La Inteligencia Artificial, también conocida como “AI” por sus siglas en inglés, representa una de las tecnologías con mayor crecimiento y fuerza en la actualidad, y no es para menos, ya que con ella se pueden realizar infinidades de cosas, desde programar a un asistente virtual personal, como la popular Siri hasta la creación de automóviles de conducción independiente.
Lo que quiere decir que, puede abarcar distintos campos, ya sea en el área medicinal, financiera, deportiva, seguridad informática, entre otras; convirtiéndose así en una tecnología clave para la Industria 4.0 gracias al gran número de beneficios que aporta a todos aquellos que deseen incursionar en la transformación digital. Sin embargo, antes de dar el paso hacia el mundo de la Inteligencia Artificial es necesario conocer de qué trata, cómo funciona y cuáles son sus ventajas y desventajas, así que, para tener una mejor visión vayamos por parte.
¿Qué es la AI?
Si nos vamos a la definición informática, la Inteligencia Artificial es la habilidad que poseen las máquinas, sus procesadores y softwares para presentar las mismas capacidades propias de los seres humanos, lo cual incluye al aprendizaje, razonamiento y creatividad, así como la capacidad de planear.
Este concepto fue desarrollado hace muchos años, de hecho, fue John McCarthy quien creó el término de Artificial Intelligence en 1950. Y desde entonces dicha tecnología ha evolucionado asombrosamente.
Para el científico de la computación Patrick H. Winston, profesor del Massachusetts Institute of Technology, la Inteligencia Artificial hace referencia a los “algoritmos habilitados por restricciones manifestados por representaciones que apoyan modelos orientados a bucles que entrelazan el pensamiento, percepción y acción”.
En cuanto al CEO de DataRobot Jeremy Achin, este define la AI como un sistema computacional aplicado con el objetivo de que las máquinas realicen tareas que necesitan de la inteligencia humana para ser completadas.
En ambas definiciones podemos ver que la Inteligencia Artificial se refiere a sistemas informáticos o máquinas con capacidad para pensar. Las cuales emiten razonamientos emulando la inteligencia humana para realizar trabajos que sólo pueden ser ejecutados por personas. Incluso existen otras fuentes que definen la AI como un sistema informático que resuelve problemas complejos que pueden llegar a sobrepasar las capacidades del cerebro humano.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?
El modo de operar de la AI es a través de algoritmos que se ejecutan combinando un gran número de datos con procesamiento rápido e iterativo, permitiéndole al software aprender patrones o características en los datos de forma automática. Tales algoritmos actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y técnicas como Deep Learning (DL).
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning, también llamado aprendizaje automático, hace referencia a una rama de la AI, siendo una de las más habituales. Este desarrolla técnicas para que los algoritmos que se han desplegado mejoren con el paso del tiempo. Lo cual implica una gran cantidad de fórmulas matemáticas complejas y códigos, que permiten que las máquinas hallen la solución al problema asignado sin casi necesitar la intervención humana.
Esta vertiente es de las más utilizadas para fines empresariales y/o comerciales, puesto que se aplican para procesar grandes flujos de datos en poco tiempo y depositarlos de forma tal, que sea comprensible para los seres humanos. Las habilidades que desarrolla el ML hacen posible la optimización de los procesos diarios como el hecho de realizar una llamada telefónica para solicitar un pedido sin que el interlocutor detecte de que está hablando con una máquina.
Otro claro ejemplo del uso de este aprendizaje se puede ver en servicios de correo electrónico como Gmail, el cual cuenta con opciones para ayudar a redactar un email, basándose en listas de correos anteriores, tanto para autocompletar oraciones como para confirmar si el usuario desea enviar un correo sin adjuntar el archivo que previamente había escrito en el cuerpo del email.
Por otro lado, los asistentes personales virtuales como Siri o Alexa hacen uso del procesamiento de lenguaje natural conocido como PLN, cuyo mecanismo simula la comunicación a través de programas. Este tipo de asistente tiene la tarea de aprender de las conversaciones que registra con millones de personas, especialmente las de los propietarios de los dispositivos y las actividades que suelen ejecutar.
En otras palabras, podría decirse que el ML es una categoría amplia y el desarrollo de los nodos de Inteligencia Artificial dan lugar al Deep Learning.
¿En qué consiste el Deep Learning?
Conocido en español como aprendizaje profundo, es una versión más específica del Machine Learning y se refiere a una serie de algoritmos diseñados para el aprendizaje automático de las máquinas, participando en un razonamiento no lineal.
En el DL los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales con el propósito de actuar como las redes neuronales humanas que se encuentran en el cerebro. Con esta técnica se puede hacer posible el aprendizaje profundo sin necesidad de un código específico para ello.
Tal práctica resulta fundamental para ejecutar funciones más avanzadas y complejas, ya que permite el análisis de un extenso rango de factores en simultáneo. Un ejemplo de esta tecnología se puede apreciar en la banca privada donde se utilizan métodos antifraudes. Supongamos que realizaste una compra en línea con tu tarjeta de débito a una hora sospechosa o no habitual e inmediatamente recibiste un mensaje de ¡Alerta! de tu banco, esto ocurre gracias al DL, y se ha hecho necesario implementarlo debido a que el sector bancario es muy delicado, pues en él se maneja una gran cantidad de datos digitalizados tanto personales como económicos.
Con el Deep Learning los softwares y computadoras pueden analizar las transacciones, así como las horas en las que ocurrieron, el importe, los emisores y los destinarios de los movimientos. De manera que, en caso de que ocurra algún movimiento sospechoso que se salga de las estadísticas habituales del cliente, se genera una alerta que advierta al propietario de la cuenta, lo cual incrementa el nivel de ciberseguridad bancario.
Beneficios que otorga la Inteligencia Artificial al sector empresarial
A continuación, veremos algunas de las principales ventajas que ofrece la AI en el ámbito empresarial.
- Agiliza el análisis de datos. La AI hace que el análisis y la explotación de los datos derivados de la producción se efectúen en tiempo real.
- Garantiza la seguridad bancaria. Gracias a los avances en la AI es mucho más sencillo el poder detectar los posibles fraudes al momento de realizar transacciones ya sea en tpv o en cualquier plataforma de pago online.
- Automatiza procesos. El uso de la Inteligencia Artificial en la industria permite que las máquinas realicen tareas rutinarias, repetitivas y de optimización de procesos sin la intervención humana y de forma automática.
- Mejora la toma de decisiones. Al ofrecer una mayor cantidad de información bien estructurada, se facilita a cada uno de los responsables el tener que tomar decisiones tanto a nivel de producción como de negocio en sí.
- Minimiza el error humano. Al tratarse de sistemas automatizados, se reducen los fallos provocados por las limitaciones humanas. En el caso de las cadenas de producción, la AI les permite detectar pequeñas fisuras o defectos en piezas que no pueden ser captadas por el ojo humano, gracias a los sensores infrarrojos que poseen.
Riesgos y limitaciones de la AI
Para finalizar veremos un par de las desventajas que supone el uso de la Inteligencia Artificial.
- Robo de identidad. Uno de los peligros más temidos en cuanto al uso de la AI es la usurpación de la identidad humana, pues hoy en día es común compartir fotos y videos de nosotros mismos en las plataformas digitales, lo cual puede ser utilizado en nuestra contra para posibles delitos de privacidad e identidad personal.
- Coste de los proyectos. Implementar AI en cualquier negocio representa un coste importante, tanto a nivel económico como de plazos, pues desarrollar este tipo de proyectos requiere de inversiones, sobre todo si la empresa no posee las habilidades internas necesarias para familiarizarse con los sistemas AI.
