950, cuando Alan Turing, el padre de la computación, se pregunta: ¿pueden las máquinas pensar?

A partir de esto, Turing propone la famosa prueba ‘Turing Test’.

En esta prueba se expone que una máquina ha logrado desarrollar inteligencia humana si, una persona, un entrevistador, logra hablar con ella sin saber que es una máquina. Es decir, como humano, pensar que se está hablando con otro humano.

Sin embargo, en la actualidad, la IA se ha convertido en un término general que engloba diferentes metodologías de aplicaciones que realizan tareas complejas, que antes necesitaban de la intervención humana.

Ejemplos: responder preguntas a nuestros clientes, jugar contra un oponente, validar la identidad de una persona, dar diagnósticos en el área médica, e incluso conducir.

Empleando estas tecnologías, las computadoras se entrenan

para realizar tareas específicas utilizando grandes cantidades de datos

y reconociendo patrones dentro de ellos.

Aspectos que rodean la IA

Junto al término de inteligencia artificial habrás escuchado también otros como Machine Learning y Deep Learning, pero ¿en qué se diferencian?

Básicamente, toda aplicación de deep learning es también una aplicación de machine learning, pero no toda aplicación de machine learning es también de deep learning.

El machine learning es una aplicación de la inteligencia artificial que incluye algoritmos que analizan datos, aprenden de esos datos y luego aplican lo que han aprendido para tomar decisiones informadas.

El deep learning es básicamente la evolución del machine learning. En ella se usan redes neuronales (funciones más complejas) que permiten aumentar la precisión del modelo y, por tanto, de sus respuestas.

En resumen, el campo de la IA combina las ciencias computacionales y robustos conjuntos de datos para solucionar problemas.

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¡Dato curioso!

A pesar de ser un término no reciente, la inteligencia artificial ha tenido gran apogeo en la actualidad ya que estamos en la era de los datos.

Tenemos grandes cantidades de información que alimentan y hacen más eficientes y precisos a estos sistemas.

Como consecuencia, la IA tiene un amplio espectro de aplicación, ligado al origen de sus datos, ya que podemos pensar en los datos como imágenes, sonido, texto, cifras, etc.

Esta es una herramienta que no busca reemplazar a las personas

sino mejorar significativamente sus capacidades,

por tanto, se vuelve un activo empresarial muy valioso.

¿Cómo impacta la IA a las empresas?

Tiene la capacidad de mejorar el rendimiento y productividad de las organizaciones a través de la automatización de procesos o tareas que normalmente requieren intervención humana.

La IA también nos ayuda a darle un sentido a los datos y hallar respuestas para la toma de decisiones (un campo que se entrelaza con la ciencia de datos).

Ejemplo

Netflix, que utiliza machine learning para su generación de recomendaciones. Con esto, Netflix logró incrementar sus clientes en más del 25% en 2017.

La inteligencia artificial también posee aplicaciones en la industria tales como el uso de datos transaccionales y demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en relación a una empresa.

Además, puede predecir la optimización de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente, así como el uso de imágenes médicas para el diagnóstico de diferentes enfermedades.

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Datos actuales

Actualmente, según la Harvard Business Review, las empresas usan la inteligencia artificial principalmente para:

Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)
Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41 %)
Reducir el trabajo de la gestión de producción (34 %)
Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34 %)

Algunos ejemplos de la vida real que podemos encontrar son los asistentes virtuales, los cuales usan patrones de lenguaje natural para entender nuestras preguntas, darles un sentido y poder generar una respuesta que se ajuste. Dentro de ellos encontramos a Siri de Apple, Alexa de Amazon y a Cortana de Microsoft.

También encontramos la IA en la detección de rostro de nuestro móviles, los filtros faciales en las redes sociales, y los sistemas de recomendación de contenido, como en Youtube o Facebook.

No obstante, la IA se ha abierto camino en muchos otros campos de la industria, no sólo en el área comercial, médica y de asistentes personales.

También se ha abierto camino en el área agrícola y ambiental por medio de diferentes recursos como las imágenes satelitales, las cuales pueden ser de ayuda para predecir condiciones y terrenos más favorables para los cultivos, combatir la deforestación o detectar fugas en oleoductos.

Por último, podemos también encontrar la inteligencia artificial en el área de finanzas, para detectar fraude o aconsejar operaciones a sus clientes.

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Así como en el área de transporte, donde puede usarse para optimizar el tráfico.

Estas son algunas de las razones por las que la IA representa una gran herramienta para las organizaciones del mundo actual, ya que ofrecen una ayuda para la toma de decisiones, la optimización de procesos y de recursos, que como consecuencia pueden tener un impacto económico dentro de la empresa.