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Inteligencia artificial: cómo las computadoras aprenden a convertir nuestras palabras en imágenes

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Bill Gates advirtió sobre los “problemas” de la IA: ”¿Podría una máquina decidir que los humanos son una amenaza?”

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El cofundador de Microsoft Corp. dijo que las herramientas de inteligencia artificial de generación de lenguaje de OpenAI son una de las dos tecnologías revolucionarias con las que se ha cruzado en la vida.

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La inteligencia artificial (IA) cada vez coge más fuerza. Recientemente, ChatGPT y otras herramientas de IA se han vuelto tendencia en redes sociales por sus facilidades y avances tecnológicos. No todo es positivo, pues la creación de esta tecnología esta afectando a ciertas profesiones, según un estudio de OpenAI. La llegada de las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial amenaza con erradicar para siempre otros empleos.
Qué es ChatGPT, el revolucionario sistema de inteligencia artificial que preocupa a algunos expertos
Bajo el título " Los GPT son GPT: una mirada temprana al potencial de impacto en el mercado laboral de los grandes modelos lingüísticos)", OpenAI y la Universidad de Pennsylvania se han dado la tarea de identificar las carreras que están siendo golpeadas por este avacen tecnológico.

"Nuestros hallazgos indican que aproximadamente el 80% de la fuerza laboral de los Estados Unidos podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por la introducción de GPT, mientras que alrededor del 19% de los trabajadores pueden ver al menos el 50% de sus tareas afectadas. La influencia abarca todos los niveles salariales, y los empleos de mayores ingresos potencialmente enfrentan una mayor exposición", detalla la investigación.

Las profesiones con mayor y menor riesgo de ser reemplazadas por la IA

Las habilidades científicas y de pensamiento crítico tienen menos probabilidades de verse afectadas. Por el contrario, los conocimientos de programación y escritura son más susceptibles de verse afectadas por los modelos lingüísticos actuales.

SI bien el estudio no habla de desaparición de puestos de trabajo a causa de la IA ni de que estos se encuentren amenazados, sí sufrirán diferentes niveles de impacto, exposición e influencia.

Las profesiones de mayor riesgo

Matemáticos

Contadores

Analistas cuantitativos financieros

Escritores y autores

Diseñadores de interfaces web y digitales

Taquígrafos de la corte

Subtituladores simultáneos

Correctores de redacción y estilo

Redactores de copys

Analistas de noticias

Periodistas

Asistentes administrativos

Las profesiones de menor riesgo

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La lista de profesiones más afectadas por la inteligencia artificial

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La inteligencia artificial (IA) cada vez coge más fuerza. Recientemente, ChatGPT y otras herramientas de IA se han vuelto tendencia en redes sociales por sus facilidades y avances tecnológicos. No todo es positivo, pues la creación de esta tecnología esta afectando a ciertas profesiones, según un estudio de OpenAI.

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5 Herramientas con Inteligencia Artificial que DEBES PROBAR

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¿Es importante la Inteligencia Artificial? ¿O solo hablamos de ella porque está de moda? Vemos como muchos de los aspectos que nos rodean en nuestra vida cotidiana están cambiando a pasos agigantados, incluso a veces nos cuesta adaptarnos. Por ello, es importante observar la importancia y ventajas que nos acarrea, así como aquellos desafíos a los que nos debemos enfrentar.

¿Cuál es el origen de la Inteligencia Artificial?

La existencia de la Inteligencia Artificial se remonta desde el Siglo I a.C., cuando la raza humana ya se había planteado la existencia de máquinas que pudieran imitar a un cerebro humano. Fue entonces en la época moderna cuando John McCarthy acuñó dicho término en 1955. Y fue un año después, en 1956 cuando McCarthy junto con Marvin Misnky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, organizaron una conferencia que dio lugar a la creación del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el análisis predictivo. Esta conferencia fue denominada " Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence". Llegaron a definir la Inteligencia Artificial como la ciencia e ingeniería de hacer "máquinas inteligentes"

Desde entonces no se ha dejado de hablar de qué es, cuáles son sus aplicaciones y cuáles son las ventajas que nos aporta. Por tanto, vamos a ver a continuación cuál es realmente la importancia que tiene en nuestras vidas.

¿Es importante la Inteligencia Artificial?

Como hemos podido observar, la rapidez y habilidad con la que trabajan las máquinas realizando tareas humanas es realmente impresionante. Es más, cada vez piensan de una manera más racional y hablan como nosotros. ¿Hasta dónde vamos a llegar? Esta sería una buena pregunta que aún está sin resolver.

Es decir, la Inteligencia Artificial supone la base del aprendizaje automático y el futuro de aquellos procesos complejos en cuanto a toma de decisiones. Su uso está dando lugar a la detección de fraudes, las predicciones de compras en comercios y en la ayuda virtual a clientes entre otros.

Vamos a mencionar una serie de ítems relacionados en base a por qué es tan importante la Inteligencia Artificial.

Precisa. Sus respuestas son muy precisas gracias a su composición de redes neuronales artificiales, donde su aprendizaje es almacenado de manera profunda.

Aprovechamiento de datos. El algoritmo de aprendizaje que poseen estas máquinas les permiten hacer análisis más profundos. Esto es una ventaja competitiva de la que todas las empresas deberían de hacer uso.

Toma de decisiones. Debido a su exactitud, aprendizaje y precisión, la toma de decisiones se vuelve más fácil y veraz. Podemos identificar oportunidades de una forma más rápida, al igual que la detección de fallos.

Integrada en productos existentes. Muchos productos están siendo unos buenos aliados de la Inteligencia Artificial que, debido a la automatización, suponen un ahorro en tiempo y resultados más óptimos.

Como acabamos de ver, la Inteligencia Artificial no es solo importante en el ámbito cotidiano, afecta a otros muchos así como a la mayoría de los sectores. Muchos de los grandes como pueden ser Amazon o Facebook entre otros, consideran que la Inteligencia Artificial es la que marcará la diferencia entre las empresas. Y tú, ¿a qué estas esperando para integrarla? Habla con nuestro equipo de expertos. No es momento de esperar más.

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¿Por qué es tan importante la Inteligencia Artificial? - Grupo Winecta

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¿Es tan importante la Inteligencia Artificial como dicen? ¿O solo es una moda más de la que se habla? Entra y descúbrelo por ti mismo.

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Redacción - BBC News Mundo

Google ha comenzado a poner a disposición del público su chatbot de inteligencia artificial (IA) que ha bautizado con el nombre de Bard.

Quiere competir con ChatGPT, el programa lanzado por OpenAI en noviembre de 2022 y respaldado por Microsoft, que en menos de un mes llegó al millón de usuarios.

Estas dos grandes compañías tecnológicas rivalizarán ahora por acaparar el mercado.

Microsoft ha invertido miles de millones de dólares en ChatGPT, incorporando el producto a su motor de búsqueda Bing el mes pasado.

También ha revelado planes para llevar una versión de la tecnología a sus aplicaciones de oficina, incluidas Word, Excel y Powerpoint.

Google ha sido más lento y cauteloso en la carrera de la IA generativa con Bard, que se lanza en EE.UU. y Reino Unido para empezar.

Los chatbots de inteligencia artificial están programados para responder preguntas utilizando un lenguaje natural similar al humano.

Pueden escribir cualquier cosa, desde discursos y textos de marketing hasta código de computadora y ensayos de estudiantes.

Estas son las 4 diferencias clave entre las dos herramientas:

A diferencia de su competidor ChatGPT, Bard puede acceder a información actualizada de internet y tiene un botón "Google it" que da acceso directo al buscador.

La base de datos de conocimientos de ChatGPT solo se extiende hasta el año 2021. Por ejemplo, no puede responder preguntas sobre el reciente terremoto en Turquía y Siria.

Pero Bard sí puede acceder a información actual.

Pudo responder sobre la prohibición de TikTok en los teléfonos del gobierno de Reino Unido publicada en el sitio web de la BBC hace unos días.

Esta es una diferencia clave entre los dos y donde los expertos creen que Bard podría superar a su rival.

Significa que el sistema de Google tiene el potencial para presentar información más precisa cuando se trata de eventos e investigaciones actuales.

Pero Google advirtió que Bard tendría "limitaciones" y dijo que podría compartir información errónea y mostrar sesgos.

Esto se debe a que "aprende" de la información del mundo real, en la que actualmente existen esos sesgos, lo que significa que es posible que aparezcan estereotipos e información falsa en sus respuestas.

Bard está programado para no responder a preguntas ofensivas y tiene filtros para evitar que comparta información dañina, ilegal, sexualmente explícita o de identificación personal.

Pero "como cualquier método, estas medidas de seguridad fallarán ocasionalmente", dijo Zoubin Ghahramani, vicepresidente de Google Research.

Bard es descendiente de un modelo de lenguaje anterior de Google llamado Lamda, que nunca se abrió por completo al público.

Sin embargo, atrajo mucha atención cuando uno de los ingenieros que trabajó en él afirmó que sus respuestas eran tan convincentes que creía que el programa era inteligente y tenía conciencia propia.

Google negó las afirmaciones y el ingeniero fue despedido.

