Hoy en día la Inteligencia Artificial es omnipresente, está en todas partes. Principalmente, se trata de una serie de algoritmos que representan el conjunto de técnicas y métodos desarrollados para simular la inteligencia humana con el fin de imitar su comportamiento. La IA permite que las máquinas sientan, aprendan, razonen y simulen comportamientos humanos en muchas áreas de actividad.

La capacidad que tiene la IA de aprender por sí sola se conoce como aprendizaje profundo o Deep Learning. Los algoritmos funcionan como conexiones neuronales, emulando los cerebros humanos, y de este modo van aprendiendo y adquiriendo conocimiento. Algunas de las áreas principales de la IA son:

  • Representación del conocimiento mediante ontologías, inferencias posibles…
  • Planificación y programación temporal y probabilidad prescriptiva
  • Aprendizaje automático: predicciones, árboles de decisión, NN
  • Reconocimiento de patrones (NN)
  • Visión artificial, reconocimiento facial, biometría
  • Procesamiento del lenguaje natural

Tipos de Inteligencia Artificial

Podemos llevar a cabo una categorización de la Inteligencia Artificial teniendo en cuenta el tipo de aprendizaje. En este sentido, encontramos el Machine Learning o aprendizaje automático, un subconjunto de algoritmos de IA que permite identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Dentro del mismo, existe el Aprendizaje Supervisado, No Supervisado o Aprendizaje por Refuerzo, en función del reto o la solución a desarrollar utilizaremos uno u otro.

El Aprendizaje Supervisado trabaja con datos específicos para el objetivo a alcanzar por lo que es más sencillo realizar un análisis, diagnóstico o incluso una predicción. El Aprendizaje No Supervisado trata conjuntos de datos más desestructurados, es decir, sin etiquetar por lo que se basan en aprender a partir de comportamientos pasados (sistema de recomendación de Netflix). El Aprendizaje por Refuerzo está compuesto por algoritmos más complejos, en función de sus resultados van aprendiendo y siendo más inteligentes por lo que requieren de mayor datos e información.

La Inteligencia Artificial es ubicua ya que consigue extenderse para llegar a diferentes segmentos e influye directamente en todos los aspectos de nuestra vida para afrontar nuevos retos y mejorar los procesos de negocio. Está presente en IoT, permite anticipar, programar o automatizar tareas mientras se obtiene información en tiempo real de los objetos conectados; Blockchain, aporta transparencia y veracidad en las operaciones; Realidad Mixta, experiencias inmersivas con información sobre el producto en tiempo real; Big Data, el motor que alimenta los sistemas de aprendizaje automático​; impresión 3D, mantenimiento predictivo y fabricación nearshore en tiempo real​; redes ultrarápidas (5G)​, posibilitando conectar todos los dispositivos y servicios en tiempo real; o Computación cuántica​, nuevas capacidades de procesamiento hasta ahora inimaginables: tareas en cuestión de segundos.

Madurez de las organizaciones para implementar y utilizar las soluciones de AI

A medida que vamos profundizando en el mundo de la Inteligencia Artificial y vamos conociendo la tecnología existente, nos planteamos cómo nuestra organización puede comenzar a abordar nuevos proyectos y a crecer y encontrar valor a partir de ellos.

Microsoft ha desarrollado un modelo basado en cuatro fases a la hora de interpretar la madurez de las compañías para adoptar soluciones de IA. En primer lugar, encontramos una fase muy incipiente llamada ‘Foundational​’ donde existe escasa experiencia con la IA y se requiere de un aprendizaje y conocimiento previo. A continuación, pasamos a la siguiente fase denominada ‘Approaching​’ donde las organizaciones pueden empezar a tomar algunas decisiones basadas en datosy comienzan a tomar concienciade la importancia de la cultura del dato para la empresa.En la fase ‘Aspirational’, las compañías ya saben cómo competir y transformarse implementando soluciones de IA y son conscientes de su potencial. Por último, las empresas que se encuentran en la fase ‘Mature’ son capaces de desarrollar modelos de una forma automática, realizan experimentos creativos y de fácil implementación y todas las decisiones ya están basadas en los datos que genera la propia compañía.

Es clave entender el poder que pueden llegar a tener los datos y los beneficios y oportunidades que aportan en nuestra organización. Para profundizar más en ellos, te recomendamos que accedas a nuestro webinar sobre Data Insights: Las soluciones de IA de Microsoft que forma parte del Ciclo El Poder de los Datos que hemos llevado a cabo en Prodware. Descubre cómo sacar el mayor partido a la Inteligencia Artificial y convierte tus datos en información de valor.