¿Qué es la Inteligencia Artificial? Cómo funciona una IA, cuáles son los tipos y ejemplos
La Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y prometedoras de la tecnología actual. Permite que máquinas y dispositivos electrónicos realicen tareas que antes eran dominio exclusivo de los seres humanos. Y no solo tareas mecánicas, sino también tareas que requerían la actuación de profesionales especializados.
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas y algoritmos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen:
Aprendizaje;
Razonamiento;
Percepción;
Comprensión y generación de lenguaje natural;
Reconocimiento de voz e imágenes;
Toma de decisiones; y
Resolución de problemas complejos.
Aunque la IA tiene sus orígenes en los años 50, ha sido en las últimas décadas cuando se ha acelerado su desarrollo, con importantes avances en hardware, software y técnicas de aprendizaje. Además, también se ha incrementado el volumen de datos disponibles, lo que ha permitido "enseñar" a estas IA con mayor eficacia.
La IA se ha aplicado en una amplia gama de situaciones, como: asistentes virtuales, vehículos autónomos, análisis de datos, medicina, finanzas, entretenimiento y mucho más, transformando nuestra forma de vivir y trabajar.
El campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning se creó con el objetivo de desarrollar sistemas que puedan realizar tareas complejas de forma eficiente y autónoma. Machine Learning es una subárea de la Inteligencia Artificial, que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten que las máquinas aprendan de los datos y mejoren su desempeño con el tiempo.
En definitiva, estos algoritmos después de ser entrenados, pueden facilitar algunas de nuestras tareas o incluso realizarlas, lo que significa que la IA puede mejorar la eficiencia y la calidad de nuestras vidas. Esto se puede hacer a través de la automatización de tareas, el análisis de datos y la resolución de problemas complejos, trayendo avances significativos en diferentes sectores y contribuyendo al desarrollo de la sociedad en su totalidad.
Existen varias técnicas y algoritmos para enseñar a una máquina a realizar una tarea. En la mayoría de los casos, cuando hablamos de IA, nos referimos a algoritmos de Machine Learning.
En los algoritmos de Machine Learning supervisado, por ejemplo, la idea principal es que, tras un proceso que llamamos entrenamiento, se construye un modelo capaz de establecer una conexión entre un tipo deseado de entrada con una salida deseada.
Además, hay otros enfoques que escapan a las aplicaciones supervisadas. Un ejemplo son los algoritmos no supervisados, que reciben datos sin información sobre un resultado deseado y son capaces de identificar patrones. Otro ejemplo es el aprendizaje por refuerzo, donde los algoritmos aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno, recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos.
En relación con la Inteligencia Artificial, los modelos de Machine Learning entrenados forman parte de una categoría que llamamos Inteligencia Artificial Restringida o Débil. Podemos dividir la IA en tres categorías principales:
Inteligencia Artificial Restringida o Débil: estas IA están diseñadas para realizar tareas específicas y limitadas, como reconocimiento de voz, análisis de datos, traducción automática o recomendación de productos. Estas IA carecen de conciencia, autoconciencia, capacidad de comprender o aprender fuera del ámbito para el que fueron diseñadas. Incluso los chatbots más sofisticados de la actualidad también entran en esta categoría.
Inteligencia Artificial General o Fuerte: se trata de una IA teórica capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar. Tiene habilidades cognitivas similares a las humanas, como el razonamiento, el aprendizaje, la planificación, la creatividad y la comprensión emocional. La IA general podría aprender, adaptar y aplicar su conocimiento a una amplia variedad de tareas. Actualmente, la IA aún no se ha logrado y sigue siendo un objetivo a largo plazo para los investigadores de IA.
