¿Qué es Inteligencia Artificial?
En Stefanini Group definimos la Inteligencia Artificial como una rama de la computación que intenta simular el razonamiento humano al aprender a través de modelos matemáticos, para que una máquina tome decisiones rápidas y eficientes basada en datos recopilados y estructurados.
Gartner, afirma que la Inteligencia Artificial (IA) aplica análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica, que incluyen el Machine Learning (ML), para interpretar eventos, soportar y automatizar decisiones y tomar acciones.
Lo realmente importante entre ambas definiciones es que la Inteligencia artificial en sí, no es inteligente. Es una estructuración de información para tomar mejores decisiones de forma rápida y eficiente.
Aunque la inteligencia artificial está muy avanzada y hay algún progreso en los temas de generación de conocimiento, seguimos basados en una simulación que cada día está más cerca al funcionamiento real de nuestro cerebro. Hoy en día la IA es operativa, solo ejecuta, y todavía estamos lejos de llegar a una Inteligencia Artificial autónoma.
La IA tiene grandes utilidades, pero también está rodeada de muchos mitos porque su capacidad computacional de toma de decisiones se puede combinar con múltiples tecnologías como: Machine Learning, blockchain, RPA y esto obviamente potencializa su funcionalidad en diversas áreas.
De acuerdo con el Hype Cicle para Inteligencia Artificial de Gartner de 2019, estamos a más de 10 años de desarrollo de una Inteligencia Artificial General (AGI) autónoma y esto está ligado al tema de desarrollo y masificación de la computación cuántica ya que, sin duda, esta aumentará significativamente las capacidades de la IA.
El uso de Inteligencia Artificial a gran escala sumará unos $15.7 trillones de dólares a la economía global en 2030. Harvard Business Review
La computación cuántica
Aunque las computadoras actuales están en capacidad de hacer operaciones sorprendentes, se quedan cortas en temas de cálculo combinatorio, que es una herramienta de la matemática que permite calcular la cantidad de agrupaciones diferentes que se pueden lograr con los elementos de un conjunto finito. A mayor cantidad de elementos, el número de agrupaciones o permutaciones crece de manera exponencial.
Justamente esta capacidad de cálculo es el principal stopper de la Inteligencia Artificial (IA), pero los computadores cuánticos están en capacidad de resolverlo con mayor rapidez y menor costo.
Cuando esta tecnología esté disponible, sin duda, tendrá un gran impacto en la ingeniería química y biológica, la ciberseguridad, los servicios financieros, la manufactura compleja y obviamente en la Inteligencia Artificial, porque al combinar gran cantidad de datos, permitirá hacer mejores predicciones y toma de decisiones más rápidas.
Tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se clasifica según el grado en que emule la capacidad humana en términos de versatilidad y rendimiento. Entre más parecido resulte, más evolucionado se considera el tipo de inteligencia.
Inteligencia Artificial Estrecha (ANI): Esta es la tecnología que nos rodea. Sistemas de IA con capacidad de ejecutar solo una tarea específica, usando capacidades parecidas a las humanas. Por ejemplo: ganar un juego de ajedrez, conducir un automóvil, interacciones de voz, traducción automática.
Inteligencia Artificial General (AGI): Esta inteligencia en desarrollo hace referencia a tecnologías con human-level que aprendan, perciban y funcionen de forma autónoma, con percepción sensorial, capacidad para construir competencias, y ser multifuncionales.
“Si AGI es alcanzada, las máquinas serían capaces de comprender el mundo a la misma capacidad que cualquier ser humano”. Forbes
Súper Inteligencia Artificial (ASI): Se trata de una hipótesis donde los desarrollos excederán las capacidades humanas, con un rendimiento cognitivo superior en todos los dominios de interés, principalmente en procesamiento, análisis de datos y toma de decisiones.
Inteligencia Artificial en las empresas de hoy
Compañías alrededor del mundo están implementando múltiples formas de Inteligencia Artificial (IA) que van desde bots, reconocimiento facial, mantenimiento predictivo, asistentes virtuales, entre otros desarrollos, porque son conscientes del valor que esto le genera a la organización.
Gartner en un estudio concluyó que la implementación de IA en las empresas creció un 270% en los últimos cuatro años, cifra que se triplicó el año pasado. El mercado global de IA que en 2019 estaba valorado en $27.23 mil millones de dólares, un estudio de Fortune Business Insights proyectó que su alcance para 2027 será de $266.92 mil millones.
La Inteligencia Artificial (IA) en las empresas de hoy puede ser clasificada en tres grupos:
También conocida como la aumentación de la capacidad humanas. Esta pretende remplazar la FUNCIÓN humana. Algunos ejemplos son: chatbots, robótica industrial, reconocimiento facial y asistentes virtuales.
Inteligencia Artificial encargada de hacer operaciones robustas como mantenimientos predictivos, monitoreo permanente en línea y visión computacional más enfocada a garantizar la calidad del producto.
Es aquella enfocada a generar ganancia o agregar valor. Por ejemplo, permitiendo entender al cliente para poder brindarle un mejor servicio, como: detección de fraudes, análisis de sentimientos (reconocimiento de voz), segmentación.
La automatización ha tenido una evolución muy importante hasta llegar a la hiperautomatización, tendencia en la que se integran Inteligencias Artificiales capaces de identificar procesos de negocio y automatizarlos. La IA en la hiperautomatización no actúa como un proceso, sino que permite automatizar el proceso.
La Inteligencia Artificial (IA) es la posibilidad de automatizar la analítica, sin datos no hay inteligencia.
La relevancia de la IA se da por su posibilidad de procesar mayor volumen de datos y de forma más veloz, razón por la que su implementación resulta cada vez más relevante en sectores, como:
- Banca y seguros: tienen mucha información previamente estructurada y además se puede crear un relacionamiento profundo para mejorar la colocación de producto.
- Farmacéutica: podría emitir la creación de fórmulas personalizadas. Aceleración en la creación de medicamentos, reduciendo costos y tiempos.
- Medicina: mayor ejecución y control en temas diagnósticos de patologías.
- Logística: brindaría capacidad de predicción de demanda.
- HHRR: mejoraría temas de búsqueda y selección. También impactaría la felicidad en el trabajo, al correlacionar las encuestas con el verdadero comportamiento de las personas.
Las empresas en América Latina, sin importar su sector, tienen grandes oportunidades de implementación de IA para potenciar su negocio y lograr una ventaja competitiva.
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