la IA
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
Para fomentar el aprendizaje, los sistemas de IA necesitan recibir datos de modo continuo.
Así, la inteligencia artificial ha resultado de la unión de 3 pilares:
- Modelos de datos de primera calidad, estructuras que permiten clasificar, procesar y analizar los datos con precisión.
- Acceso a un enorme volumen de datos no procesados.
- Robustas herramientas de computación con precio asequible que posibiliten el procesamiento rápido y eficiente de los datos.
Teniendo en cuenta sus bases, queda claro que la IA es una consecuencia del trabajo en conjunto del big data, cloud computing y modelos de datos de excelencia.
Y es que gracias a la combinación de tecnologías de punta y de algoritmos, los sistemas son capaces de aprender absorbiendo, organizando y analizando los datos de modo que puedan entender, detectar y diferenciar objetos, patrones, personas y reacciones de los más variados tipos.
En lo concerniente a las tecnologías que amparan el proceso permitiendo que las máquinas incorporen la capacidad de razonamiento lógico, encontramos:
1.Machine learning
El aprendizaje de máquina o machine learning (ML) es una de las tecnologías que posibilitan a la IA alcanzar los resultados esperados, pues promueve que los sistemas aprendan de forma autónoma y evolucionen.
Así, a raíz del procesamiento de datos y de la detección de estándares, las máquinas adquieren la capacidad de tomar decisiones sin necesidad de que se programe el sistema para llegar a una conclusión específica.
Un buen ejemplo de aplicación del ML son las recomendaciones personalizadas de los sistemas de streaming.
2.Deep learning
El deep learning consiste en un tipo más profundo de machine learning que permite un proceso de aprendizaje más inteligente y complejo, lo que conlleva a resultados aun más precisos y acertados.
Como el DL emplea redes neuronales complejas, sigue el modelo de unión entre las neuronas del cerebro humano. Así, el sistema puede aprender patrones complejos e interpretar una gran cantidad de datos.
En virtud de la robustez de su desarrollo, es ampliamente usado en software de reconocimiento biométrico por voz y/o imagen.
3.Procesamiento de lenguaje natural
Gracias al uso del ML, las máquinas son capaces de interactuar y comunicarse con las personas. Esto ocurre porque el sistema analiza, entiende, detecta patrones y puede expresarse usando el lenguaje humano naturalmente, incluso en la forma de hablar.
El procesamiento del lenguaje natural se destaca en el análisis de sentimientos, procesos basados en algoritmos que identifican el contenido de un determinado texto y en los chatbots del sector de atención al usuario/consumidor.
Por lo tanto, la combinación de tecnologías posibilita que los sistemas tomen decisiones precisas, totalmente independientes y apoyadas en datos duros digitales, hecho que fomenta la multiplicación de la capacidad racional de los seres humanos, así como la generación de respuestas y soluciones más acertadas.
Importancia de la IA para las empresas
En las próximas líneas, enfocamos en la importancia de la IA para las organizaciones bajo la óptica de sus beneficios más relevantes:
Automatización de procesos
La automatización de actividades no solo aliviana la carga de trabajo de los equipos corporativos, sino que acelera las dinámicas y optimiza los resultados en virtud de la minimización de errores e inconsistencias típicamente humanas.
La centralización y el cruce de datos, así como los análisis más profundos, objetivos y exactos realizados por la IA evitan la subjetividad basando los resultados solamente en datos duros y reales.
Reducción de costos
Al agilizar las tareas, mitigar errores y elevar el nivel de los resultados, el resultado no podría ser diferente: la disminución de costos.
La facilitación y agilización de los procesos ocasiona un incremento en la productividad y en el desempeño de los colaboradores.
En consecuencia, repercute de manera positiva en los costos, principalmente porque permite producir más en menos tiempo y esta celeridad favorece la eficiencia operativa del negocio.
Innovación
Mediante algoritmos avanzados podemos detectar, procesar y reaccionar en tiempo real posibilitando el desarrollo de una respuesta o solución de manera instantánea.
Gracias al enfoque innovador de la inteligencia artificial, las organizaciones pueden descubrir tendencias de consumo aún no resueltas y ganar puntos ante el público, lo que permite alcanzar una ventaja competitiva.
Seguridad de la información
Las técnicas de reconocimiento facial, digital y de voz se han convertido en prácticas regulares de diferentes sectores, en especial en las áreas que lidian con una enorme cantidad de datos confidenciales y requieren medidas extras de protección de datos.
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