La potencia de Bard le permitirá verificar el nombre de las fuentes en las que busca datos, como Wikipedia.

3. Idiomas

ChatGPT conoce varios idiomas, incluidos el español, francés, árabe, mandarín, italiano, japonés y coreano, aunque su competencia en las respuestas varía según el idioma y su idioma principal es el inglés.

Bard solo está disponible en inglés.

El director senior de productos de Google, Jack Krawczyk, le dijo a la BBC que Bard es "un experimento" y espera que la gente lo use como una "plataforma de lanzamiento para la creatividad".

El directivo mostró un ejemplo de cómo Bard le había ayudado a planificar la fiesta de cumpleaños de su hijo pequeño.

Le dijo al chatbot que a su hijo le encantaban los conejitos y las acrobacias y Bard encontró la dirección de un lugar que organizaba juegos y comida para fiestas.

"Gran parte de la cobertura [de los medios] se refiera a la IA como héroe", dijo Krawczyk.

"Creo que el ser humano es el héroe y los grandes modelos lingüísticos están aquí para ayudar a desbloquear la creatividad".

4. Para mayores de 18 años

Si pensabas hacer las tareas del colegio con Bard pero eres menor de edad, te encontrarás con el acceso restringido.

Bard solo permite el acceso a mayores de 18 años.

Los maestros han advertido a los alumnos que no usen chatbots para hacer sus tareas, aunque hay otros educadores que han visto valor en estas herramientas.

Google dice que monitoreará de cerca a Bard para asegurarse de que se adhiera a sus propios "principios de IA", que incluyen evitar la creación o el refuerzo de sesgos.

No podrá expresar opiniones ni adoptar una personalidad, aunque, al igual que ChatGPT, podrá imitar los estilos de escritura de los demás.

Ayudó a Google a escribir el anuncio de la aplicación, dijeron Sissie Hsiao y Eli Collins, quienes también fueron coautores de la publicación del blog de lanzamiento.

"No siempre hizo las cosas bien. Pero incluso entonces, nos hizo reír", dijeron.

Los desafíos

Lo que hay que tener claro es que este lanzamiento ha sido extremadamente cauteloso.

Cuando le preguntaron si la empresa estaba nerviosa, Krawczyk hizo una pausa antes de responder que su enfoque para el lanzamiento de Bard fue "deliberado".

Si Google está nervioso, tiene buenas razones para estarlo.

A pesar de todo el entusiasmo que existe en torno a este tipo de tecnología, hay historias de terror sobre algunas manipulaciones inquietantes de ChatGPT y esto hace que en última instancia, estas poderosas herramientas, todavía en su infancia, tengan el potencial para ser un una gran amenaza para muchos tipos diferentes de trabajos.

También existe, y esto es particularmente relevante para Google, la teoría de que los chatbots algún día podrían reemplazar por completo el lucrativo negocio de las búsquedas en Internet.

¿Por qué navegar a través de páginas de enlaces de resultados de búsqueda cuando puedes obtener una respuesta claramente escrita?

Pero Google no puede darse el lujo de estar fuera de la carrera de la IA.

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ChatGPT y Bard4: las diferencias entre las IA de Microsoft y Google

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Redacción - BBC News Mundo Google ha comenzado a poner a disposición del público su chatbot de inteligencia artificial (IA) que ha bautizado con el nombre de Bard. Quiere competir con ChatGPT, el programa lanzado por OpenAI en noviembre de 2022 y respaldado por Microsoft, que en menos de un mes llegó al millón de usuarios.

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El famoso John Mcarthy, prominente informático estadounidense que recibió el premio Turing en el año 1971 por sus contribuciones en el ámbito de la computación, acuñó por primera vez el término "Inteligencia Artificial" (IA) en el año 1956, durante la conferencia de Dartmouth. Este vocablo hace referencia al uso de ordenadores y otras tecnologías con la finalidad de simular un comportamiento inteligente y un pensamiento crítico comparable al de un ser humano biológico.

La inteligencia humana y de otros animales implica consciencia y emocionalidad, mientras que la IA, a día de hoy, se trata de un conglomerado de números y directrices primariamente objetivos. De todas formas, un agente inteligente no es aquél que sigue un código a la perfección, sino el que es capaz de percibir su entorno y de tomar acciones "de forma autónoma" que maximicen las probabilidades de éxito de la tarea a realizar.

A nivel social, una IA posee connotaciones que los seres humanos esperan de un ente "inteligente", como razonar, percibir, aprender y ser capaz de resolver problemas en base a las imposiciones ambientales. La línea entre la computación y la IA es muy frágil pues, a medida que se masterizan los procesos para "ordenar" a una máquina hacer algo, la autonomía en el "pensamiento" del programa se ve limitada. Este fenómeno se conoce como "efecto IA", cuyas particularidades reservamos para otra oportunidad.

Para la población general, la IA suena como un ente etéreo, fantástico y de difícil comprensión: nada más lejos de la realidad, ya que los modelos computacionales inteligentes nos rodean cada vez más sin darnos cuenta. Para poner en perspectiva esta realidad, hoy te explicamos los tipos de inteligencia artificial y sus características. No te lo pierdas.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial en máquinas?

Una IA no es un robot con forma antropomórfica sirviendo el té en un entorno doméstico, aunque históricamente se asocie el término a esas situaciones fantásticas. Sin ir más lejos, Siri, el asistente de voz de iOS, se considera una inteligencia artificial al uso, pues se basa en el procesamiento de lenguaje natural para satisfacer las necesidades del consumidor. No es un robot, pero no se puede refutar que se trata de un modelo de IA que todos utilizamos sin darnos cuenta.

Si entendemos la IA como un espectro amplio a nivel computacional, no nos sorprenderá conocer que el número de negocios que la utilizan ha incrementado en un 270% en los últimos 4 años. Desde recomendaciones de productos mientras navegamos por internet hasta el propio funcionamiento de los smartphones, la inteligencia artificial nos rodea por todas partes: la inteligencia computacional va de la mano de las demandas sociales, a nivel de investigación e incluso en el ámbito sanitario.

De todas formas, es necesario realizar una escisión temprana: no todas las inteligencias artificiales son iguales. Te presentamos los tipos de IA, en base a 2 parámetros muy distintos: capacidad y funcionalidad. Vamos a ello.

1. Por capacidad

Aunque los ajenos al tema consideren que estamos en el auge de la inteligencia artificial, la sociedad humana no ha hecho más que descubrir la punta del iceberg en lo que a esta temática se refiere. Entenderás a lo que nos referimos en las siguientes líneas.

1.1. Inteligencia artificial estrecha (narrow AI)

Esta variante corresponde a la inmensa mayoría de inteligencias artificiales presentes en la Tierra a día de hoy. Este tipo de IA está entrenada para realizar un tipo de actividad concreta y muy limitada, así que puede fallar de forma impredecible si intenta actuar por encima de sus limitaciones. A pesar de que se trate de una entidad racional, su rango de acción es muy estrecho, de ahí su calificativo.

Siri es un ejemplo perfecto de inteligencia artificial estrecha, ya que opera de forma excelente, pero en un rango muy limitado de funciones predefinidas. Otros casos concretos son los programas que juegan al ajedrez, los coches que se conducen a sí mismos y los mecanismos que nos recomiendan publicidad en base a nuestras búsquedas.

1.2. Inteligencia artificial general (general AI)

Este tipo de inteligencia artificial puede, de forma teórica, realizar cualquier tipo de tarea con la misma efectividad que un ser humano biológico. Hablamos desde un punto de vista teórico, pues en la actualidad la IA general continúa en un marco hipotético, ya que no se ha conseguido desarrollar.

Mientras que la IA estrecha no se ha concebido con la idea de realizar actividades de índole cognitiva y marcadas por la "personalidad" como en el ser humano, la IA general sí que aspira llegar a este terreno en algún momento. No se trata de implementar un marco de acción e instrucciones en la máquina en sí misma, sino simular en su interior los procesos cerebrales humanos que le permitan al ente computacional, en teoría, realizar cualquier actividad con la misma autonomía que lo haría un humano. A día de hoy, más de 40 organizaciones se encuentran estudiando el campo de la IA general.

1.3. Super IA

De nuevo, nos encontramos ante un término que supone una quimera a día de hoy. Una super IA debe ser capaz de realizar cualquier actividad mejor que el ser humano y, además, presentar la habilidad de pensar, razonar, resolver cuestiones complejas, aplicar juicios propios, planificar en base a la experiencia, aprender y comunicarse por sí sola.

Este término supone un verdadero desafío en el mundo de la investigación, ya que aún se debate si tan siquiera es posible llegar hasta este punto en algún momento de la historia de la humanidad. Algunos autores argumentan que, al ser el cerebro un sistema mecánico, debería ser posible simularlo mediante materiales sintéticos. Sin embargo, las grandes diferencias y cambios en el pensamiento humano sugieren que sistemas de razonamiento basados en la propia naturaleza de nuestra especie con capacidades aún más complejas son una imposibilidad tanto física como biológica.

2. Por su funcionalidad

A partir de aquí, iremos un poco más rápido, pues abandonamos terrenos conjeturales y nos centramos en la utilidad de la inteligencia artificial.

