La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la tecnología que simula las funciones cognitivas y habilidades de resolución de problemas de los humanos a través de la aplicación de análisis avanzado y técnicas basadas en lógica. Busca comprender eventos, resolución de problemas, aprendizaje de la experiencia, reconocimiento de patrones, comprensión del lenguaje natural y toma de decisiones.
Su funcionamiento está basado en la recopilación de datos, el análisis y la interpretación de esa información para adaptarla a un objetivo determinado y mejorar continuamente su rendimiento. La IA puede ser usada en diversos campos como el procesamiento de lenguaje natural, tecnología conversacional, reconocimiento facial, recomendaciones y procesamiento de imágenes.
El 79% de estrategas corporativos [1] creen que las tecnologías como analítica avanzada, Inteligencia Artificial y automatización serán críticos para el éxito de los negocios en los próximos dos años. Es por esto que es esencial comprender qué es, para qué sirve y cómo aplicarla para aprovechar su potencial.
A continuación explicaremos algunos aspectos generales de la IA.
Conceptos básicos: machine learning, redes neuronales,
procesamiento del lenguaje natural
- Machine learning: Es una rama de la Inteligencia Artificial centrada en la construcción de algoritmos y modelos estadísticos. Estos permiten a las computadoras “aprender”, que en realidad se refiere a una técnica que aplica modelos matemáticos para extraer información y detectar patrones y conexiones a partir de dichos datos, lo que les permite hacer predicciones y tomar decisiones informadas que los humanos no podrían hacer o tomarían mucho tiempo en lograrlo.
- Redes neuronales: Inspirado en el funcionamiento y estructura del cerebro humano, este modelo computacional se compone de nodos (neuronas) interconectadas y organizadas que crean redes. Estas procesan y transforman la información ingresada a través de una serie de procesos y operaciones matemáticas para obtener resultados de valor. Las redes neuronales se usan en la IA para tareas como la identificación de imágenes, procesamiento de lenguaje y reconocimiento de patrones.
- Procesamiento del lenguaje natural: También conocido como NLP por sus siglas en inglés (Natural Language Processing). Esta rama de la inteligencia artificial permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano. Estos algoritmos son usados para procesar y analizar textos y habla, permitiendo que las computadoras ejecuten tareas como análisis de sentimientos, traducciones, llevar conversaciones o responder preguntas.
Técnicas de Inteligencia Artificial
Las técnicas de IA abarcan una amplia gama de métodos y enfoques utilizados para permitir que las máquinas exhiban comportamiento inteligente y resuelvan problemas complejos. Estas son algunas de las técnicas de IA más destacadas:
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Razonamiento probabilístico: Es un método que se enfoca en la incertidumbre y la aleatoriedad en los procesos de toma de decisiones. Implica utilizar la teoría de probabilidades para modelar y razonar sobre eventos o resultados inciertos.
En muchos escenarios del mundo real, los sistemas de IA se encuentran con situaciones donde el resultado no es completamente determinante y existe incertidumbre respecto a este. El razonamiento probabilístico proporciona una forma de representar y manipular esta incertidumbre, lo que hace que los sistemas de IA sean más capaces de manejar entornos complejos e inciertos y brindar posibilidades y predicciones de lo que podría suceder.
- Lógica computacional: También conocido como sistema basado en reglas, la lógica computacional es una técnica que tiene como objetivo captar conocimientos conocidos de manera estructurada, generalmente en forma de reglas. Esta aplicación de lógica formal ayuda a diseñar y desarrollar algoritmos y sistemas que pueden procesar y razonar sobre información de manera estructurada y sistemática. Proporciona una base para que la Inteligencia Artificial pueda resolver problemas, planificar y tomar decisiones.
- Técnicas de optimización: Estos métodos son utilizados para encontrar la mejor solución posible a un problema a partir de un conjunto de posibles soluciones. Estas técnicas tienen como objetivo maximizar o minimizar una función objetivo particular al encontrar combinaciones óptimas de recursos, dadas varias restricciones en un tiempo especificado.
Aplicaciones de la IA: Chatbots
Uno de los modelos de IA que ha cobrado gran relevancia en los últimos años es el LLM (Large Language Model). Este modelo fue diseñado para entender y generar lenguaje humano a través de su entrenamiento con grandes cantidades de texto y datos. Los LLM tienen la capacidad de realizar una amplia gama de tareas relacionadas con el lenguaje, incluyendo traducción de idiomas, responder preguntas, generar contenido y más. Han avanzado significativamente y continúan evolucionando hoy en día.
Una de sus aplicaciones más famosas y de gran relevancia son los chatbots. Estos aprovechan el modelo LLM para interactuar con los usuarios a través de sus capacidades de comprensión del lenguaje natural para interpretar las entradas de los usuarios y proporcionar respuestas significativas y coherentes en tiempo real.
Actualmente, podemos encontrar chatbots en diversas plataformas, como sitios web, aplicaciones de mensajería instantánea y asistentes virtuales.
Los chatbots permiten interacciones con los sistemas de Inteligencia Artificial más similares a las humanas. Por ejemplo, pueden responder preguntas, brindar soporte al cliente, ayudar con tareas y entablar conversaciones atractivas y personalizadas con los usuarios.
Un caso de aplicación y de éxito utilizado en inConcert es el de OrientaSAT, un chatbot con la capacidad de interpretación del lenguaje natural, detección de necesidad de intervención humana y de aprendizaje de las interacciones con los usuarios.
Estas soluciones traen grandes beneficios para las empresas y organizaciones. Para el Servicio de Administración Tributaria (SAT), en México, significó una transformación digital total. El chatbot les permitió brindar servicio 24/7, todos los días del año, reducir en un 45% los tiempos de atención, responder alrededor de 8,000 preguntas diferentes y resolver 491 consultas por hora en horario pico, algo que no podría lograrse solo con la atención de agentes humanos.
3 retos de la Inteligencia Artificial a futuro
1. Privacidad y seguridad
La gran cantidad de datos utilizados para entrenar los modelos de IA trae consigo preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Proteger la información sensible y prevenir las brechas de datos seguirá siendo un desafío importante. Gartner estima que para el 2026, las organizaciones que establezcan lineamientos de transparencia, confianza y seguridad verán una mejora del 50% en sus modelos de IA en términos de adopción, objetivos comerciales y aceptación por parte de los usuarios.
2. Desplazamiento de puestos de trabajo
Como se ha podido observar en casos como los actores, guionistas de programas y películas, la automatización impulsada por la IA tiene el potencial de “amenazar” los mercados laborales, lo que puede llevar al desplazamiento de empleos y requerir que la fuerza laboral se adapte a nuevas demandas de habilidades. Se estima que el 7% de los empleos actuales en los Estados Unidos están siendo sustituidos por la IA, el 63% están siendo complementados por IA y el 30% no se ve afectado. [2)
3. Regulación
El rápido avance de la IA requiere que los gobiernos e instituciones desarrollen marcos regulatorios apropiados para abordar los aspectos legales, de seguridad y éticos de su desarrollo e implementación. Se estima que para el 2027 [3], al menos una empresa global verá frenada su implementación de Inteligencia Artificial por regulaciones debido al incumplimiento de la legislación de protección de datos o gobernanza de la IA.
[1] Gartner, “What Is Artificial Intelligence?”
[2] Goldman Sachs “The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth” (Briggs/Kodnani)
[3] Gartner, “What Is Artificial Intelligence?”
Cómo la IA compuesta está perfeccionando procesos del sector bancario Accede al reporte
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