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10 ejemplos de inteligencia artificial que usamos en nuestro día a día

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10 ejemplos de inteligencia artificial que usamos en nuestro día a día

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Descripción de aplicaciones cotidianas de la IA que los estudiantes pueden reconocer fácilmente.

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Si todavía crees que la Inteligencia Artificial es una cosa del futuro, es hora de mirar más de cerca el presente, ya que varias empresas que forman parte de nuestras rutinas -especialmente los gigantes de Internet- ya utilizan tecnologías de Inteligencia Artificial en sus estrategias.

Al visitar un ecommerce, buscar en Google o contratar el servicio de una compañía, es posible que ya estés interactuando con máquinas inteligentes y no lo percibas, porque los robots tienen un comportamiento cada vez más parecido al humano.
La intención, con esto, es aprovechar los recursos de la era digital para que la experiencia del usuario sea cada vez más eficiente, ágil y relevante.
Pero, como no siempre notamos la Inteligencia Artificial usada diariamente, preparamos este artículo para mostrarte de qué manera las grandes empresas usan estas tecnologías.

¡Aquí descubrirás cómo la IA está presente en tu vida! y conocerás:

¿Estás listo? ¡Continúa leyendo!

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial es un concepto en el campo de la tecnología que se refiere a la capacidad de las máquinas para pensar de manera muy similar a los seres humanos; y a menudo nos referimos a este tipo de tecnología con las siglas "IA" o "AI".

Por su parte, esta capacidad le permite a las máquinas comprender el comportamiento humano, analizar el entorno, razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma, sin intervención humana.

Para ello, necesitan recibir y analizar grandes volúmenes de datos, que amplíen sus conocimientos y hagan más inteligentes sus acciones.

Además, la Inteligencia Artificial es uno de los principales elementos de la cuarta revolución industrial, la Industria 4.0, que también está marcada por el Internet de las Cosas ( IoT), Big Data, Cloud Computing, entre otros conceptos.

Por esto, las empresas están viviendo una transformación digital, que coloca la tecnología en el centro de sus estrategias y promueve la digitalización y la automatización de procesos.

Así la Inteligencia Artificial se ha vuelto esencial para crear productos y servicios más inteligentes y hacer que las organizaciones sean más competitivas.

Incluso, las estrategias por detrás de la Inteligencia Artificial van desde los sistemas de recomendación para la compra de productos hasta la oferta de precio predictivo de un servicio en función de su demanda.

Pero no te preocupes. Más adelante veremos ejemplos de aplicaciones prácticas.

Principales tecnologías de Inteligencia Artificial para marketing

IA es mucho más que una tecnología, también reúne algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones.

Ahora, comprendamos mejor cuáles son las principales tecnologías de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar en el Marketing empresarial, ya que a menudo se utilizan juntas para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias.

¡Así que veamos algunas de ellas!

Machine Learning

Machine Learning significa aprendizaje automático. Según este concepto, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario.

De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.

Deep Learning

Deep Learning es profundizar en el aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.

En combinación con el machine learning -que funciona de manera más lineal-este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) es la capacidad de las máquinas para comunicarse con las personas en un lenguaje humano.

En otras palabras, es el área de la Inteligencia Artificial que se acerca a la lingüística para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sintácticas, relaciones semánticas y errores cotidianos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo, es decir, un lenguaje desestructurado.

Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.

Visión computacional

Es la capacidad de las máquinas para ver como seres humanos. La intención es imitar la visión humana, que puede captar la luz reflejada de un objeto, identificar el entorno que lo rodea, analizar la información y almacenarla en la memoria.

En la visión computacional, las máquinas también son capaces de hacer esto y pueden tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.

10 aplicaciones prácticas y ejemplos de Inteligencia Artificial en empresas

Ya que conoces las principales tecnologías de Inteligencia Artificial usada en el marketing veamos ahora cómo estas se pueden aplicar en la práctica y cómo las empresas están aprovechando el potencial de la Inteligencia Artificial.

1. Recomendación de productos y servicios

Spotify y Netflix son expertos en recomendaciones personalizadas. Ambas plataformas buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que realmente disfruten; y por supuesto la Inteligencia Artificial está detrás de eso.

Tanto Spotify como Netflix funcionan con Big Data, y es que el gran volumen de datos - tanto internos como externos a las plataformas - se utilizan para nutrir los algoritmos, que perfeccionan su conocimiento y hacen mejores recomendaciones.

De esta forma, el enorme catálogo en las plataformas se vuelve más interesante para los usuarios.

Por su parte, en Spotify, lo más destacado es la lista de reproducción "Descubrimientos de la Semana" cuya sugerencia de personalizada de 30 canciones, casi siempre te gusta, ¿no es verdad?

Y es que estas recomendaciones se basan en un cruce entre tres modelos:

1. Modelos de filtrado colaborativo: procesan datos sobre el comportamiento del usuario en relación con otros usuarios de plataformas similares.

2. Modelos de procesamiento de lenguaje natural: procesan datos sobre lo que dicen los usuarios de Internet sobre el catálogo de Spotify.

3. Plantillas de audio: procesan archivos de audio sin procesar del catálogo de Spotify.

Por otro lado, en Netflix, la página de inicio personalizada es la forma principal en que los suscriptores interactúan con las recomendaciones de la plataforma.

La estrategia de Netflix es recomendar títulos que sean de interés, pero también estimular que exploren y naveguen por el catálogo. Para ello, la página de inicio se organiza en líneas, clasificadas por géneros o subgéneros de películas y series.

Las líneas y el orden de los títulos consideran los intereses del usuario en relación con otros usuarios similares de la plataforma (filtrado colaborativo) y una serie de reglas.

En general, los títulos más relevantes tienden a estar más cerca de la esquina inferior derecha, el cual tiende a recibir más atención por parte de los usuarios. ¡Pero el aprendizaje automático en Netflix va todavía más lejos!

Los algoritmos aprenden de la interacción con la página de inicio y comprenden de qué manera cada usuario consume sus contenidos, pudiendo reordenar títulos para crear una página específica para cada uno de los usuarios.

2. Automatización del servicio a través de chatbots

Los chatbots son uno de los principales referentes de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas. Para que las interacciones entre robots y clientes sean relevantes, las máquinas deben comprender de qué están hablando las personas y brindarles respuestas y soluciones.

Es importante mencionar que muchas compañías están invirtiendo en este tipo de aplicaciones para optimizar el servicio al cliente. Entre ellos, los bancos destacan en el poder de la inversión en tecnología, con asistentes de Inteligencia Artificial que interactúan con los clientes, aclaran dudas, informan saldos y realizan transacciones.

Además, cuanto más interactúan los usuarios con el chatbot, más aprenden sobre ellos e, incluso, anticipan sus necesidades.

Y el procesamiento del lenguaje natural es uno de los elementos principale s de la IA del asistente virtual.

3. Reconocimiento de voz

Alexa de Amazon y Siri de Apple no son solo asistentes virtuales a los que les puedes solicitar el pronóstico del tiempo del día.

Dependiendo de las interacciones que tengas, estas pueden conocer tus intereses y hacer que la conversación sea mucho más profunda, ya que ambas plataformas son interfaces de usuario de voz (VUI), que utilizan tecnología de IA conversacional.

Esto representa un gran avance en la interacción humano-computadora. En lugar de menús, clics o toques, usamos la voz, que es la forma más natural en que los humanos interactúan con el mundo.

Por esto, la Inteligencia Artificial tiene la tarea de entender qué es lo que dicen las personas para poder hablarles también y realizar las tareas que deseen.

Para hacerlo, los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural, que no solo comprende lo que dice la gente, sino que también responde, interactúa y aprende cada vez más.

Sin embargo, las VUI van más allá: entienden no solo lo que decimos, sino también cómo lo decimos, lo que nos permite captar los matices emocionales de un discurso.

La cantidad de habilidades de Alexa, por ejemplo, crece año tras año. Según el sitio web Voicebot.ai, hay alrededor de 5,000 nuevas habilidades cada 100 días, como por ejemplo realizar pagos en los bancos, pedir comida para entregar o solicitar a un Uber.

4. Reconocimiento de imágenes

¿También te sorprende cuando la aplicación Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu teléfono? Pue sí, la Inteligencia Artificial está detrás de esto.

Sin embargo, las computadoras no leen imágenes, ya que si ves una imagen de un perro, por ejemplo, Google solo ve códigos. Por lo tanto, necesitan aprender cuáles son las características de la fotografía de un perro para comprender cuando están allí.

Ahí es donde entra la visión computacional. Esta tecnología te permite entrenar a tu computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven.

Por lo tanto, la aplicación no solo reconoce las fotos de perros, sino que también reconoce las fotos de tu perro. No solo reconoce fotos de personas en general, sino que también reconoce fotos de tu familia o amigos. Y cuanto más le digan los usuarios a los robots quién o qué aparece en las imágenes, más aprenden.

De esta forma, Google Photos puede organizar y agrupar las fotos que guardas, para que puedas encontrarlas con una simple búsqueda.

Y para que tengas una idea más clara en este artículo Google explica cómo funciona esta tecnología.

Fuente: Android Police

5. Precios de productos

¿Quién no se ha asustado por el precio de un Uber en una tarde de mucho tráfico? ¡Sí, la Inteligencia Artificial también está por detrás!

La fijación de precios dinámica, basada en la demanda y la oferta de un producto, es otra posibilidad para la aplicación práctica del aprendizaje automático.

Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un partido de fútbol, ​​las tarifas de Uber aumentan.

Al mismo tiempo, tienden a venir más conductores al lugar porque los precios son mejores. Pero una vez finalizado el evento, las tarifas vuelven a la normalidad, a menudo más baratas que un taxi.

Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece la función Smart Pricing para los anfitriones que quieran adoptarla. De esa forma, los precios varían según la demanda de alojamientos con características similares a las del anfitrión, así como datos como ubicación, temporada, clasificación del alojamiento, proximidad al check-in, entre otros factores.