2.1. Máquinas reactivas

Las máquinas puramente reactivas son el tipo de IA más simple que se puede concebir. No almacenan memorias ni experiencias pasadas con el fin de implementarlas en el futuro, pues simplemente focalizan su rango de acción en un momento concreto y "tratan de hacerlo lo mejor posible" con la información disponible en el ahora.

2.2. De memoria limitada

Estos entes computacionales son capaces de almacenar experiencias pasadas o datos por un periodo de tiempo corto y limitado. Un ejemplo excelente de este tipo de IA son los coches artificiales, ya que "recuerdan" datos recientes con la finalidad de realizar su tarea lo mejor posible, como el límite de velocidad, la ruta a seguir, la distancia segura entre 2 vehículos y otros parámetros básicos.

2.3. Teoría de la mente (Theory of mind AI)

Este tipo de IA debería ser capaz de entender las emociones humanas, constructos sociales, creencias y otros parámetros para poder interactuar con nosotros como lo harían 2 personas. Hablamos en condicional, pues las máquinas que apliquen la teoría de la mente aún no han sido diseñadas.

2.4. Máquinas autoconscientes (self-awareness)

La autoconsciencia es uno de los primeros y más ambiciosos objetivos que tiene la investigación computacional en este momento. Una máquina autoconsciente no solo debe ser capaz de almacenar datos pasados, sino crear un juicio propio en base a ellos y actuar según el ente autónomo crea conveniente, añadiendo así términos tan complejos a la ecuación como los sentimientos y valores.

Resumen

Como has podido ver, la única IA disponible a día de hoy es la de tipo estrecho, ya sea en forma de máquina reactiva o de memoria limitada. De todas formas, con estas apreciaciones no hemos querido desmerecer en ningún momento el hito histórico que supone contar con inteligencias artificiales a día de hoy. Una IA es programada para realizar una labor, sí, pero no debes olvidar que lo hace de la forma más efectiva posible y respondiendo ante las variaciones ambientales con pericia.

Definir el límite de la programación y la IA es un debate cuanto menos complejo, pues cuanto más se sabe, más fácil es programar una máquina para que haga exactamente lo que nosotros queremos. Desde luego, el futuro de la inteligencia artificial se encuentra en la IA general y en entes computacionales capaces de desarrollar autoconsciencia. Solo el tiempo dirá si el límite es la biología.

Referencias bibliográficas:

Dick, S. (2019). Artificial intelligence.

Došilović, F. K., Brčić, M., & Hlupić, N. (2018, May). Explainable artificial intelligence: A survey. In 2018 41st International convention on information and communication technology, electronics and microelectronics (MIPRO) (pp. 0210-0215). IEEE.

Hosny, A., Parmar, C., Quackenbush, J., Schwartz, L. H., & Aerts, H. J. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer, 18(8), 500-510.

Lu, H., Li, Y., Chen, M., Kim, H., & Serikawa, S. (2018). Brain intelligence: go beyond artificial intelligence. Mobile Networks and Applications, 23(2), 368-375.

McCarthy, J. (1998). What is artificial intelligence?.

Types of artificial Intelligence, Javapoint.com. Recogido a 18 de marzo en https://www.javatpoint.com/types-of-artificial-intelligence

Yu, K. H., Beam, A. L., & Kohane, I. S. (2018). Artificial intelligence in healthcare. Nature biomedical engineering, 2(10): pp. 719 - 731.

Graduado en Biología por la Universidad de Alcalá de Henares (2018). Máster en Zoología en la Universidad Complutense de Madrid (2019). Durante su carrera estudiantil, se especializó en comportamiento animal, evolución, parasitología y adaptaciones morfológicas animales al medio. En su estancia en el Máster profundizó en mecanismos evolutivos y comportamientos. También formó parte de un equipo del Museo Nacional de Ciencias Naturales durante dos años, donde realizó investigaciones de índole evolutiva. Aquí adquirió extensos conocimientos sobre genética, heredabilidad y otras cuestiones relacionadas con el ADN. A día de hoy, se dedica a tiempo completo a la divulgación científica, realizando artículos de evolución animal y psicología y medicina humana.

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Resumen de los tipos de inteligencia artificial, con descripciones acerca de los procesos que permite automatizar mediante el desarrollo tecnológico.

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Este capítulo contiene algunas reflexiones sobre inteligencia artificial (IA). En primer lugar, se explica la distinción entre la IA fuerte y la débil, así como los conceptos relacionados de IA general y específica, dejando claro que todas las manifestaciones existentes de IA son débiles y específicas. Se describen brevemente los principales modelos, insistiendo en la importancia de la corporalidad como aspecto clave para conseguir una IA de naturaleza general. A continuación se aborda la necesidad de proporcionar a las máquinas conocimientos de sentido común que hagan posible avanzar hacia el ambicioso objetivo de construir IA de tipo general. También se comentan las últimas tendencias en IA basadas en el análisis de grandes cantidades de datos que han hecho posibles progresos espectaculares en épocas muy recientes, con una alusión a las dificultades presentes hoy en los enfoques de la IA. Por último, se comentan otras cuestiones que son y continuarán siendo clave en la IA, antes de cerrar con una breve reflexión sobre los riesgos de la inteligencia artificial.

El objetivo último de la IA, lograr que una máquina tenga una inteligencia de tipo general similar a la humana, es uno de los objetivos más ambiciosos que se ha planteado la ciencia. Por su dificultad, es comparable a otros grandes objetivos científicos como explicar el origen de la vida, el origen del universo o conocer la estructura de la materia. A lo largo de los últimos siglos, este afán por construir máquinas inteligentes nos ha conducido a inventar modelos o metáforas del cerebro humano. Por ejemplo, en el siglo XVII, Descartes se preguntó si un complejo sistema mecánico compuesto de engranajes, poleas y tubos podría, en principio, emular el pensamiento. Dos siglos después, la metáfora fueron los sistemas telefónicos ya que parecía que sus conexiones se podían asimilar a una red neuronal. Actualmente el modelo dominante es el modelo computacional basado en el ordenador digital y, por consiguiente, es el modelo que se contempla en este artículo.

La hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos: IA débil versus IA fuerte

En una ponencia, con motivo de la recepción del prestigioso Premio Turing en 1975, Allen Newell y Herbert Simon (Newell y Simon, 1975) formularon la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos según la cual "todo sistema de símbolos físicos posee los medios necesarios y suficientes para llevar a cabo acciones inteligentes". Por otra parte, dado que los seres humanos somos capaces de mostrar conductas inteligentes en el sentido general, entonces, de acuerdo con la hipótesis, nosotros somos también sistemas de símbolos físicos. Conviene aclarar a que se refieren Newell y Simon cuando hablan de Sistema de Símbolos Físicos (SSF). Un SSF consiste en un conjunto de entidades denominadas símbolos que, mediante relaciones, pueden ser combinados formando estructuras más grandes -como los átomos que se combinan formando moléculas- y que pueden ser transformados aplicando un conjunto de procesos. Estos procesos pueden generar nuevos símbolos, crear y modificar relaciones entre símbolos, almacenar símbolos, comparar si dos símbolos son iguales o distintos, etcétera. Estos símbolos son físicos en tanto que tienen un sustrato físico-electrónico (en el caso de los ordenadores) o físico-biológico (en el caso de los seres humanos). Efectivamente, en el caso de los ordenadores, los símbolos se realizan mediante circuitos electrónicos digitales y en el caso de los seres humanos mediante redes de neuronas. En definitiva, de acuerdo con la hipótesis SSF, la naturaleza del sustrato (circuitos electrónicos o redes neuronales) carece de importancia siempre y cuando dicho sustrato permita procesar símbolos. No olvidemos que se trata de una hipótesis y, por lo tanto, no debe de ser ni aceptada ni rechazada a priori. En cualquier caso, su validez o refutación se deberá verificar de acuerdo con el método científico, con ensayos experimentales. La IA es precisamente el campo científico dedicado a intentar verificar esta hipótesis en el contexto de los ordenadores digitales, es decir, verificar si un ordenador convenientemente programado es capaz o no de tener conducta inteligente de tipo general.

Es importante el matiz de que debería tratarse de inteligencia de tipo general y no una inteligencia específica ya que la inteligencia de los seres humanos es de tipo general. Exhibir inteligencia específica es otra cosa bien distinta. Por ejemplo, los programas que juegan al ajedrez a nivel de Gran Maestro son incapaces de jugar a las damas a pesar de ser un juego mucho más sencillo. Se requiere diseñar y ejecutar un programa distinto e independiente del que le permite jugar al ajedrez para que el mismo ordenador juegue también a las damas. Es decir, que no puede aprovechar su capacidad para jugar al ajedrez para adaptarla a las damas. En el caso de los seres humanos no es así ya que cualquier jugador de ajedrez puede aprovechar sus conocimientos sobre este juego para, en cuestión de pocos minutos, jugar a las damas perfectamente. El diseño y realización de inteligencias artificiales que únicamente muestran comportamiento inteligente en un ámbito muy específico, está relacionado con lo que se conoce por IA débil en contraposición con la IA fuerte a la que, de hecho, se referían Newell y Simon y otros padres fundadores de la IA. Aunque estrictamente la hipótesis SSF se formuló en 1975, ya estaba implícita en las ideas de los pioneros de la IA en los años cincuenta e incluso en las ideas de Alan Turing en sus escritos pioneros (Turing, 1948, 1950) sobre máquinas inteligentes.

