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Para qué sirve la Inteligencia Artificial

Fecha:  viernes, 31 de enero de 2020

La invención y el desarrollo de herramientas para facilitar y optimizar las tareas siempre ha estado presente en la historia de la humanidad, desde los utensilios de corte de la prehistoria pasando por el autómata diseñado por Leonardo da Vinci en 1495 o las máquinas hiladoras automatizadas de la primera revolución industrial. Hemos pasado de herramientas a autómatas y de éstos a robots; máquinas, todas ellas diseñadas y fabricadas para realizar una o varias tareas y poco más…
 
Pero fue en la década de los 50 cuando se empezó a pensar en crear máquinas que tuvieran las mismas características de inteligencia que los humanos, que fuesen capaces de imitar su comportamiento, de tomar decisiones, de tener sus mismas capacidades cognitivas, nace a finales de los 50 la Inteligencia Artificial o AI.
 
 
Los científicos hacen dos grandes grupos de la AI
  • Lo que se denomina Inteligencia Artificial Robusta o "Strong AI" que trata sobre una inteligencia real en las máquinas similar a la capacidad cognitiva humana.
  • Y la Inteligencia Artificial aplicada o "Applied AI" que trata del uso de datos (Big Data), para alimentar/entrenar un algoritmo que es capaz mediante el aprendizaje de ofrecernos una predicción a un problema o tarea concreta, esta técnica se llama Machine Learning.
 
Desde los 50 hasta ahora, hemos recorrido un largo camino, ¿en qué lugar de desarrollo está la AI? Es ciencia ficción, es el futuro, es la tecnología que ya está presente en nuestro día a día, todas estas afirmaciones son ciertas, solo depende del tipo de AI a la que te refieras.
 
En cuanto a la primera, la Inteligencia Artificial Robusta a día de hoy estamos lejos de conseguirla, aún falta mucho para conseguir que una máquina tenga las capacidades cognitivas de un ser humano. De momento nos tendremos que conformar con las recreaciones que nos ofrecen la literatura o el cine.
 
Pero en cuanto a la segunda, la Inteligencia Artificial Aplicada la situación es diferente. Gracias a la creación de algoritmos y a la gran cantidad de datos disponibles y a las técnicas con Machine Learning que se están utilizando ya en multitud aplicaciones, es la AI cotidiana, la de todos los días, pero también es la que más proyección de futuro tiene a corto y medio plazo.
 
Algunos de los usos de Machine Learning que ya estamos utilizando a diario son:
  • Detección de rostros, muy utilizado en redes sociales o en App de desbloqueo de móviles también en App de Belleza.
  • Detectores se Spam en cuentas de correo.
  • Clasificación de secuencias de ADN.
  • Vehículos autónomos y robots, reconocimiento de rutas y predicción de accidentes.
  • Análisis de imagen de calidad con usos industriales.
  • Diagnósticos médicos, predicción anticipada de enfermedades como el cáncer.
  • Predicción de fallos en maquinarias.
  • Recursos humanos, para saber si un trabajador será rentable o no.
  • Predicción de tráfico en ciudades.
  • Marketing, para identificar mejor a los clientes e impulsar las ventas.
  • Finanzas, para identificar patrones de inversión.
  • Selección de clientes potenciales según su comportamiento en redes sociales o su navegación web.
  • Posicionamiento en buscadores.
  • Reconocimiento de voz, los asistentes virtuales como Siri o Alexa aprenden de tu información.
 
 
La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse, casi todas las consultoras califican la AI como la tecnología con más peso y evolución a medio y corto plazo. Empresas como Amazon o IBM disponen de servicios de Machine Learning para que Pymes o personas autónomas puedan realizar análisis de sus datos en busca de patrones o tendencias que les ayuden en sus estrategias de negocio. La Inteligencia Artificial de mano del Machine Learning es la tecnología más importante de la llamada transformación digital.
 
Manuel Freire
Asesor TIC SmartPeme

Fuente:  SmartPeme