Inteligencia Artificial Superinteligente: también es hipotética y se refiere a una IA mucho más avanzada y capaz que la inteligencia humana en todos los aspectos intelectuales. Una IA superinteligente sería capaz de superar a los humanos en capacidad de aprendizaje, razonamiento, creatividad, adaptación y resolución de problemas. La IA superinteligente tiene importantes implicaciones para la sociedad, la economía y la ética, ya que podrían superar nuestra comprensión y control.
Aunque todavía no hemos conquistado la Inteligencia Artificial General, la IA avanza rápidamente.
Algunas de las principales aplicaciones de la IA son:
La IA puede comprender e interpretar comandos de voz y texto en varios idiomas, lo que permite la creación de asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, así como sistemas de traducción automática como Google Translator.
La IA puede analizar e interpretar imágenes y videos para reconocer objetos, personas, animales y escenas. Esto permite el desarrollo de sistemas de vigilancia, vehículos autónomos, imágenes de diagnóstico médico y análisis de sentimientos en las redes sociales.
La IA puede aprender de los datos e identificar patrones y tendencias ocultos, lo que permite predecir acontecimientos futuros y tomar decisiones basadas en datos. Esto es útil en áreas como finanzas, marketing, sanidad y clima.
La IA se ha utilizado para crear oponentes artificiales inteligentes en videojuegos, ajedrez y Go, así como para generar contenidos procedimentales, como paisajes y personajes, en juegos y películas.
La IA puede analizar grandes volúmenes de información y tomar decisiones o planificar estrategias basadas en ese análisis. Esto puede aplicarse a la logística, la gestión de la cadena de suministro, la planificación urbana y la gestión de proyectos.
La IA es fundamental para el desarrollo de robots autónomos que puedan navegar, interactuar y aprender del entorno, realizando tareas como limpieza, mantenimiento, cirugía y exploración espacial.
La IA puede analizar datos médicos, como escaneos por imágenes e historiales médicos electrónicos, para ayudar a diagnosticar enfermedades e identificar tratamientos personalizados, teniendo en cuenta las características individuales de cada paciente.
La IA se ha utilizado para generar arte, música, poesía y diseño mediante la combinación de técnicas de aprendizaje profundo con algoritmos evolutivos y otros enfoques creativos.
La IA puede automatizar tareas repetitivas y burocráticas como la entrada de datos, el servicio al cliente y el análisis de documentos, lo que permite a los humanos concentrarse en actividades con mayor valor agregado.
La IA puede acelerar el descubrimiento de nuevos materiales, medicamentos y soluciones energéticas mediante el análisis rápido de grandes volúmenes de datos experimentales y la simulación de escenarios complejos.
La IA, tal como la conocemos, empezó a surgir en el siglo XX con el avance de las matemáticas, la lógica y la informática. En 1950, Alan Turing propuso el Test de Turing como criterio para determinar si una máquina podía considerarse inteligente. También introdujo el concepto de máquinas que pueden aprender de la experiencia.
A medida que se hicieron avances en las décadas siguientes, entre 1980 y 1990, la IA enfrentó un período de desilusión y recortes de fondos, conocido como el "invierno de IA". A pesar de ello, se han logrado avances significativos en algoritmos de aprendizaje automático como redes neuronales, algoritmos genéticos y aprendizaje de refuerzo.
En todo el mundo, con el aumento de la potencia de cálculo y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, en el siglo XXI la IA experimentó un renacimiento, con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo y aplicaciones prácticas en diversos sectores como alud, finanzas, automatización y robótica.