De acuerdo, los precios dinámicos no son nada nuevo; los hoteles y las aerolíneas usan esta estrategia desde hace años: a medida que aumenta la demanda, el precio aumenta.

Sin embargo, antes de la IA, esta dinámica dependía de reglas definidas por el usuario.

El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijación de precios se vuelve dinámica, precisa y rápida.

Las tarifa dinámica con IA considera la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, así como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tráfico, etc.

Por lo tanto, si un programa se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta información y ajustar los precios al instante, lo que sería muy difícil para un ser humano.

6. Segmentación de la audiencia

La segmentación de la audiencia es una de las actividades más tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor, para llegarle a las personas con perfil para su solución y con las ofertas adecuadas.
¡La Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentación!
Netflix, utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos según sus acciones. El grupo de clientes que vio el último episodio de una serie determinada, por ejemplo, puede recibir un email con una recomendación de contenido nuevo para ver.

Sin embargo, la segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.

Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta, además de evitar prejuicios, pues son los datos los que muestran quién es realmente el segmento de consumidores de un tipo de contenido y alimentan los algoritmos para tomar mejores decisiones de segmentación.

7. Campañas digitales

Las campañas de medios pagos se pueden hacer mucho más eficientes con Inteligencia Artificial. Incluso, las principales plataformas publicitarias están trabajando con el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios.

Google Ads, por ejemplo, ofrece el modelo de ofertas inteligentes, las cuales son ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para mejorar las conversiones y el valor de conversión en cada subasta de anuncios.

En los anuncios de YouTube, por ejemplo, esta estrategia se utiliza para ajustar automáticamente las ofertas en el momento de la subasta.

Los algoritmos identifican a las personas que tienen más probabilidades de considerar la marca después de ver un anuncio de video y establecen automáticamente sus ofertas para aumentar las posibilidades de llegar a esa audiencia.

Además, Google Ads también tiene anuncios de búsqueda responsivos. Para usarlos, los anunciantes deben proporcionar hasta 15 títulos y 4 descripciones al crear anuncios para la red de búsqueda.

Google, a su vez, analiza el comportamiento de los usuarios, el dispositivo que utilizan y el contexto de búsqueda para proporcionarles la mejor versión del anuncio. De esta forma mejora los resultados de los anunciantes y la experiencia del usuario.

Según el motor de búsqueda, los anunciantes que utilizan esta función obtienen hasta un 15% más de clics.

Fuente: WordStream

8. Personalización del producto

Una experiencia personalizada de marca, también se consigue personalizando el producto, y Nike es un especialista en esto.

En los últimos años, la marca deportiva ha invertido en la adquisición de startups y tecnologías digitales para mejorar la experiencia del cliente e involucrar a los consumidores.

Nike en 2018, adquirió una empresa de visión computacional (Invertex) y, en 2019, una compañía de análisis predictivo (Celect).

Además, como una forma de involucrar a sus clientes, Nike lanzó un proyecto llamado Nike Maker Experience.

La intención era permitirle a los clientes crear el zapato de sus sueños, y su sistema era muy sencillo: un par de zapatillas se coloca dentro de un sistema; luego, el cliente elige los colores y gráficos que desea agregar al zapato, todo con comandos de voz.

Con ello, el sistema utiliza IA, seguimiento de objetos y proyecciones para crear un producto a medida, y en menos de dos horas, las zapatillas están listas y la marca recopila una gran cantidad de datos de los clientes.

Este proyecto se lanzó en 2018 en tiendas específicas. Pero hoy, en el sitio web Nike By You, es posible personalizar completamente los productos, recibir tus zapatos en 2 a 5 semanas y compartir tu creación con el mundo.

Otro proyecto de Nike que utiliza Inteligencia Artificial es la aplicación Nike Fit y su objetivo es recomendar el zapato perfecto para cada persona. Para ello, la aplicación utiliza tecnología de realidad aumentada para escanear los pies de los clientes y capturar datos de medición, morfología y anatomía.

La visión computacional procesa estos datos, hace referencias cruzadas con la información del producto y genera una recomendación personalizada. Además, la propia Nike utiliza estos datos para aumentar la precisión en el diseño y la fabricación de productos.

Piensa, entonces, que Nike Fit puede integrarse con Nike By You. Esta es la intención de la marca: crear una experiencia totalmente personalizada.

9. Curación de contenidos

La cantidad de contenidos que producimos y consumimos en Internet es incalculable. En las redes sociales, especialmente, la línea de tiempo es disputada por publicaciones de amigos, familiares y marcas, por lo que es difícil prestar atención a todo, ¿no?

Es por eso que plataformas como Twitter y Pinterest están invirtiendo en Inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones y recomendaciones para los usuarios. La intención es presentar los contenidos que más suelen encantar al usuario y hacer más relevante la experiencia.

Por su parte, en Twitter, las tecnologías de deep learning y NLP se utilizan para mejorar el conocimiento sobre cada usuario y ordenar la línea de tiempo según sus intereses.

La Inteligencia Artificial también es un aliado en la lucha contra el extremismo, el acoso, las fake news y otras violaciones. En 2017, la plataforma suspendió más de 300,000 cuentas vinculadas al terrorismo a través de tecnologías de Inteligencia Artificial.

En Pinterest, el enfoque de la plataforma es lo visual. Por lo tanto, la visión computacional es la principal tecnología de Inteligencia Artificial usada para mejorar la experiencia del usuario.

Pinterest Lens, por ejemplo -que te permite usar la cámara de tu celular en búsquedas- ve imágenes casi como una persona.

Fuente: Towards Data Science

Los robots necesitan identificar patrones en las imágenes para hacer recomendaciones alineadas con la investigación y sus gustos e intereses.

Aquí, el pin de un extraño que posee lo que quieres encontrar tiene prioridad ante la publicación de un amigo. Es decir, la lógica de la curación de contenidos es diferente a la de Facebook; y esto se hace con deep learning sobre el uso de cada usuario en cada plataforma.

La intención no es solo recomendar fotos de armarios de dormitorio cuando se buscan "armarios de dormitorio", sino también traer inspiración para decorar una habitación según el estilo de cada persona. Por tanto, la experiencia se vuelve mucho más valiosa.

10. Búsquedas personalizadas

La experiencia de búsqueda web ha cambiado mucho en los últimos años. Antes de Google, muchos motores de búsqueda ordenaban los resultados alfabéticamente. Fue Google y sus algoritmos los que comenzaron a clasificar los resultados en orden de relevancia para cada usuario.

¿Y cómo se hace eso? Con deep learning, los algoritmos aprenden cada vez más sobre los intereses de cada persona para comprender lo que quieren encontrar.

Pero para traer resultados relevantes, también es necesario comprender las intenciones de búsqueda de los usuarios y el contenido de las páginas web. Ahí es donde entra en juego una de las principales actualizaciones de Google en los últimos años: BERT.

Este es un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural que desentraña lo que las personas escriben en las búsquedas y lo que contienen los sitios. Pero no se trata solo de identificar palabras; BERT comprende su significado, cómo se relacionan y qué intenciones hay detrás de ellas.

BERT también se combina con varios otros factores de posicionamiento de páginas para comprender cuáles ofrecen la mejor experiencia. De esa manera, Google logra ofrecer los mejores resultados para cada persona y cada búsqueda en los primeros lugares.

Estudio de caso de Business Intelligence

En un estudio de caso extraído de la encuesta AI in the Enterprise: Real Strategies for Artificial Intelligence de junio de 2018, Stripe, una plataforma de pago en línea, tenía como objetivo prevenir el fraude y mejorar la experiencia del cliente.

Básicamente, Stripe buscaba hacer que la economía fuese más accesible para las personas. La idea seguía la línea de Google Adwords, que hizo posible que cualquier empresa comenzara a anunciarse.

En este contexto, uno de los principales desafíos era reducir el fraude con la ayuda de las máquinas, que automatizaban las decisiones basándose en unos pocos miles de millones de datos de la plataforma. Para eso, el algoritmo de Stripe evaluaría metadatos sobre la empresa y sus transacciones.

Los mayores desafíos para aplicar la IA en las empresas

Como quedó claro a lo largo del texto, existen varios desafíos para la aplicación de la Inteligencia Artificial en las empresas, y la mayoría de ellos son estructurales.

Al menos, vale la pena recordar que la IA es aprendizaje automático y no una solución lista para usar. Adoptarlo en tu organización requiere conjuntos específicos de recursos y habilidades, como veremos a continuación:

La brecha de talento de la IA

Uno de los primeros retos de las organizaciones es encontrar talentos. Necesitarás tener un equipo con las habilidades técnicas necesarias para capacitar a los sistemas de Inteligencia Artificial: cómo usar los datos de marketing para optimizar las campañas o aprovechar los datos de soporte al cliente para automatizar los comentarios.

Este tipo de formación requiere habilidades muy particulares y, lamentablemente, los talentos en el mercado aún son escasos.

La creación de la cultura de la IA en las empresas

Si bien reclutar talentos es un gran desafío, incorporar la Inteligencia Artificial a la empresa puede ser más fácil.

Sin embargo, como se indicó, la organización puede encontrarse con problemas estructurales, como la investigación y el desarrollo a favor de la adopción de la IA en un entorno corporativo real.

La mayoría de las opciones de las empresas de TI son el software o el hardware que deseas utilizar para que realicen lo que necesitas.

El problema de la Inteligencia Artificial es que requiere mucha formación, al menos al principio, y trabajar con datos, para que se entreguen los resultados esperados.

En este sentido, será necesario invertir fuertemente en I&D (Investigación y Desarrollo) y esto no es algo que esté al alcance de la mayoría de empresas.

Después de todo, nunca tuvieron que hacer algo así para que la tecnología funcionara. En otras palabras, existen costos y la mayoría de las organizaciones no están preparadas para asumirlos.

¿Adoptar o esperar?

