Marketing
7 nov 2023
¿Qué es la IA (Inteligencia Artificial)?
Maria Ruocco
Tabla de contenido
Introducción
Una mirada a la historia de la evolución de la IA
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Diferentes tipos de IA según la capacidad
Diferentes tipos de IA según la funcionalidad
IA generativa
Impacto de la inteligencia artificial en los negocios
Beneficios de utilizar la IA en los negocios
Riesgo de utilizar IA en los negocios
Cómo implementar la IA en las empresas
1. Introduction
La inteligencia artificial está revolucionando la vida de las personas y empresas que se están beneficiando de esta tecnología en términos de innovación y eficiencia.
En esta guía queremos centrarnos en por qué las empresas pueden beneficiarse de esta revolución y cómo pueden implementarla dentro de su organización.
Según Techtarget, las empresas pueden beneficiarse de la IA en términos de:
mejor decisión asumida
aumentos de eficiencia y productividad
velocidad mejorada del negocio
nuevas capacidades y expansión del modelo de negocio
servicio al cliente personalizado y experiencias.
servicios mejorados
mejorar el seguimiento
mejor calidad y reducción del error humano
mejor gestión del talento
más innovación
aumentar la rentabilidad
mejoras específicas de la industria
Image credits: TechTarget
Para darte algunos datos que pueden darte una idea del contexto en el que nos movemos:
Hoy en día, las computadoras se han vuelto cada vez más rápidas. Algunos ordenadores ya han superado el umbral, es decir, pueden realizar en un solo segundo tantos cálculos como los que podría hacer un individuo en 31.688.765.000 años.
A pesar de sus múltiples ventajas, como todo lo nuevo, la introducción de esta tecnología en contextos empresariales requiere especial atención. No basta con implementar algoritmos avanzados o invertir en herramientas de última generación, sino que es necesario un enfoque de extremo a extremo que integre la estrategia, rediseño de procesos, gestión de datos, consideraciones éticas y transformación de personas.
Esta guía completa tiene como objetivo brindar orientación sobre cómo incorporar la IA en tu negocio de manera efectiva y responsable para obtener mejores resultados.
2. Una mirada a la historia de la evolución de la IA
La idea de una "máquina pensante" no es nada nuevo. Incluso en la antigua Grecia, la gente intentaba descubrir si era factible crear sistemas de "pensamiento" para ayudar a las actividades humanas.
Sin embargo, cuando se analizan los datos, queda claro que sólo en el último siglo se han producido avances significativos en este campo.
En 1950, Alan Turing publicó Computing Machinery and Intelligence, que planteaba la pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?". Toda la investigación de Turing culminaría con el desarrollo del famoso Test de Turing, que se utiliza para determinar si una computadora puede demostrar el mismo nivel de inteligencia (o inteligencia equivalente) del ser humano.
Unos años más tarde, en 1956, John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial en la primera conferencia de IA celebrada en Dartmouth College y lo definió como:
"la ciencia y la ingeniería de fabricar máquinas inteligentes, en particular programas informáticos inteligentes. Está relacionada con la tarea similar de utilizar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero la IA no tiene que limitarse a métodos que sean biológicamente observables".
En 1957, Allen Newell, J.C. Shaw y Herbert Simon crearon Logic Theorist, que fue el primer programa de software de inteligencia artificial del mundo. En 1961, Joseph Weizenbaum creó ELIZA, un programa de procesamiento del lenguaje natural que simulaba a un psicoterapeuta rogeriano.
En 1967, Frank Rosenblatt desarrolló el perceptrón Mark 1, que fue una de las primeras arquitecturas de redes neuronales.
En 1968, Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron su libro Perceptrons, que proporcionaba un análisis en profundidad de las redes neuronales.
En la década de 1980, las redes neuronales que utilizaban un algoritmo de retropropagación para entrenarse se volvieron ampliamente utilizadas en aplicaciones de inteligencia artificial.
En 1995, Stuart Russell y Peter Norvig publicaron su libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno, en el que profundizaban en cuatro posibles objetivos o definiciones de inteligencia artificial, que diferencian los sistemas informáticos en función de la racionalidad y el pensamiento versus la acción.
En 1997, DeepBlue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en una partida de seis partidas.
Image credits: Harvard University
En 2015, la supercomputadora Minwa de Baidu utilizó un tipo especial de red neuronal profunda llamada red neuronal convolucional para identificar y clasificar imágenes con una tasa de precisión más alta que la del ser humano promedio.
En 2016, el programa AlphaGo de DeepMind, impulsado por una red neuronal profunda, derrotó a Lee Sedol, el campeón mundial de Go, en una partida de cinco juegos. La victoria fue significativa dada la enorme cantidad de movimientos posibles a medida que avanza el juego (¡más de 14,5 billones después de sólo cuatro movimientos!). Posteriormente, Google compró DeepMind por un valor estimado de 400 millones de dólares.
En 2023, estarán surgiendo varios modelos de lenguaje importantes como ChatGPT.
3. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Para aprovechar al máximo la IA en su negocio, es fundamental tener una buena comprensión de qué es la IA y cómo funciona.
La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas de imitar la inteligencia humana.
La IA no se trata sólo de realizar cálculos, sino de mostrar inteligencia en un sentido más amplio: es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas que relacionamos con la mente humana, como percibir, razonar, aprender, interactuar con un entorno, resolver problemas. e incluso llevar a cabo inventiva.