Algunas IA actuales han generado grandes debates sobre el tema. Entre las más famosas y útiles cabe mencionar:
GPT-3, GPT4 y ChatGPT: los GPT son modelos de lenguaje generativo que pueden comprender y crear lenguaje natural. Aunque los avances de estos modelos ya se mencionaron hace algunos años, hubo una gran explosión del tema cuando apareció ChatGPT, que tiene la capacidad de utilizar estos modelos en forma de chat, corrigiendo sus propios textos cuando se le solicita;
AlphaFold: Es un modelo que puede predecir la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. Resolver este tipo de problemas tiene importantes implicaciones para la medicina y la biotecnología;
Midjourney: Midjourney, como Dall-E o el creador de imágenes de Bing, tiene la capacidad de crear imágenes a partir de una instrucción de texto;
Generative IA Studio: Los grandes servicios en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, se esfuerzan por ofrecer servicios de IA generativa, entre otros. Generative IA Studio es la promesa de Google Cloud de un entorno para implementar modelos generativos de IA;
Codewhisperer: Los recomendadores de código, como Github Copilot, han hecho la vida mucho más fácil para los programadores. Codewhisperer es la solución proporcionada por AWS y tiene la ventaja de ser gratuita.
Después de todo, ¿dónde podemos encontrar inteligencia artificial? ¿Cuáles son los ejemplos de aplicación de la Inteligencia Artificial? La IA está presente en una gran variedad de aplicaciones y sectores. Además de los ya mencionados, contamos con asistentes virtuales, análisis de sentimiento, recomendaciones de productos y detección de fraude.
Los desarrolladores de software y los científicos de datos se ven directamente afectados por la IA, ya que utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para crear y mejorar aplicaciones y sistemas o utilizan la API que utiliza estos algoritmos.
Además, la IA se ha utilizado para ayudar a los desarrolladores a automatizar tareas como la depuración de código, la identificación de errores e incluso la generación de código fuente a través de sistemas como GitHub Copilot.
Para las personas que no son desarrolladores, la IA la IA ahora ha tenido un impacto indirecto, mejorando la calidad y la eficiencia de los productos y servicios que utilizan en su vida cotidiana. Las personas interactúan con la IA a través de asistentes virtuales (como Siri, Alexa y Google Assistant), servicios de streaming de música y video, que utilizan algoritmos de recomendación, y apps de traducción automática como Google Translator. Pero ahora, herramientas como ChatGPT y Midjourney permiten a estas personas realizar actividades que antes habrían requerido contratar a un profesional cualificado o mejorar sus actividades cotidianas.
La IA tiene varias ventajas y desventajas. Entre las ventajas tenemos:
El aumento de la eficiencia y la productividad;
La capacidad de analizar y predecir datos; y
La personalización y recomendación de producto.
En cuanto a las desventajas, tenemos:
Cómo utilizar la IA en las empresas
Las empresas dedican mucho tiempo a utilizar herramientas tecnológicas para obtener ventajas en el mercado. La IA puede estar presente de diferentes maneras. Lo más habitual es a través de herramientas ya preparadas que permiten facilitar la atención al cliente, la gestión de procesos, la seguridad, la contratación y las ventas. Entre estos ejemplos, el servicio al cliente puede ser facilitado por herramientas como los chatbots y la gestión a través de aplicaciones que identifican qué empleados están realizando tareas de manera más eficiente.
Otra forma en que la IA puede estar dentro de las empresas es a través de soluciones dedicadas, creadas con los propios datos de la empresa.
Imaginemos que un equipo de Data Science de una empresa de tarjetas identifica un patrón en los datos de la empresa que le permite verificara los clientes que cometen algún tipo de fraude. Ese mismo equipo puede construir una herramienta de IA que de alguna manera bloquee estas transacciones.
¿Le robará la IA su puesto de trabajo? Todas las tecnologías mencionadas ya se están utilizando de alguna manera. En la mayoría de los casos facilitan el trabajo.
Lo que ha asustado a mucha gente son las últimas herramientas de IA generativa, como ChatGPT y MidJouney. Estas herramientas pueden generar resultados que, hasta ahora, solo podían ser alcanzados por profesionales especializados y no son la única IA disponible. Sin embargo, quienes han utilizado estas herramientas se han dado cuenta de que no siempre se obtiene el resultado deseado a la primera o incluso después de varios intentos. Estas herramientas funcionan mejor cuando un profesional especializado dirige los resultados.
