¿Que Es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.

Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos combina estadísticas, informática y conocimiento empresarial para extraer valor de distintos orígenes de datos.

IA y desarrolladores
Los desarrolladores emplean inteligencia artificial para realizar tareas de una forma más eficiente que, de otro modo, se realizarían manualmente: comunicaciones con clientes, identificación de patrones y resolución de problemas. Para comenzar con la inteligencia artificial, los desarrolladores deben contar con una formación en matemática y sentirse a gusto trabajando con algoritmos.

Al comenzar a utilizar inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones, lo mejor es comenzar de a poco. Al diseñar un proyecto relativamente simple, como un juego “Tres en línea”, aprenderá los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprender con la práctica es una excelente forma de aumentar cualquier habilidad, y la inteligencia artificial no es distinta en este aspecto. Luego de completar uno o más proyectos pequeños, no hay límites para la inteligencia artificial.

Cómo la tecnología de IA puede ayudar a las organizaciones
El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al

Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles
Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas
IA en la empresa
Actualmente, la tecnología de IA mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatización de procesos o tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás podría. Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo, Netflix utiliza aprendizaje automático para proporcionar un nivel de personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes en más del 25%.

La mayoría de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes inversiones en ella. Una encuesta McKinsey de 2021 sobre inteligencia artificial (IA) reveló que la proporción de empresas que señalaban haber adoptado la IA en al menos una función había aumentado hasta el 56 %, frente al 50 % el año anterior. Asimismo, el 27 % de los encuestados indicó que al menos el 5 % de sus ingresos era atribuible a la IA, frente al 22 % un año antes.

La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y específicas de la industria, tales como

Uso de datos transaccionales y demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en el curso de su relación con una empresa (o el valor de la vida útil del cliente)
Optimización de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente
Uso del reconocimiento de imágenes para analizar imágenes de rayos X en busca de síntomas de cáncer
Cómo las empresas usan la IA
De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA principalmente para

Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)
Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41%)
Reducir el trabajo de la gestión de producción (34%)
Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%)
¿Qué es lo que está impulsando la adopción de la IA?
Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias.

La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y tenían un costo prohibitivo.
Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación. La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La facilidad de etiquetado de los datos y la asequibilidad del almacenamiento y el procesamiento de datos estructurados y no estructurados permiten crear y entrenar más algoritmos.
La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y capacidades de la IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el tiempo de comercialización y mucho más.
Entrenamiento y desarrollo de modelos de IA
El desarrollo y despliegue de los modelos de aprendizaje automático se realiza en múltiples etapas, entre las cuales se encuentran el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento y la inferencia de IA se refieren al proceso de experimentar con modelos de aprendizaje automático para resolver un problema.

Por ejemplo, un ingeniero de aprendizaje automático puede experimentar con diferentes modelos candidatos para una aplicación de visión artificial, como la detección de fracturas óseas en imágenes de rayos X.

Para mejorar la precisión de estos modelos, el ingeniero debe proporcionar datos a los modelos y ajustar los parámetros hasta que alcancen un umbral predefinido. Estas necesidades de entrenamiento, proporcionales a la complejidad de los modelos, crecen exponencialmente cada año.

Las tecnologías de infraestructura claves para el entrenamiento de IA a escala incluyen redes de clústeres, como RDMA e InfiniBand, recursos informáticos de GPU de hardware dedicado y almacenamiento de alto rendimiento.

Los beneficios y desafíos de poner en práctica la IA
Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.

Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan informática en la nube, los proyectos de aprendizaje automático a menudo son costosos a nivel informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar estos proyectos, así como cuándo recurrir a terceros, ayudará a minimizar estas dificultades.

Historias de éxito de la IA
La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.

La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla
La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar incluye bases de datos autónomas autorreparables y modelos predefinidos para el reconocimiento de imágenes y el análisis de texto en varios conjuntos de datos.

Cómo dar el primero paso con la IA
Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.

Supervisa tu centro de datos. Las operaciones de TI pueden optimizar el control, con una plataforma en la nube que integra todos los datos y realiza un seguimiento automático de los umbrales y las anomalías.

Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.

