La IA y el ML y su importancia para las empresas

IA y ML son las abreviaturas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías representan una evolución importante en la informática y el procesamiento de datos que transforma con rapidez una gran variedad de sectores.

A medida que las empresas y otras instituciones se someten a la transformación digital, se enfrentan a una cantidad cada vez mayor de datos extremadamente valiosos y cuya recopilación, procesamiento y análisis va en creciente complejidad. Necesitan herramientas y metodologías nuevas para gestionar la gran cantidad de datos que recopilan, extraerlos para obtener información y actuar en función de ella cuando la descubren.

Aquí es donde entran en juego la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

La inteligencia artificial

El término inteligencia artificial (IA) se refiere, generalmente, a los procesos y los algoritmos que pueden simular la inteligencia humana, incluida la imitación de funciones cognitivas como la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (DL) son subconjuntos de la IA.

Las aplicaciones prácticas específicas de la IA incluyen los motores de búsqueda web modernos, los programas de asistentes personales que entienden el lenguaje hablado, los vehículos autónomos y los motores de recomendación, como los que utilizan Spotify y Netflix.

Existe cuatro niveles o tipos de IA, dos de los cuales ya se han alcanzado y dos que aún existen solo en la teoría.

Los cuatro tipos de IA

En orden del más sencillo al más avanzado, los cuatro tipos de IA incluyen las máquinas reactivas, la memoria limitada, la teoría de la mente y la autoconciencia.

Las máquinas reactivas pueden realizar operaciones básicas basándose en algún tipo de entrada. En este nivel de IA, no ocurre ningún aprendizaje: el sistema está entrenado para realizar una tarea o un conjunto de tareas en particular y nunca se desvía de ellas. Estas son máquinas puramente reactivas que no almacenan entradas, no pueden funcionar fuera de un contexto particular ni evolucionar con el tiempo.

Entre los ejemplos de máquinas reactivas podemos citar la mayoría de los motores de recomendación, la IA de ajedrez Deep Blue de IBM y la IA AlphaGo de Google (posiblemente el mejor jugador de Go del mundo).

Los sistemas de inteligencia artificial de memoria limitada pueden almacenar los datos entrantes y los datos de todas las acciones y decisiones que tome el propio sistema y luego analizarlos para mejorar con el tiempo. Este es el verdadero comienzo del aprendizaje automático, ya que se necesita memoria limitada para que tenga lugar.

Dado que las IA de memoria limitada pueden mejorar con el tiempo, este es el tipo más avanzado que se ha desarrollado hasta la fecha. Los ejemplos incluyen los vehículos autónomos, los asistentes de voz virtuales y los chatbots. 

La teoría de la mente es el primero de los dos tipos de IA más avanzados y hasta el momento, solo teóricos que aún no se han desarrollado. En este nivel, las IA comenzarían a comprender los pensamientos y las emociones humanas e interactuar con nosotros de manera significativa. De esta manera, la relación entre los seres humanos y la IA se volvería recíproca, al contrario de lo que ocurre ahora con las IA menos avanzadas, las cuales se relacionan con nosotros de una manera sencilla y unidireccional.

El término “teoría de la mente” proviene de la psicología y, en este caso, se refiere a la comprensión de la inteligencia artificial de que los humanos tienen pensamientos y emociones que, a su vez, afectan el comportamiento de la inteligencia artificial.

Muchos desarrolladores de IA consideran a la autoconciencia como su el objetivo final. Esta implicaría que las IA tuvieran una conciencia similar a la humana, que fueran conscientes de sí mismas y se concibieran como seres en el mundo con deseos y emociones similares a los de los seres humanos. Hasta ahora, las IA conscientes de sí mismas son puramente materia de ciencia ficción.

El aprendizaje automático

El aprendizaje automático(ML) es un subconjunto de la IA que se incluye en la categoría de "memoria limitada" en la que la IA puede aprender y desarrollarse con el tiempo.

Hay una variedad de algoritmos de aprendizaje automático. Los tres tipos principales son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

Los tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Al igual que ocurre con los distintos tipos de IA, estos diferentes tipos de aprendizaje automático abarcan una gama de complejidades. Aunque existan varios otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático, la mayoría son una combinación de estos tres principales, o se basan en ellos.

El aprendizaje supervisado es el más sencillo de estos y, como se explica en el cuadro, es cuando una IA se supervisa activamente durante todo el proceso de aprendizaje. Los investigadores y los analistas de datos proporcionarán a la inteligencia artificial una cantidad de datos para que procesen y aprendan, así como algunos resultados a modo de ejemplo de lo que esos datos deberían producir (más formalmente denominados entradas y resultados deseados).