Así, es más probable que los profesionales especializados que saben utilizar estas herramientas obtengan mejores resultados en su trabajo que los que no. Estos profesionales pueden obtener una ventaja en el mercado laboral.
¿Qué impulsa la adopción de la IA? La automatización de tareas, que permite a los empleados dejar de realizar tareas repetitivas y poder dirigir sus esfuerzos a tareas que requieren un esfuerzo intelectual, es un gran impulsor del uso de la IA. Además, tenemos la necesidad de analizar grandes volúmenes de datos de forma avanzada. Este tipo de strategia se ha vuelto común debido a la posibilidad de innovar y crear soluciones a la medida de cada empresa. Todo ello permite obtener ventajas estratégicas mediante el uso de la IA.
Mientras estamos en riesgo, tenemos preguntas relacionadas con la seguridad de los datos. Si una empresa utiliza una IA de terceros, puede ser necesario proporcionar datos estratégicos, por ejemplo. Incluso en la IA desarrollada internamente, es necesario recopilar y analizar grandes volúmenes de datos, lo que puede generar problemas de privacidad y seguridad. Por último, estos datos pueden contener información específica o discriminatoria. Una IA entrenada con este tipo de información, que no ha sido filtrada adecuadamente, puede reproducir estos sesgos.
La operacionalización de la IA hace referencia al proceso de integración de soluciones de inteligencia artificial en las operaciones empresariales, desde el desarrollo hasta la implantación a gran escala. Aquí entra en juego el detalle de que la IA "off-the-shelf" está facilitando la operacionalización de la IA. Han surgido varias herramientas de IA que se ofrecen como servicio.
Esto significa que las barreras técnicas se reducen y hay menos necesidad de conocimientos especializados dentro de una empresa. A menudo también se ahorran costos. Sin embargo, el estándar IA puede no ser adecuado para todas las situaciones y puede tener limitaciones en términos de personalización.
"Obligatorio" en el contexto de la inteligencia artificial (IA) se refiere a la creciente necesidad de adoptar y aplicar soluciones de IA para seguir siendo competitivos y relevantes en el mercado. Aunque no es literalmente una obligación legal o reglamentaria, la IA se está convirtiendo cada vez más en un requisito estratégico para el éxito empresarial en muchos sectores.
La IA puede generar resultados de diferentes maneras para las empresas. Un ejemplo bien conocido es Netflix, que ha tenido éxito recomendando contenido personalizado a los usuarios de la plataforma. La empresa también utiliza algoritmos de IA para poder ofrecer los vídeos con calidad.
En un área totalmente diferente, Farmwise desarrolla máquinas para eliminar malas hierbas. Las máquinas utilizan IA generativa para aprender de los datos de los sensores y adaptarse a diferentes condiciones del suelo y de la planta.
Por último, una herramienta interesante y prometedora es la conferencia multilingüe lanzada por Byrdhouse.
Hay varias formas de trabajar con la IA. Puedes convertirte en un usuario de las herramientas existentes para mejorar el rendimiento de tu trabajo. Otra posibilidad es que te conviertas en un profesional que desarrolle y tenga un conocimiento más profundo de la inteligencia artificial. En ese caso, las carreras relacionadas con los datos son un camino interesante. Tanto la Ingeniería de Datos como la Ciencia de Datos y la Ingeniería de Aprendizaje Automático utilizan la IA de alguna manera para resolver problemas.
Para aprovechar al máximo la Inteligencia Artificial, es necesario entender la herramienta de IA que se pretende utilizar. Para implementar con éxito la IA en una empresa, es necesario tener objetivos claros e identificar las áreas de impacto donde se aplicarán las herramientas.
También es necesario garantizar la calidad de los datos que se utilizarán para alimentar la IA y llevar a cabo un proceso para integrar la IA en la cultura organizativa. Para ello, es interesante tener buenos conocimientos en el área de Data Science.