Frente a esta encrucijada la pregunta sigue siendo: ¿debemos adoptar la Inteligencia Artificial en la empresa o no? En general, hay cinco tipos de actores:

1. innovadores;

2. primeros en adoptar;

3. mayoría temprana;

4. mayoría tardía;

5. recién llegados.

Como regla general, la mayoría de los gerentes evitarán ser innovadores (dadas las incertidumbres, talentos y costos) o rezagados (en este caso, el resto de la industria ya habrá aprovechado el ROI de la IA).

Conclusión

Seguramente pudiste percibir todo lo que hay por detrás de la Inteligencia Artificial y cómo hacen parte de las actividades comunes en nuestra rutina, como por ejemplo usar las redes sociales o buscar algo en Google.

De hecho, la IA se ocupa de tecnologías aún alejadas de la realidad latinoamericana, como los coches autónomos y las ciudades inteligentes, pero también forma parte de las acciones más cotidianas.

Por ahora, la mayoría de las estrategias que utilizan Inteligencia Artificial están en manos de grandes empresas. Sin embargo, el camino de la transformación digital tiende a llevar este tipo de tecnología también a las pequeñas y medianas empresas.

Por lo tanto, ¡mantente atento! Ahora, aprovecha la oportunidad para descargar la tercera edición de Rock Content Magazine, en la cual presentamos las tendencias que expresan el futuro del contenido en las empresas, muchas de ellas vinculadas al avance tecnológico traído por la inteligencia artificial.

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10 ejemplos exitosos de Inteligencia Artificial en las empresas

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Con la ayuda de la inteligencia artificial en las empresas, los mercados avanzan a un ritmo nunca visto en la historia de la humanidad.

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Una introducción básica al concepto de Inteligencia Artificial, su historia y aplicaciones actuales.

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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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Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza

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Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza

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Explicación sencilla sobre el funcionamiento y usos de la IA en la vida cotidiana.

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Normalmente la inteligencia artificial se refiere a máquinas que aprenden de manera autónoma o semiautónoma a partir de grandes bases de datos.

¿Cómo funcionan estas capacidades?

La inteligencia artificial se desarrolla a partir de algoritmos , que son capacidades matemáticas de aprendizaje, y de los datos que hacen falta para entrenar los algoritmos. Los datos normalmente son datos observables, datos disponibles públicamente o datos generados en algunas empresas. Y los algoritmos iteran sobre esos datos para aprender a partir de ellos.

¿Qué riesgos plantea la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial tiene muchas aplicaciones posibles. Vamos a ver inteligencia artificial en conducción autónoma, en reconocimiento de lenguaje natural, en todos esos dispositivos que tenemos en nuestro entorno que interpretan lo que nosotros estamos diciendo. Las empresas van a utilizar también la inteligencia artificial para mejorar sus procesos, para automatizar muchos de esos procesos.

El problema es que también plantea una serie de retos. Efectivamente, la inteligencia artificial no es completamente inocua; en algunos casos puede generar nuevos riesgos en mercados financieros o puede generar problemas de competencia por seguir prácticas de otros competidores de manera automatizada infringiendo la normativa elemental de buen funcionamiento de un mercado. Por lo tanto, hay que empezar a visualizar en cada uno de los usos de la inteligencia artificial cuáles son los límites o de qué manera deben abordarse para garantizar que se mantiene la protección al consumidor, el buen funcionamiento de los mercados al tiempo que se aprovechan todas esas ventajas que introduce la tecnología.

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¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

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La inteligencia artificial es el nombre que se da a una tecnología que emula características o capacidades ligadas de manera exclusiva al intelecto humano.

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La inteligencia artificial explicada para adolescentes

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La inteligencia artificial explicada para adolescentes

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Artículo adaptado para estudiantes de secundaria que explica los conceptos básicos de la IA.

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Sobre la propuesta

La inteligencia artificial (en adelante, IA) se integra de manera casi imperceptible en nuestro hacer cotidiano. Usamos 一o experimentamos一 sistemas inteligentes casi a diario, por ejemplo, cuando nuestro email detecta correo basura ( spam), cuando acudimos a servicios de traducción de idiomas en línea (Google, DeepL), cuando recorremos la ciudad (Google Maps, Waze), cuando buscamos información en la web (Google, Yahoo), cuando compramos en línea (Amazon, Mercado Libre) o cuando usamos sistemas de recomendación (Spotify, Netflix, YouTube), entre otras situaciones.

En este taller nos proponemos explorar, mediante una serie de juegos, de qué hablamos cuando hablamos de IA.

Objetivos

Reflexionar y debatir sobre el concepto de la IA: su funcionamiento, las transformaciones que puede generar, los desafíos y responsabilidades que conlleva su uso.

Entender el funcionamiento y la responsabilidad de cómo se debe entrenar a una máquina teniendo en cuenta el concepto de "patrones".

Promover la diversidad e inclusión de género en el ambiente tecnológico a través del concepto de "sesgo".

Reconocer cómo funcionan los algoritmos y la creación de un modelo en el entrenamiento de una máquina.

Diseñar una carta abierta a las personas que entrenan máquinas sobre el uso responsable de la IA.

Actividades

Primer momento: ¿Qué sabemos de la IA?

Empezamos a realizar algunas preguntas exploratorias para que los y las estudiantes puedan comentar, a partir de sus propias experiencias, lo que saben y no saben sobre la IA. Estas son algunas preguntas posibles:

¿Qué saben o conocen de la IA?, ¿les da miedo?, ¿les da curiosidad? La IA está en boca de todo el mundo, pero poca gente sabe lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones? ¿Dónde se ve o dónde intuyen que funciona la IA?

Luego, sugerimos reflexionar sobre las distintas respuestas y preguntar si se les ocurren algunos ejemplos. Se puede debatir sobre los ejemplos que vayan apareciendo, y hacer foco en alguno que sea más conocido y utilizado por los y las participantes. Para mencionar algunos de los más populares, tomemos el caso de Netflix, Amazon o Instagram. Se trata de entender que diariamente interactuamos con la IA de múltiples maneras y sin darnos cuenta.

Podemos preguntarles: ¿comprenden cómo trabaja Instagram? ¿Notan algo cuando Netflix les hace una recomendación? ¿Pueden descifrar cuál es el proceso que subyace a dicha recomendación o cómo la plataforma llega a ella?

Como producto de esta conversación, seguramente surjan varias ideas que se pueden aprovechar para vincular con ciertas nociones. Por ejemplo, el concepto de "huellas digitales", que es una metáfora para nombrar la información que dejamos en las plataformas al usarlas. Las huellas son datos que dejamos de modo indirecto y muchas veces involuntaria e inadvertidamente. Los programas de IA trabajan con esos datos, van aprendiendo, se van "entrenando" y entregando respuestas (recomendaciones, ofertas) a partir de esa información. Hasta un tweet o un posteo pequeño es "alimento para la IA". Si bien en esta instancia no se va a explicar el proceso con detalle, la idea es que se comprenda que la tecnología toma la información que los mismos usuarios y usuarias proveemos. La IA no es crítica. Lo que la IA crea no es un producto original, nuevo, sino que es siempre la combinación de elementos preexistentes aportados por personas.

A partir de los intercambios, el/la docente puede ir construyendo las respuestas a las preguntas arriba planteadas, a modo de conclusiones. Sugerimos escribir estas conclusiones con la herramienta TTSMaker para poder, una vez finalizado el taller, escuchar en voz alta lo que se ha ido comentando y, a la vez, socializarlo.

Segundo momento: Juguemos a entrenar una máquina

Les proponemos jugar a Inteligencia artificial para océanos de la Fundación Code.org. Pueden hacerlo a través de este enlace: https://studio.code.org/s/oceans/lessons/1/levels/2?lang=es-MX

El sitio está en inglés y puede traducirse a través de un cambio que se encuentra abajo, a la izquierda.

El primer desafío es identificar una figura en particular: peces. En la página veremos que hay una base de datos ya dada de peces y de otros elementos que se encuentran en el mar que no son peces sino deshechos (carozos de manzanas, botellas de plástico, latas, etc.). El mecanismo del juego es ir señalando: "esto es un pez", "esto no es un pez". Así hasta un número que, en principio, puede ser 30. El contador se encuentra arriba, a la derecha.

Una vez entrenada la máquina con un número de casos definido previamente, se puede poner en marcha el robot y se observa cómo identifica los casos, es decir, cómo reconoce qué es un pez y qué no lo es. Es importante señalar que el programa realiza este reconocimiento a partir de la información que le dimos, y asimismo que, en algunos casos, el reconocimiento es erróneo. Estas observaciones deben ser anotadas para retomarlas en la conversación final.

Luego de haber experimentado el juego, es bueno generar una conversación sobre los siguientes temas.

1. ¿Qué hicimos? Durante el juego hemos enseñado al robot lo que queremos que él aprenda a identificar: cómo es un pez. Indicando repetidamente (con imágenes en este caso), qué es un pez y qué no lo es, el robot va aprendiendo. Le mostramos muchas imágenes con peces y otras sin peces (datos de entrenamiento) y vamos apretando el botón correcto. Esto se hace con las características positivas, pero también con las características negativas: por eso se muestra, se enseña qué "es pez" y que "no es pez".

2. Es importante subrayar la cantidad y calidad de información que proveemos. Si le mostramos correctamente, sin errores, qué es un pez y le brindamos una gran cantidad de datos, nos aseguramos respuestas más correctas del robot. A mayor cantidad de datos 一que le sirven para corroborar y confirmar一 mayor la posibilidad de que no se equivoque.

3. Aprendizaje supervisado. En este caso, hemos experimentado con el aprendizaje supervisado, ya que los datos con los que vamos a entrenar nos fueron dados. No fuimos nosotros/as quienes cargamos las imágenes de peces, deshechos, etc. La IA deberá entrenarse en esos datos para saber qué se quiere identificar y conformar su propia base.

