Glosario SEO: Inteligencia artificial (IA)

 

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a ordenadores y máquinas simular las capacidades humanas. En concreto, se trata de replicar la inteligencia humana y la capacidad de resolver problemas. El objetivo es que la IA asuma tareas que normalmente sólo pueden ser realizadas por humanos.

 

La inteligencia artificial está presente en muchos ámbitos de la vida cotidiana, por ejemplo:

 

• Navegación GPS
• vehículos autónomos
• asistentes digitales
• Herramientas de IA generativa
• Previsión meteorológica

 

La IA a veces funciona sola y otras en combinación con otras tecnologías como sensores, robótica o geolocalización. En general, todos nuestros smartphones y ordenadores integran ciertos programas que se basan en la IA.

 

La inteligencia artificial es una rama de la informática. Por lo tanto, engloba otras disciplinas ya conocidas del ámbito: aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras.

 

Estos métodos ayudan a la IA a seguir "aprendiendo", es decir, a imitar cada vez mejor los procesos de toma de decisiones del cerebro humano. Se utilizan grandes cantidades de datos para que la inteligencia artificial sea cada vez más significativa y eficaz.

 

¿Desde cuándo existe la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) está actualmente en boca de todos, pero no es en absoluto un invento nuevo. Ya a mediados del siglo XX se desarrollaron los primeros algoritmos capaces de "aprender" y evolucionar. Esto permitió a la tecnología resolver problemas ya entonces.

 

Sin embargo, en el curso del avance de la digitalización, la IA ha seguido desarrollándose, dando lugar a un auténtico hype. No sólo las empresas y los científicos, sino también los particulares están haciendo uso de las tecnologías de IA. Los sistemas correspondientes han conseguido mejorar considerablemente el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

 

La IA ya no sólo puede aprender e imitar el lenguaje humano, sino también crear imágenes, vídeos, código de software y estructuras moleculares.

 

Sin embargo, la idea de la inteligencia artificial no tiene su origen en nuestra época. Ya en la antigua Grecia se tenía la visión de una "máquina que piensa". Por supuesto, entonces no se podía hacer realidad, ya que no existía el tratamiento electrónico de datos.

 

¿Qué importancia tiene la IA para la vida cotidiana?

Hoy en día, es casi imposible no entrar en contacto con la IA. Hay muchos ámbitos en los que la inteligencia artificial desempeña un papel importante. El número de aplicaciones de la inteligencia artificial aumenta cada día.

 

Herramientas como ChatGPT de Open AI, en particular, están haciendo que cada vez más personas utilicen la inteligencia artificial. Esto, a su vez, está suscitando nuevos debates. Ahora la atención se centra en la ética de la IA, la confianza en la IA, el uso seguro de la IA y la IA responsable. Todo ello demuestra que la inteligencia artificial está desempeñando un papel fundamental en la sociedad.

 

Tipos de IA: IA fuerte frente a IA débil

En lo que respecta a la IA, cabe distinguir dos tipos:

 

• IA débil - también conocida como IA estrecha: entrenada y centrada en la realización de tareas específicas, p. ej. Siri de Apple, vehículos autónomos, Alexa de Amazon
• IA fuerte : consiste en inteligencia general artificial (IAG): forma teórica de IA en la que los humanos y las máquinas son igual de inteligentes, también conocida como superinteligencia.

 

La IA débil es, por tanto, lo que nos encontramos a diario. No hay ejemplos prácticos de IA fuerte, ya que es completamente teórica en esta época a pesar de los avances digitales.

 

Subdisciplinas de la inteligencia artificial

Las mencionadas disciplinas informáticas del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son las que hacen que la IA sea lo que es. Se trata de importantes subdisciplinas necesarias para las funciones de la inteligencia artificial.

 

Tienen algo en común: se basan en redes neuronales que les permiten aprender a partir de grandes cantidades de datos. Estas redes siguen el modelo del cerebro humano, que tiene numerosas conexiones y capas que permiten pensar y aprender de forma inteligente.

 

A la hora de resolver una tarea, la red neuronal se entrena con datos. Para ello, las estructuras programáticas constan de capas de nodos interconectados -similar al cerebro humano-.

 

La principal diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es que utilizan distintos tipos de redes neuronales. Los algoritmos de aprendizaje automático tienen una capa de entrada y otra de salida. En medio, hay una o dos capas ocultas.

 

Por tanto, estos algoritmos se limitan al aprendizaje supervisado . Todavía tiene que haber un experto humano que estructure los datos. Sólo así la IA puede extraer los datos.

 

El aprendizaje profundo, por su parte, utiliza -como su nombre indica- redes neuronales profundas. Constan de una capa de entrada y tres o más capas ocultas, así como de una estructura de salida. El aprendizaje no supervisado se hace posible. Ya no es necesario que los humanos estructuren los datos.

 

Por tanto, el aprendizaje profundo permite el aprendizaje automático a gran escala. Así es como las dos subáreas se diferencian y a la vez se entrelazan.

 

La IA generativa como tecnología puntera

Hoy hablamos principalmente de IA generativa. Se refiere a modelos de aprendizaje profundo que son capaces de aprender a partir de datos brutos. Codifican una representación simplificada de los datos de entrenamiento y crean nuevas obras a partir de ellos. Estos no son idénticos a los datos originales, pero son muy similares a ellos.

