Por Clara Borges

Gerente de Marketing B2B na Rock Content

Publicado el 29 de mayo de 2019. | Actualizado el 26 de julio de 2019


Inteligencia artificial es el nombre que se le da a la capacidad que tienen los algoritmos de aprender patrones y actuar de manera organizada.

La Inteligencia Artificial ya es utilizada en casi todos los segmentos del mercado, pues su flexibilidad y su tecnología para personalizar contribuyen enormemente con el desarrollo de las tareas operativas y con la toma de decisiones.

Entre la tecnología futurista y las películas de ciencia ficción, la Inteligencia Artificial se ha convertido, de hecho, en un recurso ampliamente usado en la vida cotidiana, desde que realizamos alguna simple acción en nuestro smartphone, hasta el momento en que realizamos una compra online.

Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se hicieron populares y generalizadas. Sin embargo, cuanto más investigamos, nuevos usos y potenciales son revelados por el avance de la tecnología, lo que demuestra que todavía hay muchas posibilidades para explorar.

A pesar de la amplia difusión de la tecnología, muchas personas todavía tienen dudas sobre cómo funciona y cómo se puede aplicar realmente en diferentes segmentos de negocios.

¡Sigue leyendo este post y entiende más sobre el tema!

¿Qué es y cómo funciona la Inteligencia Artificial o IA?

El término Inteligencia Artificial no es tan reciente como parece. En 1956, el profesor John McCarthy creó la expresión para referirse a la capacidad de las máquinas para resolver problemas que, hasta entonces, solo los humanos podían resolver.

El concepto de IA sigue siendo el mismo: la viabilidad de que las máquinas piensen como los humanos, desarrollen la capacidad de aprender, razonar, percibir, deliberar y decidir lógicamente sobre los hechos.

Otro aspecto importante de la IA es que, debido a la capacidad de aprender, debe ser alimentada constantemente para que pueda seguir evolucionando tan bien como una persona. Por más complejo que sea esto, únicamente es posible con procesos de cálculo simples, como:

  • modelo de datos: estructuras para procesar, categorizar y analizar de manera inteligente los datos;
  • big data: base que permite disponer de grandes cantidades de datos para su procesamiento.
  • poder de procesamiento: capacidad operativa y logística para procesar información de manera rápida y eficiente.

De cualquier forma, para entender el funcionamiento de la IA, es necesario saber que existe una combinación de tecnologías que la hace posible.

¿Qué tecnologías permiten que la IA funcione?

La Inteligencia Artificial está compuesta de códigos y datos. Los primeros son responsables de leer e interpretar los segundos.

Sin embargo, es más que un simple análisis de datos y, para cumplir con una infinidad de comandos complejos que resultan en la capacidad de imitar a los humanos, incluye varias tecnologías.

Machine Learning

El primer pilar de la IA es el aprendizaje automático, mediante el cual las computadoras se vuelven capaces de aprender y evolucionar. En tecnología, lo que sucede es el procesamiento lógico de los datos y la identificación de patrones que generan inteligencia.

Sin el Machine Learning, lo que entendemos como inteligencia artificial no se materializaría. Actualmente, por ejemplo, Amazon utiliza ampliamente la tecnología para hacer recomendaciones más personalizadas y relevantes para los clientes.

El sistema funciona de la siguiente manera: la máquina supervisa todas las acciones de los clientes en el sitio e identifica patrones, como cuando los clientes que vieron un producto X también demuestran interés por Y.

Por lo tanto, cuando un usuario realiza la primera búsqueda, el sistema indica otro producto porque reconoce que existe una relación entre las búsquedas.

En el Machine Learning, estos patrones se identifican en redes infinitas, de modo que hay miles de puntos de intersección que son conexiones entre la información, permitiendo, de esa forma, una inteligencia a gran escala.

Deep Learning

Otro concepto esencial para la realización de la IA actual es el Deep Learning, que consiste en una profundización del Aprendizaje Automático, haciéndolo más inteligente y complejo. La tecnología utiliza herramientas más sofisticadas que hacen que los resultados sean mejores.

Por ejemplo, en el mismo ejemplo de Amazon citado, la tecnología identifica excepciones para no hacer sugerencias sin calidad.

Si de 1000 clientes que buscan una smartTV 800 continúan su búsqueda con el home theater, el software lo entiende como una indicación relevante.

Sin embargo, si cinco usuarios después de buscar smartTV comienzan una búsqueda de zapatos, por ejemplo, el Machine Learning lo podría entender como una indicación válida.

El Deep Learning, en cambio, entiende que son productos no relacionados y, por lo tanto, evita que algunas excepciones del comportamiento del usuario se conviertan en una regla.

Por lo tanto, la tecnología utiliza redes más complejas para comprender que, si bien ocurre algo, no es una búsqueda causal y, por lo tanto, no es un resultado relevante para el usuario.

Con esto, el Deep Learning puede comprender los pensamientos humanos con más detalle que el Machine Learning.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El último pilar de la IA es el Procesamiento del Lenguaje Natural, que es responsable del trabajo de finalización de los resultados, haciéndolos más naturales y más humanos.

Por ejemplo, actualmente muchos e-commerces usan chatbots para atender a sus clientes. Sin embargo, la calidad de la tecnología radica en el PLN.

Cuando no está integrado en la solución, el robot se vuelve artificial, incapaz de mejorar el lenguaje utilizado para hacerlo más similar al utilizado por los clientes.

La perfección excesiva del lenguaje y la incapacidad de incorporar elementos más informales es lo que hace que el robot se vuelva artificial, independientemente de la capacidad de ayudar realmente al consumidor.

