Inteligencia Artificial

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías con más perspectivas de

crecimiento, es clave en la Industria 4.0 por todas las ventajas que aporta a las
empresas y todas aquellas que quieran iniciar un proceso de transformación digital
tendrían que adoptarla en sus procesos.
La Inteligencia Artificial consiste en darle inteligencia a las máquinas para que

sean capaces de resolver problemas o realizar tareas complejas, como lo haría un
ser humano, además si la IA se combina con Machine Learning, la cual es la
capacidad de las máquinas de aprender por sí sola, se hacen más eficientes.
El concepto de Inteligencia de Artificial viene de lejos. De hecho, John McCarthy

creó el término Artificial Intelligence en 1950 y Alan Turing ya empezó a hablar de
esta realidad ese mismo año en un artículo titulado «Computing Machinery and
Intelligence». Desde entonces esta disciplina de la informática ha evolucionado
mucho.
De acuerdo a autores y profesores definen la IA de la siguiente manera:
Para el profesor del Massachusetts Institute of Technology, Patrick H. Winston, IA

son «algoritmos habilitados por restricciones, expuestos por representaciones
que apoyan modelos dirigidos a bucles que unen pensamiento, percepción y
acción.»
Otros autores como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la Inteligencia

artificial como un sistema computacional que se utiliza para que las máquinas
realicen trabajos que requieren la inteligencia humana.
Margaret Rose, responsable de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, define

que se trata de un sistema que simula distintos procesos humanos como el
aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.
Como vemos, las tres definiciones de IA hacen referencia a máquinas o sistemas

informáticos que piensan. Emiten razonamientos emulando la inteligencia humana
para realizar tareas que sólo las personas pueden realizar.
No obstante, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema
informático que se utiliza para resolver problemas complejos que sobrepasan la
capacidad del cerebro humano. La IA aprovecha, en este sentido, la potencia de
las máquinas para solucionar problemas complejos que la mente humana no
puede alcanzar.
La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de

programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las distintas técnicas ML
como Deep Learning (DL).
Machine Learning (ML)
Es una rama de la Inteligencia Artificial, que se encarga de desarrollar técnicas

para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el
tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas
para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado. Esta
vertiente de la IA es una de las más utilizada ya que puede procesar grandes
cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los
humanos.
Un claro ejemplo de esto son los datos que se extraen de plantas de producción
en el que los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el
estado de las máquinas, la producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un
núcleo central. Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo se
debe analizar para conseguir una mejora continua y una toma de decisiones
adecuada, sin embargo, el volumen de estos datos hace que el ser humano deba
emplear una gran cantidad de tiempo (días) en el análisis y la trazabilidad.
En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que

se analicen los datos a medida que se van incorporando en el proceso productivo
e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de una manera más
rápida y precisa. De este modo, se pueden llegar a lanzar avisos o alertas a para
la toma de decisiones.
No obstante, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos
nodos de inteligencia artificial, ha dado lugar a lo que ya se conoce como Deep
Learning (DL).
Deep Learning (DL)
Es una versión aún más específica del Machine Learning (ML) que hace referencia
a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están pensados para el
aprendizaje automático de las máquinas y participan en un razonamiento no lineal.
En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que

pretender actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es
una técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código
específico para ello.
El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas

permitiendo el análisis de un amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, el
Deep Learing se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores
que se utilizan en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a
la que se mueven, predicciones en base al movimiento que están realizando, etc.
Esta información la utilizan para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre
otros.
Nos encontramos todavía en una fase en la que el DL se encuentra aún en una

fase de desarrollo muy pronta de su potencial total. Vemos que cada vez más se
utiliza en los negocios convirtiendo los datos en conjuntos mucho más detallados y
escalables.
BENEFICIOS DE LA IA
Aumenta la eficiencia
La IA mejora la eficiencia de los procesos considerando la velocidad del trabajo. A

diferencia de la inteligencia humana, las máquinas pueden volverse más
inteligentes a través de un aprendizaje continuo, puesto que la IA incorpora la
capacidad cognitiva. Esta eficiencia no solo viene acompañada de la velocidad,
sino también de la precisión y la exactitud, considerando que una solución de IA,
que cumpla con un proceso de testeo y prueba adecuada, tiene pocas
probabilidades de cometer errores.
Rompe barreras de ubicación y distancias
A través de la IA no existirán barreras causadas por la ubicación geográfica ni por

las distancias. Tecnologías como drones inteligentes, imágenes satelitales
administradas a través de la IA, vehículos autónomos, entre otros, son ejemplos
de soluciones tecnológicas que permitirán llegar a lugares antes impensados e
inalcanzables.
Libera a los trabajadores para realizar tareas operativas que no agregan

valor
Utilizando la capacidad de automatización de la IA, las tareas pueden delegarse a