 

Los modelos generativos de IA se utilizan desde hace muchos años. Se utilizan para analizar datos numéricos con fines estadísticos. Su ámbito de aplicación se amplía ahora a las imágenes, el lenguaje y muchos otros tipos de datos complejos.

 

Como la investigación en IA es cada vez más intensa, las tecnologías correspondientes se introducen cada vez más en las empresas. Se pueden mejorar diversos procesos y, en algunos casos, flujos de trabajo enteros.

 

 

Ámbitos de aplicación de la IA

Los campos de aplicación de la inteligencia artificial son tan amplios como la propia diversidad de la IA.

 

• Reconocimiento del habla: la inteligencia artificial puede reconocer e interpretar el habla verbal. Estos algoritmos se utilizan, por ejemplo, en los asistentes de voz. Además, la IA también dispone de reconocimiento semántico del habla. Esto amplía el ámbito de aplicación a los textos escritos.
• Visión por ordenador: la IA puede reconocer imágenes, gráficos, vídeos y otros datos visuales y extraer de ellos información importante. Se procesan grandes conjuntos de datos a la velocidad del rayo, lo que se utiliza en ámbitos como el diagnóstico médico y la traducción de la escritura manuscrita en letra de imprenta.
• Reconocimiento de patrones: el aprendizaje automático ayuda a la IA a identificar patrones en secuencias de acontecimientos. Para los humanos, esos patrones sólo son visibles -si es que lo son- mediante análisis en profundidad. Por ejemplo, la IA puede reconocer patrones de error en la electrónica de los vehículos para sustituir piezas antes incluso de que causen problemas.

 

Oportunidades de la IA para las empresas

Las áreas de aplicación de la inteligencia artificial ofrecen atractivas oportunidades a las empresas. Se pueden optimizar los procesos y obtener muchos otros beneficios. La IA se utiliza de forma selectiva para mejorar determinadas áreas de la empresa.

 

Atención al cliente

La inteligencia artificial es cada vez más común en el servicio de atención al cliente. En muchas empresas, la asistencia ya no la prestan empleados humanos, sino chatbots y agentes virtuales en línea. Estos están capacitados para responder a las preguntas más frecuentes y ofrecer asesoramiento personalizado.

 

La inteligencia artificial ya puede vender productos, sugerir tallas de ropa, ayudar con los envíos y devoluciones y realizar muchas otras tareas que antes realizaban los humanos. Esto significa que se puede ayudar a muchos clientes de forma mucho más específica y rápida. Esto aumenta la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

 

Optimización de procesos

La capacidad de la IA para reconocer patrones también facilita la identificación de errores en los procesos. Puede utilizar el aprendizaje automático para optimizar los procesos con el fin de utilizar sus recursos de forma más eficaz.

 

Detección de anomalías

Mecanismos similares a los utilizados en la optimización de procesos mediante IA también desempeñan un papel clave en la detección de anomalías. La inteligencia artificial puede detectar anomalías en conjuntos de datos de forma rápida y fiable.

 

Puede tratarse de componentes defectuosos, equipos defectuosos, errores humanos o fallos de ciberseguridad. Esto puede mejorar sus productos y procesos de fabricación y hacerlos más seguros.

 

Cadenas de suministro

Puede optimizar sus cadenas de suministro con IA. La tecnología utilizada en este caso se denomina robótica adaptativa, que se basa en la información de los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT). Los algoritmos de búsqueda y reconocimiento de patrones analizan los datos en tiempo real y pueden identificar y eliminar errores en las cadenas de suministro.

 

Marketing en línea

También en marketing en línea Las tecnologías de IA también pueden utilizarse en el marketing online. ChatGPT y sus alternativas le ayudan a investigar y crear contenidos adecuados. También puedes realizar muchos otros proyectos creativos con IA.

 

Safe AI: la seguridad ante todo

Cuando los humanos dependen de las máquinas, es importante tomar precauciones de seguridad. Los sistemas de IA están específicamente protegidos con Safe AI. Esto es especialmente importante en tecnologías como la conducción autónoma.

 

Esto requiere un análisis preciso de los datos y un control de los procesos. Siguiendo con el ejemplo de la conducción autónoma: Los vehículos deben ser capaces de reconocer e interpretar de forma fiable su entorno. Esto constituye la base de una reacción.

 

Sin embargo, hay un problema: el proceso de toma de decisiones de la IA es opaco para los humanos. Además, los humanos no pueden adaptar las decisiones. El ser humano solo puede controlar la entrada y el resultado, pero todo lo demás escapa a su control.

 

En consecuencia, sigue siendo difícil clasificar y evaluar la seguridad y fiabilidad de la IA . Por esta razón, la inteligencia artificial sólo se está utilizando gradualmente en aplicaciones críticas para la seguridad.

 

Industria 4.0 - Aprendizaje automático para las empresas

Sin embargo, donde la IA ya se utiliza ampliamente es en la industria. Por ello, la digitalización de la industria no se denomina"Industria 4.0" sin una buena razón. El aprendizaje automático garantiza una mejor planificación y predicciones fiables.

 

Las máquinas están conectadas en red entre sí y actúan automáticamente. Como también tienen acceso a su entorno, pueden adaptar sus acciones a él de forma independiente.

 

Sin embargo, el aspecto de la seguridad también juega aquí un papel importante: la IA debe protegerse adecuadamente para que humanos y robots puedan trabajar codo con codo y no se produzcan lesiones.