La inteligencia artificial (IA) permite que los ordenadores aprendan de la experiencia, se adapten a parámetros dados y realicen tareas que antes solo eran posibles para los humanos. En la mayoría de las implementaciones de IA, desde jugadores de ajedrez computarizados hasta coches autónomos, las capacidades de aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural son fundamentales.
Gracias a estas tecnologías, se puede enseñar a las computadoras a realizar ciertas tareas procesando grandes cantidades de datos e identificando patrones en ellos. En la banca, la IA realmente está ayudando a mejorar la experiencia del cliente al brindarles la oferta correcta en el momento adecuado y utilizando el mejor canal de comunicación.
Historia del desarrollo de la inteligencia artificial
El término «inteligencia artificial» apareció en 1956, pero la popularidad real de la tecnología de IA solo ha alcanzado hoy en día en el contexto del aumento de los volúmenes de datos, la mejora de los algoritmos, la optimización de la potencia informática y las instalaciones de almacenamiento de datos.
Las primeras investigaciones en el campo de la IA, que comenzaron en la década de los 50 del siglo pasado, tenían como objetivo la resolución de problemas y el desarrollo de sistemas informáticos simbólicos. En los años 60, esta dirección atrajo el interés del Departamento de Defensa de los EE.UU.; en concreto el ejército comenzó a entrenar computadoras para imitar la actividad mental humana.
Por ejemplo, tal y como señala Antonio Luis Terrones Rodriguez en su artículo ‘Inteligencia artificial y ética de la responsabilidad‘, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada del Departamento de Defensa de los Estados Unidos (DARPA) llevó a cabo una serie de proyectos en los años 70 para crear mapas de calles virtuales. DARPA logró crear asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que existieran Siri y Alexa.
Estos trabajos se convirtieron en la base de los principios de automatización y lógica formal del razonamiento que se utilizan en las computadoras modernas, en particular, en los sistemas de soporte de decisiones y los motores de búsqueda inteligentes diseñados para complementar y mejorar las capacidades humanas.
Aunque la IA a menudo se representa en películas y novelas de ciencia ficción como una suerte de robots humanoides que se apoderan del mundo, en la etapa actual del desarrollo de la IA, esta tecnología no da miedo ni es tan inteligente. Por el contrario, el desarrollo de la inteligencia artificial permite que estas tecnologías aporten beneficios reales en todos los sectores de la economía; como en la atención médica, el comercio minorista y otras áreas.
¿Cuál es la importancia de la inteligencia artificial y por qué es buena idea hacerse experto?
La IA permite automatizar procesos repetitivos de aprendizaje y búsqueda mediante el uso de datos. Sin embargo, la IA es diferente de la robótica, que se basa en el uso de hardware predeterminado. El objetivo de la IA no es la automatización del trabajo manual, sino la ejecución confiable y continua de numerosas tareas computarizadas a gran escala.
Dicha automatización requiere la intervención humana para la configuración inicial del sistema y la correcta formulación de preguntas. La IA hace que los productos existentes sean inteligentes. Por lo general, la tecnología de IA no se implementa como una aplicación independiente.
La funcionalidad de IA se está integrando en los productos existentes, lo que permite mejorarlos, al igual que la tecnología Siri se ha agregado a la próxima generación de dispositivos Apple. La automatización, las plataformas de comunicación, los bots y las computadoras inteligentes, combinadas con big data, pueden mejorar las tecnologías utilizadas en hogares y oficinas, desde sistemas de análisis de datos de seguridad hasta herramientas de análisis de inversiones.
La Inteligencia Artificial se adapta con algoritmos de aprendizaje progresivo para que la programación adicional se base en datos. La IA descubre estructuras y patrones en los datos que permiten que el algoritmo aprenda cierta habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor.
Entonces, de la misma manera que un algoritmo aprende a jugar al ajedrez, puede aprender a sugerir productos adecuados en línea. Al mismo tiempo, los modelos se adaptan a medida que se dispone de nuevos datos. La propagación es una técnica que asegura que el modelo se corrige aprendiendo de nuevos datos si la respuesta inicial resulta ser incorrecta.
La Inteligencia Artificial realiza un análisis más profundo de grandes cantidades de datos utilizando redes neuronales con muchas capas ocultas. Hace unos años, crear un sistema de detección de fraude con cinco niveles ocultos era casi imposible.
Todo ha cambiado con el enorme crecimiento de la potencia informática y la llegada del «big data». Los modelos de aprendizaje profundo requieren una gran cantidad de datos, ya que se entrenan en base a ellos. Por lo tanto, cuantos más datos, más precisos serán los modelos.
Las redes neuronales profundas permiten que la IA alcance un nivel de precisión sin precedentes. Alexa, Google Search y Google Photos, por ejemplo, funcionan con aprendizaje profundo y cuanto más usamos estas herramientas, más efectivas se vuelven.
En el ámbito sanitario, el diagnóstico de tumores cancerosos en imágenes de resonancia magnética utilizando tecnologías de IA (aprendizaje profundo, clasificación de imágenes, reconocimiento de objetos) es tan preciso como las conclusiones de radiólogos altamente cualificados.
La Inteligencia Artificial le permite aprovechar al máximo sus datos. Con la llegada de los algoritmos de aprendizaje, los propios datos se convierten en objeto de propiedad intelectual. Esos datos contienen todas las respuestas que necesita; solo necesita encontrarlas con la ayuda de tecnologías de IA.
Ahora que los datos juegan un papel mucho más importante que nunca, pueden proporcionar una ventaja competitiva. Al utilizar las mismas tecnologías en un entorno competitivo, ganará el que tenga los datos más precisos.
