Inteligencia artificial para innovar en las empresas

Milthon Lujan Monja

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La inteligencia artificial (IA) viene revolucionando casi todas las actividades empresariales, y humanas.

Inteligencia Artificial para las empresas. Imagen de sujin soman en Pixabay

Actualmente, haces uso de la IA cuando ingresas a tu cuenta de Facebook o Instagram, cuando empleas una aplicación para realizar compras en línea, o sencillamente cuando realizas una búsqueda en tu navegador Chrome.

A pesar de que la IA está presente en muchos de los dispositivos que usamos y actividades que realizamos, resulta paradójico que sean pocos los empresarios que estén familiarizados con la IA y aprovechen todo su potencial.

Una de las razones para el cada vez más importante rol de la IA son las tremendas oportunidades para el desarrollo económico (West and Allen, 2018) y forma parte de las tecnologías profundas (deep tech) que están llamadas a cambiar nuestras vidas. En los negocios la IA tiene un amplio rango de uso como te detallaré más adelante.

En este artículo queremos brindar una introducción a la inteligencia artificial, y destacar la importancia de su adopción para tu empresa, debido a que te brinda información sobre las operaciones, atender a tus clientes, finanzas, etc.

Inteligencia artificial ¿Qué es?

Aunque no existe un consenso en la definición de la inteligencia artificial, podemos destacar que la IA es una tecnología emergente que trata de simular el razonamiento humano (Kumar, 2019) y se ocupa de la construcción de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana.

En este sentido, la empresa IBM (2020) destaca que la IA aprovecha las computadoras y las máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y la toma de decisiones de la mente humana.

Por su parte, Russell y Norvig (2021) definen a la inteligencia artificial como el estudio de agentes que reciben percepciones del entorno y realizan acciones. Ellos destacan cuatro potenciales objetivo en el IA, que diferencian los sistemas computarizados en base a la racionalidad y pensamiento vs acción:

  • Enfoque humano

i) Sistemas que piensan como los humanos

ii) Sistemas que actúan como los humanos

  • Enfoque Ideal

i) Sistemas que piensan racionalmente

ii) Sistemas que actúan racionalmente

¿Quién inventó la IA?

La historia de la IA se inicia con una simple pregunta “Can machines think’” (¿Pueden pensar las máquinas?) planteada por Alan Turing en 1950 en su artículo científico “Computing Machinery and Intelligence“.

En su publicación Turing presenta su famosa prueba “Turing Test”, donde un interrogador humano puede distinguir si una pregunta fue respondida por una máquina o un humano.

¿Cuándo surge la IA?

John McCarthy inventó el término de Inteligencia artificial en el año de 1950 (Kumar, 2019). Por su parte, Dick (2019) reporta que el término “Artificial Intelligence” fue usado por primera vez en una placa del Dartmouth College en el año de 1956.

Una descripción más detallada de la historia de la Inteligencia Artificial la puedes encontrar en el libro de Ertel (2017) “Introduction to Artificial Intelligence”.

Tipos de inteligencia artificial

Existen dos tipos de inteligencia artificial:

Inteligencia artificial débil (weak IA)

También llamada IA Estrecha, la inteligencia artificial débil se enfoca a tareas específicas, e impulsa la mayor parte de IA que usamos en la actualidad.

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Algunos ejemplos incluyen a Siri, Aexa y otros asistentes inteligentes, vehículos autónomos, robots industriales,

Inteligencia artificial fuerte (strong IA)

La inteligencia artificial fuerte a su vez se subdivide en Inteligencia Artificial General (AGI) y Super Inteligencia Artificial (ASI).

La Inteligencia Artificial General es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia equivalente a la de los humanos; tendría conciencia en sí misma que le permitiría resolver problemas, aprender y planificar.