¿Cuáles son los beneficios de la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial ha brindado beneficios directos e indirectos al negocio, incorporándose en etapas y estrategias operacionales debido a la multiplicidad de posibles aplicaciones.

Conoce las cuatro ventajas que la tecnología ha brindado en las empresas.

Automatización

La IA permite automatizar procesos con mucho volumen de información, evitando la necesidad de que las personas realicen tareas o incluso identifiquen patrones.

Sin embargo, para esto, se necesitan profesionales capacitados para configurar el sistema.

La función también se utiliza en la automatización robótica y, en tales casos, se reemplazan las tareas operativas, como por ejemplo apretar un tornillo con precisión.

En ambos casos, la tecnología optimiza los procesos y mejora el rendimiento del negocio.

Previsibilidad

Entre las aplicaciones de la IA está la previsibilidad de los mercados, comportamientos y procesos debido al gran análisis de datos que identifica patrones y establece predicciones a partir de eventos pasados.

A través del análisis predictivo que utilizan el Machine Learning y la IA, es posible considerar datos y escenarios infinitos para identificar los eventos más probables, lo que ayuda a una toma de decisiones más efectiva y estratégica.

Profundización de los datos

El Big Data ya hizo posible, hace algunos años, el análisis sistemático de los datos. Sin embargo, la IA ha profundizado esta capacidad interpretativa, generando más inteligencia a partir del análisis de la información.

Por lo tanto, una empresa que tiene un competidor que usa técnicas similares puede diferenciarse si tiene un buen conjunto de datos y aplica la IA en la identificación de patrones y predicciones, lo que permite extraer información más compleja y valiosa de los datos.

Mejora constante

La IA permite una evolución constante en el uso de los datos porque utiliza redes neuronales con varias capas que se utilizan para construir estructuras interpretativas más complejas y efectivas.

Para adoptar el Deep Learning, la empresa necesita grandes datos para que el modelo pueda aprender de esta información. Además, cuantos más datos se incluyan en el modelo, más efectivos serán.

¿Cómo funciona la IA en la práctica?

La Inteligencia Artificial ya se utiliza en casi todos los segmentos de negocios debido a su flexibilidad y personalización de la solución.

Con esto, los ejemplos de aplicación de la tecnología incluyen desarrollo estratégico, Marketing Digital, relaciones con el consumidor, nuevos modelos de negocios, etc.

E-commerces

Los e-commerces utilizan Inteligencia Artificial, principalmente, para proporcionarle una mejor experiencia al consumidor. Entre los usos de la IA en esta área se encuentran:

  • identificar las preferencias de los consumidores según los hábitos de navegación y consumo y proporcionar una mejor experiencia de compra;
  • hacer recomendaciones a los clientes basadas en el comportamiento de los demás;
  • realizar servicio al cliente integrado, como el uso de chatbots y CRM.

A partir de estas aplicaciones de la IA, el e-commerce se vuelve más eficiente en la relación con los clientes.

Si bien gigantes como Amazon innovan en el uso de tecnologías para obtener, de esta forma, ventajas competitivas, herramientas y socios especializados, también promueven que estos recursos sean adoptados por tiendas pequeñas y medianas.

Automovilismo

Aunque algunas aplicaciones de IA automotriz aún están en la fase de prueba —como el coche autónomo de Uber— algunas empresas como Google y Tesla ya tienen resultados sólidos en el uso de la tecnología.

Esta función se utiliza para permitir que el automóvil ejecute varios comandos sin participación humana, como estacionarse, monitorear puntos ciegos y detectar puntos de colisión. El objetivo es que la tecnología aumente la seguridad en el tráfico y sea accesible a largo plazo.

Entretenimiento

En el segmento de entretenimiento, la Inteligencia Artificial se ha utilizado para innovar en los modelos de negocio, como por ejemplo Netflix.

La empresa utiliza la tecnología para hacer sugerencias a los usuarios y mejorar las recomendaciones, que es un aspecto central de la experiencia de la plataforma.

Además, el uso también se extiende al segmento de juegos, en el que los personajes están dotados de personalidad, lo que hace que la interacción sea más compleja.

Medicina

Varias aplicaciones de IA han impactado el campo médico para mejorar los servicios de salud. Uno es su uso para leer exámenes importantes, como la tomografía computada.

Con el perfeccionamiento del modelo, es posible que la tecnología identifique los cambios con tanta o mayor precisión que los médicos.

Además, algunas aplicaciones en la salud también se refieren al análisis de los datos de pacientes para identificar precozmente enfermedades graves como el Parkinson o el Alzheimer.

Industrias

Uno de los primeros segmentos que comenzó a utilizar Inteligencia Artificial fue el industrial. Con la automatización robótica ha sido posible ensamblar y empaquetar piezas sin interferencia humana, asegurando la calidad del proceso y, al mismo tiempo, la optimización de la producción.

La expectativa es que la tecnología contribuya no solo a los procesos operativos en la industria, sino que cada vez sea más determinante en las etapas de creación y planificación, proporcionando información productiva y de mercado.

La inteligencia artificial es una tecnología de gran alcance con aplicaciones tan diversas que ahora está presente en la vida cotidiana de todas las personas conectadas a Internet, ya sea entrando en una red social, un sitio de noticias o, incluso, abriendo un email.

Comprender cómo funciona y cuáles son sus usos más frecuentes nos dará insights e inteligencia para una mayor difusión de los recursos.

¿Entendiste el concepto de inteligencia artificial? ¡Entonces, lee el siguiente artículo y aprende cómo implementarla en tu software!

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