Inteligencia Artificial (IA): ¿Qué es y para qué sirve?

Años atrás, en películas de ficción como «Blade Runner», se nos mostraba una sociedad distópica, donde las máquinas se comportaban como humanos. Actualmente, con la llegada de la Inteligencia artificial (IA), también conocida como «Artificial Intelligence (AI)«, y otras tecnologías dentro del big data y la analítica de datos, ese panorama se nos acerca a velocidad de vertigo, ofreciendo un sinfín de oportunidades. Si quieres saber de qué trata ¡Sigue leyendo!

¿Qué es Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (AI) es la capacidad que tienen las máquinas —como un ordenador o un robot— para realizar tareas asociadas a la inteligencia humana, como la capacidad de calcular, memorizar datos, comprender significados y hasta jugar al ajedrez. Sin embargo, aún no hay programas que puedan igualar la mente humana en ámbitos que requieran procesos que no sean cotidianos como la creatividad o el razonamiento.

Los objetivos de la inteligencia artificial se centran sobre todo en imitar la actividad cognitiva humana. Por ahora, la tecnología ha avanzado a tal punto que puede imitar actividades de aprendizaje, razonamiento, percepción y resolución de problemas e incluso la IAG, actividades creativas.

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Breve historia de la Inteligencia Artificial

La IA comenzó como una serie de teorías y algoritmos básicos, pero con el tiempo, especialmente con el auge del deep learning y el big data, ha logrado logros que parecían ciencia ficción hace solo unos años. Hoy en día, la IA es la columna vertebral de muchos de los servicios que utilizamos a diario, desde asistentes de voz como Siri o Alexa, hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming y motores de búsqueda optimizados.

La Inteligencia Artificial tuvo su primera aparición en 1950 con Alan Turing y su famoso Test de Turing. Este consistía en poner a interactuar a una máquina con una persona. Si la máquina podía mantener la conversación sin que el humano se diera cuenta, se le atribuían capacidades humanas.

Unos años más tarde (1955) John McCarthy acuñó el término de forma oficial en la conferencia Dartmouth, en el que mencionó como objetivo de la IA:

Cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tal precisión que se puede crear una máquina lo simule. Intentaremos descubrir cómo hacer que las máquinas utilicen el lenguaje, a partir de abstracciones y conceptos, resuelvan problemas ahora reservados a los humanos y se mejoren a sí mismas.

Impacto en la Sociedad

La integración de la IA en la sociedad plantea tanto oportunidades como retos por igual. En el ámbito laboral, la automatización puede aumentar la eficiencia, pero también lleva a la discusión sobre el desempleo tecnológico. Sin embargo, también abre nuevas puertas para la creación de empleo en áreas relacionadas con la gestión y desarrollo de IA. En este sentido creemos que la IA tiene que ser el precursor de una vida mejor para los humanos, favoreciendo jornadas laborales más adecuadas y más tiempo para nosotros, como promulgo en su día singularity university con su manifiesto sobre abundancia y tecnologías exponenciales.

Futuro de la Inteligencia Artificial

Mirando hacia el futuro, la IA promete avances en campos como la medicina personalizada, la agricultura inteligente, y la mejora de la interacción humano-máquina. La investigación en inteligencia artificial general (AGI) busca crear sistemas que no solo superen tareas específicas sino que puedan aprender y adaptarse de manera similar a los humanos. Este desarrollo plantea preguntas profundas sobre qué significa ser inteligente y cómo podemos coexistir con entidades que podrían, en teoría, superar nuestra capacidad cognitiva.

Noticias de la última semana sobre IA (actualizado a 15 de NOVIEMBre de 2024)

Cada semana, añadiremos en esta sección, las últimas innovaciones y tendencias que están transformando el mundo de la IA:

1. Innovaciones tecnológicas y lanzamientos destacados
   • Elon Musk prueba una versión gratuita de su chatbot Grok en la plataforma X, con funciones limitadas de consulta y análisis de imágenes.
   • La canción «Now and Then» de The Beatles, mejorada con IA, es nominada a los Grammy, marcando un hito en la industria musical.
2. Impacto en el empleo y la percepción de la IA
   • Más del 30% de los directivos en España cree que la IA reemplazará parte del trabajo humano, pero solo un 19% capacita a sus empleados en su uso.
   • Una encuesta global revela que la adopción de la IA en el trabajo se estanca, y muchos empleados se sienten incómodos al admitir que la utilizan.
3. Riesgos y oportunidades en ciberseguridad y colaboración internacional
   • La IA es utilizada por ciberdelincuentes para ataques más sofisticados en el sector financiero.
   • España y Portugal desarrollan proyectos conjuntos en IA, salud y energía, como una fábrica de IA y un centro de innovación en ciencias de la salud.