El objetivo último de la IA, lograr que una máquina tenga una inteligencia de tipo general similar a la humana, es uno de los objetivos más ambiciosos que se ha planteado la ciencia. Por su dificultad, es comparable a explicar el origen de la vida, el origen del universo o conocer la estructura de la materia

Quien introdujo esta distinción entre IA débil y fuerte fue el filósofo John Searle en un artículo crítico con la IA publicado en 1980 (Searle, 1980) que provocó, y sigue provocando, mucha polémica. La IA fuerte implicaría que un ordenador convenientemente diseñado no simula una mente sino que es una mente y por consiguiente debería ser capaz de tener una inteligencia igual o incluso superior a la humana. Searle en su artículo intenta demostrar que la IA fuerte es imposible. En este punto conviene aclarar que no es lo mismo IA general que IA fuerte. Existe obviamente una conexión pero solamente en un sentido, es decir que toda IA fuerte será necesariamente general pero puede haber IA generales, es decir multitarea, que no sean fuertes, que emulen la capacidad de exhibir inteligencia general similar a la humana pero sin experimentar estados mentales.

La IA débil, por otro lado, consistiría, según Searle, en construir programas que realicen tareas específicas y, obviamente sin necesidad de tener estados mentales. La capacidad de los ordenadores para realizar tareas específicas, incluso mejor que las personas, ya se ha demostrado ampliamente. En ciertos dominios, los avances de la IA débil superan en mucho la pericia humana, como por ejemplo buscar soluciones a formulas lógicas con muchas variables o jugar al ajedrez, o al Go, o en diagnóstico médico y muchos otros aspectos relacionados con la toma de decisiones. También se asocia con la IA débil el hecho de formular y probar hipótesis acerca de aspectos relacionados con la mente (por ejemplo la capacidad de razonar deductivamente, de aprender inductivamente, etcétera) mediante la construcción de programas que llevan a cabo dichas funciones aunque sea mediante procesos completamente distintos a los que lleva a cabo el cerebro. Absolutamente todos los avances logrados hasta ahora en el campo de la IA son manifestaciones de IA débil y específica.

Los principales modelos en IA: simbólico, conexionista, evolutivo y corpóreo

El modelo dominante en IA ha sido el simbólico, que tiene sus raíces en la hipótesis SSF. De hecho, sigue siendo muy importante y actualmente se considera el modelo clásico en IA (también denominado por el acrónimo GOFAI, de Good Old Fashioned AI). Es un modelo top-down que se basa en el razonamiento lógico y la búsqueda heurística como pilares para la resolución de problemas, sin que el sistema inteligente necesite formar parte de un cuerpo ni estar situado en un entorno real. Es decir, la IA simbólica opera con representaciones abstractas del mundo real que se modelan mediante lenguajes de representación basados principalmente en la lógica matemática y sus extensiones. Por este motivo, los primeros sistemas inteligentes resolvían principalmente problemas que no requieren interactuar directamente con el entorno como, por ejemplo, demostrar sencillos teoremas matemáticos o jugar al ajedrez -los programas que juegan al ajedrez no necesitan de hecho la percepción visual para ver las piezas en el tablero ni actuadores para mover las piezas-. Ello no significa que la IA simbólica no pueda ser usada para, por ejemplo, programar el módulo de razonamiento de un robot físico situado en un entorno real, pero en los primeros años los pioneros de la IA no disponían de lenguajes de representación del conocimiento ni de programación que permitieran hacerlo de forma eficiente y por este motivo los primeros sistemas inteligentes se limitaron a resolver problemas que no requerían interacción directa con el mundo real. Actualmente, la IA simbólica se sigue usando para demostrar teoremas o jugar al ajedrez, pero también para aplicaciones que requieren percibir el entorno y actuar sobre él como por ejemplo el aprendizaje y la toma de decisiones en robots autónomos.

Simultáneamente con la IA simbólica también empezó a desarrollarse una IA bioinspirada llamada conexionista. Los sistemas conexionistas no son incompatibles con la hipótesis SSF pero, contrariamente a la IA simbólica, se trata de una modelización bottom-up, ya que se basan en la hipótesis de que la inteligencia emerge a partir de la actividad distribuida de un gran número de unidades interconectadas que procesan información paralelamente. En la IA conexionista estas unidades son modelos muy aproximados de la actividad eléctrica de las neuronas biológicas.

Ya en 1943, McCulloch y Pitts (McCulloch y Pitts, 1943) propusieron un modelo simplificado de neurona en base a la idea de que una neurona es esencialmente una unidad lógica. Este modelo es una abstracción matemática con entradas (dendritas) y salidas (axones). El valor de la salida se calcula en función del resultado de una suma ponderada de las entradas, de forma que si dicha suma supera un umbral preestablecido entonces la salida es un "1", en caso contrario la salida es "0". Conectando la salida de cada neurona con las entradas de otras neuronas se forma una red neuronal artificial. En base a lo que ya se sabía entonces sobre el reforzamiento de las sinapsis entre neuronas biológicas se vio que estas redes neuronales artificiales se podían entrenar para aprender funciones que relacionaran las entradas con las salidas mediante el ajuste de los pesos que sirven para ponderar las conexiones entre neuronas, por este motivo se pensó que serían mejores modelos para el aprendizaje, la cognición y la memoria, que los modelos basados en la IA simbólica. Sin embargo, los sistemas inteligentes basados en el conexionismo tampoco necesitan formar parte de un cuerpo ni estar situados en un entorno real y, desde este punto de vista, tienen las mismas limitaciones que los sistemas simbólicos. Por otra parte, las neuronas reales poseen complejas arborizaciones dendríticas con propiedades no solo eléctricas sino también químicas nada triviales. Pueden contener conductancias iónicas que producen efectos no lineales. Pueden recibir decenas de millares de sinapsis variando en posición, polaridad y magnitud. Además, la mayor parte de las células del cerebro no son neuronas, son células gliales, que no solamente regulan el funcionamiento de las neuronas, también poseen potenciales eléctricos, generan ondas de calcio y se comunican entre ellas, lo que parece indicar que juegan un papel muy importante en los procesos cognitivos. Sin embargo, no existe ningún modelo conexionista que incluya a dichas células por lo que, en el mejor de los casos, estos modelos son muy incompletos y, en el peor, erróneos. En definitiva, toda la enorme complejidad del cerebro queda muy lejos de los modelos actuales. Esta inmensa complejidad del cerebro también conduce a pensar que la llamada singularidad, es decir, futuras superinteligencias artificiales que, basadas en réplicas del cerebro, superarán con mucho la inteligencia humana en un plazo de unos veinticinco años, es una predicción con poco fundamento científico.

Otra modelización bioinspirada, también compatible con la hipótesis SSF, y no corpórea, es la computación evolutiva (Holland, 1975). Los éxitos de la biología evolucionando organismos complejos, hizo que a primeros de los años sesenta algunos investigadores se plantearan la posibilidad de imitar la evolución con el fin de que los programas de ordenador, mediante un proceso evolutivo, mejorasen automáticamente las soluciones a los problemas para los que habían sido programados. La idea es que estos programas, gracias a operadores de mutación y cruce de "cromosomas" que modelan a los programas, generan nuevas generaciones de programas modificados cuyas soluciones son mejores que las de los programas de las generaciones anteriores. Dado que podemos considerar que el objetivo de la IA es la búsqueda de programas capaces de producir conductas inteligentes, se pensó que se podría usar la programación evolutiva para encontrar dichos programas dentro del espacio de programas posibles. La realidad es mucho más compleja y esta aproximación tiene muchas limitaciones aunque ha producido excelentes resultados, en particular en la resolución de problemas de optimización.

La complejidad del cerebro dista mucho de los modelos de IA y conduce a pensar que la llamada singularidad -superinteligencias artificiales basadas en réplicas del cerebro que superarán con mucho la inteligencia humana- es una predicción con poco fundamento científico

Una de las críticas más fuertes a estos modelos no corpóreos se basa en que un agente inteligente necesita un cuerpo para poder tener experiencias directas con su entorno (diríamos que el agente está "situado" en su entorno) en lugar de que un programador proporcione descripciones abstractas de dicho entorno codificadas mediante un lenguaje de representación de conocimientos. Sin un cuerpo, estas representaciones abstractas no tienen contenido semántico para la máquina. Sin embargo, gracias a la interacción directa con el entorno, el agente puede relacionar las señales que percibe a través de sus sensores con representaciones simbólicas generadas a partir de lo percibido. Algunos expertos en IA, en particular Rodney Brooks (Brooks, 1991) incluso llegaron a afirmar que no era ni siquiera necesario generar dichas representaciones internas, esto es, que no es necesario que un agente tenga que tener una representación interna del mundo que le rodea ya que el propio mundo es el mejor modelo posible de sí mismo y que la mayor parte de las conductas inteligentes no requieren razonamiento sino que emergen a partir de la interacción entre el agente y su entorno. Esta idea generó mucha polémica y el propio Brooks, unos años más tarde, admitió que hay muchas situaciones en las que una representación interna del mundo es necesaria para que el agente tome decisiones racionales.

