¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las máquinas demostrar razonamientos de tipo humano y capacidades como la toma de decisiones autónoma. Asimilando grandes cantidades de datos de entrenamiento, la IA aprende a reconocer el habla, detectar patrones y tendencias, resolver problemas proactivamente, y prever condiciones y acontecimientos futuros.
Resumen sobre inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una de las tecnologías más transformadoras de los tiempos modernos. También es una de las disrupciones tecnológicas más rápidas de la historia. Pero, ¿qué es la IA, y qué hace por los negocios?
El término "inteligencia artificial" se originó en 1956 durante una conferencia científica en el Dartmouth College. Uno de los padres fundadores de la IA, Marvin Minsky, la describió como “la ciencia de hacer que las máquinas realicen cosas que requerirían inteligencia si fueran hechas por humanos”.
Si bien hoy el núcleo de esa definición es cierto, los modernos sistemas de IA han evolucionado para demostrar capacidades de resolución de problemas en tareas como percepción visual, reconocimiento del habla, planificación, toma de decisiones, y traducción entre idiomas. Pueden procesar en tiempo real terabytes de datos e información estratégica, que demuestran ser ser tecnologías ágiles y responsive que aumentan las capacidades de los usuarios humanos así como la eficiencia, productividad y satisfacción en el lugar de trabajo.
Tipos de inteligencia artificial
Un sistema de IA no es una sola tecnología, sino un conjunto de ellas que se pueden combinar para realizar diferentes tipos de tareas. Esas pueden ser muy específicas, como comprender qué idioma se habla y responder apropiadamente, o muy amplias, como ayudar a alguien con sugerencias para planificar unas vacaciones. Pero comprender todos los diferentes tipos de tecnologías que conforman la IA puede ser una tarea abrumadora. Estos son los conceptos básicos.
Los tres principales tipos de IA
Centralmente, hay tres categorías de IA:
IA estrecha (también conocida como "IA débil"): un sistema de IA diseñado para realizar una tarea o conjunto de tareas específicos. Este es el tipo de IA que se utiliza en las aplicaciones actuales. Se llama "débil" no porque carezca de poder o capacidad, sino porque está muy lejos de tener el entendimiento o conciencia humana que asociamos con la verdadera inteligencia. Estos sistemas tienen un alcance limitado y carecen de la capacidad de realizar tareas fuera de su dominio específico. Los ejemplos de IA estrecha incluyen asistentes de voz, reconocimiento de rostro y habla, y vehículos autónomos.
IA general (también conocida como "IA fuerte"): en teoría, un sistema de IA que sería capaz de realizar con éxito cualquier tarea intelectual que pudiera hacer un humano, posiblemente incluso mejor. Al igual que los sistemas de IA estrechos, los sistemas de IA general podrían aprender de la experiencia y detectar y prever patrones, pero tendrían la capacidad de llevar las cosas un paso más allá, extrapolando ese conocimiento en una amplia gama de tareas y situaciones que no son abordadas por datos adquiridos previamente o algoritmos existentes. La IA general aún no existe, aunque hay investigación y desarrollo en curso en el campo con algunos avances prometedores.
IA superinteligente: un sistema de IA definido como totalmente consciente de sí mismo y que supera la inteligencia de los humanos. Teóricamente, estos sistemas tendrían la capacidad de mejorarse a sí mismos y tomar decisiones con una inteligencia superior al nivel humano. Más allá de simplemente imitar o identificar el comportamiento humano, la IA superinteligente lo captaría a un nivel fundamental. Empoderada con estos rasgos humanos —y aumentada aún más con procesamiento masivo y poder analítico—, podría superar con creces nuestras propias habilidades. Si se desarrollara un sistema de IA superinteligente, podría cambiar el curso de la historia humana, pero actualmente solo existe en la ciencia ficción, y no hay un método conocido para lograr este nivel de IA.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
Más allá de las principales clasificaciones de la IA estrecha, general y superinteligente, hay varios otros niveles diferentes e interrelacionados de inteligencia artificial.
Machine learning (ML) es un subconjunto de la IA que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar a partir de la experiencia o los datos, e incorpora elementos de campos como la informática, las estadísticas, la psicología, la neurociencia y la economía. Al aplicar algoritmos a diferentes tipos de métodos de aprendizaje y técnicas de análisis, ML puede aprender y mejorar automáticamente a partir de datos y experiencia sin ser programado explícitamente para hacerlo. Para los negocios, machine learning se puede utilizar para prever resultados basados en el análisis de grandes y complejos data sets.