4. El concepto de patrones. El robot de nuestro juego digital está siendo entrenado y va aprendiendo a través de la creación de patrones. El robot va identificando, aprendiendo, "anotando" que son peces aquellos que, por ejemplo, tienen ojos o tienen aletas y no aquellos que son de plástico o de metal.

Lo que hemos hecho en las actividades fue enseñarle al robot a identificar un objeto o animal específico a partir de una base de datos que lo contiene junto a otras cosas u objetos que no son lo que queremos que identifique. Le mostramos muchas imágenes y le indicamos, en cada caso, qué es correcto y qué no lo es. El robot aprende a partir de patrones, identificando características comunes que aúnan los animales a identificar.

Sobre esta base, a partir de la actividad, se propone un debate sobre el primer gran concepto incluido en un proceso de entrenamiento: ¿qué es un patrón? ¿Alguien sabe? ¿Quieren buscar la definición? ¿Quieren charlarlo y comentarlo?

Diferencias entre personas y motores de IA. Los programas de IA pueden seleccionar personas y objetos en segundos, debido a su capacidad para seguir instrucciones y reconocer patrones con una gran cantidad de información y datos. Si un ser humano tuviera que distinguir personas y objetos a gran escala en forma manual, esta tarea le llevaría una cantidad de tiempo enorme, por lo cual sería materialmente imposible de realizar. Por el contrario, en el caso de la IA, se van conformando patrones de manera veloz aun teniendo una cantidad vastísima de datos; incluso, como se observa en el juego del pez, el volumen de datos mejora el resultado de la selección.

Tiempo y cantidad

Imagínense que cargamos solo treinta peces, pero si hubiéramos puesto, por ejemplo, la base mundial de animales acuáticos, habría sido imposible para un ser humano definir qué es un pez o qué no lo es, sacar patrones y hacer un modelo, por la cantidad infinita de información. Como indicamos antes, la IA, en cambio, puede procesar enorme cantidad de datos e información muy velozmente. De hecho, resulta importante señalar que lo que mejor hace la IA es procesar mucha información en poco tiempo.

La máquina descubre y define patrones procesando la información, sacando conclusiones para identificar el elemento en cuestión, delimitando características ( tiene aletas, no tiene aletas, por ejemplo). Sigue paso a paso el mecanismo de identificación, atiende a lo que se repite, lo que se reconoce en cada uno de los elementos.

Volviendo sobre la actividad anterior, se pueden reconstruir las instrucciones dadas a la máquina a partir de las acciones de quienes jugamos (indicando qué es un pez y qué no lo es). Se puede inferir que, al determinar que algo no es un pez, se están definiendo instrucciones para reconocer objetos según su forma, color, partes, etc.

Proponemos preguntar a los y las estudiantes si saben o escucharon hablar alguna vez de algoritmos. A partir de lo que vayan diciendo, se irá conceptualizando y definiendo la noción.

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que convierte algo (una entrada) en otra cosa (una salida). Es una secuencia, una serie de instrucciones sistemáticas que permite a un programa dar una respuesta. Podríamos decir que son como los pasos de una receta.

Si volvemos a revisar el juego del pez, vemos que cuando ponemos a funcionar el robot, en algunos casos se producen errores (entre los peces, el robot ha dejado pasar otros objetos que no lo son). Esto significa que la IA es falible, lo que se remedia en alguna medida entrenando más al programa, es decir, ampliando la base de datos inicial (más peces y otros elementos).

Para profundizar sobre este tema, analicemos un caso real de uso de la IA para la producción de sustancias alimenticias. La protagonista es la empresa chilena NotCo, que se dedica a desarrollar alimentos con base en vegetales.

El color de la leche NotMilk
Para elaborar leche se le dio al programa una indicación: "Vamos a hacer una receta de leche", un listado de elementos, sugerencias y acciones que incluían recetas y características del producto. El objetivo era que el programa propusiera recetas que, con los ingredientes deseados, resultaran iguales a la leche de vaca.

Lo que hizo la IA fue separar aquellos ingredientes que se le señaló que eran aptos para una leche, o sea, seleccionó ingredientes, consistencia y procesos entre las variables que se le dieron, definió patrones y los combinó de manera tal de lograr una gran variedad de leches. Ese fue su proceso para desarrollar un algoritmo: seguir las instrucciones a partir de patrones y de entender que ciertos ingredientes, consistencia y procesos hacen a la leche y otros ingredientes, consistencia y procesos no hacen a la leche.

El programa de IA utilizado entregó muchas fórmulas para leches, todas muy aceptables, salvo por un detalle: el color. Todas las fórmulas produjeron leches de color morado.

¿Por qué habrá sido?

Es interesante pensar junto con los y las estudiantes qué sucedió en el caso de NotCo. ¿Por qué la IA no pudo producir leche con el color habitual? ¿Este dato estaba en la información que el programador le había suministrado a la IA? A partir de estas preguntas, se espera que los y las estudiantes puedan inferir que el color de la leche no estaba en la información que había sido ingresada al sistema. No era una de las variables o categorías incluidas en el entrenamiento, motivo por el cual esta variable nunca fue incluida por la IA en su algoritmo.

Podríamos decir, entonces, que faltaron datos. La IA no aprende sola ni de sí misma. Si se excluye algún elemento en la base de entrenamiento inicial, será imposible que logre identificarlo. A la IA de NotMilk le dieron ingredientes, consistencias y procesos, pero ninguna variable que indicara sobre la categoría "color". Si volvemos sobre el juego de los peces, podríamos preguntarles a los y las estudiantes si piensan que la IA podría identificar con los datos que le dimos, por ejemplo, un gato. El análisis debe llevar a una respuesta similar a la producida en torno al ejemplo de NotMilk: la IA no podría identificar un gato porque no incluimos imágenes de gatos en su información. De esta manera, no podría comparar con nada como para detectar patrones.

Entonces, ¿cuán importante es la selección de la información con la que "alimentamos" a una IA? Es ciertamente nodal porque, como vimos tanto en el ejemplo de NotMilk como cuando analizamos nuestro juego con los peces, si no le brindamos toda la información necesaria, la IA incurre en errores. A esto se llama "sesgo".

Según la RAE, sesgo significa: "Error sistemático en el que se puede incurrir cuando al hacer muestreos o ensayos se seleccionan o favorecen unas respuestas frente a otras".

La IA actúa sobre la base de lo que aprendió de las experiencias que le enseñamos los seres humanos. Podrá inventar muchas "leches", pero si no le cargamos un dato la IA no lo repone. Si en la información para las recetas de leche no se le hubiera cargado, por ejemplo, azúcar, ninguna de las combinaciones de leche tendría azúcar. La IA releva, ¡pero no inventa! De esta manera, sus respuestas pueden estar sesgadas.

La ausencia de información genera el desarrollo de resultados limitados, sesgados. Es importante incluir información lo más completa posible y específica para evitar errores. En este caso, hablamos del color de la leche, pero el acto de sesgar se implica, con la IA, en temas más importantes como en lo relativo a la responsabilidad y a la ética.

Como sugerencia, para profundizar la comprensión sobre el concepto de sesgo los y las invitamos a leer sobre el caso de la compañía Amazon, que abandona la contratación de un proyecto de IA por su sesgo sexista.

Amazon tenía, evidentemente, un software de IA que no era neutral, poseía un sesgo: no contaba en su base de datos con currículums de mujeres, solo de hombres. El input era, así, limitado. Por consiguiente, el aprendizaje fue limitado. Esto es lo que se denomina justicia algorítmica.

El concepto de sesgo es una de las líneas más importantes para trabajar en la escuela con IA. Porque no hay que olvidar que son los seres humanos o las instituciones 一integradas o lideradas por personas一 los que cargan la información de las bases de datos de los sistemas de IA. Por eso es importante señalar que la IA nunca es racista o misógina, en todo caso, el racismo, la discriminación o la misoginia están en el ser humano o en el contexto social que genera los datos que la entrenan.

Tercer momento: ¿Cómo se arma un modelo?

Sugerimos realizar otro juego, que apunta a entrenar un motor de IA para que funcione como modelo clasificador, con algunas imágenes etiquetadas, por ejemplo, colores. Este modelo, una vez entrenado, será capaz de predecir si frente a la cámara web cree que hay un color u otro.

Para ello, vamos a hacer dos secuencias de fotos. En la primera, realizaremos fotos con papeles de un color y, en la segunda, con papeles de otro. Nuestro objetivo es enseñarle a la máquina a identificar esos dos colores.

En este ejemplo, utilizamos el aprendizaje no supervisado, es decir que nosotros/as cargamos los datos de entrada. No ocurrió lo mismo en el caso de la clasificación de los peces, porque en ese juego estos ya aparecían, estaban dados.

Les proponemos jugar a Teachable Machine, una herramienta de IA desarrollada por Google que hace que la creación de modelos de aprendizaje automático sea rápida, fácil y accesible. Pueden jugar entrando en este .

Cuando ingresamos a la aplicación, vamos a definir etiquetas, es decir, cargar las clases de objetos que queremos que nuestro modelo reconozca, con fotos que tomaremos con la cámara web. Para facilitar la tarea de reconocimiento, conviene utilizar un fondo sin detalles; y como solo va a reconocer las etiquetas que le indiquemos, una buena idea es agregar también fotos del fondo solo, sin los papeles coloreados (así, el modelo podrá detectar la ausencia de colores).

Una vez cargada la información, presionaremos el botón Train Model ('Preparar modelo') y esperaremos a que se complete el entrenamiento sin cambiar de pestaña.

En este caso, la aplicación muestra con qué grado de seguridad (mediante una barra de porcentaje que nos aparecerá debajo de Vista previa) infiere que el objeto que está frente a la cámara es un papel de un color o un papel de otro color, solo de aquellos colores que hemos cargado. Recuerden que aquello que no le mostramos, no le "enseñamos", no lo puede "adivinar".

