caracteristicas de la IA

 

Características de la inteligencia artificial 

Ahora que ya conoces qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y por qué es importante, exploremos un poco las características que la componen.

1. Aprendizaje automático

El machine learning, o aprendizaje automático, se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y realizar tareas sin ser programadas explícitamente. Entre estas tareas se incluye el desarrollo de funciones como la capacidad de generar contenido y reescribir textos existentes. Un ejemplo destacado de esto es el último modelo de lenguaje GTP3, que ha despertado mucho interés. GPT-3 es capaz no solo de completar diálogos entre dos individuos, sino también de responder preguntas y generar textos completos y profesionales sobre diversos temas. Esto demuestra cómo la inteligencia artificial, en particular el machine learning, está avanzando en la automatización de tareas relacionadas con el procesamiento de textos.

2. Automatización

Otra de las características obvias cuando se habla de inteligencia artificial es la automatización. Esta es la capacidad de las máquinas para realizar tareas sin la necesidad de intervención humana.

La automatización se logra a través del uso de algoritmos y modelos de machine learning, que permiten a los sistemas —donde se utilicen— tomar decisiones y realizar acciones basadas en los datos y las reglas programadas.

Actualmente la automatización se utiliza en una amplia variedad de industrias y aplicaciones, que van desde las empresariales o financieras hasta la optimización de la producción y distribución, entre otras.

3. Ingestión de datos

Cada persona en el mundo genera 1,7 MB de datos por segundo, cada minuto se envían 188 millones de correos electrónicos y se hacen 4,5 millones de búsquedas en Google. Estos son muchos datos. La ingestión de datos busca que, en vez de capturarlos manualmente, la inteligencia artificial los recopile y analice.

La ingestión de datos es el transporte de conocimiento desde diversas fuentes —bases de datos, archivos, sensores, dispositivos móviles y redes sociales— a un medio de almacenamiento de datos, donde una empresa puede acceder a ellos, utilizarlos y analizarlos, por ejemplo.

Esta característica es el primer paso en el análisis de datos y la toma de decisiones basadas en ellos. Su objetivo es asegurarse de que los datos sean accesibles, confiables y de alta calidad. Se espera que para 2026 el 25 % de las empresas en España hayan implementado el uso habitual de la tecnología de Big Data en su proceso productivo.

4. Análisis de datos

El análisis de datos es un proceso que examina, limpia, transforma y modela datos con el objetivo de descubrir patrones y tendencias útiles para la toma de decisiones. Se utiliza para obtener información valiosa y relevante de los datos, que puede usarse para mejorar la eficiencia y efectividad de una empresa u organización. Asimismo, se emplea en diversas técnicas como estadística, minería de datos, machine learning e inteligencia artificial.

Actualmente el uso del análisis de datos va en alto crecimiento y solo en España el 29 % de las grandes empresas hacen uso de esta tecnología, 18 % las medianas y 9 % las pequeñas.

5. Almacenamiento en la nube

Como ya sabes, la cantidad de datos generados al día son muchísimos, por lo que el almacenamiento de forma física se estaba convirtiendo en un problema. Las capacidades de la inteligencia artificial funcionan dentro del entorno empresarial de computación en la nube, para lograr que los negocios sean más eficientes y estratégicos, y basen sus decisiones en conocimientos.

La computación en la nube es un modelo que permite acceder a recursos de hardware y software a través de internet. En vez de contar con instalaciones locales en un dispositivo, los recursos se encuentran en servidores remotos. Esto ofrece muchas ventajas como flexibilidad, escalabilidad y eficiencia en términos de costo. Además, los usuarios pueden acceder a sus aplicaciones y datos desde cualquier lugar y momento para trabajar de forma más eficiente.

6. Procesamiento del lenguaje natural 

Otra de las características que es fácil relacionar con la inteligencia artificial es  el procesamiento del lenguaje natural para comunicarse con un ser humano. Un ejemplo de esto son los bots conversacionales, también conocidos como chatbots. Esta es una tecnología que va en gran aumento, ya que, durante 2020, el mercado de chatbots se valoró en 17 millones de USD y se prevé que alcance los 102,29 millones en 2026. Además de su utilización, actualmente su rango de efectividad es del 90 %.

Los bots conversacionales procesan la solicitud de un comprador y usan el aprendizaje automático para determinar los mejores productos u opciones para ayudar a un usuario, en función de sus tendencias de compra y de palabras clave usadas en la conversación. 

Si un comprador solicita información sobre botas para la nieve, un bot puede sugerir los artículos mejor valorados y más vendidos por la empresa. Además, este bot puede recomendar calcetines de lana que combinen con las botas, porque sabe que quienes compran este tipo de calzado también suelen adquirir dichos productos.

Como puedes ver, la inteligencia artificial tiene como objetivo principal imitar y mejorar la inteligencia humana para resolver problemas y realizar tareas complejas de manera más eficiente y precisa.

Es importante tener en mente que la inteligencia artificial busca mejorar la vida humana y resolver algunos de los desafíos más grandes a los que se enfrenta la sociedad. Su finalidad es crear sistemas que puedan aprender y evolucionar con el tiempo; que sean capaces de tomar decisiones y realizar tareas de manera autónoma y eficiente para que la tecnología y los humanos puedan abordar de forma más efectiva una amplia variedad de desafíos y oportunidades.