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Categorías de la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial débil o Artificial Narrow Inteligence (ANI)

Cuando se habla de Inteligencia Artificial débil se refiere a un sistema diseñado para llevar a cabo un solo trabajo o un conjunto de tareas estrechamente relacionadas. Este sistema tiene a centrarse en la eficiencia.

La mayoría de experiencias de la vida cotidiana con esta tecnología, hacen parte de esta categoría. Un ejemplo de ello pueden ser los asistentes de voz: les haces una pregunta y ellos la responden. Otros ejemplos pueden ser:

• Videojuegos
• Reconocimiento facial
• Software de análisis de datos concretos
• Aplicaciones meteorológicas

Machine learning y deep learning

Gran parte de la implementación de la Inteligencia Artificial débil es gracias al machine learning y el deep learning. Es importante recordar que no significan lo mismo ni están al mismo nivel. Piensa en unas muñecas rusas: el nivel más grande es la Inteligencia Artificial, el segundo es el aprendizaje automático (supervisado y no supervisado) y por último está el aprendizaje profundo.

Inteligencia artificial fuerte (AGI)

Contrario a la Inteligencia Artificial débil, este tipo de IA es más parecido al de las películas en donde las máquinas pueden emular la inteligencia y los comportamientos humanos de una forma estratégica, además de tener la capacidad de realizar tareas complejas.

La IA fuerte está pensada para que el humano no tenga que intervenir en ningún momento y se encuentra poco desarrollada. Un ejemplo de ello pueden ser los coches autónomos o algunos sistemas de robótica en hospitales.

Actualmente, la Inteligencia Artificial sigue siendo un complemento de las capacidades humanas y no un reemplazo.

Superinteligencia Artificial (ASI)

Este tipo de no está desarrollado aún — y no se sabe si se llegue a desarrollar— y consiste en máquinas conscientes y autónomas. Lo que quiere decir que no buscan simplemente replicar el comportamiento humano sino superarlo en todos los aspectos.

Inteligencia Artificial Grande (IAG)

La Inteligencia Artificial Grande (IAG), también conocida como IA a gran escala, se refiere a modelos de inteligencia artificial con capacidades y dimensiones que superan los desarrollos tradicionales. Un ejemplo claro de esto son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), como GPT-4, que no solo procesan grandes volúmenes de datos, sino que también logran entender y generar texto con una sofisticación que imita el pensamiento humano.

La IAG se caracteriza por su capacidad para manejar datos masivos, aprender de contextos complejos y generar resultados en un sinfín de aplicaciones, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la visión por computadora. Estos modelos requieren infraestructuras computacionales avanzadas, tanto en términos de hardware como de energía, lo que plantea desafíos técnicos y ambientales.

El potencial de la IAG para revolucionar industrias es indiscutible: medicina personalizada, análisis financieros y sistemas autónomos son solo el comienzo. Sin embargo, también surge la preocupación por su impacto en la economía laboral y la concentración del poder tecnológico en pocas manos, lo que hace imperativa una regulación adecuada para equilibrar sus beneficios con los riesgos.

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)

Uno de los temas más controvertidos es la posibilidad de que los LLMs, como GPT-4, puedan llegar a desarrollar algún tipo de conciencia. Si bien estos modelos son extremadamente avanzados, no son conscientes de la manera en la que lo sería un humano.

Sin embargo, esta línea entre la inteligencia sintética y la humana se está difuminando. . Aunque todavía no hemos logrado la IA consciente, los desarrollos en redes neuronales, estamos muy cerca de lograrlo.

Redes Antagónicas Generativas (GANs)

La IA generativa da un paso más con las Redes Antagónicas Generativas (GANs). Estas redes crean un sistema de competencia entre dos modelos: uno genera contenido y el otro lo evalúa. La interacción de estos modelos construye un contenido cada vez más realista.

IA General (AGI) y Superinteligencia (ASI)

La IA General (AGI) es el siguiente gran salto en la evolución tecnológica. A diferencia de la IA débil, que ejecuta tareas específicas, la AGI podrá resolver problemas de todo tipo, aprendiendo y adaptándose sin intervención humana. Aunque estamos lejos de alcanzarla, OpenAI y DeepMind están dando pasos importantes.

La Superinteligencia Artificial (ASI), en teoría, superaría la inteligencia humana en todas las áreas. Sin embargo, estamos entrando en un terreno pantanoso, en donde no sabemos como puede reaccionar la IA y que tipo de decisiones autónomas puede llegar a tomar una vez cobre conciencia de si misma.

