¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo implementarla en tu empresa?

La inteligencia artificial (IA) consiste, a través de la informática, neurología y psicología, en recrear las funciones técnicas del cerebro.

La inteligencia artificial con propia voluntad autónoma sigue siendo el reino de la ficción. Sin embargo, las tecnologías visionarias tienen un rol esencial en muchas áreas de nuestras vidas, sin siquiera ser notadas.

La inteligencia artificial se utiliza en medicina para el diagnóstico y el tratamiento, en el comercio para mejorar las previsiones del mercado, en SEO para hacer que los algoritmos de búsqueda sean más dinámicos. La IA se sienta detrás de cada asistente como Siri / Alexa y ayuda a los autos a ser más autosuficientes. La investigación ha avanzado mucho en los últimos años con respecto a las subdivisiones, sin embargo, la IA sigue siendo un área desconocida.

En este artículo descifraremos las diferentes subdivisiones de la inteligencia artificial y los primeros pasos para implementarla en tu empresa. 

¿Qué es la inteligencia artificial?

Según la norma ISO 2382-28, la Inteligencia Artificial es la "capacidad de una unidad funcional para realizar funciones generalmente asociadas con la inteligencia humana, como el razonamiento y el aprendizaje". Pero, por supuesto, existen muchas definiciones de inteligencia artificial desde su desarrollo en la década de 1950.

Ya en 1950 Alan Turing imaginó la famosa prueba del "juego de imitación" que consistía en confrontar una computadora con un humano sin que este último supiera si se trataba de una máquina o de un humano. Sin embargo, el término inteligencia artificial apareció en 1956 durante un seminario sobre cibernética, al igual que la definición de lo que es una máquina inteligente: una máquina capaz de reproducir el comportamiento humano en un dominio específico o no y al mismo tiempo una máquina capaz de modelar el funcionamiento de un ser humano.

Hoy en día la Inteligencia Artificial es un nombre que aglutina muchos procesos y diversas aplicaciones. De hecho, la inteligencia artificial se puede dividir esencialmente en dos áreas: aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning).

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning o aprendizaje automático reúne algoritmos que aprenden de ejemplos, datos para predecir valores. Por tanto, la calidad del resultado depende de la calidad de los datos suministrados al sistema de formación. Si deseas instalar el aprendizaje automático en tu negocio, los datos deben ser confiables y lo más precisos posible.

Hay 4 tipos de aprendizaje automático:

• El aprendizaje supervisado (supervised learning), en principio es dar ejemplos al sistema de aprendizaje y darle la respuesta correcta. Este tipo de IA se utiliza para identificar contenido de video, predecir el precio de venta de bienes raíces o incluso predecir riesgos médicos.

• El aprendizaje no supervisado (unspervised learning) consiste en proporcionar al sistema numerosos ejemplos, pero esta vez sin dar respuestas correctas. Enseñar a la máquina a agrupar clientes por afinidades, a detectar anomalías (fraude bancario), o a detectar correlaciones (posicionar productos en las estanterías de una tienda).

• El aprendizaje semi-supervisado (semi-supervised learning), consiste en proporcionar muchos ejemplos al sistema, así como la respuesta correcta para algunos de ellos. Por ejemplo, permite que Google o Facebook reconozcan a las personas en las fotos que alojas en su plataforma.

• El aprendizaje reforzado (reinforcement learning), permite que un sistema evolucione en un entorno físico (robot) o virtual. El sistema mejora con castigos y recompensas. Así es como un robot aprende a caminar solo, o un bot en un videojuego mejora.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning o aprendizaje profundo se basa en la capacidad de una tecnología para aprender de los datos sin procesar. Procesador de textos, reconocimiento de voz o facial.

Estas técnicas están inspiradas en neuronas biológicas. Las neuronas digitales se pueden conectar de varias formas, en la mayoría de los casos están conectadas a partir de capas superpuestas. La red neuronal está entrenada para reconocer el contenido de una imagen. Dependiendo del resultado, se corrige la "fuerza de conexión" entre cada neurona. Así, la red neuronal se perfecciona hasta que ya no comete un error de reconocimiento.

El aprendizaje profundo sigue siendo una técnica muy poderosa pero también muy cara. La IA no se trata solo de las técnicas enumeradas anteriormente. Las tecnologías de IA incluyen otras técnicas en torno a la IA simbólica, la programación lógica y los motores de reglas. Las mejores soluciones de IA a menudo integran y combinan varias técnicas diferentes.

¿IA débil o fuerte?

Los proyectos de inteligencia artificial que experimentan logros concretos se definen como proyectos débiles de inteligencia artificial. Esto significa que la inteligencia artificial creada por Deep Learning o Machine Learning está enfocada a una tarea específica.

La IA débil se opone a la IA fuerte, que luego sería inteligencia artificial dotada de conciencia, sensibilidad o mente, o incluso una máquina capaz de aplicar inteligencia a cualquier problema.

¿Qué tan rápido aprende una IA?

El tiempo de entrenamiento de un sistema de aprendizaje profundo de función única se mide en horas, días o incluso semanas, como ocurre con el reconocimiento de imágenes para la interpretación de imágenes médicas. Es importante tener en cuenta que la IA no se entrena por sí sola. Requiere mucha repetición con intervención humana. De ahí el uso de científicos de datos para realizar pruebas y supervisar los sistemas de aprendizaje.

Aunque el proceso de aprendizaje sea largo y fastidioso, los beneficios de integrar una IA en tu empresa son numerosos: mejora de la productividad, reducción de costos, mejor competitividad, mejora del producto o servicios, mejor atención al cliente, etc.

Implementando IA en las empresas, ¿qué buenas prácticas?

A continuación, se incluyen algunas recomendaciones para implementar la IA en tu empresa:

• Asignar un presupuesto específico para IA que varíe según las soluciones de IA.

• Cambiar a Internet 4.0 compuesto por IA y algoritmos predictivos

• Contratar a un especialista en robótica en los equipos de TI para cambiar a 4.0

• Desarrollar sistemas de aprendizaje automático

• Seguir los tutoriales de TensorFlow: biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas y desarrollado por Google

• Desarrollar la cultura de las API internamente

• Sensibilizar sobre las profesiones y funciones de los problemas de IA

• Desarrollar una comunidad en torno a la IA y debatir

• Crear cajas negras lógicas que guarden la IA en la memoria y tengan la posibilidad de destruirla.