Las redes neuronales son un componente fundamental de la inteligencia artificial, inspiradas en la estructura y función del cerebro humano. Estos modelos computacionales de múltiples capas tienen nodos agrupados como las neuronas de un cerebro biológico. Cada neurona artificial toma datos de entrada, realiza sobre ellos operaciones matemáticas, y produce un resultado que luego se pasa a las subsiguientes capas de neuronas a través de un procesamiento rápido y paralelo. Durante el entrenamiento, las redes neuronales adaptan la fuerza de las conexiones basándose en ejemplos de datos, lo cual les permite reconocer patrones, hacer proyecciones y resolver problemas. Emplean una variedad de métodos para aprender de los datos dependiendo de la tarea y el tipo de información. Las redes neuronales han encontrado aplicación en diversos campos tales como reconocimiento de imagen y voz, procesamiento de lenguaje natural, modelado, vehículos autónomos, y más.
El deep learning (DL) es un subconjunto de machine learning centrado en datos que utiliza redes neuronales con múltiples capas (profundas) para aprender y extraer características desde grandes cantidades de datos. Estas redes neuronales profundas pueden descubrir automáticamente intrincados patrones y relaciones entre datos que podrían no ser inmediatamente obvios para los humanos, lo cual permite tener proyecciones y decisiones más precisas. El deep learning se destaca en tareas como reconocimiento de imagen y habla, procesamiento en lenguaje natural, y análisis de datos. Aprovechando la estructura jerárquica de las redes neuronales profundas, el deep learning ha revolucionado muchos dominios, incluyendo cuidado de la salud, finanzas y sistemas autónomos.
La IA generativa (gen AI) es un tipo de deep learning que utiliza modelos básicos tales como grandes modelos de lenguaje (LLM) para crear contenido completamente nuevo —incluyendo imágenes, texto, sonido, videos y código de software— basado en sus datos de entrenamiento. "Gen AI" es un término general para distintas tecnologías de modelos básicos: redes neuronales entrenadas a partir de grandes volúmenes de datos usando aprendizaje autosupervisado, como prever la siguiente palabra de un texto. Sus capacidades emergentes lo convierten en un avance en la IA, teniendo un único modelo que a veces es capaz de escribir tanto poemas como documentos de negocios, crear imágenes, y pasar pruebas de razonamiento. Imagine el resultado de dos LLM, uno entrenado exclusivamente en base a revistas de investigación científica y otro en base a novelas de ciencia ficción. Ambos pueden generar una breve descripción del movimiento de los objetos en el espacio, pero las descripciones serían drásticamente diferentes. La IA generativa tiene muchas aplicaciones de negocios, tales como crear prototipos de producto realistas, llevar adelante conversaciones naturales sobre servicio al cliente, diseñar materiales de marketing personalizados, automatizar los procesos de creación de contenido, y generar gráficos y efectos especiales. Tanto empresas como consumidores vienen adoptando la IA generativa a un ritmo notable, impulsado por el hecho de que muchas aplicaciones de gen AI no requieren habilidades de programación ni codificación para poder usarse —los usuarios simplemente describen lo que quieren usando un lenguaje habitual y la aplicación realiza la tarea, a menudo con resultados impresionantes—. Según un informe de McKinsey, en 2023:
El 33% de las organizaciones están usando gen AI regularmente al menos en una función de negocios.
El 40% de las organizaciones aumentará la inversión en IA gracias a la gen AI
El 60% de las organizaciones que emplean IA ya están usando gen AI
Aplicaciones de IA
Estas son otras maneras en que la IA está cambiando la forma en que las personas trabajan, aprenden e interactúan con la tecnología:
Robótica
La robótica se utiliza en la fabricación desde hace años, pero antes de la introducción de la IA, la calibración y reprogramación debían hacerse a mano, y normalmente solo después de que algo se rompiera. Usando IA —a menudo en forma de sensores para internet de las cosas (IoT)— los fabricantes han sido capaces de expandir en gran medida el alcance, volumen y tipo de tareas que pueden realizar sus robots, mejorando a la vez su precisión y reduciendo el downtime. Algunos ejemplos comunes de robótica asistida por IA incluyen robots para retiro de pedidos en almacenes, y robots agrícolas que riegan cultivos en momentos óptimos.