Cuarto momento: La IA no es tan inteligente

Como mencionamos al principio, hay muchos ejemplos de IA. Y aunque se la viene investigando y desarrollando hace muchos años, ahora todo el mundo habla de ella.

Están los bots conversacionales que, seguramente, nuestros/as estudiantes (y, por qué no, los y las docentes también) ya han usado, como, por ejemplo, el ChatGPT.

Probemos con una app similar, Google Bard.

Podemos proponer a los y las estudiantes que al ingresar le soliciten a Bard que cree una poesía sobre el tema "ojos". El tipo de poesía que la IA generativa produce es similar al siguiente ejemplo:

Ojos
Ojos negros, ojos azules,

Ojos verdes, ojos miel,

Cada mirada es un mundo,

Un universo a descubrir.

Ojos que reflejan el alma,

Ojos que expresan el corazón,

Ojos que sonríen y lloran,

Ojos que hablan sin hablar.

Ojos que ven la belleza,

Ojos que ven el dolor,

Ojos que son ventanas al alma,

Ojos que son puertas al amor.

Dedicamos un tiempo a escuchar los poemas producidos por la IA. Si analizamos este ejemplo, veremos que las imágenes que la IA produce son bastante estereotipadas y carentes de imaginación. Su estructura es algo anticuada y las palabras elegidas, un tanto trilladas.

A continuación, podemos comparar el poema generado por la IA con un poema referido a los ojos, como Tus ojos de Octavio Paz, que maneja recursos con una dimensión poética más elaborada.

¿Por qué les parece que hay tanta diferencia entre uno y otro poema? ¿Cuál les resulta más creativo? Probablemente los y las estudiantes arriben a la conclusión de que el poema escrito por Octavio Paz maneja las palabras de un modo más profundo, con una mirada más compleja. Esto es así porque la IA trabaja con la reformulación de la mayoría de los datos con los que cuenta. La IA hace una especie de mashup, edita y mezcla de alguna manera versos de distintos poemas (en el caso de nuestro ejemplo) para producir el poema que entrega como resultado. Es solo una mezcla automática sin la conciencia del acto creativo, que quienes se dedican a hacer mashup o remix sí tienen.

Como venimos sosteniendo a lo largo de este taller, la IA no inventa sino que copia.

Tampoco es capaz de responder sobre sensaciones o sentimientos, puesto que carece de esta información. Si le preguntáramos cómo se siente un pollito recién nacido, solo podría responder aquello que ha buscado y que contesta automáticamente (por ejemplo, es suave, plumoso, amarillo). Por supuesto, no es que la IA haya "sentido" esas sensaciones. En internet hay audio e imagen para que el chat "recoja", pero no hay aún sensaciones o sentimientos.

Quinto momento: Sugerí, entrená, comprometete

A partir del recorrido que hemos hecho, les proponemos construir en forma conjunta una carta abierta a una persona que entrena máquinas sobre el uso responsable de la IA.

¿Qué le podríamos sugerir o recomendar? ¿A qué cuestiones creen que es necesario prestarle atención para que la IA sea utilizada con responsabilidad?

Luego de debatir con el grupo total y acordar sobre los puntos que se consideran nodales a la hora de pensar en la IA desde una mirada crítica y ética, una posible forma de llevar a cabo esta actividad, y seguir expandiendo la experiencia, es que los y las participantes graben sus reflexiones en una de las tantas app que convierte texto en audio. Por ejemplo, podemos utilizar TTS Maker, que es una app hecha mediante IA. Luego de grabarlo, el archivo puede ser bajado en formato .mp3, subido a Spotify y viralizado en redes.

Asimismo, podemos invitarlos/as a compartir sus recomendaciones en otros formatos en otras redes sociales: realizar un reel para Instagram, un tiktok o escribir un hilo en X.

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Inteligencia artificial, ¡no te tenemos miedo!

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En este taller, se invita a explorar, mediante una serie de juegos, de qué hablamos cuando hablamos de inteligencia artificial. Para ello, se propone reflexionar y debatir sobre diversos conceptos, tales como algoritmos, patrones, sesgos y huella digital para finalizar con el diseño de una carta abierta sobre su uso responsable.

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Inteligencia artificial en la educación: usos y beneficios

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Inteligencia artificial en la educación: usos y beneficios

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Artículo que explora cómo la IA está transformando el sector educativo.

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Recordemos que desde hace unos 30 años aproximadamente, los niños nacidos en este periodo son nativos digitales. Es decir, han crecido manejando teléfonos móviles, ordenadores personales y portátiles y todo tipo de aparatos tecnológicos que los han mantenido siempre conectados.

Es evidente que, a estas alturas, la tecnología forma parte de la enseñanza y debe ser aplicada de manera correcta en la formación de los infantes. Para ello, la inteligencia artificial es la última frontera, aunque es casi seguro que, una vez superada esta, existan otros retos y metas.

Los sistemas de inteligencia artificial en la educación que pueden ser revolucionarios

El concepto de e-learning está provocando que la experiencia educativa sea más completa y se pueda abordar casi desde una perspectiva de 360 grados. Gracias a la fuerza del mundo online, la experiencia es más plena y abarca nuevos campos, pero todavía queda un último esfuerzo para convertirla en más inmersiva, superando incluso las aulas virtuales en 2D para transformarlas en 3D y hasta con mayor protagonismo del alumno.

El cambio educativo todavía no se ha producido. Y es que, aunque el nuevo modelo está en pleno proceso de implantación, adaptar los contenidos todavía requiere de bastante tiempo.

Además, hay que recordar que es necesario que todos los alumnos puedan disfrutar de idénticas posibilidades de acceso a estos contenidos tecnológicos, por lo que los centros se tienen que adaptar a las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, que actuará con refuerzo potente para los jóvenes de futuras generaciones.

Se espera que durante la próxima década, si se considera que arranca en 2021, o esta misma en la que estamos, si la arrancamos desde 2020, se generalice el uso de la inteligencia artificial a través de diversos medios.

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Realidad virtual
Ya está disponible en la actualidad, aunque no de manera generalizada y mucho menos en el sector educativo. Sin embargo, se espera que se expanda durante los próximos años.

Se espera refinar la técnica con el paso del tiempo, la mejora de la tecnología y la mayor implantación de la inteligencia artificial en la educación. Este hecho permitirá enriquecer lecciones en asignaturas como Arte o Historia, ya que los alumnos podrán trasladarse a entornos como la Antigua Roma o la Grecia clásica, por ejemplo.
Robótica Tutorización inteligente Aprendizaje online Analítica
Ahora, gracias a los métodos learning analytics que gozan de gran eficacia cuando se refuerzan con inteligencia artificial, se pueden recopilar datos medibles que nos darán información muy valiosa sobre las necesidades y capacidades de cada alumno de forma individual.

Ahora, cuando se instauren los learning analytics, podremos detectar los puntos débiles de los estudiantes, y también sus fortalezas, de forma temprana. Así pues, se reducirá mucho el fracaso escolar y aumentará la optimización de los recursos para cada alumno a tenor de sus intereses y posibilidades.

El futuro pasa por aplicar la inteligencia artificial en la educación

Es obvio que el futuro del sistema educativo mundial pasa por la correcta instauración de la inteligencia artificial en el ámbito escolar, desde los primeros pasos de la Educación Infantil hasta la Universidad y los estudios de posgrado.

Si te interesa la tecnología y la ciencia educativa futura, recuerda, en la IA tienes todo un campo de pruebas enorme para experimentar y ser protagonista.

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Cómo aplicar la inteligencia artificial en la educación

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En la sociedad tecnificada en que vivimos actualmente, la aplicación de la inteligencia artificial en la educación sin ser ya una realidad definitiva, está dando pasos importantes en esa dirección.

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Inteligencia artificial: ventajas y desventajas

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Inteligencia artificial: ventajas y desventajas

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Análisis de los pros y contras del uso de la IA en diferentes ámbitos.

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Una tecnología específica dentro de las redes neuronales generativas son las GANs o redes antagónicas generativas. Estas redes constan de dos partes: un generador y un discriminador. El generador se encarga de crear contenido nuevo, mientras que el discriminador se encarga de evaluar si el contenido generado es real o falso. Esta interacción entre el generador y el discriminador permite que la IA aprenda de los datos de manera eficaz y eficiente. Con ello, genera contenido no visto antes a una velocidad sideral.

Los beneficios de la IAG son muchos y variados en diferentes sectores. Entre ellos encontramos:

Generación de contenido nuevo en áreas como el arte, la música y la literatura.

Contenido publicitario y de marketing, lo que podría ayudar a las empresas a llegar a un público más amplio.

Aplicación en la investigación científica y en la medicina para analizar grandes cantidades de datos. Con ello se consigue encontrar patrones y relaciones que de otra manera serían difíciles de detectar.

es la posibilidad de generar contenido sesgado. Si la Uno de los riesgos más importantes asociados con la IAG IA es entrenada con este tipo de datos, puede generar contenido que refleje estos sesgos, lo que podría tener consecuencias graves en campos como la política, la justicia, medioambiente, inmigración, economía, etc.

Otro riesgo para tener en cuenta es la privacidad. Con la capacidad de generar contenido único y personalizado, hay preocupaciones sobre el uso de datos personales y la posibilidad de que estos datos sean utilizados para fines indebidos.

La IAG también plantea desafíos éticos en relación con la creatividad y la propiedad intelectual. Con la capacidad de generar contenido original, ¿quién será considerado el autor o creador de ese contenido? ¿Cómo se protegerá la propiedad intelectual de estos productos generados por la IA? Ya existen debates a nivel global por este tema.

Por último, también se plantea el riesgo de una IA generativa que se vuelva incontrolable y comience a generar contenido dañino o peligroso. En este sentido, es importante tener una regulación y control sobre el uso de esta tecnología para evitar estos riesgos potenciales. El gran tema será definir quienes serán capaces de crear estos marcos regulatorios acordes.