El resultado del aprendizaje supervisado es un agente que puede predecir los resultados en función de los nuevos datos de entrada. La IA puede continuar refinando su aprendizaje almacenando y volviendo a analizar continuamente estas predicciones, lo que mejora su precisión con el tiempo.

Las aplicaciones del aprendizaje automático supervisado incluyen el reconocimiento de imágenes, los sistemas de recomendación de los medios, el análisis predictivo y la detección de spam.

El aprendizaje no supervisado implica que no exista intervención humana durante el proceso de aprendizaje. El agente recibe una cantidad de datos para analizar e identifica patrones de forma independiente en esos datos. Este tipo de análisis puede ser extremadamente útil, ya que las máquinas pueden reconocer más patrones diferentes en cualquier conjunto de datos que los humanos. Al igual que el aprendizaje automático supervisado, el aprendizaje automático no supervisado puede aprender y mejorar con el tiempo.

Las aplicaciones del aprendizaje automático no supervisado incluyen la determinación de los segmentos de clientes en los datos de marketing, las imágenes de diagnóstico médico y la detección de anomalías.

El aprendizaje por refuerzo es el más complejo de estos tres algoritmos, ya que no se proporciona un conjunto de datos para entrenar la IA. En cambio, el agente aprende interactuando con el entorno en el que se encuentra. Recibe recompensas o reacciones negativas en función de sus acciones y mejora con el tiempo al refinar sus respuestas para obtener la mayor cantidad posible de recompensas.

Algunas aplicaciones del aprendizaje por refuerzo incluyen robots industriales de mejora automática, comercio de acciones automatizado, motores de recomendación avanzados y optimización de ofertas para maximizar la inversión publicitaria.

El aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo (DL) es un subconjunto del aprendizaje automático que intenta emular las redes neuronales humanas y elimina la necesidad de procesar los datos con antelación. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden recibir, procesar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados y utilizarlos para aprender sin intervención humana.

Al igual que con los otros tipos de aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden mejorar con el tiempo.

Algunas aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo incluyen el desarrollo de la visión por computadora, el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural.

Una comparación entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Entonces, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que a su vez es un subconjunto de la inteligencia artificial. Pero, ¿cuáles son realmente las similitudes y las diferencias entre estas tecnologías?

Una forma común de ilustrar cómo están relacionadas es con un conjunto de círculos concéntricos, con la IA ocupando el exterior y el DL, el centro.

Como se describió anteriormente, hay cuatro tipos de IA, entre los cuales se incluyen dos que son puramente teóricos en este momento. De esta manera, la inteligencia artificial es el concepto más amplio y general que describe la creación de máquinas que simulan la inteligencia y el pensamiento humanos. El objetivo final de crear inteligencia artificial autoconsciente está mucho más allá de nuestras capacidades actuales, por lo que gran parte de lo que constituye la IA no es práctico en la actualidad.

El aprendizaje automático, por otro lado, es una aplicación práctica de la IA que es posible actualmente, ya que es del tipo "memoria limitada".

En general, el aprendizaje automático sigue siendo relativamente sencillo, ya que la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático tienen solo una o dos "capas", como una capa de entrada y una capa de salida, con pocas capas de procesamiento intermedias, si es que hay alguna. Los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar con el tiempo, pero a menudo necesitan orientación y reentrenamiento humanos.

Por el contrario, el aprendizaje profundo tiene varias capas, y son estas capas adicionales y ocultas de procesamiento las que le dan su nombre al aprendizaje profundo. Los algoritmos de aprendizaje profundo son esencialmente autodidactas, ya que pueden analizar sus propias predicciones y resultados para evaluar y ajustar su precisión a lo largo del tiempo. Los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de aprender de forma independiente.

El DL es capaz de hacer esto a través de los algoritmos en capas que juntos forman lo que se conoce como una red neuronal artificial . Estas están inspiradas en las redes neuronales del cerebro humano, pero obviamente no alcanzan ese nivel de sofisticación. Dicho esto, son significativamente más avanzados que los modelos de aprendizaje automático más sencillos y son los sistemas de inteligencia artificial más avanzados que podemos construir en la actualidad.

La importancia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

No es ningún secreto que los datos son un recurso cada vez más importante para las empresas, y que la cantidad de datos que se generan y almacenan en todo el mundo crece a un ritmo exponencial. Por supuesto, recopilar datos no tiene sentido si no se hace nada con ellos, pero sin la ayuda de los sistemas automatizados, resulta sencillamente imposible gestionar estas inmensas cantidades de datos.

