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En 2017, Andrew Ng, uno de los científicos computacionales más reconocidos en el mundo, afirmó que la inteligencia artificial es la electricidad del siglo XXI. Aunque algún distraído pueda creer que es una afirmación un poco exagerada, lo cierto es que esta disciplina tiene un gran potencial para transformar todo tipo de industrias: salud, educación, entretenimiento, manufacturas, transporte, y la lista sigue.

¿Qué es la inteligencia artificial?

En términos simples, la Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas que pueden imitar la inteligencia humana. En otras palabras, la IA desempeña tareas consideradas inteligentes que pueden mejorar de forma iterativa a partir de la información que recopilan.

Por lo general, un programa de IA es capaz de analizar datos en grandes cantidades (Big Data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, efectuar predicciones de forma automática. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:

• Chatbots: A través del procesamiento de lenguaje natural, los chatbots son aplicaciones que simulan y procesan conversaciones permitiendo a los humanos interactuar con dispositivos digitales. El principal objetivo de su uso es volver más escalable la interacción con los usuarios y ofrecer respuestas más eficientes y en cualquier momento del día.
• Asistentes virtuales: Los asistentes responden a instrucciones y preguntas para ayudar a las personas a completar tareas, ya sea una búsqueda en Internet o encender un electrodoméstico.
• Motores de recomendación: Gracias a la IA, muchos servicios pueden proporcionar recomendaciones en el momento sobre la base de búsquedas previas u otros hábitos de los usuarios. La sección “Nuestra selección para ti” de Netflix, por ejemplo, se apoya en esta tecnología.

Independientemente de sus usos particulares, la IA trata mucho más sobre el proceso, las matemáticas, la capacidad de procesamiento y el análisis de datos que hay detrás. Aunque la IA parezca que viene a reemplazar el trabajo humano, su objetivo primordial es potenciarlo.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial funciona a partir de algoritmos, que son capacidades matemáticas de aprendizaje, combinados con grandes cantidades de datos para entrenar a esos algoritmos.

El aprendizaje basado en máquinas automatiza la construcción de modelos analíticos. Emplea métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar o qué conclusiones sacar.

Tipos de inteligencia artificial

La IA puede clasificarse en tres grandes grupos. La IA estrecha o débil, la IA robusta o general y la Superinteligencia artificial.

• Inteligencia artificial estrecha 

La inteligencia artificial estrecha (ANI, por sus siglas en inglés), a veces denominada “inteligencia artificial débil”, es un tipo de IA entrenada y enfocada a realizar tareas específicas.

La inteligencia artificial estrecha está detrás de la mayor parte de IA que nos rodea, incluidos los vehículos autónomos y los asistentes digitales personales como Alexa o Siri. Esto se debe a que, aunque parezca que está pensando por sí misma en tiempo real, la inteligencia artificial está, en realidad, coordinando diferentes procesos estrechos y tomando decisiones dentro de un rango limitado de opciones previamente definidas.

• Inteligencia artificial robusta 

La IA robusta, también llamada IA general, o “inteligencia artificial de nivel humano”, hace referencia a la capacidad de un sistema informático de tener una inteligencia equivalente o superior a la de los seres humanos. Es el tipo de inteligencia artificial que solemos ver en las películas de ciencia ficción, donde las personas interactúan con robots o programas que tienen pensamientos conscientes y actúan según sus propios motivos.

En teoría, un sistema informático que ha conseguido inteligencia artificial general podría resolver problemas sumamente complejos, sería autoconsciente y tendría la capacidad de emitir juicios en situaciones inciertas y planificar para el futuro. Incluso, podría tener creatividad e imaginación, con una capacidad de procesamiento infinitamente mayor que la de la inteligencia artificial estrecha.

• Superinteligencia artificial 

La expresión superinteligencia artificial, o ASI (artificial super intelligence) se refiere al punto en el que la inteligencia digital supera a la humana en ciertos sentidos. Va un paso más allá que los dos tipos anteriores previendo un mundo en el que la capacidad cognitiva de una computadora supera a la de una persona.

Las máquinas con superinteligencia pueden pensar en abstracciones simplemente imposibles para los humanos. Esto se debe al hecho de que la capacidad de pensamiento del cerebro humano está limitada a miles de millones de neuronas.

Además de replicar la inteligencia conductual humana multifacética, este tipo de inteligencia artificial se centra en la capacidad no solo de interpretar las emociones y experiencias humanas, sino también de obtener comprensión emocional, creencias y deseos propios, como resultado de su aprendizaje.

Si bien estos últimos dos tipos todavía se mantienen como una aspiración y no hay ejemplos prácticos de uso, los investigadores se encuentran explorando alternativas y ensayando posibles desarrollos. Mientras tanto, la futura evolución tecnológica trae numerosos dilemas éticos de diversa índole: ¿Quién determinará la ética que guiará una IA? ¿Quién se hará responsable por sus decisiones? ¿Cómo cambiará el mundo del trabajo? ¿Las IA seguirán siendo consideradas máquinas?

¿Puede la IA ayudar a las empresas?

Dejando de lado los problemas que plantea hacia adelante, la inteligencia artificial que efectivamente hoy nos rodea ofrece grandes oportunidades de innovación en todas las industrias.

De hecho, empresas de todo el mundo ya la usan en una amplia variedad de aplicaciones. La IA, impulsada por varias formas de machine learning, reconoce patrones en los datos para hacer predicciones, identificar tendencias, automatizar acciones, y así lograr importantes ventajas empresariales. Algunos de sus usos son:

• Experiencia al cliente: Las expectativas de los clientes son cada vez más altas y esperan de las marcas servicios cada vez más rápidos, sencillos de usar y personalizados. La IA tiene múltiples utilidades en este sentido. Por ejemplo, los sistemas de recomendaciones en base a datos históricos de los usuarios que realizan ofertas más significativas, los chatbots y otras utilidades orientadas a pronosticar tendencias en la compra, recomendar determinada segmentación de clientes, e identificar patrones de navegación en un e-commerce.
• Análisis de imágenes: la IA permite obtener información significativa de imágenes digitales, videos y otros inputs visuales. Esta aplicación puede ayudar a las empresas a conocer la presencia de su marca o evitar robos de propiedad intelectual en el entorno digital. También es útil en el etiquetado y clasificación de fotos, verificación de identidad o análisis de opinión de una experiencia de compra basada en el rostro.
• Comercio de acciones automatizado: con el fin de optimizar las carteras de acciones, las plataformas de comercio de alta frecuencia potenciadas con IA hacen miles o incluso millones de operaciones por día sin intervención humana.
• Bancos: en las instituciones financieras, se pueden emplear técnicas de inteligencia artificial para identificar qué transacciones tienen la probabilidad de ser fraudulentas, realizar evaluaciones de crédito y automatizar tareas de gestión de datos intensas.

En síntesis, la inteligencia artificial puede transformar todas las industrias, pero hay que entender que esta debe formarse a partir de grandes volúmenes de datos. Eso significa que cualquier empresa que desee diseñar y entrenar algoritmos de IA, deberá contar con una base de datos sólida y precisa.

Para esta fase, las empresas cuentan hoy con soluciones como la de Conciliac, que permite centralizar, automatizar y estandarizar todos los procesos que involucran el procesamiento de datos, tales como integraciones, conciliaciones, validaciones, consolidaciones, extracción y transformación, entre otros.

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