Se dice que la IAG también podría tener consecuencias negativas en el empleo, ya que podría reemplazar a trabajadores humanos en ciertas tareas. No obstante, que esto suceda, dependerá en gran medida de nosotros. A continuación, te damos algunas pautas sobre qué hacer para evitarlo:

Aprender habilidades y conocimientos relacionados con la tecnología: a medida que la tecnología avanza, es importante mantenerse al día con las últimas tendencias y habilidades. Esto puede incluir aprender sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos.

Adquirir habilidades blandas: como la comunicación, la colaboración y la resolución de problemas son cada vez más valiosas en el mundo laboral. Además, son difíciles de ser reemplazadas por la IA.

Desarrollar una mentalidad de aprendizaje continuo la tecnología está cambiando constantemente, por lo que es importante tener una mentalidad de aprendizaje continuo para poder adaptarse a los cambios.

Fomentar la creatividad y la innovación: la IA aún no tiene la capacidad de generar ideas y conceptos completamente nuevos. Es importante, por tanto, fomentar la creatividad y la innovación para desarrollar productos y servicios únicos.

Trabajar en equipo : la IA puede ser utilizada como una herramienta para mejorar la eficiencia y el rendimiento, en lugar de ser vista como una amenaza. Trabajar en equipo con la IA puede ayudar a mejorar la productividad y a desarrollar nuevas oportunidades de negocio.

Regulación y control : Es importante tener una regulación y control sobre el uso de la IA para evitar riesgos potenciales y asegurar que se utilice de manera responsable. En este punto se abre un gran campo para explorar y crecer.

Santiago Bilinkis, en uno de sus libros decía que debemos convertirnos en centauros tecnológicos, porque está demostrado que sólo hay una cosa que puede superar a una máquina y es un equipo formado por hombres y máquinas. Esas máquinas hoy pueden ser la IA y cualquiera de sus derivados, no perdamos la oportunidad de comenzar un nuevo desafío.

PD: parte de esta nota ha sido escrita por ChatGPT (https://chat.openai.com/)

Si quieres aprender más sobre IA, te recomendamos formarte en nuestro Máster en Inteligencia Artificial.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de...

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Informe sobre las consideraciones éticas en el desarrollo y uso de la IA.

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Enfoque europeo de la inteligencia artificial

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El enfoque de la UE con respecto a la inteligencia artificial se centra en la excelencia y la confianza, con el objetivo de impulsar la investigación y la capacidad industrial, garantizando al mismo tiempo la seguridad y los derechos fundamentales.

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El futuro de la inteligencia artificial: ¿cómo cambiará nuestras vidas?

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El futuro de la inteligencia artificial: ¿cómo cambiará nuestras vidas?

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Artículo que explora las posibles aplicaciones futuras de la IA y su impacto en la sociedad.

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Elon Musk acaba de alertar que "la inteligencia artificial tiene el potencial de destruir la civilización". ¿Cuánto de razón hay en esta ominosa predicción?

El progreso asusta, produce vértigo. Siempre lo ha hecho y siempre lo hará. Un ejemplo de cómo la tecnología puede sorprender y asustar a las personas en su primera exposición a esta lo encontramos en una famosa anécdota de la historia del cine. Así, cuando el 28 de diciembre de 1895 los hermanos Lumière organizaron la primera proyección pública de cine en el Grand Cafe de París, muchos de los asistentes al evento saltaron de sus sillas y huyeron despavoridos al pensar que el tren que se acercaba a la cámara iba a salir de la pantalla y arrollarles.

Pero uno de los mayores rechazos al avance de la tecnología se producía algunas décadas antes, con el advenimiento de la Revolución Industrial. Hoy, sin duda, la Revolución Industrial no puede si no contemplarse como uno de los periodos de mayor progreso de la Humanidad. Impulsada por la invención de la máquina de vapor o el aumento de la disponibilidad de recursos naturales como el carbón y el hierro, la Revolución Industrial elevó la capacidad de producción de bienes manufacturados a gran escala de un modo sin precedentes, y desterró para siempre la necesidad de la fuerza de trabajo humana, que sería sustituida paulatinamente por las máquinas más variadas.

Todo esto tuvo un impacto significativo en el empleo y las condiciones laborales, y muchos trabajadores se vieron afectados por los cambios tecnológicos y económicos que se estaban sucediendo. A medida que la maquinaria y la tecnología avanzaban, muchas tareas que antes requerían la mano de obra humana se volvieron más eficientes y productivas.

Como resultado, miles personas perdieron sus empleos, sustituidos por las máquinas. La oposición de muchos trabajadores y la resistencia a las nuevas tecnologías se hizo patente en numerosas huelgas que florecieron ante la expectativa de que las empresas buscaran reducir sus costes y aumentar la productividad a costa de su despido y sustitución. Sin embargo, el cambio tuvo un efecto mixto en el mercado laboral, mientras algunos trabajos desaparecieron, aparecieron nuevas oportunidades en nuevos sectores cada vez más especializados. Muchos perdieron sus trabajos, pero otros tantos, y la sociedad en su conjunto, se acabaría beneficiando de los profundos cambios tecnológicos y económicos de la época.

La nueva revolución de las máquinas

En la actualidad estamos asistiendo a un proceso similar. Mientras que la Revolución Industrial desterró para siempre la necesidad de la fuerza de trabajo humana, hoy en día observamos cómo, a una velocidad sin precedentes, son las capacidades intelectuales de los seres humanos las que paulatinamente son sustituidas con mayor eficiencia por el avance tecnológico: un proceso que, desde hace algunos años, esta tomando un ritmo vertiginoso con el desarrollo de la inteligencia artificial.

Los ejemplos son numerosos, desde inteligencias artificiales capaces de realizar un diagnóstico clínico con mayor precisión que cualquier médico experto, pasando por aquellas capaces de componer sinfonías indistinguibles por los críticos musicales más avezados, hasta llegar al momento presente, en el que las inteligencias artificiales generativas como ChatGPT son capaces de elaborar textos, imágenes o vídeos en muchos casos imposibles de diferenciar de los que haría un ser humano; algo que ya está suscitando el miedo de muchas personas a volverse prescindibles y perder sus empleos en un futuro no demasiado lejano.

Pero más allá de este paralelismo, donde los recelos podrían estar objetivamente motivados, no son pocas las voces que van un pasó más allá, y así, para algunos expertos en el campo de la tecnología y la propia IA, la inteligencia artificial entraña una caja de pandora cuya apertura podría acarrear consecuencias inesperadas; algunos incluso, como si del argumento de una película de ciencia ficción como Matrix o Terminator se tratara, aducen que estas podrían, incluso, llegar a destruir el mundo o acabar con la humanidad.

¿Está nuestro futuro amenazado por la Inteligencia artificial?

En una entrevista realizada por la cadena FOX hace solo unos días, una de las personalidades más influyentes del mundo tecnológico en la actualidad, el fundador, entre otras compañías, de Tesla, Space X u Open AI, Elon Musk, lanzaba un mensaje claro: "la inteligencia es mucho más que algo que podamos aplicar al diseño de naves espaciales, la optimización de la producción o la fabricación de coches; la inteligencia artificial tiene el potencial de destruir la civilización".

A ojos de muchos, el mensaje de Musk podría parecer otro de los excesos que se atribuyen a la marcada personalidad del personaje, algo que podría resultar cierto si no fuera por que su discurso se adscribe a la carta firmada por más de 1.000 personalidades del mundo tecnológico, entre otros el cofundador de Apple, Steve Wozniak, o el de Skipe, Jaan Tallinn, en la que se aboga por una moratoria de al menos 6 meses en el desarrollo de la IA con el fin de planificar y gestionar de forma adecuada el desarrollo de esta nueva tecnología.

De hecho, entre las conclusiones de la misiva se llega a afirmar rotundamente que ni los propios creadores de estas IA son capaces de predecir o comprender de forma fiable el camino que tomará la inteligencia artificial, a la vez que se plantean preguntas del tipo: "¿Deberíamos dejar que las máquinas inunden nuestros canales de información con propaganda y falsedad? ¿Deberíamos automatizar todos los trabajos? ¿Deberíamos desarrollar mentes no humanas que llegado el momento podrían superarnos en número, ser más inteligentes e incluso capaces de reemplazarnos? ¿Deberíamos arriesgarnos a perder el control de nuestra civilización?".

"Para visualizar una IA sobrehumana hostil, no imagines a un pensador inteligente y sin vida viviendo dentro de Internet y enviando correos electrónicos mal intencionados", expresaba Eliezer Yudkowsky, considerado uno de los padres de la Inteligencia artificial, en un artículo firmado por él mismo en la revista TIME. " Visualiza toda una civilización alienígena, pensando a millones de veces la velocidad humana, inicialmente confinada a las computadoras, en un mundo de criaturas que son, desde su perspectiva, muy estúpidas y muy lentas. Una IA lo suficientemente inteligente no permanecerá confinada en las computadoras por mucho tiempo", añadía el líder del Instituto para la Investigación de Máquinas Inteligentes. He aquí la visión de uno de los padres de la criatura; una que por lo que sabemos no hace más que alimentarse y crecer, entrenada de forma masiva con cada "prompt" o serie de comandos que miles de usuarios introducen cada día en todo tipo de IA que proliferan con los fines más diversos.

De este modo, algunas reacciones no se han hecho esperar y una de las primeras instituciones en prohibir una de las IA del momento, ChatGPT, ha sido el gobierno de Italia. La medida se materializó a principios del mes de abril bajo la premisa de que vulneraba las regulaciones europeas de protección de datos. Sentado el precedente, otros países como Alemania parecen estar planteándose medidas similares, sin embargo, el problema de fondo que muchos se cuestionan es que si más allá de la leyes de protección de la privacidad, como ha sido el caso, una inteligencia artificial y autónoma podría llegar a invadir y vulnerar otros ámbitos de la existencia humana.

La IA y el fin del mundo ¿Una nueva teoría de la conspiración?

