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La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.

Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:

- Sistemas que piensan como humanos

- Sistemas que actúan como humanos

-  Sistemas que piensan racionalmente

-  Sistemas que actúan racionalmente

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¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial?

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Hace tiempo que la inteligencia artificial abandonó el espectro de la ciencia ficción para colarse en nuestras vidas y, aunque todavía en una fase muy inicial, está llamada a protagonizar una revolución equiparable a la que generó Internet.

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Característica de la inteligencia artificial

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Característica de la inteligencia artificial

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·         Capacidad de reacción ante la información disponible en el entorno.

·         Memoria y aprendizaje a partir de experiencias determinadas.

·         Capacidad para resolver problemas específicos.

·         Adaptabilidad.

·         Capacidad de percepción sensorial (auditiva, visual, táctil).

·         Capacidad para gestionarse, esto es, una infraestructura coherente y clara para su aplicación.

·         Resiliencia, es decir, capacidad para la optimización.

·         Buen rendimiento, esto es, posibilidad de manejar eficientemente gran cantidad de información.
·         Carácter medible para cuantificar el rendimiento y hacer inversiones futuras.

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El término inteligencia artificial (IA) se refiere a las operaciones de inteligencia ejecutadas por máquinas diseñadas para reproducir las capacidades del cerebro humano por medio de combinaciones de algoritmos.

Más concretamente, la inteligencia artificial es aquella que permite a determinadas máquinas percibir el entorno que las rodea y responder a este de forma similar al cerebro humano. Esto implica la capacidad de ejecutar funciones como el razonamiento, la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas.

Las ciencias de la computación, la lógica, la filosofía y la robótica han contribuido para la creación y el diseño de máquinas capaces de resolver problemas utilizando el modelo de la inteligencia artificial.

John MacCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon fueron quienes acuñaron por primera vez el término inteligencia artificial en 1956. Lo definieron como la "ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes".

No obstante, las primeras indagaciones se remontan a los griegos. Aristóteles fue el primero, de hecho, en describir el funcionamiento del pensamiento humano y las reglas por medio de las cuales este es capaz de llegar a conclusiones racionales.

Ejemplos de inteligencia artificial

La IA está presente en gran parte de la tecnología actual, especialmente en smartphones, tabletas, ordenadores y toda clase de dispositivos con sistemas electrónicos integrados.

Como ejemplo de inteligencia artificial en la vida diaria podemos referir:

automatización del hogar (climatización inteligente, programación de encendido y apagado de luces y artefactos, etc.);

vehículos autónomos;

asistentes de voz como Google Assistant, Siri (Apple) o Alexa (Amazon Echo), entre otros;

diccionario predictivo de Google;

softwares de reconocimiento de imágenes;

softwares de seguridad y control de fraude;

softwares de análisis de hábitos;

predicciones para el marketing digital;

predicciones y sugerencias para el consumo de noticias, música, filmes, series, etc.

Tipos de inteligencia artificial

Desde el punto de vista teórico, existen cuatro diferentes tipos de inteligencia artificial en la actualidad, según informa el investigador Arend Hintze. Veamos.

Máquinas reactivas

Se refiere a aquellas máquinas diseñadas para evaluar la información disponible en el entorno y resolver un problema inmediato con base en dicha información. Este tipo de IA no almacena o memoriza y, por lo tanto, no aprende. Su tarea es analizar la información de un momento determinado, construir soluciones posibles y elegir la más eficiente.

En 1990, IBM creó un sistema con esta capacidad llamado Deep Blue, responsable de haberle ganado un partido al ajedrecista campeón Garry Kasparov. Hoy, la IA reactiva se usa en los coches autónomos, por ejemplo.

Máquinas con memoria limitada

Se refiere a la tecnología que utiliza información obtenida a partir de una base de datos y que, además, puede registrar información básica del entorno y aprender de ella. Es el caso, por ejemplo, de la tecnología GPS.

