Inteligencia Artificial (IA)

 ¿Qué es la IA? 

La inteligencia artificial, o IA, es tecnología que permite que las computadoras simulen la inteligencia y las capacidades humanas de resolución de problemas.

Por sí sola o combinada con otras tecnologías (por ejemplo, sensores, geolocalización, robótica), la IA puede realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia o intervención humana. Los asistentes digitales, la guía por GPS, los vehículos autónomos y las herramientas de inteligencia artificial generativa (como Chat GPT de Open AI) son solo algunos ejemplos de inteligencia artificial en las noticias diarias y en nuestra vida cotidiana.

Como campo de la informática, la inteligencia artificial abarca (y a menudo se menciona junto con) el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Estas disciplinas implican el desarrollo de algoritmos de IA, modelados a partir de los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, que pueden "aprender" de los datos disponibles y realizar clasificaciones o predicciones cada vez más precisas con el tiempo.

La inteligencia artificial ha pasado por muchos ciclos de exageración, pero incluso para los escépticos, el lanzamiento de ChatGPT parece marcar un punto de inflexión. La última vez que la IA generativa fue tan importante, los avances se produjeron en la visión por computadora, pero el salto se produce en el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Hoy en día, la IA generativa puede aprender y sintetizar no solo el lenguaje humano sino también otros tipos de datos, como imágenes, vídeos, códigos de software e incluso estructuras moleculares.

Las aplicaciones para la IA crecen cada día. Pero a medida que se dispara el revuelo en torno al uso de herramientas de IA en las empresas, las conversaciones sobre la ética de la IA y la IA responsable se vuelven de vital importancia. Para obtener más información sobre la posición de IBM en estos temas, lea Generar confianza en la IA.

Tipos de inteligencia artificial: IA débil frente a IA fuerte

La IA débil, también llamada IA estrecha o Inteligencia artificial estrecha (ANI), es una IA entrenada y enfocada para realizar tareas específicas. La IA débil impulsa la mayor parte de la IA que nos rodea hoy. "Estrecho" podría ser un descriptor más preciso para este tipo de IA, ya que no tiene nada de débil; permite algunas aplicaciones muy potentes, como Siri de Apple, Alexa de Amazon, IBM Watson y vehículos autónomos.

La IA robusta está conformada por la inteligencia artificial general (IAG) y la superinteligencia artificial (SIA). La inteligencia artificial general (IAG), o la IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; sería autoconsciente y tendría la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar para el futuro. La superinteligencia artificial (SIA), también conocida como superinteligencia, superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano.

Si bien la IA robusta todavía es completamente teórica y no tiene ejemplos prácticos de uso actualmente, no significa que los investigadores de IA no estén también explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de la SIA provienen de la ciencia ficción, como HAL, la malévola computadora superhumana en 2001: Odisea del espacio.

Aplicaciones de inteligencia artificial

Hoy en día, existen numerosas aplicaciones reales para sistemas de IA A continuación se presentan algunos de los casos de uso más comunes:

Reconocimiento de voz

También conocido como reconocimiento automático de voz (ASR), reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, el reconocimiento de voz utiliza PLN para procesar el habla humana en un formato escrito. Muchos dispositivos móviles incorporan reconocimiento de voz en sus sistemas para realizar búsquedas por voz (Siri, por ejemplo) o brindar más accesibilidad para enviar mensajes de texto en inglés o en muchos idiomas ampliamente utilizados. Vea cómo Don Johnston utilizó IBM Watson Text to Speech para mejorar la accesibilidad en el aula con nuestro estudio de caso.

Atención al cliente

Los agentes virtuales en línea y los chatbots están reemplazando a los agentes humanos a lo largo del recorrido del cliente. Responden preguntas frecuentes (FAQ) sobre temas como el envío, o brindan asesoramiento personalizado, venta cruzada de productos o sugerencias de tamaños para los usuarios, cambiando la forma en que pensamos sobre la participación del cliente en sitios web y plataformas de redes sociales. Los ejemplos incluyen bots de mensajería en sitios de comercio electrónico con agentes virtuales, aplicaciones de mensajería, como Slack y Facebook Messenger, y tareas que generalmente realizan asistentes virtuales y asistentes de voz. Vea cómo Autodesk Inc. utilizó IBM watsonx Assistant para acelerar los tiempos de respuesta de los clientes en un 99 % con nuestro estudio de caso.

Visión artificial

Esta tecnología de IA permite que las computadoras y los sistemas deriven información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y con base en esas entradas, pueden tomar medidas. Esta capacidad de proporcionar recomendaciones la distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. Gracias a las redes neuronales convolucionales, la visión por ordenador tiene aplicaciones en el etiquetado de fotos en las redes sociales, la obtención de imágenes radiológicas en la sanidad y los coches autónomos en la industria automovilística. Vea cómo ProMare utilizó IBM Máximo para marcar un nuevo rumbo en las investigaciones oceánicas con nuestro caso práctico.

De la cadena de suministro

La robótica adaptativa actúa sobre la información de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y sobre datos estructurados y no estructurados para tomar decisiones autónomas. Las herramientas de PLN pueden comprender el habla humana y reaccionar a lo que se les dice. El análisis predictivo se aplica a la capacidad de respuesta a la demanda, la optimización del inventario y la red, el mantenimiento preventivo y la fabricación digital. Los algoritmos de búsqueda y reconocimiento de patrones, que ya no son solo predictivos, sino jerárquicos, analizan datos en tiempo real, ayudando a las cadenas de suministro a reaccionar a la inteligencia aumentada generada por máquinas, al tiempo que brindan visibilidad y transparencia instantáneas. Vea cómo Hendrickson utilizó IBM Sterling para impulsar transacciones en tiempo real con nuestro estudio de caso.

