4 formas en que la IA está moldeando el futuro de las empresas

Aprendizaje automático, robótica, procesamiento del lenguaje natural, visión por ordenador, inteligencia artificial generativa… La inteligencia artificial está destinada a cambiar los negocios tal y como los conocemos. Siga leyendo y descubra cómo las capacidades de la IA están dando forma a nuestro futuro.

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A estas alturas, probablemente ya sepas lo mucho que va a cambiar la industria la IA, pero quizá no conozcas las formas en que está moldeando activamente los negocios en la actualidad. En este artículo, repasaremos las distintas ramas y tipos de IA, así como las 4 formas en que están configurando el futuro de las empresas.

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¿Cuántas ramas de la IA existen?

Ciertos términos pueden parecer sinónimos de inteligencia artificial, pero hay algo más en este léxico de lo que parece. Las distintas ramas de la IA se aplican de formas e industrias específicas para resolver determinados problemas. 

Esperamos que al final de este segmento, cuando oiga palabras como «aprendizaje automático» y «redes neuronales», sepa exactamente qué hace y cómo se utiliza.

Machine Learning / Aprendizaje automatizado

Vale, primero vamos a quitarnos de encima la palabra de moda más popular. El aprendizaje automático (AM) es una forma de IA que se basa en el entrenamiento de un algoritmo para reconocer determinados textos, códigos, voz o imágenes. Se ha aplicado a cosas como el reconocimiento facial, los coches autónomos y la conversión de voz a texto.

Esta forma de IA requiere una gran cantidad de datos para funcionar, y el algoritmo sólo es tan bueno como los datos con los que se alimenta, lo que significa que la alta calidad de los datos es crucial para su éxito. Estos programas también necesitan ser entrenados para reforzar un reconocimiento exitoso.

Este proceso de formación puede llevarse a cabo de distintas maneras:

Aprendizaje supervisado: 

En esta forma de ML, los expertos en datos alimentan datos etiquetados al algoritmo, definiendo variables para lo que hay en los datos, así como proporcionándole la etiqueta deseada para la salida (lo que la máquina reconoce). Se aplica mejor en programas que necesitan registrar con precisión qué es exactamente lo que están viendo.

Aprendizaje no supervisado: 

En esta forma de entrenamiento, los datos que recibe el algoritmo de ML no están etiquetados. En su lugar, el algoritmo intenta agrupar los datos en conjuntos que parezcan más similares entre sí. Los expertos en datos modificarán entonces el programa para incentivar ciertas agrupaciones frente a otras. Esto resulta especialmente útil en los algoritmos de análisis de conglomerados.

Aprendizaje por refuerzo: 

Esta forma de aprendizaje es muy similar a la forma en que entrenamos a los perros, aunque parezca mentira. Los expertos en datos utilizan el refuerzo positivo y negativo para entrenar el algoritmo de ML. Es especialmente útil cuando se diseña un programa para completar un proceso de varios pasos y requiere la mayor intervención de todos los métodos.

Robótica

Aunque la robótica tradicional puede que no aplique el uso de la inteligencia artificial, la robótica actual sí que lo hace. Esta rama de la IA es increíblemente especializada y se centra únicamente en la programación de IA para operar automáticamente máquinas en grandes fábricas. 

En la mayoría de los casos, cuando se trata de programar robótica no siempre se emplean elementos como el reconocimiento visual. La industria del automóvil, por ejemplo, puede simplemente programar líneas de montaje para completar tareas repetitivas, proporcionando exactamente las mismas condiciones de partida para cada paso, de modo que la máquina no tenga que alterar ninguno de sus movimientos programados.

Otras aplicaciones más complejas de la robótica sí recurren a algoritmos de IA. Esto es más común en procesos en los que un solo robot tiene que completar una serie de tareas en las que la condición inicial es diferente cada vez.

Red neuronal

Es quizá la forma más compleja de inteligencia artificial. Se inspira en la biología y organiza un conjunto de nodos en una red conectada. Estos componentes individuales forman la base de una red neuronal, y cada uno influye en el otro para almacenar y analizar datos complejos.

Cada nodo contiene lo que se conoce como un peso y un umbral. Cuando un nodo recibe suficientes datos para activar su umbral, se activa, pasando esa información al siguiente nodo y aplicando su peso a los datos, un nodo que no tenga su umbral alcanzado no se activará. 