Máquinas con teoría de la mente

Se trata de un tipo de IA que aún se encuentra en desarrollo. Se espera que en el futuro ciertas máquinas sean capaces de comprender tanto el pensamiento como los sentimientos humanos y tomar decisiones a partir de ello. Involucra, por lo tanto, la interacción social. Un ejemplo de indagación de este tipo de IA lo constituye el robot Sophia, creado en 2016.

Máquinas con autoconciencia

Las máquinas con autoconciencia serían aquellas capaces de tener percepciones, pensamientos y actitudes autoconcientes, esto es, máquinas capaces de percibir, razones y actuar como seres humanos.

Características de la inteligencia artificial

Capacidad de reacción ante la información disponible en el entorno;

Memoria y aprendizaje a partir de experiencias determinadas;

Capacidad para resolver problemas específicos;

Adaptabilidad;

Capacidad de percepción sensorial (auditiva, visual, táctil);

Capacidad para gestionarse, esto es, una infraestructura coherente y clara para su aplicación;

Resiliencia, es decir, capacidad para la optimización;

Buen rendimiento, esto es, posibilidad de manejar eficientemente gran cantidad de información;

Carácter medible para cuantificar el rendimiento y hacer inversiones futuras.

Vea también Robótica.

Cómo citar: "Qué es la Inteligencia Artificial (IA)". En: Significados.com. Disponible en: https://www.significados.com/inteligencia-artificial/ Consultado:

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El término inteligencia artificial (IA) se refiere a las operaciones de inteligencia ejecutadas por máquinas diseñadas para reproducir las capacidades del...

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La Inteligencia Artificial se encuentra en cada rincón del mundo moderno, eso sí, no siempre la encontramos en forma de lujosos asistentes virtuales capaces de reconocer nuestra voz. Veamos algunos ejemplos, desde los más sencillos a los más complejos:

- Dispositivos en el hogar

- Filtros de SPAM

- Anuncios personalizados

- Agentes expertos

- Chatbots

- Videojuegos

- Vehículos autónomos

- Asistentes virtuales

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Aplicaciones de la inteligencia artificial

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Aplicaciones de la inteligencia artificial

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- Chatbots

- Machine learning

- Investigación de mercado

- Uso de la IA en retail

- Asistentes virtuales

- Credit-scoring

- Conducción autónoma

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Noticias / abril 28, 2020

¿Has escuchado hablar sobre las aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial? Hay muchas formas en la que esta tecnología nos ayuda en el día a día y en www.iamjarvis.com hablaremos de ellas. Sigue leyendo y conoce también cómo ha contribuido en el mundo de los negocios.

Expansión de la IA en el mundo actual

Todavía falta mucho que ver en cuanto a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, esta tecnología que emula las funciones cognitivas del ser humano no es nueva. En retrospectiva, desde que la informática comenzó a tener auge se ha perseguido el objetivo de crear máquinas que piensen como lo hacen las personas.

Algo que parecía ser ciencia ficción ya es real desde hace tiempo y muchas veces nos hemos beneficiado de ello de forma inconsciente.

A través de diferentes técnicas y algoritmos, las maquinas son capaces de hacer razonamientos lógicos, procesar el lenguaje natural, reconocer objetos y situaciones, y hasta aprender de forma autónoma.

Gracias a esto son capaces de desarrollar procesos complejos aplicables en cualquier sector. Desde las redes sociales que utilizamos a diario, los asistentes virtuales, hasta permitir a una empresa tomar las mejores decisiones para su mercado.

La expansión ha sido continua y ha tenido gran impacto. Incluso podemos ver como la IA contribuye a combatir el cambio climático. Pero con el paso de los años irá adoptando nuevas funciones y aplicaciones, expandiéndose tanto en el mundo de los negocios como a nivel personal.

Impacto de la IA en las empresas y negocios

En cuanto a su aplicación en las empresas, la Inteligencia Artificial tiene distintos usos dependiendo de cada industria. Además ha demostrado que puede implementarse en todos los sectores.

