¿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 NPL 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.

¿Por qué usar datos e inteligencia artificial?

Los datos impulsan la transformación digital, la IA libera el valor de estos y la multinube híbrida es la plataforma para democratizarlos. Las empresas líderes están invirtiendo en IA y multinube para liberar el valor de sus datos de nuevas maneras, lo que les permite:

  • Predecir y determinar resultados futuros
  • Facultar a las personas para que realicen un trabajo de mayor valor
  • Crear flujos de trabajo inteligentes que automaticen decisiones y experiencias
  • Rediseñar modelos empresariales altamente personalizados

La IA es la tecnología de transformación que define nuestro tiempo. Sin embargo, implementarla exitosamente sigue siendo un desafío. En realidad, la IA no es mágica. Para poder convertir las aspiraciones de IA en resultados, las empresas deben abordar primero tres grandes desafíos de la IA.

Desafíos comunes de la IA

Datos

El alma de la IA, pero su complejidad ralentiza el progreso.

Talento

Los especialistas de IA son escasos y tienen gran demanda.

Confianza

Existe un escepticismo general en los sistemas y procesos de IA.

Únase a la experiencia de Data & AI Forum Virtual

El Data & AI Virtual Forum es un evento mundial de IBM con sesiones dedicadas a enfrentar los desafíos más comunes en el camino a la Inteligencia Artificial: Escasez de talento, complejidad de datos y la falta de confianza en los sistemas de IA.

Estudios de caso

Siemens AG

Reducir la producción de carbono es importante para la cultura de la fuerza laboral de Siemens. Gracias a la IA, el equipo desarrolló un asesor de viajes consciente de las emisiones de CO2 para liderar el camino hacia un futuro sin emisiones de carbono.

Condado de Sonoma

La recopilación y la organización de los datos de los clientes ayudaron a este condado a eliminar las barreras de información y a mejorar la prestación de servicios a los ciudadanos.

James Fisher & Sons, plc

Cables submarinos sustentan parques eólicos mar adentro. Los datos facilitan su visualización, la inteligencia artificial facilita el mantenimiento predictivo. El resultado: optimizar la producción de energía renovable.

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¿Por qué elegir IBM para su Inteligencia Artificial?

IBM ha sido líder en el avance de tecnologías impulsadas por Inteligencia Artificial para empresas y ha sido pionera en el futuro de los sistemas de aprendizaje automático para múltiples industrias. Basado en décadas de investigación de Inteligencia Artificial, años de experiencia trabajando con organizaciones de todos los tamaños y en los aprendizajes de más de 30,000 compromisos de IBM Watson, IBM ha desarrollado la ‘’AI Ladder’’ para implementaciones exitosas de inteligencia artificial:

  • Collect: simplificar la recopilación de datos y la accesibilidad.
  • Analize: construir sistemas basados en Inteligencia Artificial escalables y confiables.
  • Infuse: Integrar y optimizar sistemas en todo un marco empresarial.
  • Modernize: llevar sus aplicaciones y sistemas de Inteligencia Artificial a la nube.

 

Los productos y soluciones de IBM Watson brindan a las empresas las herramientas de Inteligencia Artificial que necesitan para transformar sus sistemas comerciales y flujos de trabajo, al tiempo que mejoran significativamente la automatización y la eficiencia.

Forrester Research informa cómo los líderes superan los desafíos para aumentar el uso de la inteligencia artificial.

Descubra cómo La escalera hacia IA puede ayudarle a modernizar su arquitectura de información.

Tendencias en la industria

Banca

Proporcione un servicio al cliente personal, empático y adaptado a las preferencias de cada individuo.

Producción

Agilice los procesos de producción y equilibre la calidad, el costo y el rendimiento con la IA.

Comercio minorista y bienes de consumo

Utilice la IA para transformar la experiencia del cliente y ofrecer un buen servicio durante todo el proceso.

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