¿Qué es la computación de IA?

Este proceso, que es crítico para muchas tecnologías de punta, como la IA generativa, la computación edge y el Internet de las cosas (IoT), se basa en el desarrollo de modelos de IA mediante el entrenamiento de un algoritmo en grandes conjuntos de datos.

En los últimos años, podría decirse que la IA se ha convertido en la tecnología más transformadora de nuestro tiempo, apuntalando los avances en muchas industrias, como la tecnología, las finanzas, la salud, la venta minorista, el entretenimiento y otras. La computación de IA y los sistemas y procesos que la habilitan están en el centro de muchas de estas transformaciones.

La computación de IA tiene muchas aplicaciones en el mundo real y el mercado de sus servicios está creciendo exponencialmente. Según Forbes, el 64 % de las empresas en 2024 dijeron que esperaban que la IA aumentara la productividad, y se prevé que el mercado alcance la asombrosa cifra de 407 000 millones USD para 2027¹.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las computadoras y máquinas simular la forma en que las personas aprenden y desarrollan muchas de las mismas habilidades, incluida la resolución de problemas y la toma de decisiones. 

Las aplicaciones que utilizan IA pueden ver e identificar objetos, comprender y responder a instrucciones del lenguaje humano, hacer recomendaciones a usuarios y expertos, y mucho más. La computación de IA sustenta los procesos que hacen posibles la IA y sus muchas aplicaciones.

El machine learning (ML) es el proceso de creación de modelos de IA mediante el entrenamiento de algoritmos para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. El ML abarca una amplia gama de técnicas que permiten a las computadoras aprender y hacer inferencias a partir de datos sin ser programadas explícitamente para tareas específicas. Un modelo de IA es un programa que ha sido entrenado con un conjunto de datos para reconocer ciertos patrones y tomar decisiones sobre ellos sin ayuda humana.

La computación de IA se basa en gran medida en dos conceptos que es importante comprender antes de considerar la tecnología para un caso de uso empresarial: las redes neuronales y el aprendizaje profundo.

Las redes neuronales son programas de machine learning que han sido entrenados para tomar decisiones de manera similar a los humanos. En el cerebro humano, las neuronas biológicas cooperan para identificar fenómenos, considerar opciones y llegar a una decisión. Las redes neuronales imitan este proceso mediante una red formada por nodos, neuronas artificiales (también conocidas como capas de entrada) y capas de salida.

Cada nodo en una red neuronal está conectado a otros. Si la salida de cualquier nodo individual se eleva por encima de un valor especificado, se activa, enviando su información a otra capa de la red. De esta manera, los datos pasan a través de las capas de la red, permitiendo que las redes neuronales funcionen de manera similar a un cerebro humano.

El aprendizaje profundo, un subconjunto de machine learning, utiliza redes neuronales que constan de muchas capas, también conocidas como redes neuronales profundas, para simular el proceso de toma de decisiones de los humanos. Las redes neuronales profundas se componen de una capa de entrada y una capa de salida, así como de cientos de capas ocultas, lo que las diferencia de las redes neuronales estándar (que suelen constar de solo una o dos capas ocultas).

Las múltiples capas en una red neuronal profunda impulsan un proceso conocido como aprendizaje no supervisado, que permite a las máquinas extraer información de grandes conjuntos de datos no estructurados. El aprendizaje no supervisado ha hecho posible el machine learning a gran escala y es adecuado para muchas de las tareas más complejas de la computación de IA, como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la visión artificial‚ que implican la identificación rápida y precisa de patrones complejos en grandes cantidades de datos.

El proceso de computación de IA consta de tres pasos fundamentales, extracción/carga/transformación (ETL), selección de modelos de IA y análisis de datos. Aquí hay un vistazo más de cerca a cada paso.