Durante los últimos dos años la aplicación de estas tecnologías ha aumentado de forma exponencial en las empresas. Esto es gracias a que favorece la productividad en cualquiera de los procesos.

Pero aún puede abarcar mucho más porque las tecnologías de IA están en constante desarrollo. Además, todavía su uso no ha llegado a todas las empresas ni procesos. No obstante, de acuerdo a diversas encuestas de especialistas, los empresarios están dispuestos a implementar estas tecnologías.

Lo que significa que en el futuro cercano seguiremos siendo testigos de cómo las industrias comienzan a depender más de la Inteligencia Artificial. Con la aplicación de algoritmos podemos enseñar a las máquinas a tomar decisiones y solucionar problemas en respuesta ciertas circunstancias.

Uno de los temores que surge de esto es la reducción del empleo. Sin embargo, aunque puedan sustituir el trabajo manual, los expertos consideran que esto permitirá crear otros tipos de trabajos para las personas. En ese sentido, la actualización del conocimiento será imprescindible.

Ventajas y desventajas

Basados en lo anterior podemos describir algunas de las ventajas de la Inteligencia Artificial:

Mayor productividad en las empresas porque las máquinas se encargarán de los procesos rutinarios. Mientras que los trabajadores pueden encargarse de actividades que requieren más creatividad.

Se conseguirá mayor conocimiento de los clientes, lo que permitirá darles mejores respuestas y aumentar la fidelización.

Mejora los procesos de gestión de los productos, tales como producción, almacenamiento y distribución.

Aumenta la precisión y minimiza las posibilidades de error.

Facilita la gestión y análisis de datos.

Se puede encargar de las tareas complejas y que resulten peligrosas para los humanos.

En cuanto a las desventajas, la más evidente es que carece de emociones, por lo que no pueden realizar actividades que requieran empatía. Tampoco tienen la creatividad que pueden desarrollar los humanos.

Otro problema es que pueden no ser tan eficientes al momento de dar una respuesta como los humanos ya que sus respuestas se basan en datos informáticos. También está la posibilidad de que se le dé un mal uso a estas tecnologías, lo que traerá consecuencias negativas.

Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial

Cada día más empresas se suman al uso de la IA en sus procesos. En especial cuando se trata de la toma de decisiones y la atención al cliente. Un chatbot puede facilitar la comunicación con los consumidores o con los leads. Pero también hay algoritmos que ayudan a identificar el credit-scoring de una solicitud crediticia o a hacer un diagnóstico más preciso sobre una enfermedad.

A continuación mencionamos algunos de los ejemplos de aplicaciones de Inteligencia Artificial más frecuentes.

Chatbots

Es uno de los usos más comunes y seguro te has encontrado con ellos en algún sitio web o incluso en redes sociales como Facebook. Los chatbots son aplicaciones capaces de mantener una conversación con una persona, utilizando respuestas automatizadas.

Uno de los sectores donde más se utilizan es en el e-commerce, en el área de atención al cliente. Ya que permiten resolver sus dudas las 24 horas al día. Y si no tienen cómo responder, entonces remiten al consumidor a una persona real que les atienda.

Machine learning

Consiste en "enseñar" a las plataformas de aprendizaje automático a hacer sus propias predicciones, sin la intervención humana. Esto quiere decir que los sistemas informáticos aprenden de sus propios errores a la vez que ofrecen resultados más óptimos.

Algunos ejemplos de esta aplicación son los motores de búsqueda, la predicción del clima y la detección de fraude.

Investigación de mercado

Puedes implementar IA en tu negocio para obtener información sobre el mercado. A través de estas tecnologías conseguirás información financiera, predecir patrones de mercado, reconocer riesgos, etc. Incluso te puede ayudar a encontrar oportunidades para hacer ciertas operaciones.

Uso de la IA en retail

Las funciones de la inteligencia artificial en el retail y el ecommerce son variadas. Pueden ayudarte, por ejemplo a:

Hacer búsquedas centradas en el cliente para presentarles mejores resultados.