En este sentido, cuando se enfrente a una tarea desconocida, un sistema de inteligencia artificial fuerte puede usar la lógica difusa para aplicar conocimiento de un dominio a otro y encontrar una solución de forma autónoma (Burns et al, 2021)

La Super Inteligencia Artificial superará la inteligencia y la capacidad del cerebro humano. Aún es un concepto teórico y no se utiliza en la actualidad.

IA VS Deep learning VS machine learning

A menudo se suele confundir la inteligencia artificial con el aprendizaje profundo (deep learning) y el aprendizaje automático (machine learning).

Es importante destacar que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son subcampos de la Inteligencia Artificial; y el aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning.

¿Cómo funciona la Inteligencia artificial?

En general, los sistemas de inteligencia artificial consumen grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, analizan los datos para encontrar correlaciones y modelos, y usan estos modelos para hacer predicciones.

Un ejemplo sencillo es un chatbot que es alimentado con ejemplos de textos de chat para que pueda aprender a responder a las consultas de las personas, o una herramienta de reconocimiento de imágenes puede ayudar a identificar y describir objetos en las imágenes.

Aplicaciones de la Inteligencia artificial

En la actualidad existen numerosos campos con aplicaciones en el mundo real de la inteligencia artificial. Aplicaciones específicas de IA incluyen sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimientos de caras y visión computarizada.

Algunos de los ejemplos de inteligencia artificial que se vienen aplicando son:

  • Reconocimiento de la voz: ¡Hola Siri!
  • Servicios al cliente: agentes virtuales en línea (bot chat), aplicaciones de mensajería, asistentes virtuales, etc.
  • Visión por computadora: captura de información a partir de imágenes digitales, videos, etc; en base a esto se brindan recomendaciones. Ejemplos, etiquetado de fotografías en las redes sociales, imágenes de radiología, etc.
  • Motores de recomendación: en base a los datos de comportamiento de consumo, los algoritmos de IA pueden ayudar a descubrir tendencias de datos que se pueden utilizar para desarrollar estrategias de venta cruzada más efectivas.
  • Automatización: las herramientas de automatización pueden expandir el volumen y tipos de tareas que realiza. Un ejemplo es el proceso de automatización robótica.
  • Cuidado de la salud: las compañías vienen aplicando el aprendizaje automático para brindar mejores y más rápidos diagnósticos.
  • Negocios: los algoritmos de machine learning vienen siendo integrados en las plataformas de analítica y de gestión de relaciones con el cliente (CRM) para descubrir información de cómo mejorar el servicio a los clientes.
  • Educación: la inteligencia artificial puede automatizar la evaluación, brindando a los educadores más tiempo. Se puede evaluar a los estudiantes y adaptar las sesiones de aprendizaje a sus necesidades.
  • Finanzas: las aplicaciones de inteligencia artificial permiten recolectar datos personales y proveer asesoría financiera.

Ejemplos de la inteligencia artificial en los negocios

Recientemente la aparición de ChatGPT aceleró el uso de la inteligencia artificial para diversas labores. La web Business World Innovative Technologies (2020) y Marr (2020) citan los siguientes ejemplos de la aplicación de la inteligencia artificial en los negocios incluyen:

Servicio al cliente

Con la aparición de los chatbots, los clientes ahora pueden interactuar con las compañías en tiempo real para resolver reclamos, realizar compras, obtener información.

Los chatbots pueden ayudar a resolver problemas, sugerir productos o servicios, y apoyar en las ventas.

Inteligencia de negocios (business intelligence)

La creciente cantidad de datos comerciales de una empresa, hace que encontrar conocimiento sea una tarea complicada.

Esto ha impulsado la adopción rutinaria de la inteligencia artificial en la inteligencia empresarial para obtener información valiosa a partir de los datos, lo que ayudará a la compañía a comprender mejor a sus clientes, realizar segmentación para crear experiencias personalizadas, etc.

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Las herramientas más populares incluyen a Microsoft Power BI que ayuda a las empresas a realizar análisis de sus datos.