Sin embargo, a la vuelta del folio hay quien defiende la idea contraria. La inteligencia artificial es y será sin duda una de las armas más poderosas, en todo los sentidos, a desarrollar durante la próxima década. El fin que estas persigan dependerá de los motivos o intereses de sus propios creadores: desde el reconocimiento facial instantáneo y la monitorización en tiempo real de los millones de personas que viven bajo el régimen chino, hasta la diagnosis de todo tipo de enfermedades gracias a un simple análisis de sangre y una descomunal base de datos médica.

En realidad las posibilidades son infinitas y sus consecuencias hasta cierto punto impredecibles pero, según otras opiniones, estas estarían muy alejadas de las recurrentes teorías de la conspiración y el fin del mundo de las que nunca han escaseado ni profetas ni acólitos. Esta es, por ejemplo, la postura del profesor especializado en Filosofía de la Inteligencia Artificial, Neurociencias y Filosofía de la Biología, Santiago Sánchez-Migallón Jiménez, quien como explica en su blog personal, considera que este tipo de discursos caen en la llamada falacia de la pendiente resbaladiza, en la que un suceso inicial -en este caso los notables avances de la IA- es relacionado con una consecuencia final -la subyugación de nuestra especie a manos de las máquinas- sin que haya una serie de sucesos intermedios que justifiquen tal final.

Sea como fuere, nos encontramos una vez más cercanos a un punto de inflexión en el que, como sucedió con el desarrollo de las armas nucleares, la tecnología humana podría haber superado la capacidad de sus creadores de controlar las potenciales consecuencias de su creación.

De este modo, catastrofistas o no, las preguntas sobre los posibles caminos por los que puede llevarnos esta nueva tecnología llamada a cambiar el mundo se presentan legítimas, incluso necesarias. Más si contemplamos la inteligencia artificial no solo como una herramienta capaz de mejorar nuestra vida en múltiples aspectos, sino como una gran escalada tecnológico-armamentística cuyo dominio situará a las distintas potencias mundiales en una posición privilegiada respecto al resto durante las próximas décadas; un aspecto muy a tener en cuenta.

Así, mientras que la predicción de que una IA pueda acabar con la humanidad se antoja -por el momento y según la opinión del que firma estas líneas- cuanto menos improbable, conviene no perder de vista que la inteligencia artificial probablemente resultará decisiva en innumerables aspectos de nuestras vidas en los años venideros. Como sucedió con la proyección de los hermanos Lumière, el tren se acerca inminente hacia la pantalla; y de nosotros depende si damos el salto para apartarnos y huir despavoridos, o abrazamos esta tecnología capaz de llevarnos, como sucedió con la Revolución Industrial, hasta lugares insospechados.

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¿Puede la inteligencia artificial acabar con la civilización humana?

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Elon Musk acaba de alertar que "la inteligencia artificial tiene el potencial de destruir la civilización". ¿Cuánto de razón hay en esta ominosa predicción? El progreso asusta, produce vértigo. Siempre lo ha hecho y siempre lo hará.

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Inteligencia artificial y empleo: ¿amigos o enemigos?

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Inteligencia artificial y empleo: ¿amigos o enemigos?

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Análisis sobre cómo la IA puede afectar el mercado laboral en el futuro.

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IEBS Biztech School en LinkedIn: La inteligencia artificial como herramienta y como amenaza

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💻 En un mundo cada vez más conectado y digitalizado, enfrentamos desafíos en el ámbito de la ciberseguridad. Los ciberataques se vuelven más frecuentes y...

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Colección de relatos cortos de ciencia ficción que exploran las relaciones entre humanos y robots con inteligencia artificial.

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Glosario de términos de Inteligencia Artificial

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Glosario de términos de Inteligencia Artificial

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Recurso útil para comprender la terminología básica relacionada con la IA.

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Instituto de Ingeniería del Conocimiento

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Breve glosario de inteligencia artificial