Tipos de Inteligencia Artificial

Máquinas reactivas

Este es el tipo de Inteligencia Artificial más básico de todos. Como su nombre lo indica solo puede reaccionar ante un comportamiento humano cuando ocurre una acción. Una máquina reactiva no puede almacenar memoria, por ende, no puede basarse en experiencias pasadas para actuar en consecuencia y tomar decisiones.

Fue una tecnología muy usada en la década de los 90s y ahora está pasando a ser obsoleta. Su ejemplo más recordado es Deep Blue, diseñada por IBM como un superordenador para jugar ajedrez que derrotó en su momento al maestro internacional Gary Kasparov.

Memoria limitada

La IA de memoria limitada puede almacenar datos y recopilar información basado en hechos pasados para poder sopesar posibles decisiones, es decir, cada vez que la máquina se expone a información, se crea una baste de datos relacionada con las interacciones anteriores y esto le permite aprender de los datos para futuros procesos.

Podemos verlo actualmente en sistemas como los chatbots y el reconocimiento facial.

Teoría de la mente

Cómo su nombre lo dice, esto es una simple teoría. En la actualidad no hay nada desarrollado bajo esta forma de IA que pretende que las máquinas comprendan cómo sienten y toman decisiones los seres humanos a través de la autorreflexión para así tomar sus propias decisiones.

Autoconciencia

Este tipo de Inteligencia Artificial se clasifica dentro de la categoría de ASI. Es el paso final en donde la máquina adquiere consciencia de sí misma y comprende todas las emociones y reacciones humanas.

Conseguir su implementación hará que las máquinas sean capaces de entender las necesidades del otro basándose no solo en lo que comunican sino en cómo se comunican.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Existen numerosas aplicaciones de los sistemas de IA y pueden aplicarse a diferentes sectores. Uno de los sectores en donde más se ha visto su implementación es en la industria de la salud ejecutando funciones como la dosificación de medicamentos para diferentes pacientes. Veamos algunas más.

Motores de recomendación

Gracias a los algoritmos de Inteligencia Artificial es posible descubrir tendencias de datos para usarse en estrategias de cross-selling efectivas. Esto es muy común en las tiendas online que durante el proceso de pago recomiendan al cliente un producto similar o que pueda complementar al ya escogido.

Redes sociales

Las redes sociales son uno de los canales con más horas de consumo en la actualidad, por ende genera una cantidad de datos innumerable proveniente de tweets, imágenes, vídeos, etc.

La IA en redes sociales se implementa con la verificación facial y la detección de rasgos. Un claro ejemplo de ello son los filtros en aplicaciones como Snapchat o Instagram.

El machine learning también entra dentro de redes sociales haciendo la recolección de datos de tu interés para en función de eso, diseñar tu feed.

Atención al cliente

Cada vez es más común entrar a sitios web que le ofrecen al cliente la posibilidad de tener una conversación con un chatbot 24/7 para resolver dudas sobre temas como envíos, asesoramiento personalizado, sugerencias, entre otros.

Existen diferentes niveles de implementación a tal punto que, en su versión más avanzada, el chatbot puede extraer la información del sitio y mostrarle al cliente lo que quiere puntualmente.

Otro aplicación de Inteligencia Artificial dentro de la atención al cliente es el uso de VCA (ayuda virtual para clientes). Este sistema predice y responde consultas a través de teléfono sin necesidad de interacción humana. En caso de que la consulta sea muy compleja de resolver para el sistema, la llamada se redirige a una persona con la que el usuario pueda interactuar directamente.

Reconocimiento de voz (ASR)

A través del procesamiento de lenguaje natural (NLP) la máquina procesa el habla humana y lo transcribe. Actualmente hay muchos dispositivos inteligentes que incluyen esta funcionalidad para realizar búsquedas por voz. Un ejemplo de ello es Siri.

Domótica

Las aplicaciones de la inteligencia artificial son cada vez más usadas en hogares. Existen dispositivos como interruptores inteligentes, bombillas, cerraduras, puertas que se pueden control a través del móvil o por sistemas de voz.

En el mercado existen termostatos que tienen la capacidad de aprender y anticiparse a las condiciones climáticas de tal forma que se pueda automatizar la refrigeración y calefacción del lugar cuando el tiempo lo requiera.

Inteligencia artificial en vigilancia

La Inteligencia Artificial ha ido evolucionando en el campo de la seguridad. Gracias al reconocimiento facial y a la creación de diferentes algoritmos de seguridad, las cámaras con IA pueden reconocer amenazas potenciales, personas desconocidas en instalaciones, entre otras funciones, y notificar al humano encargado para que analice la situación.

