Inteligencia Artificial

AI – Inteligencia Artificial

A diferencia de la automatización de robots basada en hardware, que se limita a automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas de manera frecuente de gran volumen de proceso de datos, sin fatiga y de forma confiable. Para este tipo de tecnología, la investigación humana sigue siendo fundamental para hacer las preguntas correctas y configurar los sistemas adecuadamente.

Existen diferencias fundamentales entre inteligencia artificial y la automatización, entre ellas, que agrega inteligencia a productos ya existentes, adaptándose mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje progresivo, analizando mayor cantidad de datos con mayor profundidad y obteniendo de éstos el máximo provecho con una precisión sin precedentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial no aparece como una aplicación individual en sí misma, sino que ésta se aplica a aquellos productos que ya se utilizan, mejorándolos de forma muy similar a la que se agregó Siri, por ejemplo, como característica a una nueva generación de productos de Apple. Dada su capacidad de análisis masivo de datos y su adaptación mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje, dicho aprendizaje permite al sistema tomar decisiones basadas en clasificaciones e indicadores resultantes de estos procesos. De este modo, así como el sistema puede aprender a jugar, por ejemplo, al poker, y mejorar más con cada partida, del mismo modo puede aprender de las demandas y tendencias de un mercado concreto y ofrecer productos y servicios más acordes.

Otra característica trascendente de la inteligencia artificial radica en los avances relacionados con la arquitectura de redes neuronales profundas aplicadas al aprendizaje profundo (Deep Learning), de las cuales las más populares son las conocidas como redes neuronales convolucionales (CNN o ConvNet). A diferencia del aprendizaje convencional (Machine Learning), convolucionan las características aprendidas con los datos de entrada y emplea capas convolucionales 2D, lo cual hace que esta arquitectura resulte adecuada para procesar datos 2D, tales como imágenes, e interpretarlos como podría hacerlo la mente humana. En este sentido, son buenos ejemplos nuestras interacciones con tecnologías como Alexa, Google Search y Google Photos.

Intimamente relacionada con Big Data, la inteligencia artificial se desarrolla y evoluciona conforme adquiere mayor cantidad de información, es decir, proceso y análisis de datos masivos; y habida cuenta del rol que la información juega en esta era, donde es más importante que nunca antes, puede crear una ventaja competitiva crucial. En definitiva, si se dispone de los mejores datos en una industria competitiva, incluso cuando todos aplican técnicas similares, los mejores datos y la mejor capacidad para analizarlos y explotarlos con inteligencia marcarán la diferencia.

Próximos pasos

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