Otro punto sobre lo que quizás te estés preguntando es cómo sacar el máximo provecho de LLM (Large Language Models). Los LLM están presentes en herramientas como ChatGPT, que reciben un ingreso de texto, como pregunta u orientación sobre lo que se debe producir. Este tema implica una elaborada construcción del texto. Si quieres profundizar más en el tema, lo ideal es investigar sobre Engineering Prompts.
Es difícil predecir el futuro, pero podemos esperar IA más avanzadas y omnipresentes. Estas herramientas ya se están desarrollando. Además, los investigadores en este campo esperan desarrollar otros tipos de IA capaces de adaptarse de forma autónoma a diferentes situaciones. La creación y utilización de estas herramientas implica el uso de muchos datos y un debate que siempre estará presente es quién posee derechos sobre los datos.
Un término siempre presente es inteligencia aumentada, cuando la tecnología permite a los humanos adquirir nuevas habilidades. El uso de GPS en los automóviles es un gran ejemplo. Este término no se limita al uso de la IA para aumentar las habilidades, pero sin duda las herramientas de la IA se pueden utilizar para este fin.
La IA está teniendo un impacto cada vez mayor en la economía y la sociedad. De acuerdo con Febratech, Brasil ocupa el segundo lugar en el ranking de países con mayor interacción diaria con inteligencia artificial. En el mundo, Tencent es el mayor titular de patentes de aprendizaje automático e IA del mundo, con más de 9000 familias de patentes.
Uno de los datos clave que debemos tener en cuenta es que se espera que el mercado del Machine Learning alcance un valor de 302.620 millones de dólares en 2030.
Además, las estadísticas de inteligencia artificial de una encuesta reciente muestran que más de nueve de cada diez (91%) de las principales empresas encuestadas afirmaron tener una inversión continua en IA (NewVantage, 2022). Y las estadísticas muestran que el 61 % de los trabajadores afirman que se supone que la adopción de la IA en el lugar de trabajo aumenta la productividad (SnapLogic, 2021).
Para trabajar en inteligencia artificial, hay que tener conocimientos básicos de informática, matemáticas y lógica de programación, que son la base para entender y desarrollar algoritmos y técnicas de IA.
Además, existe la necesidad de especializarse en una o varias áreas específicas de la IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial o las redes neuronales, entre otras.
En Alura contamos con varios cursos que abordan el tema de la Inteligencia Artificial. Puedes convertirte en un usuario avanzado de tecnologías preexistentes o aprender a crear tus propios modelos de Machine Learning.
La IA se ha convertido en una herramienta estratégica y competitiva para las empresas, generando casos de éxito y trayendo beneficios y desafíos a sus operaciones. A pesar de sus riesgos, la IA es una tendencia irreversible, y dominar esta tecnología es crucial para la evolución de las empresas y de la sociedad en su conjunto.
Las estadísticas generales de la inteligencia artificial demuestran su crecimiento e impacto, animando cada vez a más personas a buscar cursos en este campo para mejorar sus habilidades y prepararse para el futuro.
Finalmente, el futuro de la IA es a la vez prometedor y desafiante. La tecnología está en constante evolución y las posibilidades de aplicación son inmensas. Comprender la IA y aplicarla de manera ética y responsable es clave para garantizar un futuro mejor y más eficiente para todos. Por ello, es importante estar al día tanto de las mejores prácticas como de los nuevos avances en este campo, garantizando así que seamos capaces de extraer los máximos beneficios de esta tecnología transformadora.
Athena Bastos
Analista de Contenido de Alura Para Empresas. Licenciatura y Maestría en Derecho por la Universidad Federal de Santa Catarina - UFSC. Posgrado en Branding: gestión estratégica de marcas por la Universidad Castelo Branco - UCB. Escribe para blogs desde 2008 y actúa con marketing digital desde 2018.
Traducido y adaptado para Alura Latam por Priscila Stuani.
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