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo ofrecen a las empresas una forma de obtener beneficios de los volúmenes de datos que recopilan, lo que se traduce en información empresarial, automatización de las tareas y mejoras en las funciones del sistema. La IA y el ML tienen el potencial de transformar todos los aspectos de una empresa al ayudarla a lograr resultados medibles, entre los que se incluyen:

• Clientes más satisfechos

• Servicios digitales diferenciados

• Servicios empresariales actuales optimizados

• Operaciones empresariales automatizadas

• Aumento de ingresos

• Reducción de costos

Ejemplos y casos prácticos de la IA y el ML

Todo eso suena muy bien, por supuesto, pero es bastante abstracto y parecería carecer de fundamentos teóricos. Entonces, echemos un vistazo a algunos casos prácticos y ejemplos en los que la IA y el ML se utilizan para transformar los diversos sectores.

Atención de la salud

La IA y el ML se utilizan en aplicaciones de atención de la salud para aumentar la eficiencia clínica, la velocidad y la precisión de los diagnósticos y mejorar los resultados de los pacientes.

HCA Healthcare recibió el premio Red Hat Innovation Award por su uso del aprendizaje automático en el desarrollo de un producto de análisis predictivo en tiempo real: SPOT (Sepsis Prediction and Optimization of Therapy, Predicción de la sepsis y optimización de la terapia), el cual permite detectar con mayor precisión y rapidez la presencia de sepsis, una afección que puede causar la muerte.

Telecomunicaciones

En la industria de las telecomunicaciones, el aprendizaje automático se utiliza cada vez más para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, mejorar sus experiencias con los productos o servicios y optimizar el rendimiento de las redes 5G, entre otros.

De hecho, según nuestro informe El estado del open source empresarial, que se publicó a principios de 2021, el 66 % de las empresas de telecomunicaciones esperan utilizar tecnología de open source empresarial para la IA y el ML en los próximos dos años, en comparación con el escaso 37 % que la utiliza en la actualidad.

Seguros

En el sector de los seguros, la IA y el ML se usan para una variedad de aplicaciones, por ejemplo, para automatizar el procesamiento de los reclamos y brindar servicios de seguros basados en el uso.

La mayoría de las aseguradoras cree que la modernización de sus sistemas centrales es fundamental para diferenciar sus servicios en un mercado amplio, y el aprendizaje automático es parte de esos esfuerzos de modernización.

Servicios financieros

Los servicios financieros utilizan de manera similar la IA y el ML para modernizar y mejorar sus ofertas, lo cual incluye personalizar los servicios al cliente, mejorar el análisis de riesgos y detectar mejor el fraude y el lavado de dinero.

A medida que aumenta la cantidad de datos con los que las instituciones financieras tienen que lidiar, se espera que las funciones del aprendizaje automático hagan que los modelos de detección de fraudes sean más sólidos y ayuden a optimizar el procesamiento de los servicios bancarios.

Sector automotriz

El sector automotriz experimentó una enorme cantidad de cambios y conmociones en los últimos años con la llegada de los vehículos eléctricos y autónomos, los modelos de mantenimiento predictivo y una amplia gama de tendencias que revolucionaron el sector.

Y, por supuesto, la IA y el ML desempeñaron un papel importante en esta transformación. Estas tecnologías, por ejemplo, son una parte esencial en las iniciativas de BMW Group relacionadas con los vehículos automatizados.

Energía

El sector de los proveedores de energía también se encuentra en medio de una transformación en todo el mundo, ya que las nuevas formas de generar, almacenar, distribuir y utilizar la energía están cambiando el panorama en términos de competencia. Las preocupaciones sobre el clima, los impulsores del mercado y los avances tecnológicos en todo el mundo también han contribuido en gran manera a este cambio.

El sector de la energía ya utiliza IA y ML para desarrollar plantas de energía inteligentes, optimizar el consumo y los costos, desarrollar modelos de mantenimiento predictivo, optimizar las operaciones de campo y la seguridad y mejorar el comercio energético.

Los primeros pasos de su empresa con la IA y el ML

Si bien la IA y el ML son claramente tecnologías transformadoras potentes que pueden ofrecer cuantiosos beneficios en todos los sectores, dar los primeros pasos puede ser abrumador.

La buena noticia es que puede empezar de a poco. Puede adoptar la IA y el ML en su empresa sin realizar una gran inversión inicial, por lo que puede ir familiarizándose con estas tecnologías y empezar a averiguar de a poco y con mayor facilidad de gestión en qué aspectos y ámbitos puede beneficiarlo.

Si desea obtener más información, hemos elaborado un plan de 13 puntos para que dé sus primeros pasos con la IA y el ML.

Obtenga más información

• La inteligencia artificial y el aprendizaje automático en Red Hat OpenShift

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