# data[].attributes.body
La inteligencia artificial (IA) es el campo de la ciencia informática dedicado a la resolución de problemas cognitivos asociados comúnmente a la inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es la IA? - Explicación de la inteligencia artificial - AWS

# data[].attributes.attachment_link.description
Obtenga más información sobre la inteligencia artificial (IA), la historia de la IA y los casos de uso y las aplicaciones del mundo real que tiene la IA.

# data[].attributes.body
1. Eliminación de tareas monótonas

2. Manejo de una gran cantidad de datos

3. Imitación de la cognición humana

4. Son futuristas

5. Existen 2 tipos de inteligencia artificial (Deep learning, Machine learning)

6. Recoge o absorbe datos.

7. Interpreta y aprende de esos datos.

8. Aplica el aprendizaje para ejecutar acciones.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Fernando Guillem Co-CEO Lanaccess

En el término Inteligencia Artificial, la palabra "artificial" no hace referencia a que la inteligencia sea falsa, sino que no es natural de un ser vivo. Más bien, se trata de una inteligencia creada por el ser humano para que la aplique una máquina. Las siglas AI, y su traducción al castellano IA, se han convertido en palabras de moda que engloban multitud de tecnologías que de alguna manera mejoran o complementan el trabajo humano y/o su capacidad cognitiva.

Podemos decir que una máquina está dotada de Inteligencia Artificial (IA) si hace lo siguiente:

Recoge o absorbe datos.

Interpreta y aprende de esos datos.

Aplica el aprendizaje para ejecutar acciones.

Estos bloques de construcción se basan en algoritmos, que son conjuntos de acciones encaminadas a resolver un problema.

Podemos asimilarlo al desarrollo cognitivo y motor de un bebé humano. Cuando nacen, no saben distinguir lo que es un perro de un gato, no saben diferenciar al tacto si un objeto es de madera o de plástico, pero su cerebro está continuamente recogiendo datos, que aprende a interpretar en base a feedback del entorno y de sus propios sentidos. En el caso de las máquinas, al no tener sentidos, su principal manera de interpretar los datos es a través de etiquetas. Por ejemplo: esto es una persona, esto otro es un perro; este resultado es correcto, este no.

Qué es realmente la Inteligencia Artificial

El término Inteligencia Artificial se ha convertido en una buzzword que cualquier empresa lanza con el objetivo de demostrar que tiene productos o soluciones más avanzadas. Pero no es IA todo lo que parece, igual que no todo lo que nos venden como light en el supermercado realmente lo es. La misma analogía la podríamos hacer con decenas de productos que utilizan algún tipo de reclamo que no es realmente cierto o que lo es solo parcialmente. Eso no quita para que cada vez más organizaciones utilicen IA y que su uso vaya a incrementarse en el futuro.

Podemos definir la IA como una disciplina que trata de crear máquinas inteligentes que imiten la inteligencia humana, total o parcialmente. Esto, traducido en acciones concretas, nos lleva a que para considerar una máquina inteligente ésta tiene que ser capaz de recoger o absorber datos, interpretar y aprender de estos datos, y aplicar estos aprendizajes para llevar a cabo acciones.

Según el alcance, podemos decir que hay dos tipos de IA: la específica y la general. La específica es aquella en la que un sistema se dedica a ejecutar acciones para resolver un problema concreto, pero no sabe nada más allá de ese problema concreto. El reconocimiento facial, tan presente en las conversaciones del sector de las seguridad, es un tipo de IA específica, pues se dedica únicamente a encontrar caras que coincidan con otras caras. Lo mismo podemos decir de casi cualquier analítica de vídeo del sector de la seguridad, pues están orientadas a detectar algún tipo de objeto, persona o evento.

La IA general es aquella que busca dotar a la máquina de una capacidad de razonamiento similar a la de un humano. Para saber si una IA es general, podemos hacer diferentes tests, siendo el más conocido el Test de Turing, creado por Alan Turing en 1950.

Dicho esto, hay otros términos que nos pueden llevar a confusión, como son Machine Learning y Deep Learning. Estas son subáreas de la IA. El Machine Learning es una subárea de la IA, mientras que el Deep Learning es una subárea del Machine Learning. La figura de abajo nos lo muestra gráficamente en un diagrama de Venn.