En 1965, el filósofo Hubert Dreyfus afirmó que el objetivo último de la IA, es decir, la IA fuerte de tipo general, era tan inalcanzable como el objetivo de los alquimistas del siglo XVII que pretendían transformar el plomo en oro (Dreyfus, 1965). Dreyfus argumentaba que el cerebro procesa la información de manera global y continua mientras que un ordenador utiliza un conjunto finito y discreto de operaciones deterministas aplicando reglas a un conjunto finito de datos. En este aspecto podemos ver un argumento similar al de Searle, pero Dreyfus, en posteriores artículos y libros (Dreyfus, 1992), usó también otro argumento consistente en que el cuerpo juega un papel crucial en la inteligencia. Fue pues uno de los primeros en abogar la necesidad de que la inteligencia forme parte de un cuerpo con el que poder interactuar con el mundo. La idea principal es que la inteligencia de los seres vivos deriva del hecho de estar situados en un entorno con el que pueden interactuar gracias a sus cuerpos. De hecho esta necesidad de corporeidad está basada en la Fenomenología de Heidegger que enfatiza la importancia del cuerpo con sus necesidades, deseos, placeres, penas, formas de moverse, de actuar, etcétera. Según Dreyfus, la IA debería modelar todos estos aspectos para alcanzar el objetivo último de la IA fuerte. Dreyfus no niega completamente la posibilidad de la IA fuerte pero afirma que no es posible con los métodos clásicos de la IA simbólica y no corpórea, en otras palabras considera que la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos no es correcta. Sin duda se trata de una idea interesante que hoy en día comparten muchos investigadores en IA. Efectivamente, la aproximación corpórea con representación interna ha ido ganando terreno en la IA y actualmente muchos la consideramos imprescindible para avanzar hacia inteligencias de tipo general. De hecho, basamos una gran parte de nuestra inteligencia en nuestra capacidad sensorial y motora. En otras palabras, el cuerpo conforma a la inteligencia y por lo tanto sin cuerpo no puede haber inteligencia de tipo general. Esto es así porque el hardware del cuerpo, en particular los mecanismos del sistema sensorial y del sistema motor, determinan el tipo de interacciones que un agente puede realizar. A su vez, estas interacciones conforman las habilidades cognitivas de los agentes dando lugar a lo que se conoce como cognición situada. Es decir, se sitúa a la máquina en entornos reales, como ocurre con los seres humanos, con el fin de que tengan experiencias interactivas que, eventualmente, les permitan llevar a cabo algo similar a lo que propone la teoría del desarrollo cognitivo de Piaget (Inhelder y Piaget, 1958), según la cual un ser humano sigue un proceso de maduración mental por etapas y quizá los distintos pasos de este proceso podrían servir de guía para diseñar máquinas inteligentes. Estas ideas ha dado lugar a una nueva subárea de la IA llamada robótica del desarrollo (Weng et al., 2001).

Éxitos de la IA especializada

Todos los esfuerzos de la investigación en IA se han centrado en construir inteligencias artificiales especializadas y los éxitos alcanzados son muy impresionantes, en particular durante el último decenio gracias sobre todo a la conjunción de dos elementos: la disponibilidad de enormes cantidades de datos y el acceso a la computación de altas prestaciones para poder analizarlos. Efectivamente, el éxito de sistemas, como por ejemplo AlphaGo (Silver et al., 2016), Watson (Ferrucci et al., 2013) y los avances en vehículos autónomos o en diagnóstico médico basado en imágenes, han sido posibles gracias a esta capacidad para analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones eficientemente. Sin embargo, prácticamente no hemos avanzado hacia la consecución de IA general. De hecho, podemos afirmar que los actuales sistemas de IA son una demostración de lo que Daniel Dennet llama "competencia sin comprensión" (Dennet, 2018).

Posiblemente la lección más importante que hemos aprendido a lo largo de los sesenta años de existencia de la IA es que lo que parecía más difícil (diagnosticar enfermedades, jugar al ajedrez y al Go al más alto nivel) ha resultado ser relativamente fácil y lo que parecía más fácil ha resultado ser lo más difícil. La explicación a esta aparente contradicción hay que buscarla en la dificultad de dotar a las máquinas de conocimientos de sentido común. Sin estos conocimientos no es posible una comprensión profunda del lenguaje ni una interpretación profunda de lo que capta un sistema de percepción visual, entre otras limitaciones. De hecho, el sentido común es requisito fundamental para alcanzar una IA similar a la humana en cuanto a generalidad y profundidad. Los conocimientos de sentido común son fruto de nuestras vivencias y experiencias. Algunos ejemplo son: "el agua siempre fluye de arriba hacia abajo", "para arrastrar un objeto atado a una cuerda hay que tirar de la cuerda, no empujarla", "un vaso se puede guardar dentro de un armario pero no podemos guardar un armario dentro de un vaso", etcétera. Hay millones de conocimientos de sentido común que las personas manejamos fácilmente y que nos permiten entender el mundo en el que vivimos. Una posible línea de investigación que podría dar resultados interesantes en adquisición de conocimientos de sentido común es la robótica del desarrollo mencionada anteriormente. Otra línea de trabajo muy interesante es la que tiene como objetivo la modelización matemática y el aprendizaje de relaciones causa-efecto, es decir, el aprendizaje de causales y, por lo tanto, asimétricos del mundo. Los sistemas actuales basados en aprendizaje profundo simplemente pueden aprender funciones matemáticas simétricas, no pueden aprender relaciones asimétricas y por consiguiente no son capaces de diferenciar entre causas y efectos, como por ejemplo que la salida del sol es la causa del canto del gallo y no lo contrario (Pearl, 2018; Lake et al., 2016).

Futuro: hacia inteligencias artificiales realmente inteligentes

Las capacidades más complicadas de alcanzar son aquellas que requieren interaccionar con entornos no restringidos ni previamente preparados. Diseñar sistemas que tengan estas capacidades requiere integrar desarrollos en muchas áreas de la IA. En particular, necesitamos lenguajes de representación de conocimientos que codifiquen información acerca de muchos tipos distintos de objetos, situaciones, acciones, etcétera, así como de sus propiedades y de las relaciones entre ellos, en particular relaciones causa-efecto. También necesitamos nuevos algoritmos que, en base a estas representaciones, puedan, de forma robusta y eficiente, resolver problemas y responder preguntas sobre prácticamente cualquier tema. Finalmente, dado que necesitarán adquirir un número prácticamente ilimitado de conocimientos, estos sistemas deberán ser capaces de aprender de forma continua a lo largo de toda su existencia. En definitiva, es imprescindible diseñar sistemas que integren percepción, representación, razonamiento, acción y aprendizaje. Este es un problema muy importante en IA, ya que todavía no sabemos como integrar todos estos componentes de la inteligencia. Necesitamos arquitecturas cognitivas (Forbus, 2012) que integren estos componentes de forma adecuada. Los sistemas integrados son un paso previo fundamental para conseguir algún día inteligencias artificiales de tipo general.

Las capacidades más complicadas de alcanzar son aquellas que requieren interaccionar con entornos no restringidos ni previamente preparados. Diseñar sistemas que tengan estas capacidades requiere integrar desarrollos en muchas áreas de la IA

Entre las actividades futuras, creemos que los temas de investigación más importantes pasarán por sistemas híbridos que combinen las ventajas que poseen los sistemas capaces de razonar en base a conocimientos y uso de la memoria (Graves et al., 2016) y las ventajas de la IA basada en análisis de cantidades masivas de datos, en lo que se conoce por aprendizaje profundo (Bengio, 2009). Actualmente, una importante limitación de los sistemas de aprendizaje profundo es el denominado "olvido catastrófico", lo cual significa que si una vez han sido entrenados para llevar a cabo una tarea (por ejemplo, jugar al Go), si a continuación los entrenamos para llevar a cabo otra tarea distinta (por ejemplo, distinguir entre imágenes de perros y de gatos) olvidan completamente la tarea anteriormente aprendida (en este caso jugar al Go). Esta limitación es una prueba contundente de que en realidad estos sistemas no aprenden nada, por lo menos en el sentido humano de aprender. Otra importante limitación de estos sistemas es que son "cajas negras" sin capacidad explicativa, por ello un objetivo interesante de investigación será como dotar de capacidad explicativa a los sistemas de aprendizaje profundo incorporando módulos que permitan explicar como se ha llegado a los resultados y conclusiones propuestas, ya que la capacidad de explicación es una característica irrenunciable en cualquier sistema inteligente. También es necesario desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje que no requieran enormes cantidades de datos para ser entrenados así como un hardware mucho mas eficiente en consumo energético para implementarlos, ya que el consumo de energía podría acabar siendo una de las principales barreras al desarrollo de la IA. En comparación, el cerebro es varios órdenes de magnitud más eficiente que el hardware actual necesario para implementar los algoritmos de IA más sofisticados. Una posible vía a explorar es la computación Neuromórfica basada en memristores (Saxena et al., 2018).