Marketing personalizado y dirigido

La IA no solo ayuda a desarrollar estrategias de marketing, sino también a implementarlas.

Con los datos obtenidos de las actividades en línea de tus clientes, tu compañía puede usar la inteligencia artificial para incrementar las posibilidades de ventas y la efectividad de las actividades de marketing al mismo tiempo.

Recomendación de productos y análisis predictivo

Empresas como Netflix, Spotify, Amazon, Google, Alibaba, etc ahora emplean la IA para comprender los hábitos/comportamientos de sus clientes para predecir qué producto recomendar.

Procesamiento natural del lenguaje

Con los avances en el procesamiento del lenguaje natural, las empresas ahora ofrecen productos de asistentes digitales inteligentes para ayudar a los usuarios en las tareas rutinarias.

Investigación y Desarrollo (I&D)

La inteligencia artificial puede constituirse en una herramienta de innovación, debido a que puede ayudarte a recolectar y analizar grandes cantidades de información de forma eficiente y con mayor exactitud.

En este sentido, el aprendizaje automático puede ayudarte a resolver problemas de investigación y desarrollar soluciones.

La IA ayuda a gestionar las actividades de investigación y desarrollo (I&D) sean más estratégicas y efectivas.

Recursos humanos

La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar muchas actividades de los recursos humanos, desde el reclutamiento hasta la gestión del talento.

Ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial

Kumar (2019) y Burns et al (2021) describen las siguientes ventajas y desventajas de la IA:

Ventajas o beneficios

  • Bueno en trabajos orientados a los detalles;
  • Reducción de tiempo para tareas con gran cantidad de datos;
  • Ofrece resultados consistentes
  • Reducción del error humano
  • Asume riesgos en vez de los humanos
  • Disponible las 24 horas de los 7 días de la semana
  • Ayuda en trabajos repetitivos
  • Asistencia digital a tus clientes
  • Toma decisiones de forma más rápida

Desventajas

  • Costoso;
  • Requiere de una gran experiencia técnica;
  • Oferta limitada de trabajadores calificados para construir herramientas de IA,
  • Solo ejecuta lo que se le ha enseñado;
  • Falta de capacidad para generalizar de una tarea a otra.

Límites de la Inteligencia Artificial

Si bien las herramientas de IA presentan una gama de nuevas funcionalidades para las empresas, el uso de la inteligencia artificial también plantea cuestiones éticas porque, para bien o para mal, un sistema de IA reforzará lo que ya ha aprendido (Burns et al., 2021).

Según Coyle (2020) el riesgo de producir IA que refuerza los sesgos sociales ha provocado pedidos de mayor transparencia sobre los procesos de decisión algorítmicos o de aprendizaje automático y de formas de comprender y auditar cómo un agente de Inteligencia Artificial llega a sus decisiones o clasificaciones.

En los últimos años se vienen discutiendo los aspectos éticos de la inteligencia artificial, sobretodo por el surgimiento de aplicaciones como los Deepfakes que vienen siendo empleados para afectar la reputación de las personas (principalmente actores y políticos), orientar opiniones, etc.

¿Cómo crear inteligencia artificial?

La IA requiere de hardware y software para escribir y entrenar a la máquina con los algoritmos de aprendizaje.

La programación de IA se concentra en tres habilidades cognitivas: aprendizaje, razonamiento y autocorrección.

Proceso de aprendizaje

Este aspecto de la programación de la IA se focaliza en la adquisición de datos y la creación de reglas de cómo convertir esos datos en información procesable.

Las reglas, que son llamados algoritmos, proveen a los dispositivos computarizados con instrucciones paso a paso de cómo completar una tarea específica.

Proceso de razonamiento

La programación de la IA se concentra en elegir el algoritmo correcto para obtener el resultado deseado.

