Inteligencia Artificial
¿Qué es la IA?
Conoce la inteligencia
artificial
Terminología de la
inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA)
se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que
realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención
humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El
término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos,
el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Sin embargo, hay ciertas
diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de
sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que
consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es
IA, no toda la IA es machine learning.
Para obtener el valor completo de
la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de
ciencia de datos. La ciencia de datos combina estadísticas, informática y
conocimiento empresarial para extraer valor de distintos orígenes de datos.
IA y desarrolladores
Los desarrolladores emplean
inteligencia artificial para realizar tareas de una forma más eficiente que, de
otro modo, se realizarían manualmente: comunicaciones con clientes,
identificación de patrones y resolución de problemas. Para comenzar con la
inteligencia artificial, los desarrolladores deben contar con una formación en
matemática y sentirse a gusto trabajando con algoritmos.
Al comenzar a utilizar
inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones, lo mejor es comenzar de
a poco. Al diseñar un proyecto relativamente simple, como un juego “Tres en línea”,
aprenderá los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprender con la
práctica es una excelente forma de aumentar cualquier habilidad, y la
inteligencia artificial no es distinta en este aspecto. Luego de completar uno
o más proyectos pequeños, no hay límites para la inteligencia artificial.
Cómo la tecnología de IA puede
ayudar a las organizaciones
El principio fundamental de la IA
es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan
ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la
innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que
reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor
a su negocio al Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de
datos disponibles Confiar en las predicciones para automatizar tareas
excesivamente complejas o mundanas.
IA en la empresa
Actualmente, la tecnología de IA
mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la
automatización de procesos o tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA
también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás
podría. Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por
ejemplo, Netflix utiliza aprendizaje automático para proporcionar un nivel de
personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes en más
del 25%.La mayoría de las empresas ha
hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes
inversiones en ella. Una encuesta McKinsey de 2021 sobre inteligencia
artificial (IA) reveló que la proporción de empresas que señalaban haber
adoptado la IA en al menos una función había aumentado hasta el 56 %, frente al
50 % el año anterior. Asimismo, el 27 % de los encuestados indicó que al menos
el 5 % de sus ingresos era atribuible a la IA, frente al 22 % un año antes.
La IA posee valor para casi todas
las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y
específicas de la industria, tales como Uso de datos transaccionales y
demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en el curso de su
relación con una empresa (o el valor de la vida útil del cliente)
Optimización de precios basada en
el comportamiento y preferencias del cliente
Uso del reconocimiento de
imágenes para analizar imágenes de rayos X en busca de síntomas de cáncer Cómo
las empresas usan la IA De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas
utilizan la IA 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%)
¿Qué es lo que está impulsando
la adopción de la IA?
Tres factores que están
impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias.
La capacidad de cómputo asequible
y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la
computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder
de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los
únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la
nube y tenían un costo prohibitivo.
Se encuentran disponibles grandes
volúmenes de datos para la formación. La IA debe formarse en muchos datos para
hacer las predicciones correctas. La facilidad de etiquetado de los datos y la
asequibilidad del almacenamiento y el procesamiento de datos estructurados y no
estructurados permiten crear y entrenar más algoritmos.
La IA aplicada proporciona una
ventaja competitiva. Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja
competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y
lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las
recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las
empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y
capacidades de la IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el
tiempo de comercialización y mucho más.
Entrenamiento y desarrollo de
modelos de IA
El desarrollo y despliegue de los
modelos de aprendizaje automático se realiza en múltiples etapas, entre las
cuales se encuentran el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento y la
inferencia de IA se refieren al proceso de experimentar con modelos de
aprendizaje automático para resolver un problema.
Por ejemplo, un ingeniero de
aprendizaje automático puede experimentar con diferentes modelos candidatos
para una aplicación de visión artificial, como la detección de fracturas óseas
en imágenes de rayos X.