Otras técnicas más clásicas de IA que seguirán siendo objeto de investigación extensiva son los sistemas multiagente, la planificación de acciones, el razonamiento basado en la experiencia, la visión artificial, la comunicación multimodal persona-máquina, la robótica humanoide y sobre todo las nuevas tendencias en robótica del desarrollo que puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno. También veremos progresos significativos gracias a las aproximaciones biomiméticas para reproducir en máquinas el comportamiento de animales. No se trata únicamente de reproducir el comportamiento de un animal sino de comprender como funciona el cerebro que produce dicho comportamiento. Se trata de construir y programar circuitos electrónicos que reproduzcan la actividad cerebral que genera este comportamiento. Algunos biólogos están interesados en los intentos de fabricar un cerebro artificial lo más complejo posible porque consideran que es una manera de comprender mejor el órgano, y los ingenieros buscan información biológica para hacer diseños más eficaces. Mediante la biología molecular y los recientes avances en optogenética será posible identificar qué genes y qué neuronas juegan un papel clave en las distintas actividades cognitivas.

La robótica del desarrollo puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno

En cuanto a las aplicaciones, algunas de las más importantes seguirán siendo aquellas relacionadas con la web, los videojuegos, los asistentes personales y los robots autónomos (en particular vehículos autónomos, robots sociales, robots para la exploración de planetas, etcétera). Las aplicaciones al medio ambiente y ahorro energético también serán importantes, así como las dirigidas a la economía y la sociología.

Por último, las aplicaciones de la IA al arte (artes visuales, música, danza, narrativa) cambiarán de forma importante la naturaleza del proceso creativo. Los ordenadores ya no son solamente herramientas de ayuda a la creación, los ordenadores empiezan a ser agentes creativos. Ello ha dado lugar a una nueva y muy prometedora área de aplicación de la IA denominada Creatividad Computacional que ya ha producido resultados muy interesantes (Colton et al., 2009, 2015; López de Mántaras, 2016) en ajedrez, música, artes plásticas y narrativa, entre otras actividades creativas.

Reflexión final

Por muy inteligentes que lleguen a ser las futuras inteligencias artificiales, incluidas las de tipo general, nunca serán iguales a las inteligencias humanas ya que, tal como hemos argumentado, el desarrollo mental que requiere toda inteligencia compleja depende de las interacciones con el entorno y estas interacciones dependen a su vez del cuerpo, en particular del sistema perceptivo y del sistema motor. Ello, junto al hecho de que las máquinas no seguirán procesos de socialización y culturización como los nuestros, incide todavía más en que, por muy sofisticadas que lleguen a ser, serán inteligencias distintas a las nuestras. El que sean inteligencias ajenas a la humana y, por lo tanto, ajenas a los valores y necesidades humanas nos debería hacer reflexionar sobre posibles limitaciones éticas al desarrollo de la IA. En particular, estamos de acuerdo con la afirmación de Weizenbaum (Weizenbaum, 1976) de que ninguna máquina debería nunca tomar decisiones de forma completamente autónoma o dar consejos que requieran, entre otras cosas, de la sabiduría, producto de experiencias humanas, así como de tener en cuenta valores humanos.

El verdadero peligro de la IA no es la muy improbable singularidad tecnológica debida a la existencia de unas futuras hipotéticas superinteligencias artificiales, los verdaderos peligros ya están aquí. Actualmente los algoritmos en que se basan los motores de búsqueda en internet, los sistemas de recomendación y los asistentes personales de nuestros teléfonos móviles, conocen bastante bien lo que hacemos, nuestras preferencias y nuestros gustos e incluso pueden llegar a inferir el qué pensamos y cómo nos sentimos. El acceso a cantidades masivas de información, que voluntariamente generamos, es fundamental para que esto sea posible, ya que mediante el análisis de estos datos provenientes de fuentes diversas es posible encontrar relaciones y patrones que serían imposibles de detectar sin las técnicas de IA. Todo esto resulta en una pérdida alarmante de privacidad. Para evitarlo deberíamos tener derecho a poseer una copia de todos los datos personales que generamos, controlar su uso y decidir a quién le permitimos el acceso y bajo qué condiciones, en lugar de que estén en manos de grandes corporaciones sin poder saber realmente qué uso hacen de nuestros datos.

Por muy inteligentes que lleguen a ser las futuras inteligencias artificiales nunca serán como la humana; el desarrollo mental que requiere toda inteligencia compleja depende de las interacciones con el entorno y estas dependen a su vez del cuerpo, en particular de los sistemas perceptivo y motor

La IA está basada en programación compleja, y por lo tanto necesariamente cometerá errores. Pero incluso suponiendo que fuera posible desarrollar un software completamente fiable, hay dilemas éticos que los desarrolladores de software deben tener en cuenta a la hora de diseñarlo. Por ejemplo, un vehículo autónomo podría decidir atropellar a un peatón para evitar una colisión que podría causar daños a sus ocupantes. Equipar las empresas con sistemas avanzados de IA para hacer la gestión y la producción más eficientes requerirá menos empleados humanos y generará más paro. Estos dilemas éticos hacen que muchos expertos en IA señalen la necesidad de regular su desarrollo. En algunos casos se debería incluso de prohibir el uso de la IA. Un ejemplo claro son las armas autónomas. Los tres principios básicos que rigen los conflictos armados: discriminación (la necesidad de discernir entre combatientes y civiles o entre un combatiente en actitud de rendirse y uno dispuesto a atacar), proporcionalidad (evitar el uso desmedido de fuerza) y precaución (minimización del número de víctimas y daños materiales) son extraordinariamente difíciles de evaluar y, por lo tanto, casi imposibles de cumplir por los sistemas de IA que controlan las armas autónomas. Pero incluso en el caso de que a muy largo plazo las máquinas tuvieran esta capacidad, sería indigno delegar en una máquina la decisión de matar. Pero, además de regular, es imprescindible educar a los ciudadanos sobre los riesgos de las tecnologías inteligentes, dotándolos de las competencias necesarias para controlarla en lugar de ser controlados por ella. Necesitamos futuros ciudadanos mucho más informados, con más capacidad para evaluar los riesgos tecnológicos, con más sentido crítico y dispuestos a hacer valer sus derechos. Este proceso de formación debe comenzar en la escuela y tener continuación en la universidad. En particular es necesario que los estudiantes de ciencia e ingeniería reciban una formación ética que les permita comprender mejor las implicaciones sociales de las tecnologías que muy probablemente desarrollarán. Solo si invertimos en educación lograremos una sociedad que pueda aprovechar las ventajas de las tecnologías inteligentes minimizando los riesgos. La IA tiene sin duda un extraordinario potencial para beneficiar a la sociedad siempre y cuando hagamos un uso adecuado y prudente. Es fundamental aumentar la conciencia de las limitaciones de la IA, así como actuar de forma colectiva para garantizar que la IA se utilice en beneficio del bien común con seguridad, fiabilidad y responsabilidad.

El camino hacia la IA realmente inteligente seguirá siendo largo y difícil, al fin y al cabo la IA tiene apenas sesenta años y, como diría Carl Sagan, sesenta años son un brevísimo momento en la escala cósmica del tiempo; o, como muy poéticamente dijo Gabriel García Márquez: "Desde la aparición de vida visible en la Tierra debieron transcurrir 380 millones de años para que una mariposa aprendiera a volar, otros 180 millones de años para fabricar una rosa sin otro compromiso que el de ser hermosa, y cuatro eras geológicas para que los seres humanos fueran capaces de cantar mejor que los pájaros y morirse de amor".

Bibliografía

-Bengio, Yoshua (2009): "Learning deep architectures for AI", en Foundations and Trends in Machine Learning, vol. 2, n.º 1, pp. 1-127.

-Brooks, Rodney A. (1991): "Intelligence without reason", Proceedings of the 12th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'91), vol. 1, pp. 569-595.

-Colton, S.; López de Mántaras, R. y Stock, O. (2009): "Computational creativity: coming of age", en AI Magazine, vol. 30, n.º 3, pp. 11-14.

-Colton, S.; Halskov, J.; Ventura, D.; Gouldstone, I.; Cook, M. y Pérez-Ferrer, B. (2015): "The painting fool sees! New projects with the automated painter", International Conference on Computational Creativity (ICCC 2015), pp. 189-196.

-Dennet, D. C. (2018): From Bacteria to Bach and Back: The Evolution of Minds, Londres, Penguin Random House.

-Dreyfus, Hubert L. (1965): Alchemy and Artificial Intelligence, Santa Mónica, California, Rand Corporation.

-(1992): What Computers Still Can't Do, Nueva York, MIT Press.

-Ferrucci, D. A.; Levas, A.; Bagchi, S.; Gondek, D. y Mueller, E. T. (2013): "Watson: beyond jeopardy!", en Artificial Intelligence, n.º 199, pp. 93-105.

-Forbus, Kenneth. D. (2012): "How minds will be built", en Advances in Cognitive Systems, n.º 1, pp. 47-58.