Aunque probablemente sea mejor dejar el funcionamiento interno de las redes neuronales a los expertos en datos, basta con saber que cuantas más capas de nodos, más compleja será la red. Técnicamente una rama del aprendizaje automático, son una poderosa herramienta en el arsenal de la IA y son clave para crear algoritmos de aprendizaje profundo.

Sistema experto

Creados en los años 70 y perfeccionados desde entonces, los sistemas expertos son quizá la primera forma de modelo de IA jamás creada. Se basan en una colección de información y utilizan esos datos para ofrecer sugerencias en una configuración «si-entonces». Cuanto mayor sea la base de información, mejor será el modelo a la hora de hacer sugerencias.

Los sistemas expertos se utilizan sobre todo en programas como Google Search, para ofrecer sugerencias sobre errores ortográficos en las consultas de búsqueda de los usuarios. Se trata de modelos complejos diseñados para ser extremadamente rápidos, sensibles, fiables y fácilmente comprensibles.

Procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural, o PLN, es un modelo de IA diseñado específicamente para comprender y reconocer el habla y el texto humanos. Los modelos modernos de PNL también hacen un uso extensivo del análisis de sentimientos, lo que les permite determinar, a través de la franqueza y la entonación (en el caso de la voz), así como de agrupaciones de palabras (en el caso del texto), el tono emocional de la persona con la que está conversando (ya sea positivo, negativo o neutro).

La PNL ha sido un hueso muy duro de roer durante años, por eso su aplicación actual en programas como ChatGPT ha creado tanto revuelo entre los expertos en datos. Si ha utilizado alguna vez el programa, sabrá que la PNL permite a ChatGPT no sólo entender claramente el texto, sino reproducirlo con una precisión aterradora.

Fuzzy Logic / Lógica Difusa

La lógica difusa se centra en determinar el grado en que una condición es verdadera o falsa. Mientras que la mayoría de las otras formas de lógica digital funcionan en un sistema binario de verdadero (un valor de 1,0) o falso (un valor de 0,0), la lógica difusa permite un rango de valores entre los dos.

Esto puede ser extremadamente útil a la hora de diseñar modelos de IA que imiten el pensamiento humano, ya que tendemos a identificar los conceptos y la lógica dentro de un espectro. La lógica difusa se ha implementado en algoritmos de aprendizaje automático para aumentar la sofisticación de estos sistemas.

Visión Artificial

La visión por ordenador es una de las formas de inteligencia artificial más populares del mercado actual. Se centra específicamente en la creación de modelos capaces de interpretar con precisión imágenes digitales y es responsable de la creación de algoritmos de reconocimiento facial, además de ser un elemento crucial de programas de generación de imágenes como Midjourney Dall-E. 

El reto de la visión por ordenador es que los datos que reciben estas máquinas son 2D, lo que les dificulta entender cómo pueden aparecer ciertas formas desde distintos ángulos, como las manos y los pies. Entendemos que, aunque las fotografías son bidimensionales, los objetos que representan son tridimensionales y cambian de forma según el ángulo del observador.

¿Y la IA Generativa?

4 formas en que los modelos de IA están configurando el futuro de las empresas

Ahora que hemos cubierto ampliamente toda la terminología dentro del léxico de la IA, vamos a sumergirnos en cómo estas diversas formas de IA se están utilizando para dar forma al futuro de los negocios.

1. Sistemas de recomendación

Este es quizás uno de los usos de la IA con los que está más familiarizado, y está presente en todos los servicios de streaming que existen. Los sistemas de recomendación son omnipresentes en los servicios de streaming por la sencilla razón de que funcionan. Netflix ha declarado que probablemente perdería 1.000 millones de dólares anuales debido a que los usuarios abandonarían el servicio de streaming si no implementara el sistema de recomendación.

La forma en que han clasificado esta estadística es interesante: no han dicho que el sistema de recomendación «haga» ganar dinero a Netflix, sino que perderían dinero si no lo utilizaran. Esto significa que los sistemas de recomendación no están pensados para ganar dinero directamente, sino que son una herramienta para retener a los clientes.