Visión por computadora
La visión por computadora es el modo en que las computadoras “ven” y entienden el contenido de imágenes y videos digitales. Las aplicaciones para visión por computadora usan sensores y algoritmos de capacitación para extraer información compleja y contextual que luego se puede usar para automatizar o fundamentar otros procesos. También puede extrapolar los datos que ve con fines predictivos, como en el caso de los coches autónomos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) reconocen y entienden el lenguaje escrito y hablado. En aplicaciones más sofisticadas, el NLP puede usar el contexto para inferir la actitud, estado de ánimo y otras cualidades subjetivas a fin de interpretar con mayor precisión el significado. Las aplicaciones prácticas del NLP incluyen chatbots, análisis de interacción del centro de llamadas, y asistentes de voz digitales como Siri y Alexa.
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Beneficios de la IA
Las tecnologías de IA han ido más allá de la etapa de adopción temprana y ahora son algo habitual en muchas aplicaciones de negocios.
Hoy, las empresas obtienen beneficios cuantificables de incorporar la IA dentro de sus procesos de negocio centrales
Mayor eficiencia y productividad: una de las ventajas más significativas de la IA en la empresa es su capacidad para automatizar tareas y optimizar operaciones. Los sistemas potenciados por IA pueden procesar grandes volúmenes de datos a la velocidad de la luz, liberando recursos humanos valiosos para que se enfoquen en actividades que agregan más valor. Esta mayor eficiencia conduce a mayor productividad, ya que el personal puede dedicar su tiempo tomar decisiones estratégicas e innovar más que a hacer tareas rutinarias y triviales.
Experiencia de cliente mejorada: la tecnología de IA ha revolucionado la forma en que las empresas interactúan con los clientes. A través de algoritmos de NLP y ML, los chatbots y asistentes virtuales potenciados por IA pueden brindar a los clientes soporte personalizado y en tiempo real, 24/7. Esta disponibilidad no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también ayuda a las empresas a brindar una experiencia fluida en todos los canales reduciendo a la vez tiempos de respuesta y errores humanos.
Toma de decisiones basada en datos: los sistemas de IA empresarial pueden analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, habilitando a las organizaciones para que tomen decisiones más fundamentadas. Derivar información estratégica significativa a partir de esos datos empodera a las empresas para identificar tendencias, prever el comportamiento del cliente y optimizar sus operaciones. Los algoritmos de IA son capaces de detectar patrones que a los humanos se les pueden pasar por alto, brindando información valiosa para planificación estratégica, evaluación de riesgos, y optimización de los procesos de negocio.
Eficiencia operativa: la IA puede automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos que consumen mucho tiempo, así como manejar con precisión cálculos complejos, análisis de datos y otras tareas tediosas, lo cual conduce a más exactitud y menos errores. La IA también puede ayudar a detectar rápido anomalías, fraudes y brechas de seguridad, mitigando posibles pérdidas.
Colaboración mejorada con la fuerza laboral: la IA puede fomentar una mayor colaboración y el intercambio de conocimientos entre el personal. Los sistemas inteligentes pueden ayudarlos en el descubrimiento de datos brindando un acceso más fácil a la información estratégica relevante que los ayuda a tomar decisiones fundamentadas. Además, las herramientas de colaboración potenciadas por IA habilitan una fluida comunicación e intercambio de conocimientos entre equipos, departamentos e incluso ubicaciones geográficamente dispersas, fomentando así la innovación y mejorando la productividad.
IA empresarial en acción
El alcance y accesibilidad de la IA empresarial moderna hace que sea útil para muchos campos.
Algunos ejemplos de casos de uso de IA en distintas industrias incluyen:
IA en cuidado de la salud: los data sets médicos son algunos de los más grandes y complejos del mundo. Un foco importante de la IA en el cuidado de la salud es aprovechar esos datos para encontrar relaciones entre diagnóstico, protocolos de tratamiento y resultados para el paciente. Además, los hospitales están recurriendo a soluciones de IA para dar soporte a iniciativas operativas tales como optimización de la fuerza laboral, satisfacción del paciente y reducción de costos.
