La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.
La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.
Definición de inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.
La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.
A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.
Tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.
Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.
- Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.
- Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.
- Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.
- Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.
Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia “estrecha” porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.
La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de “sentir, pensar y actuar” como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.
Beneficios de la IA
Automatización
La IA puede automatizar flujos de trabajo y procesos, o trabajar de forma independiente y autónoma de un equipo humano. Por ejemplo, la IA puede ayudar a automatizar aspectos de la seguridad cibernética mediante la supervisión y el análisis continuos del tráfico de red. De manera similar, una fábrica inteligente puede tener decenas de tipos diferentes de IA en uso, como robots que usan visión artificial para navegar por las fábricas o inspeccionar productos en busca de defectos, crear gemelos digitales o usar analítica en tiempo real para medir la eficiencia y la producción.
Reduce errores humanos
La IA puede eliminar errores manuales en el procesamiento de datos, las estadísticas, el ensamblaje en la fabricación y otras tareas a través de automatización y algoritmos que siguen los mismos procesos cada vez.
Elimina las tareas repetitivas
La IA se puede usar para realizar tareas repetitivas, lo que libera al capital humano a fin de que trabaje en los problemas de mayor impacto. La IA se puede usar para automatizar procesos, como verificar documentos, transcribir llamadas telefónicas o responder preguntas sencillas de los clientes, como “¿A qué hora cierran?”. Con frecuencia, los robots se usan para realizar tareas “aburridas, sucias o peligrosas” en lugar de que las haga un ser humano.
Rápido y preciso
La IA puede procesar más información de forma más rápida que un ser humano, mediante la búsqueda de patrones y el descubrimiento de relaciones en datos que el humano podría no detectar.
Disponibilidad infinita
La IA no tienen limitaciones en términos de horarios, necesidad de descansar ni ningún otro factor que pueda interrumpir la labor de un ser humano. Cuando se ejecutan en la nube, la IA y el aprendizaje automático pueden estar “siempre activos”, y trabajar continuamente en las tareas asignadas.
Investigación y desarrollo acelerados
La capacidad de analizar grandes cantidades de datos con rapidez puede acelerar los avances en investigación y desarrollo. Por ejemplo, la IA se usó en el modelado predictivo de nuevos tratamientos farmacéuticos potenciales o para cuantificar el genoma humano.