1. Extracción/carga/transformación (ETL): los científicos de datos preparan un conjunto de datos a través de un proceso conocido como extracción/transformación/carga (ETL), un procedimiento de integración de datos que combina, limpia y organiza datos de múltiples fuentes. Una vez que se realiza la ETL, los datos se almacenan en un warehouse de datos, lago de datos u otro sistema de destino. La ETL prepara datos para analytics y flujos de trabajo de ML que son críticos para la computación de IA y las aplicaciones de IA. Los pipelines de la ETL se utilizan a menudo para extraer y refinar datos de sistemas existentes, limpiar y mejorar la calidad de los datos y hacer que los datos sean más coherentes.
2. Selección del modelo de IA: el segundo paso en el proceso de computación de IA es la selección de un modelo de IA que sea apropiado para la aplicación empresarial prevista. Diferentes modelos son apropiados para diferentes casos de uso empresarial. Las preguntas que pueden ayudar a elegir el modelo de IA adecuado incluyen: ¿Con qué datos se entrenó el modelo de IA? ¿Quién lo construyó? ¿Y qué tipo de mecanismos o barreras de seguridad tiene?
3. Análisis de datos: el paso de análisis de datos, también conocido como inferencia, es el último paso en el proceso de computación de IA. En este paso, los científicos de datos extraen los datos a través del modelo de IA que han elegido para generar insights procesables y business intelligence. Esta es la parte más crítica del proceso de computación de IA, ya que es el momento en que la computación de IA entrega su valor comercial a la empresa.

Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) se han convertido en un componente crítico de la computación de IA desde que NVIDIA construyó la primera en 1999. Inicialmente diseñadas para acelerar los gráficos por computadora y el procesamiento de imágenes, el alto rendimiento y la capacidad de las GPU para acelerar los cálculos matemáticos y resolverlos más rápidamente que en las CPU tradicionales. Las GPU ayudan a reducir la cantidad de tiempo que una computadora necesita para ejecutar más de un programa, acelerando las cargas de trabajo de IA y ML.

Hoy en día, las GPU potencian muchas aplicaciones líderes de IA, como la supercomputadora de IA nativa de la nube Vela de IBM, que requieren altas velocidades para entrenar en conjuntos de datos cada vez más grandes. Los modelos de IA se entrenan y ejecutan en GPU de centros de datos, generalmente operadas por empresas que realizan investigaciones científicas u otras tareas de uso informático intensivo.

Hoy en día, un tipo específico de IA está generando más titulares que otros: la IA generativa. En múltiples industrias, la IA generativa, que puede crear texto, imágenes, videos y otros contenidos originales, está llevando los casos de uso de IA a un nuevo y emocionante territorio.

La IA generativa ha estado detrás de muchos de los avances recientes en la computación de IA, incluido el desarrollo de ChatGPT por parte de OpenAI de Microsoft en 2022. Ofrece muchos beneficios de productividad que las empresas modernas están ansiosas por aplicar a las necesidades comerciales. Según McKinsey, un tercio de las organizaciones ya utilizan la IA generativa con regularidad en al menos una función empresarial².

El entrenamiento de la IA generativa implica la generación de modelos de aprendizaje profundo que sirven de base para distintos tipos de aplicaciones de IA generativa. Los modelos de lenguaje grandes (LLM), una categoría de modelos básicos entrenados en inmensas cantidades de datos, desempeñan un papel importante. También existen modelos básicos conocidos como modelos de base multimodales, o simplemente IA multimodal, que pueden admitir múltiples tipos de generación de contenido.

La computación de IA es crítica para las iniciativas de transformación digital de muchas empresas modernas exitosas, ayudando a permitir que las tecnologías digitales se integren perfectamente en los procesos y las operaciones existentes. Estos son cinco de los beneficios más populares que la computación de IA aporta a las empresas.

La IA ayuda a automatizar las tareas rutinarias y repetitivas, aumentando la eficiencia y reduciendo el agotamiento de los trabajadores. Algunas de las tareas en las que puede ayudar son la recopilación y el procesamiento de datos, el almacenamiento y el seguimiento del almacén, la realización de tareas rutinarias en la fabricación y la gestión de sistemas y equipamiento remotos. La computación de IA desempeña un papel clave a la hora de liberar a los trabajadores para que se centren en tareas más creativas e intensivas en habilidades.

La computación de IA puede respaldar una mejor toma de decisiones con poderosos insights obtenidos de los datos, o puede automatizar completamente el proceso de toma de decisiones en función de sus propias capacidades de toma de decisiones basadas en datos. A través de una combinación de potencia informática, soporte y automatización, la IA ayuda a las empresas de todos los tamaños a tomar decisiones más inteligentes y responder a problemas complejos en tiempo real, sin intervención humana.