Creación de la cultura correcta
Aprovechar al máximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno

Los analistas empresariales trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos
Los ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el análisis
Los científicos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos
Los arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube
Los desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos
De la inteligencia artificial a la inteligencia adaptativa
A medida que las capacidades de la inteligencia artificial se han abierto camino en las operaciones empresariales generales, evoluciona un nuevo término: inteligencia adaptativa. Las aplicaciones de inteligencia adaptativa ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones empresariales al combinar el poder de los datos internos y externos en tiempo real con la ciencia de la decisión y la infraestructura informática altamente escalable.

Estas aplicaciones, esencialmente, hacen que su negocio sea más inteligente. Esto le permite ofrecer a sus clientes mejores productos, recomendaciones y servicios, lo que genera mejores resultados empresariales.

La IA como ventaja imperativa y competitiva
La IA es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.

Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.

Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA
El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:

Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y en los costos.
Usar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.
Comenzar su implementación de IA en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán los aspectos más beneficiados).
Asistencia en su experiencia con la IA
No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán atrás.

Aunque tu empresa podría ser la excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.

Para lograr un proceso de transformación de IA exitoso que incluya el desarrollo de estrategias y el acceso a herramientas, busca un socio con experiencia en este ámbito y una cartera completa de IA.

Biblioteca de aprendizaje sobre inteligencia artificial
¿Qué es data science?
Las empresas combinan activamente las estadísticas con conceptos de ciencia informática como el machine learning y la inteligencia artificial para extraer información de big data e impulsar la innovación y transformar la toma de decisiones.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), se centra en diseñar sistemas que aprenden a través de datos con el objetivo de automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de rentabilidad.
Historias de éxito de la IA
La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.

De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran escribir relatos más detallados.
Deep Patient, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio, según insideBIGDATA.
La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla
La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar puede ser desde bases de datos autónomas que se curan a sí mismas al utilizar el machine learning, hasta modelos prediseñados que se pueden aplicar a una variedad de conjuntos de datos para resolver desafíos como el reconocimiento de imágenes y el análisis de textos. Puede ayudar a las empresas a lograr un tiempo de rentabilidad más rápido, aumentar la productividad, reducir costos y mejorar las relaciones con los clientes.

Supervisa tu centro de datos. Los equipos de operaciones de TI pueden ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía en la supervisión de sistemas al colocar toda la web, las aplicaciones, el rendimiento de la base de datos, la experiencia del usuario y los datos de registro en una plataforma de datos basada en la nube que controla automáticamente los umbrales y detecta anomalías.

Obstáculos que dificultan desarrollar el máximo potencial de la IA
A pesar de lo prometedor que suena la IA, muchas empresas no se percatan del máximo potencial del machine learning y de otras funciones de la IA. ¿Por qué? Irónicamente, resulta que el problema es, en gran parte… las personas. Los flujos de trabajo ineficientes pueden impedir que las empresas obtengan el valor total de sus implementaciones de IA.

Por ejemplo, los científicos de datos pueden enfrentarse a desafíos para obtener los recursos y datos necesarios para diseñar modelos de machine learning. Pueden tener problemas para colaborar con sus compañeros de equipo. Además, cuentan con muchas herramientas de código abierto diferentes para administrar, mientras que los desarrolladores de aplicaciones a veces necesitan recodificar por completo los modelos que los científicos de datos desarrollan antes de que puedan integrarlos a sus aplicaciones.

Con una lista cada vez mayor de herramientas de IA de código abierto, la TI termina dedicando más tiempo a ayudar a los equipos de ciencia de datos a actualizar continuamente sus entornos de trabajo. Este problema se ve agravado por una estandarización limitada en la forma en que los equipos de ciencia de datos desean trabajar.

Por último, los ejecutivos sénior podrían no ser capaces de visualizar el potencial completo de las inversiones en IA de sus empresas. Por ende, no prestan suficiente patrocinio ni recursos para crear el ecosistema colaborativo e integrado necesario para que la IA tenga éxito.

Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA
El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:

Si necesita ayuda para desarrollar la estrategia correcta y acceder a las herramientas adecuadas para tener éxito en su experiencia de transformación con IA, debe buscar un socio innovador con amplia experiencia en la industria y una cartera completa de IA.