Conseguir una mejor segmentación del mercado y ayudar a la fidelización de los clientes.

Identificar las recomendaciones de productos para hacer a los usuarios.

Mejorar las predicciones de venta.

Asistentes virtuales

Gracias al reconocimiento de voz es posible utilizar asistentes como Siri o Alexa. Estos son muy útiles en el plano personal. Asimismo, en materia de negocios se estima que estos programas faciliten la atención al público y agilicen operaciones.

Los asistentes utilizan un lenguaje natural, lo que no significa que lo comprendan, sino que lo aprenden y lo organizan en su memoria. De esta forma se convierten en un vehículo de comunicación y mejoran la forma en que los clientes hacen búsquedas y compran.

Credit-scoring

Para otorgar un crédito las entidades financieras deben evaluar la solicitud y determinar la garantía de solvencia del cliente. Gracias al Big Data y los algoritmos de Inteligencia Artificial es posible automatizar este proceso. Y no solo eso, sino conseguir información mucho más precisa.

De esta manera las entidades financieras pueden tomar mejores decisiones.

Conducción autónoma

Se trata de uno de los grandes avances que ha traído la IA. Sin duda es uno de los sistemas más complejos ya que el robot autónomo debe interpretar las señales que tiene a su alrededor. De esta forma es capaz de buscar una solución para la situación en la que se encuentra, sin la intervención humana.

Un ejemplo es el zeppeling que está probando Amazon para hacer entrega de pedidos.

Más aportes de la Inteligencia Artificial

Hemos mencionado algunas de las funciones de la IA, pero todavía hay muchas otras formas en las que nos beneficiamos de estas tecnologías. Otros sectores en los que su aplicación ha generado grandes ventajas son los siguientes:

Salud y biotecnología. Como mencionamos antes, gracias a la IA es posible obtener diagnósticos más precisos y en menos tiempo. Además, los datos permiten identificar patrones para detectar la posibilidad de que una persona desarrolle cierta enfermedad, como el cáncer. Otros usos en la medicina incluyen el desarrollo de fármacos y la asistencia para aliviar la carga de los médicos.

Agricultura. En este campo ayuda a que los productores decidan cuál es el mejor momento para sembrar o recoger las cosechas. Incluso permiten saber los insumos que se deben utilizar.

Servicios financieros. Ya hemos mencionado varias formas en las que la IA contribuye en los servicios financieros. Los datos que se consiguen a través de esta tecnología les ayudan a tomar mejores decisiones y a reconocer cuando un cliente representa un riesgo u ofrece garantías suficientes.

Educación. La Inteligencia Artificial también representa un avance significativo en materia educativa. Puede ayudar, por ejemplo, a crear ofertas personalizadas de formación para un estudiante u ofrecer distintos servicios. Aquí se incluyen también los sistemas de aprendizaje online y las tutorías inteligentes, entre otros. Estas últimas permiten crear sesiones adaptadas a cada alumno

Cuidadores robóticos. Los robots pueden asistir en el cuidado a ancianos y personas enfermas, reduciendo así su dependencia de otros. En esta categoría también se pueden incluir las mascotas robóticas que ayudan a estimular las funciones cerebrales.

Estas son algunas de las aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial. A medida que transcurra el tiempo nos beneficiaremos más de esta tecnología en diversos campos. Si quieres aprender más sobre IA, contáctanos.

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Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial | I am Jarvis

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Noticias / abril 28, 2020 ¿Has escuchado hablar sobre las aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial ? Hay muchas formas en la que esta tecnología nos ayuda en el día a día y en www.iamjarvis.com hablaremos de ellas. Sigue leyendo y conoce también cómo ha contribuido en el mundo de los negocios.

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Automatiza los procesos
La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.

Potencia las tareas creativas
La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

Aporta precisión
La aplicación de la IA  es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes sin la IA se tomaban de manera manual o monitorizada.

Reduce el error humano
La IA reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción la IA se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.

Reduce los tiempos empleados en análisis de datos
Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se  puedan llegar a efectuar en tiempo real.