-Graves, A.; Wayne, G.; Reynolds, M.; Harley, T.; Danihelka, I.; Grabska-Barwińska, A.; Gómez-Colmenarejo, S.; Grefenstette, E.; Ramalho, T.; Agapiou, J.; Puigdomènech-Badia, A.; Hermann, K. M.; Zwols, Y.; Ostrovski, G.; Cain, A.; King, H.; Summerfield, C.; Blunsom, P.; Kavukcuoglu, K. y Hassabis, D. (2016): " Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory", en Nature, n.º 538, pp. 471-476.

-Holland, John. H. (1975): Adaptation in natural and artificial systems, Michigan, University of Michigan Press.

-Inhelder, Bärbel y Piaget, Jean (1958): The Growth of Logical Thinking from Childhood to Adolescence, Nueva York, Basic Books.

-Lake, B. M.; Ullman, T. D.; Tenenbaum, J. B. y Gershman, S. J. (2017): "Building machines that learn and think like people", en Behavioral and Brain Sciences, vol. 40, e253.

-López de Mántaras, R. (2016): "Artificial intelligence and the arts: toward computational creativity", en AA VV, The Next Step: Exponential Life, Madrid, BBVA/ Turner, pp. 100-125.

-McCulloch, Warren. S. y Pitts, Walter (1943): "A logical calculus of ideas immanent in nervous activity", en Bulletin of Mathematical Biophysics, n.º 5, pp. 115-133.

-Newell, Allen y Simon, Herbert A. (1976): "Computer science as empirical inquiry: symbols and serch", en Communications of the ACM, vol. 19, n.º 3, pp. 113-126.

-Pearl, Judea y Mackenzie, Dana (2018): The Book of Why: The New Science of Cause and Effect, Nueva York, Basic Books.

-Saxena, V.; Wu, X.; Srivastava, I. y Zhu, K. (2018): "Towards neuromorphic learning machines using emerging memory devices with brain-like energy efficiency, preprints". Disponible en www.preprints.org

-Searle, John R. (1980): "Minds, brains, and programs", en Behavioral and Brain Science, vol. 3, n.º 3, pp. 417-457.

-Silver, D.; Huang, A.; Maddison, C. J.; Guez, A.; Sifre, L.; Ven den Driessche, G.; Schrittwieser, J.; Antonoglou, I.; Panneershelvam, V.; Lanctot, M.; Dieleman, S.; Grewe, D.; Nham, J.; Kalchbrenner, N.; Sutskever, I.; Lillicrap, T.; Leach, M.; Kavukcuoglu, K.; Graepel, T. y Hassabis, D. (2016): "Mastering the game of go with deep neural networks and tree search", en Nature, vol. 529, n.º 7.587, pp. 484-489.

-Turing, Alan M. (1948): Intelligent Machinery, National Physical Laboratory Report, reimpreso en B. Meltzer y D. Michie (eds.) (1969): Machine Intelligence 5, Edimburgo, Edinburgh University Press, 1969.

-(1950): "Computing machinery and intelligence", en Mind, vol. 59, n.º 236, pp. 433-460.

-Weizenbaum, Joseph (1976): Computer Power and Human Reasoning: From Judgment to Calculation, San Francisco, W. H. Freeman and Company.

-Weng, J.; McClelland, J.; Pentland, A.; Sporns, O.; Stockman, I.; Sur, M. y Thelen, E. (2001): "Autonomous mental development by robots and animals", en Science, n.º 291, pp. 599-600.

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El futuro de la IA: hacia inteligencias artificiales realmente inteligentes | OpenMind

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La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar los sistemas que regirán las máquinas del futuro

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¿Cómo pueden las aplicaciones de inteligencia artificial mejorar el marketing digital? La inteligencia artificial y el marketing digital son aliados naturales, ya que la IA nos ayuda a procesar grandes volúmenes de datos de manera más rápida y eficiente, lo que nos permite crear estrategias digitales más efectivas.

En este artículo, exploraremos algunos de los softwares más importantes de inteligencia artificial para potenciar nuestras acciones de marketing digital. ¿Comenzamos?

1. Marketing de contenidos: Uberflip

Según el Informe de Experiencia de Contenido, las recomendaciones personalizadas incrementan en un 60% la probabilidad de que el visitante consuma más contenidos que cuando se le presentan recomendaciones genéricas.

Uberflip es una plataforma de content marketing que utiliza inteligencia artificial para personalizar la experiencia de contenidos y agilizar el ciclo de venta. Permite entender mejor a cada cliente potencial y predecir qué tipo de contenidos y temas le pueden interesar.

Esta herramienta brinda recomendaciones de contenido en el momento correcto, con el formato correcto y dirigidas a la audiencia correcta. Estas recomendaciones se muestran justo en el punto donde es más probable que sean consultadas por el cliente potencial.

No se trata de ofrecer los típicos "artículos recientes" o "artículos populares", sino más bien de recomendar un contenido que contribuya a que el visitante se convierta en lead o cliente potencial al brindar su información de contacto y avance por sí mismo el proceso de decisión de compra. De esta forma, la conversión será mayor.

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2. Generación de contenidos: Articoolo

Generar contenidos puede volverse una tarea difícil, que requiere tiempo e incluso es costosa. Pero con la llegada de la inteligencia artificial a las subdisciplinas del marketing digital, esto no tiene por qué seguir así.

Articoolo es una aplicación de inteligencia artificial aplicada a la generación de contenidos en la cual su algoritmo inteligente crea contenido único y de calidad al simular la manera en que lo haría un cerebro humano.

¿Pero cómo es posible? El proceso es simple: primero, pones el título que quieres para un post de blog, por ejemplo: " Los mejores libros de superación personal y autoayuda". A partir del título, la aplicación entenderá el contexto del tema y buscará, en este caso, los mejores recursos de superación personal extrayendo el sentimiento que le ponen y sus palabras clave. Con esto, lo reconstruirá todo en una pieza coherente de contenido. Finalmente, lo escribirá usando programación neurolingüística para verificar que tenga una semántica correcta y sea legible.

Lo más impresionante de todo es que tendrás un artículo único y coherente en tan solo un par de minutos. Y para aquellos escépticos, esta herramienta no duplica ni plagia otros contenidos.

Puede que incluso ya hayas leído algunos artículos o reportes escritos por inteligencia artificial, pues grandes compañías como Associated Press y Forbes ya están usando este tipo de herramientas que aplican inteligencia artificial a la generación de contenidos ( Wordsmith y Quill ).

3. Generación de contenidos: Buzzsumo

Es muy común que a la hora de crear nuevo contenido nos quedemos sin ideas. Según un estudio de Adobe, el 47% de los profesionales del marketing considera la producción de contenido a gran escala uno de sus mayores desafíos. Pero, para problemas como estos, existe Buzzsumo, un software que detecta los contenidos más compartidos y populares en redes sociales.

Además, Buzzsumo también tiene funcionalidades que permiten planificar el contenido. Y ofrece la creación de alertas para ciertas palabras clave y el análisis de la competencia.

4. Generación de contenidos: Jasper

Jasper, antes conocida como Jarvis, es una herramienta que, gracias a sus funcionalidades de SEO y copywriting, nos ayuda a escribir artículos atractivos y que generen conversión.

Genera títulos y descripciones para llamar la atención de nuestros lectores, ya que es capaz de ajustarse al tono de tu marca.

5. Creación de contenidos: Concured

Concured es una plataforma estratégica de contenidos impulsada por inteligencia artificial que ayuda a los profesionales del marketing y creadores de contenidos a saber qué escribir para que resuene más en su audiencia.

Utiliza inteligencia artificial para detectar y predecir qué va a causar mayor interacción o engagement con la audiencia objetivo, así como qué contenidos se están volviendo virales y cómo podrías diferenciarte de tus principales competidores.

Lo anterior permite ahorrar tiempo dedicado a la auditoría y a plantear los contenidos mientras se incrementan los principales indicadores de la generación de contenidos.

Sin duda, es una manera inteligente de ofrecer experiencias personalizadas a clientes potenciales al mostrarles contenidos relevantes basados en sus intereses.

Dentro de las herramientas de este software impulsado por inteligencia artificial se encuentran iMeasure y iAudit. La primera de estas mide el desempeño obtenido y el retorno de inversión de los contenidos, y la segunda brinda un panorama consolidado con puntajes tanto propios como de la competencia.

6. Redes sociales: Cortex

Cortex es una aplicación de inteligencia artificial que se enfoca en mejorar el aspecto visual de las imágenes y vídeos de los posts en redes sociales con el objetivo de que generen más interacción y puedan volverse virales.

Básicamente, usa datos e insights para automatizar la creación de fotos y vídeos que den mejores resultados.

¿Qué tipo de hallazgos inteligentes te puede dar esta herramienta? Cuestiones como qué lenguaje visual utilizar, cómo deben ser las imágenes, qué tipo de fotos publicar (la típica pregunta: ¿pongo fotos del producto o más bien de gente?), qué hashtags usar, qué tendencias resuenan más en el mercado meta, cómo distinguirte de la competencia, qué colores y qué mensajes utilizar, etc.