Proceso de autocorrección

Este aspecto de la programación de IA está diseñado para ajustar continuamente los algoritmos y garantizar que proporciones los resultados más precisos posibles.

Por otro lado, Chua (2019) establece los siguientes pasos para explicar cómo hacer un sistema de inteligencia artificial:

  1. Identifica el problema
  2. Prepara los datos
  3. Elige los algoritmos
  4. Entrena a los algoritmos
  5. Elige un lenguaje de programación
  6. Ejecuta en una plataforma seleccionada

Software de inteligencia artificial

Existen cuatro tipos de software de inteligencia artificial:

  1. Plataformas de inteligencia artificial: Provee la plataforma para el desarrollo de una aplicación desde cero (scratch). La función de arrastrar y soltar facilita su uso.
  2. Chatbots
  3. Software de aprendizaje profundo: incluye reconocimiento de voz, reconocimiento de imagen, etc.
  4. Software de aprendizaje automático: técnica que permite a la computadora aprender a través de los datos.
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Existen muchos softwares para implementar tu sistema de IA, los más conocidos incluyen a Google Cloud Machine Learning Engine, Phyton, Arduino, Azure Machine Learning Studio, TensorFlow, H2O.AI, Cortana, IBM Watson, Salesforce Einstein, Infosys Nia, Amazon Alexa, Google Assistant. Algunos son de pago y otros gratuitos, puedes revisar una comparación de ellos en la web de Software Testing Help.

Asimismo, puedes visitar Google AI en donde encontrarás herramientas de IA, oportunidades de capacitación, consejos, etc.

¿Cómo aprender inteligencia artificial?

A estas alturas ya debes estar convencido que la IA es una necesidad para tu compañía. Ahora los pasos son desarrollar tus competencias y la de tu equipo.

¿Dónde estudiar inteligencia artificial?

Si deseas hacer una carrera en inteligencia artificial puedes hacer una búsqueda en la web puedes encontrar muchos cursos sobre IA, de acceso libre o de pago. A continuación te presento un listado de cursos de acceso gratuito (solo pagas si quieres el certificado):

IBM – Certificación Profesional en Inteligencia artificial aplicada

IBM – Certificación Profesional en Fundamentos de Inteligencia Artificial

Red Universidades Anáhuac – Certificación Profesional en Inteligencia Artificial y Robótica

Red Universidades Anáhuac – Certificación Profesional en Inteligencia Artificial aplicada a los negocios

Asimismo, en los cursos de IA de Google AI puedes encontrar mayores oportunidades de capacitación y entrenamiento.

Conclusión

Un conocimiento básico de la IA se está volviendo más y más valioso para cualquier emprendedor que desee mejorar la competitividad de su compañía. En este sentido, debes desarrollar las competencias necesarias dentro de tu organización.

En la actualidad existen una serie de softwares y servicios que pueden ayudarte a implementar sistemas de IA en tu negocio, solo es cuestión de identificar las herramientas adecuadas.

Referencias

Burns E., No. Laskowski and L. Tucci. 2021. What is artificial intelligence? TechTarget.

Business World Innovative Technologies. 2020. What is Artificial Intelligence (AI) in Business?

Chua R. 2019. A simple way to explain how to build an AI system. Medium.

Coyle D. 2020. The tensions between explainable AI and good public policy. The Brookings Institution

Dick S. 2019. Artificial Intelligence. HDSR.

Ertel W. Introduction to Artificial Intelligence. Second Edition. Springer International Publishing AG. 365 p.

IBM Cloud Education. 2020. Artificial Intelligence (AI). IBM

Kumar S. 2019. Advantages and Disadvantages of Artificial Intelligence. Towards data science.

Marr B. 2020. 10 Business Functions That Are Ready To Use Artificial Intelligence. Forbes.

Russell S. and P. Norvig. 2021. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition. Pearson Education

West D. and J. Allen. 2018. How artificial intelligence is transforming the world. The Brookings Institution

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