Pronóstico meteorológico

Los modelos meteorológicos en los que confían las emisoras para hacer pronósticos precisos consisten en algoritmos complejos que se ejecutan en supercomputadoras. Las técnicas de aprendizaje automático mejoran estos modelos haciéndolos más aplicables y precisos. Descubra cómo Emnotion utilizó IBM Cloud para capacitar a las empresas susceptibles a las condiciones meteorológicas para que tomaran decisiones más proactivas y basadas en datos con nuestro estudio de caso.

Detección de anomalías

Los modelos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y descubrir puntos de datos atípicos dentro de un conjunto de datos. Estas anomalías pueden generar visibilidad sobre equipos defectuosos, errores humanos o fallos de seguridad. Vea cómo Netox utilizó IBM QRadar para proteger las empresas digitales de las ciber amenazas con nuestro estudio de caso.

Ejemplos de uso de la Inteligencia Artificial

En nuestro día a día usamos la Inteligencia Artificial en multitud de aplicaciones y servicios. Algunas veces sin siquiera ser conscientes de ello.

Algunos ejemplos:

• Compras por internet y publicidad: para crear recomendaciones personalizadas, para optimizar los productos, planear el inventario, procesos logísticos, etc.
• Los motores de búsqueda aprenden de los datos que proporcionan sus usuarios para ofrecer resultados de búsqueda relevantes.
• Los asistentes personales digitales de los teléfonos móviles smartphones.
• Los programas de traducción de idiomas, basados tanto en texto escrito como oral, recurren a la inteligencia artificial para proporcionar y mejorar las traducciones. La IA también se aplica a otras funciones, como el subtitulado automático.
• Casas, ciudades e infraestructuras inteligentes: la IA también está presente en el campo de la domótica con aplicaciones como los termostatos inteligentes que aprenden de nuestro comportamiento para ahorrar energía. Los urbanistas también estudian fórmulas para aplicar la inteligencia artificial a problemas como la regulación de tráfico, para hacer más eficiente la circulación en las ciudades y reducir los atascos.
• Vehículos: aunque los coches autónomos aún no son una realidad generalizada, los vehículos ya usan funciones de seguridad impulsadas por IA. Por ejemplo, la UE ayudó en la financiación del sistema de asistencia a la conducción basado en visión VI-DAS, que detecta posibles situaciones peligrosas y accidentes.
• Ciberseguridad: Los sistemas de inteligencia artificial también pueden ayudar a reconocer y luchar contra los ciberataques y otras amenazas en línea basándose en los datos que reciben continuamente, reconociendo patrones e impidiendo los ataques.
• Lucha contra la Covid-19: la IA se ha usado en las cámaras termográficas instaladas en los aeropuertos y en otros lugares. En medicina, puede ayudar a reconocer una infección de los pulmones a partir de una prueba llamada tomografía computarizada. También se ha utilizado para proporcionar datos para rastrear la propagación de la enfermedad.
• Lucha contra la desinformación: algunas aplicaciones de la inteligencia artificial pueden detectar noticias falsas y desinformación al extraer información de las redes sociales, buscar palabras sensacionales o alarmantes e identificar qué fuentes en línea se consideran autorizadas.

El potencial de la IA para transformar casi todos los aspectos de nuestras vidas y de la economía aún está por descubrir, pero algunos ejemplos de tecnologías que ya están en marcha o que pronto podrían estar a nuestro alcance son los siguientes.

• En el campo de la salud: los investigadores estudian cómo usar la IA para analizar grandes cantidades de datos para encontrar patrones que podrían llevar a nuevos descubrimientos médicos y a otras formas de mejorar los diagnósticos individuales. Sistemas como KConnect, cofinanciado por la UE, está desarrollando servicios de búsqueda y texto en varios idiomas que ayudan a las personas a encontrar la información médica más relevante disponible
• En el sector del transporte: la inteligencia artificial podría mejorar la seguridad, velocidad y eficiencia del tráfico ferroviario al minimizar la fricción de las ruedas, maximizar la velocidad y permitir la conducción autónoma.
• En la Industria: la IA puede ayudar a mejorar la eficiencia y el uso de robots en las fábricas. Para optimizar los recorridos de ventas o con predicciones puntuales del mantenimiento necesario o de averías en ‘fábricas inteligentes’. Un ejemplo de esto es el proyecto de investigación cofinanciado por la UE SatisFactory, que usa sistemas colaborativos de realidad aumentada para incrementar la satisfacción en el trabajo.
• Comida y agricultura: la IA puede usarse para construir un sistema alimentario sostenible: podría garantizar comida más sana al minimizar el uso de fertilizantes, pesticidas y el riego; mejorar la productividad y reducir el impacto medioambiental. Además, los robots podrían quitar las malas hierbas y reducir el uso de herbicidas. En la UE, ya hay muchos granjeros que usan la IA para controlar el movimiento, la temperatura y el consumo de alimentos de sus ganados.
• Administración pública y servicios: la IA podría prever desastres naturales, permitir una preparación adecuada y reducir sus consecuencias gracias al uso de enormes cantidades de datos y su capacidad para reconocer patrones.