Mantenimiento predictivo
Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.

Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio
Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción
A través de la IA se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

Aumento de la productividad y calidad en la producción
La IA no sólo incrementa la productividad a nivel de maquinaria, sino que también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. El poder gozar de mayor información, les permite tener una visión más focalizada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

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La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías con más perspectivas de crecimiento de hoy en día. Según datos recientes difundidos por la consultora , las organizaciones que han implementado IA crecieron del 4 al 14% en los dos últimos años.

De hecho, la misma consultora incluye la Inteligencia Artificial en sus tendencias tecnológicas para el año 2023. En concreto, la IA enfocada a la mejora de la seguridad IT.

La IA es una tecnología clave en la Industria 4.0 por todas las ventajas que aporta a las empresas y todas aquellas que quieran iniciar un proceso de transformación digital tendrían que adoptarla en sus procesos.

¿Qué es Inteligencia Artificial?

El concepto de Inteligencia de Artificial viene de lejos. De hecho, John McCarthy creó el término Artificial Intelligence en 1950 y Alan Turing ya empezó a hablar de esta realidad ese mismo año en un artículo titulado "Computing Machinery and Intelligence".

Desde entonces esta disciplina de la informática ha evolucionado mucho.

Para el profesor del Massachusetts Institute of Technology, Patrick H. Winston, IA son "algoritmos habilitados por restricciones, expuestos por representaciones que apoyan modelos dirigidos a bucles que unen pensamiento, percepción y acción."

Otros autores como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la Inteligencia artificial como un sistema computacional que se utiliza para que las máquinas realicen trabajos que requieren la inteligencia humana.

Para la responsable de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, Margaret Rose, se trata de un sistema que simula distintos procesos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

Como vemos, las tres definiciones de IA hacen referencia a máquinas o sistemas informáticos que piensan. Emiten razonamientos emulando la inteligencia humana para realizar tareas que sólo las personas pueden realizar.

No obstante, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema informático que se utiliza para resolver problemas complejos que sobrepasan la capacidad del cerebro humano.

La IA aprovecha, en este sentido, la potencia de las máquinas para solucionar problemas complejos que la mente humana no puede alcanzar.

El presidente del Future Life Institute, Max Tegmark, dispara en esta dirección y afirma que "como todo lo que nos gusta de nuestra civilización es un producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a la civilización a aflorar como nunca antes".

Referente a esta cuestión, Google Deep Mind y la Universidad de Oxford llevaron a cabo una investigación cuyas conclusiones indican que la IA es capaz de descifrar textos de la Antigua Grecia dañados e ilegibles. Mientras que la tasa de error de los historiadores y epigrafistas es del 57,3%, la del algoritmo encargado de esta proeza es del 30,1%.

Estos ejemplos nos muestran como la IA va más allá de la capacidad humana para resolver problemas complejos. Pero, ¿Cómo funciona la IA?

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las distintas técnicas ML como Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y de las más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado.

Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Un claro ejemplo de esto son los datos que se extraen de plantas de producción en el que los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de las máquinas, la producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central. Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo se debe analizar para conseguir una mejora continua y una toma de decisiones adecuada, sin embargo el volumen de estos datos hace que el ser humano deba emplear una gran cantidad de tiempo (días) en el análisis y la trazabilidad.

En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que se analicen los datos a medida que se van incorporando en el proceso productivo e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de una manera más rápida y precisa. De este modo, se pueden llegar a lanzar avisos o alertas a para la toma de decisiones.

No obstante, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos nodos de inteligencia artificial, ha dado lugar a lo que ya se conoce como Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

Es una versión aún más específica del Machine Learning (ML) que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están pensados para el aprendizaje automático de las máquinas y participan en un razonamiento no lineal.

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que pretender actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, el Deep Learing se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores que se utilizan en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones en base al movimiento que están realizando, etc. Esta información la utilizan para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otros.

Nos encontramos todavía en una fase en la que el DL se encuentra aún en una fase de desarrollo muy pronta de su potencial total. Vemos que cada vez más se utiliza en los negocios convirtiendo los datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.