A diferencia de las personas, la IA no toma descansos para dormir, comer o recargar energías. Siempre está activa y disponible. Las herramientas de IA, como los chatbots y los asistentes virtuales, ayudan a las empresas a prestar servicios a sus clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año. En otros tipos de aplicaciones, como las herramientas de fabricación y gestión de almacenes, la computación de IA ayuda a mantener el control de calidad y los niveles de producción, así como a monitorear el inventario.

La computación de IA ayuda a reducir la probabilidad de paros en el trabajo debido a errores humanos. Desde ayudar a las personas a desempeñarse mejor con insights y asistencia, y alertar a la fuerza laboral sobre posibles problemas, hasta automatizar completamente los procesos críticos, la computación de IA está en la primera línea de la creación de procesos de negocios más eficientes y efectivos. Y debido a su naturaleza flexible y adaptativa, los modelos de IA pueden aprender y mejorar constantemente, reduciendo aún más la probabilidad de error a medida que están expuestos a nuevos datos.

La computación de IA ayuda a automatizar trabajos peligrosos, como la eliminación de municiones o la reparación de equipamiento en condiciones remotas y peligrosas. Por ejemplo, los drones de IA pueden reparar una tubería en las profundidades del agua, o un satellite que flota en órbita, a kilómetros sobre la tierra, donde es difícil y peligroso enviar a un humano. Además, muchos vehículos autónomos, como los drones, los automóviles y los vehículos militares operados a distancia, dependen en gran medida de la computación de IA para realizar sus tareas más críticas.

Estas son algunas de las aplicaciones empresariales más interesantes que ofrece la computación de IA.

Las plataformas de IA habilitan la computación en la nube de varias maneras importantes. Principalmente, los sistemas de IA tienen sólidas capacidades de toma de decisiones que los hacen ideales para los ecosistemas de TI. Los proveedores de la nube utilizan la IA para automatizar una amplia gama de operaciones críticas en los centros de datos. La IA ayuda a aprovisionar y escalar servicios, detectar problemas y detectar posibles amenazas de  ciberseguridad. 

A medida que aumentan los casos de uso de la computación de IA con la introducción de nuevas aplicaciones impulsadas por IA, como IoT e IA generativa, la IA en la nube se está convirtiendo rápidamente en una forma de integrar servicios de IA en soluciones de negocio. 

Una de las aplicaciones más populares para la computación de IA es la atención al cliente, donde los chatbots y los asistentes virtuales se encargan de las consultas de los clientes, los tickets de soporte y mucho más. Las herramientas de computación de IA se basan en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la IA generativa para resolver los problemas de los clientes de forma rápida y completa. Además, a diferencia de los empleados, los chatbots y los asistentes virtuales están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que libera a los empleados para tareas más adecuadas.

Las herramientas informáticas de IA, como el ML y los algoritmos de aprendizaje profundo, pueden detectar anomalías en las transacciones y otras fuentes de big data, lo que ayuda a las empresas a descubrir posibles actividades delictivas. Los bancos, por ejemplo, utilizan herramientas informáticas de IA para marcar patrones de gasto inusuales e inicios de sesión de clientes desde ubicaciones no reconocidas. Además, las organizaciones que utilizan la protección contra el fraude mejorada por IA pueden detectar y responder más fácilmente a las amenazas, limitando su impacto en los clientes.

Muchas empresas confían cada vez más en la computación de IA para crear experiencias del cliente más personalizadas y campañas que tengan más probabilidades de resonar con una audiencia específica. Mediante los datos de los historiales de compras y navegación de los clientes, la computación de IA puede recomendar productos y servicios que se adapten a los intereses de una persona en lugar de a un grupo demográfico más amplio.

Los departamentos de recursos humanos están utilizando herramientas de computación de IA para agilizar el proceso de contratación. La computación de IA ayuda con la optimización de los recursos, incluida la selección de currículos y la correspondencia de candidatos con empleadores. Además, los sistemas de IA ayudan a automatizar los pasos en el proceso de contratación, acortando la cantidad de tiempo que lleva notificar a los candidatos sobre el estado de su solicitud.

La computación de IA está mejorando los procesos de desarrollo de las aplicaciones más innovadoras de la actualidad. La generación de código de la IA generativa puede acortar el proceso de programación y acelerar la modernización de las aplicaciones existentes. La computación de IA también está ayudando a hacer cumplir la coherencia del código y a reducir la probabilidad de error humano en el proceso de desarrollo.