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Diccionario de términos sobre IA con algunos conceptos fundamentales para no perdernos en la marea de una tecnología revolucionaria. La inteligencia artificial ya es parte activa en muchas de nuestras actividades. Aunque la utilizamos, muchas veces no sabemos realmente cómo trabaja. Más abajo encontrarás algunos conceptos que pueden ayudarte a entender su funcionamiento. Ajuste de instrucciones El ajuste de instrucciones es un enfoque donde un modelo pre-entrenado se adapta para realizar tareas específicas proporcionando un conjunto de pautas o directivas que describen la operación deseada. Ajuste fino El proceso de adaptar un modelo pre-entrenado a una tarea específica entrenándolo en un conjunto de datos más pequeño. Por ejemplo, un modelo de clasificación de imágenes entrenado en todas las fotos de intersecciones puede ser perfeccionado para detectar cuando un coche se pasa un semáforo en rojo. Alucinación La alucinación se refiere a una situación en la que un sistema de IA, especialmente en aquellos casos en los que se encarga del procesamiento del lenguaje natural, comienza a generar resultados que pueden ser irrelevantes, sin sentido o incorrectos basados en la entrada proporcionada. Frecuentemente, esto ocurre cuando el sistema de IA no está seguro del contexto, depende demasiado de sus datos de entrenamiento o carece de una comprensión adecuada del tema que se le presenta. Anclaje El anclaje es el proceso de fijar sistemas de IA en experiencias, conocimientos o datos del mundo real. El objetivo es mejorar la comprensión del mundo por parte de la IA, para que pueda interpretar y responder efectivamente a las entradas, consultas y tareas de los usuarios. El anclaje ayuda a que los sistemas de IA sean más conscientes del contexto, permitiéndoles proporcionar respuestas o acciones más adecuadas, relacionables y relevantes. Apilamiento El apilamiento es una técnica en IA que combina múltiples algoritmos para mejorar el rendimiento general. Al combinar las fortalezas de varios modelos de IA, el apilamiento compensa las debilidades de cada modelo y logra una salida más precisa y robusta en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Aprendizaje automático (machine learning) Un subcampo de la IA que abarca el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento con la experiencia. Un ejemplo sería un algoritmo de aprendizaje automático que pudiera predecir la probabilidad de pérdida de los clientes basándose en su comportamiento pasado. Aprendizaje colectivo El aprendizaje colectivo es un enfoque de entrenamiento de IA que aprovecha habilidades y conocimientos diversos a través de múltiples modelos para lograr una inteligencia más poderosa y robusta. Aprendizaje de disparo cero o entrenamiento cero El aprendizaje de entrenamiento cero es una técnica en la que un modelo de aprendizaje automático puede reconocer y clasificar nuevos conceptos sin ningún ejemplo etiquetado. Aprendizaje no supervisado Un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena con datos no etiquetados para encontrar patrones o características en los datos. Ejemplo: Un algoritmo de aprendizaje no supervisado que puede agrupar imágenes similares de dígitos escritos a mano basándose en sus características visuales. Aprendizaje potenciado Un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo aprende a tomar decisiones interactuando con su entorno y recibiendo retroalimentación a través de recompensas o penalizaciones. GPT utiliza aprendizaje potenciado a partir de la retroalimentación humana. Al ajustar GPT-3, los anotadores humanos proporcionaron ejemplos del comportamiento deseado del modelo y clasificaron las salidas del modelo Aprendizaje profundo Un subcampo del aprendizaje automático (machine learning) que utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender de los datos. Un ejemplo sería, en este caso, un modelo de aprendizaje profundo que pudiera reconocer objetos en una imagen, procesándola a través de múltiples capas de redes neuronales. Automatización La automatización se refiere al uso de tecnología para realizar distintas tareas con mínima intervención humana. Capacidad de control La capacidad de control se refiere a entender, regular y gestionar el proceso de toma de decisiones de un sistema de IA, asegurando su precisión, seguridad y comportamiento ético, y minimizando el potencial de consecuencias no deseadas. Chatbot Una interfaz fácil de usar que permite al usuario hacer preguntas y recibir respuestas. Dependiendo del sistema de back-end que alimente al chatbot, puede ser tan básico como respuestas prescritas hasta una IA completamente conversacional que automatiza la resolución de problemas. ChatGPT Una interfaz de chat construida sobre GPT-3.5. GPT-3.5 es un modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI que está entrenado en una cantidad masiva de datos de texto de internet y optimizado para realizar una amplia gama de tareas de lenguaje natural. Ejemplo: GPT-3.5 ha sido perfeccionado para tareas como la traducción de idiomas, la síntesis de texto y la respuesta a preguntas. Datos de validación Un subconjunto del conjunto de datos utilizado en el aprendizaje automático que es separado de los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Se utiliza para ajustar los hiperparámetros (es decir, la arquitectura, no los pesos) de un modelo. Datos no estructurados Los datos no estructurados son cualquier información que no está organizada en un modelo o estructura predefinidos, lo que hace difícil recopilar, procesar y analizar. Encadenamiento de modelos El encadenamiento de modelos es una técnica en ciencia de datos donde varios modelos de aprendizaje automático están vinculados en secuencia para hacer predicciones o análisis. Enriquecimiento de datos El enriquecimiento de los datos es una técnica utilizada para aumentar artificialmente el tamaño y la diversidad de un conjunto de entrenamiento creando copias modificadas de los datos existentes. Involucra hacer cambios menores como voltear, redimensionar o ajustar el brillo de las imágenes, para mejorar el conjunto de datos y prevenir el sobreajuste de los modelos. Espacio latente En el aprendizaje automático, este término se refiere a la representación comprimida de datos que un modelo (como una red neuronal) crea. Los puntos de datos similares están más cerca en el espacio latente. Extensibilidad La extensibilidad en IA se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para expandir sus capacidades a nuevos dominios, tareas y conjuntos de datos sin necesidad de un reentrenamiento completo o cambios arquitectónicos importantes. Extracción La extracción es la habilidad de los modelos generativos para analizar grandes conjuntos de datos y extraer patrones, tendencias y piezas específicas de información relevantes. GPT-3 GPT-3 es la tercera versión de la serie de modelos GPT-n. Tiene 175 mil millones de parámetros (mandos ajustables) que se pueden ponderar para hacer predicciones. Chat-GPT utiliza GPT-3.5, que es otra iteración de este modelo. GPT-4 GPT-4 es la última adición de modelos a los esfuerzos de aprendizaje profundo de OpenAI y es un hito significativo en la escalabilidad del aprendizaje profundo. GPT-4 también es el primer modelo GPT que es un modelo multimodal grande, lo que significa que acepta entradas de imagen y texto y emite salidas de texto. Generalización de débil a fuerte La generalización de débil a fuerte es un enfoque de entrenamiento de IA que utiliza modelos menos capaces para guiar y restringir a los más poderosos hacia una mejor generalización más allá de sus estrechos datos de entrenamiento. Grandes modelos de lenguaje (LLM en inglés) Un tipo de modelo de aprendizaje profundo entrenado en un gran conjunto de datos para realizar tareas de comprensión y generación de lenguaje natural. Hay modelos muy conocidos, como BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 y el innovador GPT-4. Todos estos modelos varían en tamaño (número de parámetros que se pueden ajustar), en la amplitud de tareas (codificación, chat, científicas, etc.), y en el conocimiento en que han sido entrenados. Inferencia El proceso de hacer predicciones con un modelo entrenado de aprendizaje automático, es decir, poner en práctica lo que la IA ha aprendido durante su entrenamiento. Ingeniería de prompts Identificación de entradas (prompts) que resultan en salidas significativas. Hasta ahora, la ingeniería de prompts es esencial para los LLM. Los LLM son una fusión de capas de algoritmos que, en consecuencia, tienen una controlabilidad limitada con pocas oportunidades para intervenir y anular el comportamiento. Un caso de uso de ingeniería de prompts sería crear una colección de plantillas y asistentes para controlar una aplicación de redacción de textos comerciales. Inteligencia artificial (IA) La simulación de la inteligencia humana en máquinas que están programadas para pensar y aprender como los humanos. Ejemplo: un coche autónomo que puede navegar y tomar decisiones por sí mismo utilizando la tecnología de IA. Inteligencia artificial general (IAG) La Inteligencia Artificial General (IAG) se refiere a un sistema de IA que posee una amplia gama de habilidades cognitivas, muy parecidas a las humanas, lo que le permite aprender, razonar, adaptarse a nuevas situaciones y desarrollar soluciones creativas en diversas tareas y dominios, en lugar de estar limitado a tareas específicas como lo están los sistemas de IA estrecha. IA conversacional Una rama del desarrollo de la IA centrada en elaborar sistemas que puedan entender y generar un lenguaje similar al humano y llevar a cabo una conversación de ida y vuelta. Un ejemplo de ello sería un chatbot que pudiera entender y responder a consultas de clientes de manera similar a una conversación entre personas. IA generativa Los modelos de IA generativa crean nuevos datos o contenidos descubriendo patrones en las entradas de datos o en los datos de entrenamiento. Por ejemplo, crear una historia corta original basada en el análisis de historias cortas publicadas existentes. Memoria asociativa La memoria asociativa se refiere a la capacidad de un sistema para almacenar, recuperar y procesar información relacionada basada en conexiones entre elementos, lo que le permite identificar y utilizar de manera eficiente los datos relevantes para la toma de decisiones. Modelado de secuencias Un subcampo del procesamiento de lenguaje natural que se enfoca en modelar datos secuenciales como texto, habla o datos de series temporales. En este caso, un modelo de secuencia sería aquel que puede predecir la próxima palabra en una oración o generar texto coherente. Modelo base Los modelos base son una amplia categoría de modelos de IA que incluyen modelos de lenguaje grandes y otros tipos de modelos como los de visión por computadora y modelos de aprendizaje por refuerzo. Se les llama modelos “base” porque sirven como el pilar sobre el que construir aplicaciones, atendiendo a una amplia gama de dominios y casos de uso. Modelo determinista Un modelo determinista sigue un conjunto específico de reglas y condiciones para alcanzar un resultado definitivo, operando en una base de causa y efecto. Modelo discriminativo Los modelos discriminativos son algoritmos diseñados para modelar y aprender directamente el límite entre diferentes clases o categorías en un conjunto de datos. OpenAI Es la empresa que desarrolló ChatGPT. OpenAI es, en líneas generales, una empresa de investigación que tiene como objetivo desarrollar y promover de manera responsable una IA amigable. Un ejemplo es su versión GPT-3 de OpenAI, uno de los modelos de lenguaje más grandes y potentes disponibles para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Optimización El proceso de ajustar los parámetros de un modelo para minimizar una función de pérdida que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores verdaderos. Sería el caso de querer optimizar los parámetros de una red neuronal utilizando un algoritmo de descenso de gradiente para minimizar el error entre las predicciones del modelo y los valores verdaderos. Parámetros En el aprendizaje automático, los parámetros son las variables internas que el modelo utiliza para hacer predicciones. Se aprenden de los datos de entrenamiento durante el proceso de entrenamiento. Como ejemplo, en una red neuronal, los pesos y los sesgos son parámetros. Plugin de IA Los plugins de IA son componentes de software especializados que permiten a los sistemas de IA interactuar con aplicaciones y servicios externos. Pre-entrenamiento La fase inicial de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático donde el modelo aprende características generales, patrones y representaciones de los datos sin conocimiento específico de la tarea a la que se aplicará más tarde. Este proceso de aprendizaje no supervisado o supervisado parcialmente permite que el modelo desarrolle una comprensión fundamental de la distribución subyacente de los datos y extraiga características significativas que pueden ser aprovechadas para el ajuste fino posterior en tareas específicas. Prejuicio o sesgo Son las suposiciones hechas por un modelo de IA sobre los datos. Un “compromiso entre sesgo y varianza” es el equilibrio que debe lograrse entre las suposiciones que un modelo hace sobre los datos y la cantidad que las predicciones de un modelo cambian, dados diferentes datos de entrenamiento. El sesgo inductivo es el conjunto de suposiciones que un algoritmo de aprendizaje automático hace sobre la distribución subyacente de los datos. Procesamiento de lenguaje natural Un subcampo de la IA que implica programar computadoras para procesar volúmenes masivos de datos lingüísticos. Se centra en transformar un texto en formato libre en una estructura estandarizada. Procesamiento de voz El procesamiento de voz en IA se refiere a la secuencia de conversión de voz a texto seguida de la síntesis de texto a voz. Prompts recurrentes Los prompts recurrentes son una estrategia para guiar modelos de IA como GPT-4 de OpenAI para producir resultados de mayor calidad. Implica proporcionar al modelo una serie de prompts o preguntas que se basan en respuestas anteriores, refinando tanto el contexto como la comprensión de la IA para lograr el resultado deseado. Razonamiento El razonamiento de la IA es el proceso por el cual los sistemas de inteligencia artificial resuelven problemas, piensan críticamente y crean nuevo conocimiento analizando y procesando la información disponible, lo que les permite tomar decisiones bien informadas en diversas tareas y dominios. Razonamiento multi-salto Multi-salto es un término que se utiliza a menudo en el procesamiento del lenguaje natural, y más específicamente en aquellas tareas relacionadas con la comprensión de lectura de máquinas. Se refiere al proceso por el cual un modelo de IA recupera respuestas a preguntas conectando múltiples piezas de información presentes en un texto dado o a través de varias fuentes y sistemas, en lugar de extraer directamente la información de un solo pasaje. Reconocimiento automático de voz El reconocimiento automático de voz (ASR en inglés) es una tecnología que transcribe el lenguaje hablado a texto. Red neuronal Un modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y función del cerebro humano que está compuesto por capas de nodos interconectados o “neuronas”. Permiten reconocer patrones y resolver problemas, basados en formación automática o aprendizaje profundo, buscando modelar los mecanismos de análisis del cerebro humano. Redes generativas adversarias Las redes generativas adversarias o antagónicas son un ejemplo poderoso de red neuronal, capaz de generar información nueva nunca vista que se asemeja mucho a los datos de entrenamiento. Retropropagación Es un algoritmo frecuentemente utilizado en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Ajusta los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en la predicción de un modelo. Es efectivo para, por ejemplo, el reconocimiento de patrones o la clasificación de imágenes. Singularidad En el contexto de la IA, la singularidad (también llamada singularidad tecnológica) se refiere a un punto hipotético futuro en el tiempo cuando el crecimiento tecnológico se vuelve incontrolable e irreversible, llevando a cambios imprevisibles en la civilización humana. Sobreajuste Un problema que ocurre cuando un modelo es demasiado complejo, rindiendo bien en los datos de entrenamiento, pero mal en datos no vistos. Una muestra de sobreajuste sería el caso de un modelo que ha memorizado los datos de entrenamiento en lugar de aprender patrones generales, y tiene por tanto un rendimiento deficiente en datos nuevos. Stable Difussion Es un sistema de inteligencia artificial de código abierto que utiliza aprendizaje profundo para generar imágenes a partir de indicaciones de texto natural. Texto a voz Texto a voz (TTS en inglés) es una tecnología que convierte texto escrito en salida de voz hablada. Permite a los usuarios escuchar contenido escrito siendo leído en voz alta, típicamente utilizando voz sintetizada. Tokenización El proceso de dividir texto en palabras individuales o subpalabras para introducirlas en un modelo de lenguaje. Ejemplo: tokenizar una oración “Yo soy ChatGPT” en las palabras: “Yo,” “soy,” “Chat,” “G,” y “PT.” Transformador (transformer) Representa un tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales, como es el texto. La arquitectura transformadora aprende contexto y en consecuencia significado. Se utiliza en modelos como ChatGPT para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Validación cruzada Es un método utilizado para evaluar los resultados de un análisis y garantizar la exactitud de las predicciones de los modelos de aprendizaje automático.