Nos queda entonces por saber qué hay dentro de la IA que queda fuera del Machine Learning. Aquí tendríamos una IA más básica, que utilicemos para resolver u optimizar problemas de manera generalmente matemática. Por ejemplo: un algoritmo que resuelve sudokus es una forma de IA básica. No aprende, sino que sabe exactamente qué condiciones ha de cumplir cada número que ponga en el sudoku para que sea correcto, y lo que tiene que hacer es probar las diferentes combinaciones que le den el sudoku completo. Aplicado a un problema de una empresa real, podemos pensar en operadores logísticos que utilicen el algoritmo de Dijkstra para optimizar sus rutas de distribución, pues no deja de ser un problema matemático de optimización.

¡Sigue Leyendo!

Leer Completo

Contenido seleccionado de la revista digital

# data[].attributes.attachment_link.title
Funciones y características de la Inteligencia Artificial - Seguritecnia

# data[].attributes.attachment_link.description
En el término Inteligencia Artificial, la palabra "artificial" no hace referencia a que la inteligencia sea falsa, sino que no es natural de un ser vivo. Más bien, se trata de una inteligencia creada por el ser humano para que la aplique una máquina.

# data[].attributes.body
1. Automatiza los procesos

2. Potencia las tareas creativas

3. Aporta precisión

4. Reduce el error humano

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos

6. Mantenimiento predictivo

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
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.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia Artificial (IA): Ventajas y Desventajas de su Uso

# data[].attributes.attachment_link.description
La Inteligencia artificial es una de las tecnologías más prometedoras ¡Descubre cómo las empresas aprovechan sus beneficios y qué inconvenientes tiene!

# data[].attributes.body
1. Coste

2. Reducción de empleos

3. Ausencia de creatividad y emociones

4. No se adapta a entornos cambiantes

5. Continuo mantenimiento

6. Dificultad de acceso a los datos

7. Falta de profesionales calificados

# data[].attributes.headline
Riesgos y Beneficios de la Inteligencia Artificial 

# data[].attributes.subject
Riesgos y Beneficios de la Inteligencia Artificial 

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia Artificial Riesgos y Beneficios para la Humanidad

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial, ventajas y desventajas

# data[].attributes.attachment_link.description
El avance la tecnología en el último siglo ha sido verdaderamente espectacular. Hace poco más de cien años que el ser humano puede vola, y a día de...

# data[].attributes.headline
Usos comunes en la Inteligencia Artificial 

# data[].attributes.subject
Usos comunes en la Inteligencia Artificial 

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué tipos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL existen? 🤖

# data[].attributes.headline
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial? 

# data[].attributes.subject
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial? 

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Terminología de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.

Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos combina estadísticas, informática y conocimiento empresarial para extraer valor de distintos orígenes de datos.

Cómo la tecnología de IA puede ayudar a las organizaciones

El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al

Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles

Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas

IA en la empresa

Actualmente, la tecnología de IA mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatización de procesos o tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás podría. Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo, Netflix utiliza aprendizaje automático para proporcionar un nivel de personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes en más del 25%.

La mayoría de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes inversiones en ella. Una encuesta McKinsey de 2021 sobre inteligencia artificial (IA) reveló que la proporción de empresas que señalaban haber adoptado la IA en al menos una función había aumentado hasta el 56 %, frente al 50 % el año anterior. Asimismo, el 27 % de los encuestados indicó que al menos el 5 % de sus ingresos era atribuible a la IA, frente al 22 % un año antes.

La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y específicas de la industria, tales como

Uso de datos transaccionales y demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en el curso de su relación con una empresa (o el valor de la vida útil del cliente)

Optimización de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente

Uso del reconocimiento de imágenes para analizar imágenes de rayos X en busca de síntomas de cáncer

Cómo las empresas usan la IA

De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA principalmente para

Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)

Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41%)

Reducir el trabajo de la gestión de producción (34%)

Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%)

¿Qué es lo que está impulsando la adopción de la IA?

Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias.

La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y tenían un costo prohibitivo.

Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación. La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La facilidad de etiquetado de los datos y la asequibilidad del almacenamiento y el procesamiento de datos estructurados y no estructurados permiten crear y entrenar más algoritmos.

La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y capacidades de la IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el tiempo de comercialización y mucho más.

Entrenamiento y desarrollo de modelos de IA

El desarrollo y despliegue de los modelos de aprendizaje automático se realiza en múltiples etapas, entre las cuales se encuentran el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento y la inferencia de IA se refieren al proceso de experimentar con modelos de aprendizaje automático para resolver un problema.

Por ejemplo, un ingeniero de aprendizaje automático puede experimentar con diferentes modelos candidatos para una aplicación de visión artificial, como la detección de fracturas óseas en imágenes de rayos X.

Para mejorar la precisión de estos modelos, el ingeniero debe proporcionar datos a los modelos y ajustar los parámetros hasta que alcancen un umbral predefinido. Estas necesidades de entrenamiento, proporcionales a la complejidad de los modelos, crecen exponencialmente cada año.