Inteligencia artificial (IA) en el entorno empresarial

La IA ya se utiliza actualmente en numerosas aplicaciones comerciales y de producción, incluida la automatización, el procesamiento del lenguaje y el análisis de datos productivos. Esto permite que a nivel general, las empresas estén optimizando tanto sus procesos de fabricación, operaciones como mejorando su eficiencia interna.

La IA funciona a través de distintas reglas de programación informática que permiten que una máquina se comporte como un humano y resuelva problemas.

El interés de las empresas por implementar técnicas de IA en sus procesos radica en las ventajas que les aporta.

Ventajas de la Inteligencia artificial (IA)

Distintas voces del sector tecnológico defienden los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA).

El Product Manager de Infinia ML, Andy Chan, en una TED Talks con más de 40.000 visitas en Youtube desglosa las distintas ventajas que aporta la IA al trabajo.

Kai-Fu Lee, fundador del fondo de capital riesgo Sinovation Ventures y figura destacada en el ámbito tecnológico desgrana también en un vídeo de TED Talks con más de 600.000 reproducciones, los principales beneficios de la IA.

Teniendo en cuenta estos dos expertos, estas serían las principales ventajas de la IA aplicadas a un sector empresarial:

1. Automatiza los procesos
La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.

2. Potencia las tareas creativas
La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

3. Aporta precisión
La aplicación de la IA es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes sin la IA se tomaban de manera manual o monitorizada.

4. Reduce el error humano
La IA reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción la IA se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos
Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se puedan llegar a efectúear en tiempo real.

6. Mantenimiento predictivo
Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio
Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción
A través de la IA se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción
La IA no sólo incrementa la productividad a nivel de maquinaria, sino que también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. El poder gozar de mayor información, les permite tener una visión más focalizada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

Desventajas de la inteligencia artificial (AI), r iesgos y barreras

Algunas voces creen que la Inteligencia Artificial (IA) tiene riesgos. Sobre todo si se explora el potencial de la IA y no se limita solamente a reproducir tareas humanas. Autores como Stephen Hawking o Bill Gates y distintos investigadores han expresado su preocupación por la IA.

Con lo que respecta a las barreras de acceso, estas serían algunas de las más habituales que pueden ocurrir en el entorno empresarial:

Disponibilidad de datos
A menudo, los datos se presentan de manera aislada en las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, con lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para poder superar esta barrera, será de vital importancia trazar una estrategia clara desde el principio para poder extraer los datos de IA de una manera organizada y consistente.

Falta de profesionales cualificados
Otro obstáculo que se suele dar a nivel empresarial para la adopción de IA es la escasez de perfiles con habilidades y experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma envergadura.

El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA
El coste de implementación, tanto a nivel de plazos como económico, es un factor muy importante a la hora de decantarse por ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o que no se encuentran familiarizadas con sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implantación como del mantenimiento para poder obtener resultados exitosos en su proyecto.

En definitiva, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas ya que les permite ser mucho más competitivas y obtener mayores beneficios, sobre todo en entornos de fabricación y producción.

Es por todo esto por lo que este tipo de perfiles profesionales son cada vez más demandados en el sector industrial, haciendo imprescindible contar con grupos de expertos en la materia que permitan desarrollar estrategias eficientes de transformación digital.
¿Estás pensando en transformar digitalmente tu empresa? En Nexus Integra te ayudamos con tu proyecto.

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Inteligencia Artificial (IA): Ventajas y Desventajas de su Uso

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La Inteligencia artificial es una de las tecnologías más prometedoras ¡Descubre cómo las empresas aprovechan sus beneficios y qué inconvenientes tiene!

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28 Examples of Artificial Intelligence Shaking Up Business as Usual

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These artificial intelligence examples are transforming a number of industries, including robotics, healthcare, transportation, finance and more.

