¿Qué es inteligencia artificial?

En informática, el término inteligencia artificial (IA) se refiere a cualquier inteligencia similar a la humana exhibida por una computadora, robot u otra máquina. En el uso popular, el término se refiere a la capacidad de una máquina de imitar capacidades de la mente humana como aprender de ejemplos y experiencias, reconocer objetos, comprender, responder, tomar decisiones y resolver problemas.

La combinación de todo lo anterior y la capacidad de realizar funciones que un ser humano podría realizar, es IA. Después de décadas de estar relegada a la ciencia ficción hoy, la inteligencia artificial es parte de nuestro día a día.

El aumento en el desarrollo de la IA es el resultado del incremento repentino de la cantidad de datos disponibles, el desarrollo y disponibilidad de sistemas informáticos capaces de procesar todos esos datos de una manera más rápida y precisa de lo que un humano sería capaz. La IA completa nuestras frases mientras escribimos, proporciona indicaciones de tráfico en tiempo real, recomienda productos y contenido que podríamos disfrutar según nuestros datos.

Entender la IA y su terminología puede ser difícil ya que muchos de sus términos son usados indistintamente y existen diferencias entre la IA, machine learning, deep learning, reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural o NLP por sus siglas en inglés.También hay diferencias entre una IA débil y una fuerte, por lo que le ayudaremos a diferenciar entre los términos básicos para entender el funcionamiento de la inteligencia artificial.

Tipos de inteligencia artificial y aplicaciones

Inteligencia artificial, machine learning y deep learning

La manera más fácil de entender la relación entre la IA, machine learning y deep learning es esta:

  • Inteligencia artificial: Piensa en la IA como el universo completo de toda la tecnología informática que exhibe cualquier cosa similar a la inteligencia humana. Esto puede ser un expert system, una aplicación para resolver problemas mediante la toma decisiones basada en una lista de reglas complejas o lógicas de ‘’IF/THEN’’, o puede ser algo como Wall-E de Pixar que desarrolla inteligencia, voluntad propia y emociones similares a las de un ser humano.
     
  • Machine learning: Es un subconjunto de la aplicación de la IA que aprende por sí mismo a medida que recibe más datos para llevar a cabo una tarea específica con una precisión cada vez mayor.
     
  • Deep learning: Es un subconjunto de la aplicación de machine learning que aprende por sí misma a realizar una tarea en específico con una precisión cada vez mayor sin la intervención humana.

Inteligencia artificial fuerte vs inteligencia artificial débil

La IA débil (también llamada ‘’Narrow AI’’ o Artificial Narrow Intelligence ‘’ANI’’) es la inteligencia artificial enfocada y entrenada para realizar alguna tarea en específico e impulsa la mayor parte de la IA que nos rodea hoy en día. ‘’Narrow’’ es la descripción más acertada ya que es cualquier cosa menos débil; habilita algunas aplicaciones impresionantes incluyendo a Siri de Apple, Alexa de Amazon, la computadora de IBM Watson que ganó Jeopardy y los sistemas en los autos autónomos.

La IA fuerte o ‘’Artificial General Intelligence’’, AGI por sus siglas en inglés, replica con gran similitud a la autonomía del cerebro humano ya que puede resolver muchos tipos y clases de problemas e inclusive seleccionar los problemas que quiere resolver sin intervención humana. La AGI aún es completamente teórica, sin ejemplos prácticos de uso en la actualidad. Pero esto no significa que los investigadores no estén explorando con cautela la súper inteligencia artificial o ASI por sus siglas en inglés, que es un tipo de inteligencia superior a la inteligencia o capacidad humana. Un ejemplo de ASI podría ser HAL, el asistente informático sobrehumano (y eventualmente maligno) en 2001: A Space Odyssey.

IA a escala

Según IDC, el 65 % de todas las organizaciones habrá acelerado el uso de tecnologías digitales en 2022¹. Estas tecnologías ayudan a transformar los procesos de negocio existentes para impulsar la interacción con los clientes, la productividad de los empleados y la resiliencia del negocio.

Empresas como la suya están bajo presión para adaptarse rápidamente transformando la forma de relacionarse con los clientes, operar internamente e interactuar con sus socios. ¿Cuenta con la base de datos necesaria para implementar la IA a escala?

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