Las tecnologías de infraestructura claves para el entrenamiento de IA a escala incluyen redes de clústeres, como RDMA e InfiniBand, recursos informáticos de GPU de hardware dedicado y almacenamiento de alto rendimiento.

Historias de éxito de la IA

La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.

De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran escribir relatos más detallados.

Deep Patient, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio, según insideBIGDATA.

La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla

La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar incluye bases de datos autónomas autorreparables y modelos predefinidos para el reconocimiento de imágenes y el análisis de texto en varios conjuntos de datos.

Cómo dar el primero paso con la IA

Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.

Supervisa tu centro de datos. Las operaciones de TI pueden optimizar el control, con una plataforma en la nube que integra todos los datos y realiza un seguimiento automático de los umbrales y las anomalías.

Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.

Creación de la cultura correcta

Aprovechar al máximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno

Los analistas empresariales trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos

Los ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el análisis

Los científicos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos

Los arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube

Los desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos

La IA como ventaja imperativa y competitiva

La IA es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.

Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.

Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA

El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:

Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y en los costos.

Usar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.

Comenzar su implementación de IA en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán los aspectos más beneficiados).

Asistencia en su experiencia con la IA

No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán atrás.

Aunque tu empresa podría ser la excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.

Para lograr un proceso de transformación de IA exitoso que incluya el desarrollo de estrategias y el acceso a herramientas, busca un socio con experiencia en este ámbito y una cartera completa de IA.

Biblioteca de aprendizaje sobre inteligencia artificial

¿Qué es data science?
Las empresas combinan activamente las estadísticas con conceptos de ciencia informática como el machine learning y la inteligencia artificial para extraer información de big data e impulsar la innovación y transformar la toma de decisiones.

¿Qué es el aprendizaje automático?
El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), se centra en diseñar sistemas que aprenden a través de datos con el objetivo de automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de rentabilidad.

Historias de éxito de la IA

La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.

De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran escribir relatos más detallados.

Deep Patient, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio, según insideBIGDATA.

La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla

La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar puede ser desde bases de datos autónomas que se curan a sí mismas al utilizar el machine learning, hasta modelos prediseñados que se pueden aplicar a una variedad de conjuntos de datos para resolver desafíos como el reconocimiento de imágenes y el análisis de textos. Puede ayudar a las empresas a lograr un tiempo de rentabilidad más rápido, aumentar la productividad, reducir costos y mejorar las relaciones con los clientes.

Cómo dar el primero paso con la IA

Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.

Supervisa tu centro de datos. Los equipos de operaciones de TI pueden ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía en la supervisión de sistemas al colocar toda la web, las aplicaciones, el rendimiento de la base de datos, la experiencia del usuario y los datos de registro en una plataforma de datos basada en la nube que controla automáticamente los umbrales y detecta anomalías.

Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.

Obstáculos que dificultan desarrollar el máximo potencial de la IA

A pesar de lo prometedor que suena la IA, muchas empresas no se percatan del máximo potencial del machine learning y de otras funciones de la IA. ¿Por qué? Irónicamente, resulta que el problema es, en gran parte... las personas. Los flujos de trabajo ineficientes pueden impedir que las empresas obtengan el valor total de sus implementaciones de IA.

Por ejemplo, los científicos de datos pueden enfrentarse a desafíos para obtener los recursos y datos necesarios para diseñar modelos de machine learning. Pueden tener problemas para colaborar con sus compañeros de equipo. Además, cuentan con muchas herramientas de código abierto diferentes para administrar, mientras que los desarrolladores de aplicaciones a veces necesitan recodificar por completo los modelos que los científicos de datos desarrollan antes de que puedan integrarlos a sus aplicaciones.

Con una lista cada vez mayor de herramientas de IA de código abierto, la TI termina dedicando más tiempo a ayudar a los equipos de ciencia de datos a actualizar continuamente sus entornos de trabajo. Este problema se ve agravado por una estandarización limitada en la forma en que los equipos de ciencia de datos desean trabajar.

Por último, los ejecutivos sénior podrían no ser capaces de visualizar el potencial completo de las inversiones en IA de sus empresas. Por ende, no prestan suficiente patrocinio ni recursos para crear el ecosistema colaborativo e integrado necesario para que la IA tenga éxito.

Creación de la cultura correcta

Aprovechar al máximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno

Los analistas empresariales trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos

Los ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el análisis

Los científicos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos

Los arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube

Los desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos

La IA como ventaja imperativa y competitiva

La IA es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.

Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.

Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA

El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:

Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y en los costos.

Usar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.

Comenzar su implementación de IA en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán los aspectos más beneficiados).

Asistencia en su experiencia con la IA

No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán atrás.

Aunque tu empresa podría ser la excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.

Si necesita ayuda para desarrollar la estrategia correcta y acceder a las herramientas adecuadas para tener éxito en su experiencia de transformación con IA, debe buscar un socio innovador con amplia experiencia en la industria y una cartera completa de IA.

Crea, prueba y despliega aplicaciones en Oracle Cloud de forma gratuita.

Biblioteca de aprendizaje sobre inteligencia artificial

¿Qué es data science?
Las empresas combinan activamente las estadísticas con conceptos de ciencia informática como el machine learning y la inteligencia artificial para extraer información de big data e impulsar la innovación y transformar la toma de decisiones.

¿Qué es el aprendizaje automático?
El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), se centra en diseñar sistemas que aprenden a través de datos con el objetivo de automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de rentabilidad.

Opiniones y noticias de inteligencia artificial
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos están modificando la manera en la que las empresas abordan problemas complejos y modifican la trayectoria de sus respectivos sectores. Lea los últimos artículos para comprender cómo la industria y sus compañeros abordan estas tecnologías.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial (IA) genera crecimiento empresarial, ayuda a mejorar la toma de decisiones y transforma las empresas para que sean más inteligentes, automatizadas y escalables. Aprende todo lo que necesitas saber sobre la IA aquí.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial?

# data[].attributes.attachment_link.description
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.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
1. SAS Insights

2. Analytics Insights

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.

Historia de la inteligencia artificial

El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.

La investigación inicial de la inteligencia artificial en la década de 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA, Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) realizó proyectos de planimetría de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho tiempo antes que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres comunes.

Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en las computadoras, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistemas de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas.

Aunque las películas de Hollywood y las novelas de ciencia ficción representan la inteligencia artificial como robots semejantes a humanos que se apoderan del mundo, la evolución actual de las tecnologías IA no es tan aterradora – o así de inteligente. En su lugar, la inteligencia artificial ha evolucionado para brindar muchos beneficios específicos a todas las industrias. Siga leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificial en las áreas de atención a la salud, comercio detallista y más.

1950–1970

Redes neuronales

El trabajo inicial con redes neurales despierta emoción por las “máquinas pensantes”.

Día presente

Deep Learning

Los adelantos en deep learning impulsan el auge de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial ha sido parte integral del software SAS por años. Hoy ayudamos a clientes de todas las industrias a capitalizar los adelantos en la inteligencia artificial y continuaremos incorporando tecnologías de IA como el machine learning y el aprendizaje profundo en soluciones del portafolios de SAS. Jim Goodnight CEO SAS

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. La inteligencia artificial es diferente de la automatización de robots basada en hardware. En lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

IA agrega inteligencia a productos existentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial no se venderá como aplicación individual. En su lugar, los productos que ya utiliza serán mejorados con recursos de inteligencia artificial, de forma muy similar en que se agregó Siri como característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.

La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. La inteligencia artificial encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo adquiere una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor. De este modo, así como el algoritmo puede aprender a jugar ajedrez, puede aprender también que producto recomendar a continuación en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les proveen nuevos datos. La retropropagación es una técnica de inteligencia artificial que permite al modelo hacer ajustes, a través de capacitación y datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

La inteligencia artificial analiza más datos y datos más profundos empleando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con increíble poder de cómputo y el Big Data. Se necesitan muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos les pueda proporcionar, más precisos se vuelven.

La inteligencia artificial logra una increíble precisión a través de redes neuronales profundas – lo cual antes era imposible. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos están todas basadas en el aprendizaje profundo – y se siguen volviendo más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de inteligencia artificial del aprendizaje profundo, clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos se pueden emplear ahora para detectar cáncer en MRIs (imágenes de resonancia magnética) con la misma precisión que radiólogos altamente capacitados.

La inteligencia artificial saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; usted sólo tiene que aplicar inteligencia artificial para sacarlas a la luz. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca antes, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos triunfarán.

¿Cuáles son los retos de usar la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial habrá de transformar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites.

La limitación principal de la inteligencia artificial es que aprende de los datos. No hay otra forma en que se pueda incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis se tiene que agregar por separado.

Los sistemas de IA actuales son entrenados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega póquer no puede jugar solitario o ajedrez. El sistema que detecta fraude no puede conducir un automóvil o brindarle asesoría legal. De hecho, un sistema de IA que detecta fraude en la atención a la salud no puede detectar con precisión fraude en impuestos o en reclamos de garantías.