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Desventajas de la inteligencia artificial

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Desventajas de la inteligencia artificial

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·         Disponibilidad de datos

A menudo, los datos se presentan de manera aislada en las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, con lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para poder superar esta barrera, será de vital importancia trazar una estrategia clara desde el principio para poder extraer los datos de IA de una manera organizada y consistente.

·         Falta de profesionales cualificados

Otro obstáculo que se suele dar a nivel empresarial para la adopción de IA es la escasez de perfiles con habilidades y  experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma envergadura.

·         El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA

El coste de implementación, tanto a nivel de plazos como económico, es un factor muy importante a la hora de decantarse por ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o que no se encuentran familiarizadas con sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implantación como del mantenimiento para poder obtener resultados exitosos en su proyecto.

En definitiva, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas ya que les permite ser mucho más competitivas y obtener mayores beneficios, sobre todo en entornos de fabricación y producción.

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La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías con más perspectivas de crecimiento de hoy en día. Según datos recientes difundidos por la consultora , las organizaciones que han implementado IA crecieron del 4 al 14% en los dos últimos años.

De hecho, la misma consultora incluye la Inteligencia Artificial en sus tendencias tecnológicas para el año 2023. En concreto, la IA enfocada a la mejora de la seguridad IT.

La IA es una tecnología clave en la Industria 4.0 por todas las ventajas que aporta a las empresas y todas aquellas que quieran iniciar un proceso de transformación digital tendrían que adoptarla en sus procesos.

¿Qué es Inteligencia Artificial?

El concepto de Inteligencia de Artificial viene de lejos. De hecho, John McCarthy creó el término Artificial Intelligence en 1950 y Alan Turing ya empezó a hablar de esta realidad ese mismo año en un artículo titulado "Computing Machinery and Intelligence".

Desde entonces esta disciplina de la informática ha evolucionado mucho.

Para el profesor del Massachusetts Institute of Technology, Patrick H. Winston, IA son "algoritmos habilitados por restricciones, expuestos por representaciones que apoyan modelos dirigidos a bucles que unen pensamiento, percepción y acción."

Otros autores como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la Inteligencia artificial como un sistema computacional que se utiliza para que las máquinas realicen trabajos que requieren la inteligencia humana.

Para la responsable de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, Margaret Rose, se trata de un sistema que simula distintos procesos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

Como vemos, las tres definiciones de IA hacen referencia a máquinas o sistemas informáticos que piensan. Emiten razonamientos emulando la inteligencia humana para realizar tareas que sólo las personas pueden realizar.

No obstante, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema informático que se utiliza para resolver problemas complejos que sobrepasan la capacidad del cerebro humano.

La IA aprovecha, en este sentido, la potencia de las máquinas para solucionar problemas complejos que la mente humana no puede alcanzar.

El presidente del Future Life Institute, Max Tegmark, dispara en esta dirección y afirma que "como todo lo que nos gusta de nuestra civilización es un producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a la civilización a aflorar como nunca antes".

Referente a esta cuestión, Google Deep Mind y la Universidad de Oxford llevaron a cabo una investigación cuyas conclusiones indican que la IA es capaz de descifrar textos de la Antigua Grecia dañados e ilegibles. Mientras que la tasa de error de los historiadores y epigrafistas es del 57,3%, la del algoritmo encargado de esta proeza es del 30,1%.

Estos ejemplos nos muestran como la IA va más allá de la capacidad humana para resolver problemas complejos. Pero, ¿Cómo funciona la IA?

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las distintas técnicas ML como Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y de las más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado.

Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Un claro ejemplo de esto son los datos que se extraen de plantas de producción en el que los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de las máquinas, la producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central. Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo se debe analizar para conseguir una mejora continua y una toma de decisiones adecuada, sin embargo el volumen de estos datos hace que el ser humano deba emplear una gran cantidad de tiempo (días) en el análisis y la trazabilidad.

En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que se analicen los datos a medida que se van incorporando en el proceso productivo e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de una manera más rápida y precisa. De este modo, se pueden llegar a lanzar avisos o alertas a para la toma de decisiones.