Un componente crítico en el desarrollo de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático, donde los sistemas informáticos son “entrenados” para encontrar las mejores respuestas aprendiendo de sus propios errores. Las redes neuronales son una técnica frecuente que explota el concepto de neuronas en el cerebro humano, de modo que al intentar completar una tarea varias veces, los algoritmos "aprenden".
Por ejemplo, la red neuronal de un vehículo autónomo se entrena exponiéndola a diversas condiciones del tráfico. Con cada intento, mejora en reconocer y responder a las variables en el camino. Mire el video a continuación para comprender mejor cómo funciona.
Leer más: Cómo implementar IA en tu organización [Guía Completa]
4. Diferentes tipos de IA según la capacidad
La inteligencia artificial es un concepto complejo que engloba en sí mismo varias clasificaciones. La primera clasificación a la que prestar atención es la que distingue la inteligencia artificial por su capacidad.
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
ANI, o Inteligencia Artificial Estrecha, es el tipo de IA más comúnmente experimentado y abarca casi todo en el campo. También conocida como IA débil, opera bajo restricciones específicas y realiza una sola tarea utilizando capacidades similares a las humanas. Estas máquinas están limitadas a sus funciones programadas y carecen de la capacidad de realizar más allá de sus tareas designadas. Como la forma más simple de IA, ANI se centra en una o, como máximo, dos tareas. Por ejemplo, los sistemas de detección de objetos pueden reconocer objetos específicos dentro de un marco dado.Artificial General Intelligence (AGI)
La AGI, o inteligencia artificial general, se refiere a la capacidad de un sistema de IA para aprender, percibir, comprender y funcionar de manera similar a los humanos. Aunque la AGI sigue siendo en gran medida teórica, se espera que los avances en el campo permitan a estos sistemas desarrollar múltiples competencias de forma independiente y formar conexiones. Este desarrollo reducirá significativamente el tiempo de entrenamiento y hará que los sistemas de IA sean tan capaces como los humanos. AGI involucra en gran medida la Teoría de la Mente, ya que implica comprender y expresar emociones. Sin embargo, el alcance de la autoconciencia en los sistemas AGI sigue siendo un tema de debate continuo.Artificial Super Intelligence (ASI)
Los sistemas ASI representan el pináculo de los logros de la IA y marcan potencialmente la invención final de la humanidad. Su superioridad sobre la inteligencia humana está asegurada, ya que no sólo replican la inteligencia multifacética de los humanos sino que la superan en todos los sentidos. Estos sistemas poseerán una memoria excepcional, capacidades de análisis y procesamiento de datos ultrarrápidas y habilidades superiores para la toma de decisiones.
5. Diferentes tipos de IA según la funcionalidad
El segundo criterio de clasificación al que debemos prestar atención distingue la inteligencia artificial en función de su funcionalidad.
Reactive Machines
Las máquinas reactivas representan las formas más elementales de sistemas de inteligencia artificial que responden a señales basadas estrictamente en reglas preestablecidas. Carecen tanto de memoria como de capacidad de aprendizaje de experiencias pasadas. Los principales ejemplos de máquinas reactivas son Deep Blue, el programa informático que superó a Garry Kasparov en una partida de ajedrez en 1997, e IBM Watson, que triunfó sobre competidores humanos en Jeopardy en 2011.
Limited Memory
Los sistemas de IA con memoria limitada son capaces de aprender de experiencias previas y utilizar ese conocimiento para tomar decisiones. Estos sistemas pueden retener experiencias pasadas y utilizar estos datos para hacer predicciones y decisiones. Un gran ejemplo de un sistema de IA con memoria limitada son los vehículos autónomos, que utilizan sensores y datos para navegar por las carreteras y evitar obstáculos.
Theory of Mind
Los sistemas de IA con la Teoría de la Mente pueden comprender los sentimientos y pensamientos de los demás (como personas o mascotas). Con base en estos sentimientos e ideas, estos sistemas de IA pueden predecir el comportamiento. La Teoría de la Mente La IA se encuentra actualmente en sus primeras etapas, con investigaciones en curso para mejorarlo.
Self-Aware
Los sistemas de IA autoconscientes tienen una conciencia similar a la de los humanos y pueden pensar y aprender de forma independiente. Entienden su existencia y su lugar en el mundo. La mayor parte de las investigaciones sobre la IA autoconsciente se encuentran todavía en sus fases teóricas, como lo ha hecho hasta ahora. aún no se ha realizado plenamente.
6. IA generativa
En el sector comercial, se debe prestar especial atención a la IA generativa
La IA generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en generar nuevos contenidos, datos o información a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos y modelos sofisticados para crear resultados que imitan fielmente ejemplos del mundo real. Esto se logra cuando los modelos aprenden y comprenden patrones, estructuras o relaciones integradas en los datos de entrada. El objetivo de los modelos generativos es crear resultados originales pero familiares que se basen en los patrones y estructuras aprendidos.
Image Credit: TechTarget
Una de las herramientas de escritura que utiliza IA generativa es Editby. De hecho, Editby recopila todas las entradas que ingresas (video, texto, etc.) y las reelabora para crear contenido único, nuevo y sin precedentes. Estos permiten a los usuarios utilizar la herramienta para crear su propio contenido para usarlo en su propia red de distribución.
Recuerda que puedes usar Editby para crear tu contenido más rápido.
Leer màs: ¿Cómo utilizan las empresas la IA? [Análisis de casos concretos]
Maria Ruocco