Para mejorar la precisión de
estos modelos, el ingeniero debe proporcionar datos a los modelos y ajustar los
parámetros hasta que alcancen un umbral predefinido. Estas necesidades de
entrenamiento, proporcionales a la complejidad de los modelos, crecen
exponencialmente cada año.
Las tecnologías de
infraestructura claves para el entrenamiento de IA a escala incluyen redes de
clústeres, como RDMA e InfiniBand, recursos informáticos de GPU de hardware
dedicado y almacenamiento de alto rendimiento.
Los beneficios y desafíos de
poner en práctica la IA
Existen numerosas historias de
éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el
machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los
procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y
la productividad del usuario.
Sin embargo, la base no está lo
suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera
equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan informática en la nube,
los proyectos de aprendizaje automático a menudo son costosos a nivel
informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que
es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar
estos proyectos, así como cuándo recurrir a terceros, ayudará a minimizar estas
dificultades.
Historias de éxito de la IA
La IA es el factor determinante
de algunas historias de éxito significativas.
De acuerdo con el Harvard
Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar
al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias
de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran
escribir relatos más detallados.
Deep Patient, una herramienta
impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai,
permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que
se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un
paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio,
según inside BIGDATA.
La IA lista para usar hace que su
puesta en funcionamiento sea más sencilla
La aparición de soluciones y
herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar
la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia
a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA
integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.
La IA lista para usar incluye
bases de datos autónomas autorreparables y modelos predefinidos para el
reconocimiento de imágenes y el análisis de texto en varios conjuntos de datos.
Cómo dar el primero paso con la
IA
Comunicación con los clientes a
través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural
para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener
información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan
agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.
Supervisa tu centro de datos. Las
operaciones de TI pueden optimizar el control, con una plataforma en la nube
que integra todos los datos y realiza un seguimiento automático de los umbrales
y las anomalías.
Ejecute análisis empresariales
sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una
interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos
consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.
Creación de la cultura correcta
Aprovechar al máximo la IA (y
evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica
implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de
la IA. En este tipo de entorno
Los analistas empresariales
trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos
Los ingenieros de datos
administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean
completamente operativos para el análisis
Los científicos de datos
preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de
datos
Los arquitectos de TI administran
la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de
forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube
Los desarrolladores de aplicaciones
implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos
De la inteligencia artificial a
la inteligencia adaptativa
A medida que las capacidades de
la inteligencia artificial se han abierto camino en las operaciones empresariales
generales, evoluciona un nuevo término: inteligencia adaptativa. Las
aplicaciones de inteligencia adaptativa ayudan a las empresas a tomar mejores
decisiones empresariales al combinar el poder de los datos internos y externos
en tiempo real con la ciencia de la decisión y la infraestructura informática
altamente escalable.
Estas aplicaciones,
esencialmente, hacen que su negocio sea más inteligente. Esto le permite
ofrecer a sus clientes mejores productos, recomendaciones y servicios, lo que
genera mejores resultados empresariales.
La IA como ventaja imperativa
y competitiva
La IA es un imperativo
estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia,
nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está
convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones.
Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear
experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los
resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.
Sin embargo, la IA aún sigue
siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita
experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma
equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a
un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los
procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la
IA.
Mejores prácticas para obtener el
máximo provecho de la IA
El Harvard Business Review recomienda
lo siguiente para comenzar con la IA:
Aplicar las capacidades de la IA
a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y
en los costos.
Usar la IA para aumentar la
productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar
personal.
Comenzar su implementación de IA
en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán
los aspectos más beneficiados).
Asistencia en su experiencia con
la IA
No se puede renunciar a la
transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa
debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren
adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán
atrás.
Aunque tu empresa podría ser la
excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la
experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que
pueden maximizar las capacidades de IA.
Para lograr un proceso de
transformación de IA exitoso que incluya el desarrollo de estrategias y el
acceso a herramientas, busca un socio con experiencia en este ámbito y una
cartera completa de IA.
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