No obstante, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos nodos de inteligencia artificial, ha dado lugar a lo que ya se conoce como Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

Es una versión aún más específica del Machine Learning (ML) que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están pensados para el aprendizaje automático de las máquinas y participan en un razonamiento no lineal.

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que pretender actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, el Deep Learing se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores que se utilizan en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones en base al movimiento que están realizando, etc. Esta información la utilizan para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otros.

Nos encontramos todavía en una fase en la que el DL se encuentra aún en una fase de desarrollo muy pronta de su potencial total. Vemos que cada vez más se utiliza en los negocios convirtiendo los datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.

Inteligencia artificial (IA) en el entorno empresarial

La IA ya se utiliza actualmente en numerosas aplicaciones comerciales y de producción, incluida la automatización, el procesamiento del lenguaje y el análisis de datos productivos. Esto permite que a nivel general, las empresas estén optimizando tanto sus procesos de fabricación, operaciones como mejorando su eficiencia interna.

La IA funciona a través de distintas reglas de programación informática que permiten que una máquina se comporte como un humano y resuelva problemas.

El interés de las empresas por implementar técnicas de IA en sus procesos radica en las ventajas que les aporta.

Ventajas de la Inteligencia artificial (IA)

Distintas voces del sector tecnológico defienden los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA).

El Product Manager de Infinia ML, Andy Chan, en una TED Talks con más de 40.000 visitas en Youtube desglosa las distintas ventajas que aporta la IA al trabajo.

Kai-Fu Lee, fundador del fondo de capital riesgo Sinovation Ventures y figura destacada en el ámbito tecnológico desgrana también en un vídeo de TED Talks con más de 600.000 reproducciones, los principales beneficios de la IA.

Teniendo en cuenta estos dos expertos, estas serían las principales ventajas de la IA aplicadas a un sector empresarial:

1. Automatiza los procesos
La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.

2. Potencia las tareas creativas
La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

3. Aporta precisión
La aplicación de la IA es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes sin la IA se tomaban de manera manual o monitorizada.

4. Reduce el error humano
La IA reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción la IA se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos
Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se puedan llegar a efectúear en tiempo real.

6. Mantenimiento predictivo
Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio
Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción
A través de la IA se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción
La IA no sólo incrementa la productividad a nivel de maquinaria, sino que también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. El poder gozar de mayor información, les permite tener una visión más focalizada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

Desventajas de la inteligencia artificial (AI), r iesgos y barreras

Algunas voces creen que la Inteligencia Artificial (IA) tiene riesgos. Sobre todo si se explora el potencial de la IA y no se limita solamente a reproducir tareas humanas. Autores como Stephen Hawking o Bill Gates y distintos investigadores han expresado su preocupación por la IA.

Con lo que respecta a las barreras de acceso, estas serían algunas de las más habituales que pueden ocurrir en el entorno empresarial:

Disponibilidad de datos
A menudo, los datos se presentan de manera aislada en las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, con lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para poder superar esta barrera, será de vital importancia trazar una estrategia clara desde el principio para poder extraer los datos de IA de una manera organizada y consistente.

Falta de profesionales cualificados
Otro obstáculo que se suele dar a nivel empresarial para la adopción de IA es la escasez de perfiles con habilidades y experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma envergadura.

El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA
El coste de implementación, tanto a nivel de plazos como económico, es un factor muy importante a la hora de decantarse por ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o que no se encuentran familiarizadas con sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implantación como del mantenimiento para poder obtener resultados exitosos en su proyecto.

En definitiva, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas ya que les permite ser mucho más competitivas y obtener mayores beneficios, sobre todo en entornos de fabricación y producción.

Es por todo esto por lo que este tipo de perfiles profesionales son cada vez más demandados en el sector industrial, haciendo imprescindible contar con grupos de expertos en la materia que permitan desarrollar estrategias eficientes de transformación digital.
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Inteligencia Artificial (IA): Ventajas y Desventajas de su Uso

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