soluciones de machine learning (máquinas inteligentes), y de esta forma los
empleados pueden invertir mayor parte de su tiempo a tareas de análisis, diseño,
creatividad, planificación, etc. las cuales mejorarán tanto su motivación como el
clima laboral de las compañías.
Genera más empleos de los que elimina
Se predice que, para fines del 2019, la IA creará más empleos de los que está
tomando. Mientras que la automatización reemplazará 1,8 millones de puestos de
trabajo, especialmente en la fabricación, que probablemente se verá mayormente
afectada, se crearán 2,3 millones. El objetivo de la IA es complementar el trabajo
de los humanos, no compitiendo con estos. La fórmula a seguir es la de combinar
la fuerza de trabajo y la capacidad de aprendizaje, investigación y desarrollo
asistidos por la Inteligencia Artificial.
Mejora el estilo de vida de las personas
Los avances tecnológicos han contribuido desde décadas al mejoramiento del

estilo de vida de las personas, de hecho, muchos de ellos han surgido con el fin
específico de mejorar la calidad de vida para personas con discapacidad. Como
ejemplo de esta hipótesis, actualmente estamos viviendo el desarrollo de la
tecnología denominada Internet de las Cosas (IOT), la cual se refiere a la
posibilidad de interconexión digital de objetos cotidianos con internet.
Avances en la medicina
Todas las industrias se verán beneficiadas con la Inteligencia Artificial, no

obstante, la industria de la Medicina y la Investigación son las que crearán
grandes avances que impactarán en la salud de las personas, en especial, en
aquellos casos en los cuales a través de la IA se podrán descubrir nuevos
tratamientos para enfermedades.
Extiende y expande la creatividad.
La inteligencia artificial actúa como una plataforma para desarrollar herramientas y

soluciones haciendo uso de la creatividad al máximo.
Trabaja 24 x 7
Las soluciones de Inteligencia Artificial son implementadas a través de robots

inteligentes llamados machine learning. Estas máquinas (pueden ser hardware o
software) están preparadas para mantenerse en funcionamiento y aprendizaje
continuo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y no presentan
disminuciones ni alteraciones en su productividad debido a factores como
cansancio, ausencias o vacaciones. Este factor hace que la productividad de
implementar IA sea altamente beneficiosa.
Favorece a la detección preventiva del fraude
A mayor tecnología aplicada, la exposición al fraude es mayor. Con la IA se han

desarrollado soluciones como reconocimiento de voz, facial, de iris, de patrones
de comportamiento, entre otros. Estas tecnologías hacen que la posibilidad de
fraude se minimice, ya que las mismas permiten personalizar al máximo patrones
y características propias de los usuarios.
Analiza una gran cantidad de datos
La inteligencia artificial tiene la capacidad de analizar, procesar y guardar una

enorme cantidad de datos, en una fracción de tiempo inalcanzable para los seres
humanos. Mientras más datos maneje la IA, más precisos son los resultados. Si
bien hoy en día, existe una gran controversia de distintas corrientes a favor y en
contra de la inteligencia artificial.

Inteligencia Artificial

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Inteligencia Artificial

Cargado por

Información del documento

Descripción original:

Título original

Derechos de autor

Formatos disponibles

Compartir este documento

Compartir o incrustar documentos

Opciones para compartir

¿Le pareció útil este documento?

¿Este contenido es inapropiado?

Copyright:

Formatos disponibles

Inteligencia Artificial

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías con más perspectivas de

La Inteligencia Artificial consiste en darle inteligencia a las máquinas para que

El concepto de Inteligencia de Artificial viene de lejos. De hecho, John McCarthy

De acuerdo a autores y profesores definen la IA de la siguiente manera:

Para el profesor del Massachusetts Institute of Technology, Patrick H. Winston, IA

Otros autores como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la Inteligencia

Margaret Rose, responsable de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, define

Como vemos, las tres definiciones de IA hacen referencia a máquinas o sistemas

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial, que se encarga de desarrollar técnicas

En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que

Deep Learning (DL)

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas

Nos encontramos todavía en una fase en la que el DL se encuentra aún en una

La IA mejora la eficiencia de los procesos considerando la velocidad del trabajo. A

A través de la IA no existirán barreras causadas por la ubicación geográfica ni por

Libera a los trabajadores para realizar tareas operativas que no agregan

Utilizando la capacidad de automatización de la IA, las tareas pueden delegarse a

Genera más empleos de los que elimina

Mejora el estilo de vida de las personas

Los avances tecnológicos han contribuido desde décadas al mejoramiento del

Todas las industrias se verán beneficiadas con la Inteligencia Artificial, no

Extiende y expande la creatividad.

La inteligencia artificial actúa como una plataforma para desarrollar herramientas y

Las soluciones de Inteligencia Artificial son implementadas a través de robots

Favorece a la detección preventiva del fraude

A mayor tecnología aplicada, la exposición al fraude es mayor. Con la IA se han

Analiza una gran cantidad de datos

La inteligencia artificial tiene la capacidad de analizar, procesar y guardar una

También podría gustarte