Aplicaciones de la IA por sector

Algunos sectores como la medicina o el marketing son pioneros en la aplicación de las bondades de la inteligencia artificial. Te contamos algunos ejemplos de como la están aplicando:

1. Medicina: La IA ha revolucionado la salud, ayudando en diagnósticos más rápidos y precisos a través de la radiología asistida y algoritmos de análisis genético que predicen enfermedades con mayor exactitud. Ejemplo: IA en análisis de imágenes para detectar cáncer en etapas tempranas.
2. Finanzas: En este sector, la IA optimiza la gestión de riesgos y facilita predicciones de mercado basadas en grandes volúmenes de datos. Las IA también detectan fraudes financieros mediante patrones anómalos en transacciones.
3. Marketing: Herramientas de IA permiten personalizar campañas mediante análisis de comportamiento, utilizando datos de usuarios para mejorar la experiencia. Ejemplo: plataformas como Google Ads o Meta que ajustan anuncios en tiempo real.

IA en la Creatividad

El debate sobre si la IA puede ser verdaderamente creativa está lejos de resolverse, pero hay algo que ya es innegable: los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) están transformando la industria creativa y productora de contenidos. Herramientas como DALL-E o GPT-4 se convierten en sistemas de de co-creación para artistas, diseñadores y escritores.

Para muchos creativos, estas herramientas se han convertido en un soporte esencial. Y no cabe duda de que si consideramos que la creatividad es la capacidad para cambiar cosas e innovar, sin duda la IA lo hace

Beneficios de la Inteligencia Artificial

Implementar la Inteligencia Artificial tanto en la empresa como en la vida cotidiana puede traer grandes beneficios relacionados principalmente con el ahorro de dinero y de tiempo en actividades rutinarias.

Así lo demuestra un estudio realizado en 2022 en el que se afirma que, aproximadamente el 44% de las empresas que han implementado la IA han reducido los costes empresariales y el 54% de sus ejecutivos dicen que la IA aumentó la productividad en sus empresas. Veamos qué otros beneficios trae la implementación de esta tecnología:

1. Reducción de errores humanos: Las máquinas toma decisiones basadas en la información que van recolectando, esto hace que el método de implementación sea más exacto y preciso.
2. Automatización y eficiencia: Las máquinas tienen una disponibilidad de 24/7 haciendo que los procesos pueden hacerse de forma más rápida y sin un desgaste. Además, la automatización no solo conduce a tasas más altas de producción y productividad, sino que también permite el uso más eficiente de las materias primas.
3. Decisiones inteligentes: La tecnología IA puede proporcionar pronósticos, analizar tendencias, prever cambios, y cuantificar las incertidumbres para que con esos datos se puedan tomar mejores decisiones en las empresas.
4. Resolución de problemas: Gracias al machine learning y al deep learning, la tecnología IA puede ser capaz de resolver problemas de gran complejidad como detecciones de fraudes, diagnósticos médicos, mejorar en la atención al cliente, entre otros.
5. Gestión de tareas recurrentes: Las máquinas inteligentes tienen la capacidad de procesar de forma más rápida las tareas repetitivas con mejores resultados. Esto permite que los humanos puedan concentrarse en tareas mucho más complejas.

Beneficios de la IA en la Empresa

La IA está transformando el mundo empresarial al automatizar procesos y tareas, lo que ahorra mucho tiempo y dinero. Empresas que usan IA tienen una clara ventaja en aspectos como:

1. Productividad: Los chatbots automatizan la atención al cliente, reduciendo tiempos de espera y aumentando la satisfacción.
2. Optimización: En la manufactura, las IA optimizan la gestión de inventarios y reducen el desperdicio, analizando patrones en tiempo real.
3. Toma de decisiones: Mediante análisis de datos avanzados, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y prever cambios de mercado, adaptando sus estrategias más rápidamente.

¿Por qué es importante la IA y para qué sirve?

Después de entender qué es la inteligencia artificial y cómo la podemos aplicar, ya comprendemos que tiene un gran potencial de cara al futuro. Las demandas de dispositivos con inteligencia artificial han aumentado de forma significativa y eso quiere decir que las empresas deben encarar el cambio.

De igual forma, se hace indispensable educar y capacitar a los empleados en el uso de esta tecnología para que se lleve a cabo de la mejor forma y se saque todo el provecho posible. No contar con maquinaria inteligente puede conducir a la obsolescencia y al fracaso empresarial.