En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Se enfocan en una sola tarea y están lejos de comportarse como humanos.

De la misma forma, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de inteligencia artificial imaginadas que usted ve en las películas y en la televisión siguen siendo ciencia ficción. Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

La inteligencia artificial se simplifica cuando puede preparar datos para análisis, desarrollar modelos con algoritmos modernos de machine learning e integrar analítica de texto, todo en un producto. Además, puede codificar proyectos que combinen SAS con otros lenguajes, incluyendo Python, R, Java o Lua.

Lea más acerca de este tema

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia Artificial: Qué es y Por Qué Importa

# data[].attributes.attachment_link.description
Inteligencia Artificial con SAS, el único proveedor de software de IA líder según las mejores empresas de análisis. Lea más sobre el potencial de la IA.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.

¿Todo listo para comenzar? Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden usar en Google Cloud.

Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

Productos y servicios relacionados

Google ofrece varios productos, soluciones y aplicaciones de inteligencia artificial de alta sofisticación en una plataforma de nube confiable que permite a las empresas crear e implementar fácilmente algoritmos y modelos de IA.

Mediante el uso de productos como Vertex AI, CCAI, DocAI, o las API de IA, las organizaciones pueden interpretar todos los datos que producen, recopilan o analizan de cualquier otra forma, sin importar el formato que tengan, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.

Da el siguiente paso

Comienza a crear en Google Cloud con el crédito gratis de $300 y los más de 20 productos del nivel Siempre gratuito.

Da el siguiente paso

Comienza tu próximo proyecto, explora los instructivos interactivos y administra tu cuenta.

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.

¿Todo listo para comenzar? Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden usar en Google Cloud.

Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

Productos y servicios relacionados

Google ofrece varios productos, soluciones y aplicaciones de inteligencia artificial de alta sofisticación en una plataforma de nube confiable que permite a las empresas crear e implementar fácilmente algoritmos y modelos de IA.

Mediante el uso de productos como Vertex AI, CCAI, DocAI, o las API de IA, las organizaciones pueden interpretar todos los datos que producen, recopilan o analizan de cualquier otra forma, sin importar el formato que tengan, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.

Da el siguiente paso

Comienza a crear en Google Cloud con el crédito gratis de $300 y los más de 20 productos del nivel Siempre gratuito.

Da el siguiente paso

Comienza tu próximo proyecto, explora los instructivos interactivos y administra tu cuenta.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es la inteligencia artificial o IA? | Google Cloud | Google Cloud

# data[].attributes.attachment_link.description
¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Beneficios de la IA, casos de uso y ejemplos

# data[].attributes.attachment_link.title
Inicia sesión en Educaplay con tu usuario

# data[].attributes.attachment_link.description
Entra con tu usuario en Educaplay para crear recursos educativos gratis.

# data[].attributes.attachment_link.description
Recursos educativos (Sopa de letras): Inteligencia Artificial (1º - Bachillerato - tecnologías de la información y comunicación - informatica 1) - Palabras clave de la inteligencia Artificial

# data[].attributes.attachment_link.description
Recursos educativos (Relacionar Columnas): Inteligencia Artificial (1º - Bachillerato - tecnologías de la información y comunicación - informacion) - Qué es la inteligencia artificial

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Creada por

Todavía no hay resultados para esta actividad. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propia actividad gratis desde nuestro creador de actividades

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

# data[].attributes.attachment_link.description
Todavía no hay resultados para esta actividad. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte. Crea tu propia actividad gratis desde nuestro creador de actividades Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Creada por

Todavía no hay resultados para esta actividad. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propia actividad gratis desde nuestro creador de actividades

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

# data[].attributes.attachment_link.description
Todavía no hay resultados para esta actividad. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte. Crea tu propia actividad gratis desde nuestro creador de actividades Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

# data[].attributes.body
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) es un tema muy relevante ya que tiene aparición en una gran cantidad de ámbitos. Es una ayuda muy muy importante en sectores como el de salud, educación, en la economía y en muchos otros más que posiblemente ni nos imaginemos, como es el sector de comunicaciones vía terrestre o también llamado de transportes. Esta es una herramienta (IA) que anteriormente no se contaba con ella y la mayor parte del tiempo era remplazada por humanos, lo cual hace que lamentablemente una de sus mayores desventajas sea la pérdida de mano de obra, pero es muy cierto que la tecnología es mucho más eficiente que los trabajadores y es por eso que esta se sigue empleando, en un futuro no muy lejano, es posible que los humanos seamos destituidos de nuestras funciones y reemplazados por máquinas.