Lejos han quedado los días en los que la inteligencia artificial nos parecía un concepto propio de la ciencia ficción; una idea encarnada, habitualmente, por robots de rasgos humanoides y dudosas intenciones. Por suerte, cuando hablamos de inteligencia artificial hoy en día, entendemos que se trata de una disciplina informática que consiste en intentar que las máquinas imiten el funcionamiento de los procesos naturales humanos.
Se ha hablado mucho de cuáles son las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial, sin embargo, es esencial comprender la naturaleza de cada tipo de IA para despejar estas incógnitas. Empecemos con lo más básico:
¿Para qué sirve la Inteligencia Artificial?
No os abruméis; para dar con la respuesta más clara posible, hemos hablado con nuestro director de Business Intelligence & Artificial Intelligence, Iván Arribas, quien nos explica lo siguiente:
“El mayor potencial que le vemos a la Inteligencia Artificial a nivel de negocio es que nos permite aprender de nuestro volumen de datos”.
Esta definición es esencial; no importa el campo o la disciplina que tengas en mente (financias, ciencia, industrias…), para implantar un proyecto de inteligencia artificial, es imprescindible disponer de grandes volúmenes de datos sobre los cuales poder trabajar. Y no solo eso, sino que dichos datos deben estar tan bien cuidados y organizados como sea posible. Nuestro equipo de Business Intelligence en Algoritmia se encarga precisamente de optimizar los almacenes de datos de grandes empresas para transformarlos en conocimiento. Iván nos cuenta:
“A partir de los datos históricos podemos encontrar tendencias y relaciones. Estas, a su vez, nos ayudan a elaborar una fórmula matemática para predecir o intuir qué sucederá en un futuro”.
En este sentido, si te preguntas para qué sirve la Inteligencia Artificial a nivel empresarial, puede ser una herramienta clave para:
- Automatizar tareas repetitivas
- Eliminar procesos con poco valor
- Toma de decisiones más rápida
- Reducción del margen de error
- Trabajadores, en general, más enfocados en tareas que sí aportan valor
La lista de estos beneficios es infinita, pero ¿qué ocurre una vez tenemos todos los datos adecuados? ¿Son iguales todas las inteligencias artificiales?
Tipos de Inteligencia Artificial
Según los informáticos Stuart J. Russell y Peter Norvig existen cuatro tipos de inteligencia artificial: los sistemas que piensan como humanos, los que actúan como humanos, lo que piensan racionalmente y los que actúan racionalmente.
No obstante, la IA está presente en muchos campos, y cada uno de ellos, a su vez, ofrecerá sus subcampos. Al no poder abarcar todas las ramas de la IA en un artículo, nos centraremos en el machine learning, la disciplina más popular. En este caso, existen tres tipos de aprendizaje automático, y de las funciones que queremos que lleven a cabo dependerá que utilicemos unos algoritmos u otros:
- Aprendizaje reforzado. Con el aprendizaje reforzado, una máquina aprende ciertos patrones (a través de repeticiones de prueba y error) para obtener una recompensa. En un juego, por ejemplo, un algoritmo probaría diferentes caminos hasta encontrar el que le proporcionara la recompensa, haciéndolo extremadamente útil para realizar tareas automatizadas. En este caso se utilizan algoritmos como el Dynamic programming o el Q-learning.
- Aprendizaje supervisado. En estos casos, se ofrece a la máquina un conjunto de datos que sirven como base para que el sistema encuentre una solución concreta. Pero, además, también se enseña a los algoritmos el resultado que pretendemos obtener para que, mediante el análisis, sean capaces de encontrar una relación. Algunos de los algoritmos que utilizamos para este tipo de aprendizaje son los árboles de decisión o las clasificaciones Naïve Bayes.
- Aprendizaje sin supervisión. En el aprendizaje sin supervisión, no ofrecemos al sistema datos de salida para que encuentre una relación entre variables, sino que le damos solo datos de entrada para que encuentre patrones de similitud entre elementos. Esto es más complicado de procesar por el algoritmo, pues al contar con menos datos requiere de un desarrollo más complejo para poder analizar estructuras conceptuales. Existen algoritmos no supervisados de diferentes categorías, como los algoritmos de clusters y los de asociación.
Ejemplos de Inteligencia Artificial: ¿Cómo funcionan?
Ahora que ya hemos visto los tipos de inteligencia artificial que existen, ha llegado el momento de analizar algunos ejemplos prácticos. ¿Cómo es posible, por ejemplo, en un gran negocio, personalizar el contenido para cada uno de los usuarios o clientes? Iván Arribas nos cuenta lo siguiente:
“A través de un proyecto de Inteligencia Artificial podemos, por ejemplo, hacer una estricta segmentación de clientes. Configuramos el sistema para que los clasifique según su comportamiento y, de este modo, podemos llevar a cabo acciones de marketing que se ajusten a los deseos o necesidades de cada uno de ellos. El resultado es una estrategia mucho más personalizada y eficaz.”
Pero no hace falta ir tan lejos… ¿Sabías que la plataforma en la que escuchas música o ves vídeos recoge cientos de datos diariamente sobre tus gustos? Y no hablamos solo de tus géneros de música favoritos, o de las películas que más veces hayas visto. Hablamos, también, de cuántas veces paras una canción en concreto, de qué día de la semana prefieres un género determinado o de cuántos temas escuchas, de promedio, el primer día de cada mes. Con esta inmensa cantidad de datos, un proyecto de IA puede adivinar tu relación con el contenido que consumes y, así, recomendarte unas opciones u otras.
Pero no podemos terminar sin aclarar que no todos los beneficios de esta solución giran alrededor de los negocios. Es esencial, en este marco, destacar el gran impacto que ha tenido la inteligencia artificial en medicina y otros campos científicos. Tener algoritmos suficientemente entrenados para predecir riesgos y problemas basándose solo en un histórico de datos, hace que esta herramienta sea muy beneficiosa para analizar, por ejemplo, la afección concreta de un paciente y determinar si esta presenta rasgos peligrosos o no. En Algoritmia nos abrimos paso en el campo de la medicina con un innovador proyecto basado en Power BI, una herramienta con grandes funciones de inteligencia artificial.
Si estás pensando en implantar un proyecto de inteligencia artificial en tu organización y quieres más información, no dudes en visitar nuestras soluciones de Business Intelligence, o bien ponte en contacto con nosotros a través de hello@algoritmia8.com.