Todo esto tiene que ver con la forma en que los servicios de streaming se diferencian entre sí. Obviamente, una gran parte de lo que atrae a los usuarios a una plataforma sobre otra es el contenido exclusivo que cada una de ellas tiene disponible, pero la segunda mitad de este medallón de retención de clientes es la experiencia del cliente.

Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de recomendación son capaces de identificar qué programas de su catálogo es más probable que te gusten. Esto hace que la experiencia sea increíblemente fácil de usar. Si utilizamos Netflix como ejemplo, con más de 3.600 películas y más de 1.800 programas de televisión disponibles, puede resultar increíblemente difícil para los usuarios encontrar su próximo entretenimiento.

Pero estos sistemas de recomendación van más allá de los servicios de streaming: minoristas como Amazon hacen un uso excelente de la IA para recomendar productos basándose en lo que los usuarios han buscado o comprado en el pasado.

2. Chatbots

Si alguna vez ha tenido que tratar con terribles robots de atención al cliente, sabrá lo frustrante que es no poder hablar con un ser humano real cuando necesita ayuda. Con la llegada del procesamiento del lenguaje natural, estas terribles experiencias de los clientes serán cosa del pasado.

Aunque la gente suele preferir hablar con un ser humano de carne y hueso cuando se trata de resolver sus problemas informáticos, incluso estos servicios pueden resultar fríos o poco útiles. La PNL puede ofrecer a los usuarios respuestas similares a las humanas al instante y las 24 horas del día, mejorando drásticamente la experiencia del cliente cuando se trata de soporte técnico.

Estos programas tampoco se limitan al soporte técnico. Al igual que los sistemas de recomendación, los chatbots pueden utilizarse en una gran variedad de sectores, como la medicina y la educación.

Ya hemos visto la buena acogida que tuvo ChatGPT, gracias a su asombrosa capacidad para imitar la escritura humana. Ahora imagínese este nivel de interactividad en un chatbot de asistencia al cliente online.

3. Análisis de sentimiento

Junto con la PNL, el análisis de sentimientos se ha utilizado con gran éxito en la automatización del servicio de atención al cliente. Una de las principales razones por las que los usuarios prefieren a los operadores de atención al cliente humanos frente a las máquinas es precisamente su capacidad para interpretar las emociones por teléfono. 

El análisis de sentimientos puede dotar a los chatbots y otras opciones automatizadas de atención al cliente de un aire de humanidad, proporcionando a los usuarios la información adecuada de la forma adecuada. Combinado con la PNL, el análisis de sentimientos puede dotar a los chatbots de una capacidad de respuesta aún más precisa, similar a la humana.

No se sorprenda si todas las interacciones de atención al cliente se automatizan por completo dentro de cinco años. Esta automatización completa del sector no sólo ahorrará dinero a la empresa, sino también tiempo al usuario.

4. Herramientas de Open AI 

Open AI fue la primera en dar a conocer los últimos avances en Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT y Dall-E no sólo son divertidas para jugar, sino que se están adaptando para funcionar dentro de modelos de negocio ya preexistentes.

Esto ya lo están adoptando diversas empresas en multitud de sectores, desde el entretenimiento y la atención al cliente hasta la sanidad y la educación.

Caso de Estudio: Adaptación de ChatGPT a salones de clase

Caso de Estudio: Adaptación de ChatGPT a salones de clase

Conexia, una empresa de tecnología educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en más de 30 países, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de enseñanza virtual basado en IA.

El reto consistía en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los niños. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aquí.

La Inteligencia Artificial puede parecer increíblemente complicada, y la verdad es que lo es. Pero eso no significa que los guardianes impidan a los usuarios medios y a las pequeñas empresas aprovecharse de ella. Si planeas seguir dirigiendo un negocio en los próximos 10-15 años, tendrás que acostumbrarte a la terminología utilizada por la industria de la IA.

Si está pensando en implantar la inteligencia artificial en su empresa, ¿por qué no ponte en contacto con uno de nuestros consultores? MJV tiene una amplia experiencia en la adaptación de la IA a nuevas aplicaciones innovadoras para sus clientes. Puede que no sea la transición más sencilla que haya tenido nunca, pero recuerde que no tiene por qué hacerlo solo.

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