IA en banca: la industria de servicios financieros ha sido una de las primeras en adoptar la IA a escala, específicamente para acelerar transacciones, servicios al cliente y respuestas de seguridad. Las aplicaciones comunes incluyen bots de IA, asistentes para pago digital, y detección de fraudes.
IA en fabricación: la fábrica inteligente de hoy es una red de máquinas, sensores de IoT y potencia informática —un sistema interconectado que usa IA y machine learning para analizar datos y aprender en tiempo real a medida que opera—. La IA optimiza y fundamenta continuamente los procesos automatizados y sistemas avanzados que hay dentro de una fábrica inteligente, desde monitorear la condición del equipamiento hasta prever problemas de la cadena de suministro y habilitar la fabricación predictiva.
IA en comercio minorista: los compradores on-line ahora interactúan entre una amplia gama de puntos de contacto y generan mayor cantidad que nunca de data sets complejos y no estructurados. Para comprenderlos y utilizarlos, los minoristas están utilizando soluciones de IA que procesan y analizan data sets dispares, mejorando así el marketing y las experiencias de compra.
Ética y desafíos de IA
Si bien la IA presenta oportunidades extraordinarias, también conlleva riesgos que deben reconocerse y mitigarse para evitar daños a individuos, grupos, empresas, y la humanidad en su conjunto. Estos son algunos de los desafíos éticos más urgentes de la IA que consumidores, empresas y gobiernos deben tener en cuenta en sus esfuerzos por utilizar la IA de manera responsable.
Uso ético de los datos del cliente: en 2029, se estima que habrá 6400 millones de usuarios de smartphones en todo el mundo. Cada dispositivo puede compartir enormes cantidades de datos, desde ubicación de GPS hasta detalles y preferencias personales de los usuarios, así como su comportamiento en redes sociales y motores de búsqueda. A medida que las empresas obtienen un acceso más amplio a la información personal de sus clientes, resulta cada vez más importante que establezcan puntos de referencia y protocolos en constante desarrollo para proteger la privacidad y minimizar el riesgo.
Sesgo de IA: los sistemas de IA pueden reflejar o amplificar los sesgos existentes en sus datos de entrenamiento, lo cual genera resultados injustos en aplicaciones tales como contratación de trabajo o aprobación de préstamos. Para mitigar tales sesgos, las organizaciones deben asegurarse de tener data sets sean diversos, realizar auditorías regulares, y emplear algoritmos de mitigación. Un ejemplo real del sesgo de IA ocurrió en el sistema de salud de EE. UU., donde un modelo que carecía de capacidades críticas para mitigar la parcialidad infería a partir de los datos de entrenamiento que los grupos demográficos que gastaban menos en cuidado de la salud no necesitarían en el futuro tanta atención como los grupos con mayor gasto, generando un sesgo que afectaba las decisiones de salud sobre cientos de millones de pacientes.
Transparencia de la IA y la IA explicable: la transparencia de la IA se refiere a la apertura y claridad de cómo funcionan estos sistemas para garantizar que sus operaciones, procesos de toma de decisiones y resultados sean comprensibles e interpretables por humanos. Esto es crucial para generar confianza en las aplicaciones de IA y abordar las preocupaciones sobre sesgo, responsabilidad y equidad. La IA explicable se enfoca específicamente en desarrollar modelos y algoritmos de IA que pueden brindar explicaciones sobre sus decisiones y proyecciones de una manera que sea comprensible para usuarios y partes interesadas. Las técnicas de IA explicable tienen como objetivo desmitificar los sistemas de IA complejos revelando los factores y características que influyen en sus resultados —lo cual les permite a los usuarios confiar en, verificar y, potencialmente, corregir las decisiones de la IA cuando es necesario—.
Deepfakes: el término "deepfake" es una combinación entre "deep learning" y "falso" (en inglés). Un deepfake es un método sofisticado para crear o alterar contenido multimedia tal como imágenes, videos o grabaciones de audio, utilizando IA. Los deepfakes permiten manipular expresiones faciales, gestos y voz en los videos, a menudo de una manera notablemente realista. Esta tecnología ha captado la atención debido a su potencial para crear contenido atractivo pero fabricado que puede ser utilizado para diversos propósitos, desde entretenimiento y expresión artística hasta aplicaciones más preocupantes como desinformación y fraude de identidad.
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