Tu trabajo está en peligro… ¡Y aún no lo sabes!

Yuval Noah Harari, uno de los pensadores más influyentes de nuestra era, dijo:

«La inteligencia artificial no es ni buena ni mala. Es la humanidad la que debe decidir cómo utilizarla.»

La pregunta no es si la IA reemplazará tu trabajo, sino si estarás preparado para usarla a tu favor. Aquellos que sepan aprovechar esta nueva herramienta no solo sobrevivirán en esta nueva era, sino que prosperarán.

La diferencia entre quienes liderarán el cambio y quienes quedarán atrás reside en algo muy simple: la adaptación.

En un mundo donde la IA puede automatizar tareas repetitivas, lo que nos hace únicos son nuestras habilidades humanas: creatividad, pensamiento crítico, empatía, liderazgo. Estos son los talentos que nunca podrán ser reemplazados por una máquina.

La IA no reemplazará tus decisiones. Aún necesitamos el juicio humano. La IA no puede analizar sensibilidades culturales o eliminar por completo los sesgos en la toma de decisiones. Como líder, tu intuición y criterio siguen siendo esenciales para guiar los equipos.

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Un futuro IA-driven para las Empresas

La inteligencia artificial no es solo otra fase de la transformación digital. Está llegando más rápido de lo que muchos esperaban. Pero el verdadero desafío no es su llegada, sino cómo las empresas se preparan para esta revolución.

David De Cremer en su libro «The AI-Savvy Leader« nos recuerda una realidad incómoda:

El 87% de los proyectos de transformación digital no cumplen sus objetivos. Muchos de ellos relacionados con IA.

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Delegar o liderar el futuro de la IA en la Organización

Muchos líderes se sienten tentados a dejar la IA en manos de sus equipos técnicos, pero es un gran error. No se puede delegar la transformación digital, y mucho menos en un área con el impacto como lo es la IA. Los responsables necesitan comprender cómo integrar la IA en la empresa.

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La clave no es automatizar, es potenciar.

En IEBS, apostamos por divulgar el verdadero valor de la IA que no es otro que aumentar el talento humano, no en reemplazarlo. Automatizar todo puede parecer tentador, pero debemos rediseñar el trabajo para que las personas se focalicen en lo que realmente importa —la creatividad y la innovación—.

El Colapso de los Modelos de IA

Un aspecto poco comentado, pero extremadamente relevante, es el colapso de los modelos de IA. Este fenómeno ocurre cuando los modelos se entrenan de manera repetida sobre sus propios resultados o con datos sesgados, lo que genera un deterioro en su capacidad para desarrollar su trabajo correcrtamente. En los Modelos de Lenguaje Grande, como los LLMs, esto puede traducirse en una pérdida de precisión y confiabilidad, comprometiendo aplicaciones como la atención médica o las recomendaciones legales.

Para evitar este colapso, es crucial implementar métodos de control como la retroalimentación externa continua y el uso de datasets frescos y diversificados.

Ética y Legalidad de la IA

La rápida integración en nuestras vidas de la IA, ha incrementado las preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y la equidad. La toma de decisiones automatizada, por ejemplo, puede perpetuar sesgos si no se diseña con cuidado. Por ello, existe un movimiento creciente hacia la regulación de la IA, buscando garantizar que estos sistemas operen de manera justa y transparente.

Algunas películas como «Terminator, el día del juicio final» han ahondado sobre el problema creando una pseudo-sicosis en la población.

Las máquinas están tomando decisiones que antes eran exclusivas de los seres humanos, y esto nos plantea miedos y dilemos sobre lo que podrá pasar en el futuro y si esta inteligencia se revelará contra nosotros.

Por ejemplo, si un LLM produce contenido con sesgo o toma decisiones que afectan negativamente a las personas, ¿quién debe responder? ¿El desarrollador, el usuario o el sistema? Aquí es donde el marco legal debe evolucionar. La Ley de IA de la Unión Europea es pionera en este campo, proponiendo un reglamento que clasifica los riesgos de la IA y establece normas claras para garantizar la transparencia de los modelos.

La inteligencia artificial no es solo un capítulo en la historia de la tecnología; es un guión que continúa escribiéndose. La IA nos invita a reflexionar sobre nuestro lugar en un mundo en el que esta fluye por nuestras vidas como la electricidad lo hacía antaño. Mientras avanzamos, es crucial que mantengamos un equilibrio entre innovación y ética, asegurando que la IA no solo nos sirva, sino que también refleje los mejores valores de la humanidad.

¿Qué te ha parecido este artículo? ¿Ya estás usando la Inteligencia Artificial en tu empresa?

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