Guía básica sobre la inteligencia artificial

Las tecnologías disruptivas han generado importantes modificaciones en el escenario corporativo, principalmente en términos de productividad y generación de valor. Entre las innovaciones más relevantes encontramos la inteligencia artificial o IA.

Bajo una óptica sencilla, definimos esta tecnología como la capacidad de las máquinas de pensar, analizar, aprender y decidir de forma racional y análoga a como lo hacemos los seres humanos.

¿Qué es la inteligencia artificial o IA?

La inteligencia artificial, tal como la conocemos hoy, consiste en una ciencia multidisciplinaria con numerosos abordajes. Sus operaciones se fundamentan en la combinación de enormes cantidades de datos digitales y algoritmos inteligentes.

Estos elementos son responsables de la capacidad de leer e interpretar estándares e información para que las máquinas «aprendan» de manera automática. Es decir, para que analicen y actúen siguiendo un razonamiento lógico similar al llevado a cabo por los seres humanos.

¡Todo esto con el objetivo de mejorar la calidad de vida de los individuos y promover resultados corporativos cada vez más satisfactorios!

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

Para fomentar el aprendizaje, los sistemas de IA necesitan recibir datos de modo continuo.

Así, la inteligencia artificial ha resultado de la unión de 3 pilares:

  • Modelos de datos de primera calidad, estructuras que permiten clasificar, procesar y analizar los datos con precisión.
  • Acceso a un enorme volumen de datos no procesados.
  • Robustas herramientas de computación con precio asequible que posibiliten el procesamiento rápido y eficiente de los datos.

Teniendo en cuenta sus bases, queda claro que la IA es una consecuencia del trabajo en conjunto del big data, cloud computing y modelos de datos de excelencia.

Y es que gracias a la combinación de tecnologías de punta y de algoritmos, los sistemas son capaces de aprender absorbiendo, organizando y analizando los datos de modo que puedan entender, detectar y diferenciar objetos, patrones, personas y reacciones de los más variados tipos.

En lo concerniente a las tecnologías que amparan el proceso permitiendo que las máquinas incorporen la capacidad de razonamiento lógico, encontramos:

1. Machine learning

El aprendizaje de máquina o machine learning (ML) es una de las tecnologías que posibilitan a la IA alcanzar los resultados esperados, pues promueve que los sistemas aprendan de forma autónoma y evolucionen.

Así, a raíz del procesamiento de datos y de la detección de estándares, las máquinas adquieren la capacidad de tomar decisiones sin necesidad de que se programe el sistema para llegar a una conclusión específica.

Un buen ejemplo de aplicación del ML son las recomendaciones personalizadas de los sistemas de streaming.

2. Deep learning

El deep learning consiste en un tipo más profundo de machine learning que permite un proceso de aprendizaje más inteligente y complejo, lo que conlleva a resultados aun más precisos y acertados.

Como el DL emplea redes neuronales complejas, sigue el modelo de unión entre las neuronas del cerebro humano. Así, el sistema puede aprender patrones complejos e interpretar una gran cantidad de datos.

En virtud de la robustez de su desarrollo, es ampliamente usado en software de reconocimiento biométrico por voz y/o imagen.

3. Procesamiento de lenguaje natural

Gracias al uso del ML, las máquinas son capaces de interactuar y comunicarse con las personas. Esto ocurre porque el sistema analiza, entiende, detecta patrones y puede expresarse usando el lenguaje humano naturalmente, incluso en la forma de hablar.

El procesamiento del lenguaje natural se destaca en el análisis de sentimientos, procesos basados en algoritmos que identifican el contenido de un determinado texto y en los chatbots del sector de atención al usuario/consumidor.

Por lo tanto, la combinación de tecnologías posibilita que los sistemas tomen decisiones precisas, totalmente independientes y apoyadas en datos duros digitales, hecho que fomenta la multiplicación de la capacidad racional de los seres humanos, así como la generación de respuestas y soluciones más acertadas.

Fuente: ikusi.com