No solo es útil para tener una mejor idea sobre qué publicar, sino también sobre cuándo hacerlo y con qué frecuencia, y agrega instantáneamente la foto o el vídeo más efectivo para cada post.

Tiene integración con bancos de imágenes y un editor nativo que permite agregar logotipos, aplicar filtros o modificar el tamaño de la imagen, entre otras funciones.

Además, también se puede usar como una herramienta multiplataforma para calendarizar y publicar todos los posts de redes sociales desde un mismo lugar, pero obviamente, con el plus que te da toda la inteligencia que hay detrás de esta aplicación.

Así es cómo Cortex simplificará el trabajo invertido en el manejo de redes sociales y lo hará mucho más efectivo en términos de resultados. ¡Se acabó adivinar qué publicar, y cómo o cuándo hacerlo!

7. Email marketing: Phrasee

En estos días en que casi todos los mails que recibimos de marcas son automatizados y se envían de forma masiva, la personalización se vuelve cada vez más importante. Y si hay una subdisciplina del marketing digital en que las palabras realmente marcan la diferencia es el email marketing.

Phrasee analiza millones de datos para generar el mejor título, asunto de correo y llamada a la acción (CTA) que llame la atención del usuario y brinde una mayor tasa de apertura o clics. También es capaz de determinar la hora, el día y la frecuencia ideales para enviar un email, lo cual aumenta las posibilidades de que el usuario lleve a cabo la acción deseada.

¿Cómo funciona? La tecnología de inteligencia artificial que usa Phrasee crea tus propios asuntos de correo y combina elementos lingüísticos para descubrir un modelo de lenguaje apropiado para tu marca.

Esta misma tecnología también puede aplicarse a mensajes push de aplicaciones móviles, mensajes SMS, posts de Facebook e Instagram, Google AdWords y Display Ads.

"Phrasee es al copywriting lo que Photoshop es al diseño", así fue como la directora creativa de eBay, Molly Prosser, describió esta herramienta inteligente.

8. Email marketing: Persado

Persado es un software de inteligencia artificial que cuenta con una amplia base de conocimiento de idiomas y lenguaje. Gracias a su tecnología, puede analizar cuál es la mejor forma de dirigirse a una persona de manera que se sienta invitada a participar y actuar.

Pero ¿cómo lo hace? Esta app de inteligencia artificial aprende sobre las interacciones y patrones de respuesta que los consumidores tienen con los mensajes que enviamos, de manera que descubre cuáles son sus motivaciones y genera un lenguaje que apele a esta finalidad.

Destacarnos dentro de los cientos de correos automatizados que reciben los consumidores es clave. Si determinamos lo que motiva a nuestro consumidor podemos dirigirnos de una forma mucho más asertiva en nuestras campañas de email y destacar, lo que nos permitirá lograr tasas de conversión mucho más altas.

9. Publicidad online: Adext AI

Adext AI es una tecnología conformada por algoritmos de machine learning que analiza millones de datos de campañas en Google Ads, YouTube, Instagram y Facebook para identificar los segmentos de audiencia que sean más redituables en el momento adecuado.

Su algoritmo encuentra las audiencias que mejor convierten y automáticamente distribuye el presupuesto de acuerdo con los resultados.

Una vez que se haya terminado la fase de exploración y se tenga una certeza del 80% (lo cual ocurre en aproximadamente 2 días), el modelo de inteligencia artificial se enfocará en los KPI de tu elección.

Por ejemplo, si elegiste que tu objetivo principal es el CPA (costo por acción), entonces el modelo siempre buscará el costo más bajo sin importar el número de conversiones, pero si elegiste el modelo de cantidad de conversiones, el modelo te dará más conversiones, pero puede que el CPA se incremente.

Aunque la tecnología de IA de Adext es lo que incrementa el desempeño de tus campañas, tú serás quien decida la estrategia a seguir.

10. Generación de clientes potenciales: Node

Node es una aplicación de inteligencia artificial enfocada en la generación de clientes potenciales.

Ofrece a los equipos de marketing y ventas una guía para identificar sus mercados y acelerar sus ganancias. Su inteligencia artificial puede sumergirse en montones de datos para encontrar al cliente potencial ideal teniendo en cuenta la información que ha recopilado hasta el momento. Es así como predice y califica cuán perfilado y preparado está el cliente potencial. Esto último es algo que puede ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía a las empresas B2B.

Los hallazgos accionables que brinda esta aplicación dan respuesta a las incógnitas sobre a quién contactar primero, qué decirle y cuándo decirlo para cerrar más ventas.

En este sentido, Node ayuda a priorizar y personalizar la comunicación, aspectos que se traducen en una mayor tasa conversión cliente potencial-cliente.

¿Cómo lo logra? A través de su tecnología avanzada de inteligencia artificial, encuentra la conexión entre gente, compañías, productos y lugares en la web. Y, utilizando machine learning, busca dentro de estas conexiones para encontrar y definir el contexto y unirlas entre sí.

Después, usa el procesamiento del lenguaje natural para analizar los principales atributos de un comprador perteneciente al mercado objetivo, y mediante aprendizaje profundo (Deep Learning) entrega proactivamente personas e información relevante para la empresa.

Finalmente, los resultados de sus hallazgos son enviados de vuelta a sus algoritmos de inteligencia artificial para facilitar el aprendizaje constante y mejorar continuamente las recomendaciones.

Y, como dato curioso antes de pasar a la siguiente aplicación de inteligencia artificial, vale la pena mencionar que Node fue fundado por Falon Fatemi, la empleada más joven que ha tenido Google (19 años), y que uno de sus principales inversores es Mark Cuban (el famoso inversor que aparece en el programa de televisión Shark Tank).

11. Videomarketing y redes sociales: Lumen5

El formato de vídeo está probando generar mucho más engagement que los formatos convencionales. Pero muchas veces no generamos suficiente contenido en vídeo porque lo percibimos como una tarea complicada cuya planeación y edición llevan bastante tiempo.

La inteligencia artificial también ha cambiado el panorama en este sentido. Lumen5 es una plataforma de creación automática de vídeos, cuyo flujo está asistido por inteligencia artificial para ofrecer una experiencia de creación de vídeos extremadamente simple, fácil y rápida.

Los pequeños clips de vídeo pueden compartirse en redes sociales en forma de posts, historias o anuncios.

Lo interesante es que sus algoritmos de procesamiento del lenguaje natural hacen un resumen automático a partir de cualquier artículo escrito o blog post tomando la información principal y distribuyéndola a lo largo de un vídeo sobre el cual el usuario puede editar intuitivamente cualquier elemento como texto, vídeo de fondo o tiempos, entre otros.

Su inteligencia artificial también es capaz de elegir la escena de vídeo o fondo idóneo para cada uno de estos textos. Es una excelente herramienta para aprovechar los contenidos existentes y reformularlos creando vídeos casi de forma instantánea.

12. Chatbots: Liveperson

La gente frecuentemente confunde un chatbot estándar con un chatbot impulsado por inteligencia artificial. Los chatbots que utilizan inteligencia artificial son una versión más avanzada de chatbots porque, en comparación con los que ya conocemos, estos hablan realmente como humanos y sus respuestas son mucho más acertadas y congruentes. Esto hace que la interacción tenga mayores probabilidades de conversión.

Liveperson es una plataforma conversacional impulsada por inteligencia artificial que hace fácil para los consumidores obtener respuestas sobre los productos que desean comprar dentro de los canales de comunicación que ya usan a diario.

Esta aplicación usa inteligencia artificial para examinar las conversaciones con los clientes, identificar intentos de compra en tiempo real y ofrecer hallazgos accionables a las marcas para que optimicen rápidamente su comunicación y operaciones automáticas.

Una de sus tecnologías, titulada Maven AI, entiende, recomienda y aprende. Conecta cada paso del proceso de compra a su inteligencia artificial. Maven aplica entendimiento avanzado del lenguaje natural para detectar intentos de compra, y dirige de forma dinámica las conversaciones al mejor chatbot o agente humano de acuerdo con lo que quieren la persona, el contexto y los atributos predictivos.

Maven AI aprende en el tiempo para mejorar continuamente la redirección y sus recomendaciones, de forma que hace más eficientes sus respuestas con experiencias altamente personalizadas.

También utiliza Big Data e inteligencia artificial para construir chats específicos para cada tipo de industria que sean fáciles de implementar y personalizar.

13. Desarrollo web: Wix ADI

Probablemente ya habías escuchado sobre esta popular plataforma para crear sitios web. ¿Pero sabías que Wix implementa inteligencia artificial para desarrollarlos?

Wix Artificial Design Intelligence (ADI) se nutre con una serie de respuestas a preguntas iniciales que responde el usuario para entender sus necesidades, gustos y preferencias. Tan solo unos pocos minutos después, el sistema presenta una página principal que se puede personalizar aún más con los elementos específicos que se deseen cambiar.

Esta plataforma aprende sobre sus usuarios y aplica el conocimiento que ha obtenido sobre billones de combinaciones (plantillas, imágenes, textos, formularios...) para crear el sitio perfecto adecuado a las necesidades de cada usuario.

Los sitios web resultantes se sienten tan personales y únicos que parece que sean obra de magia. Pero en realidad se necesitaron años para culminar esa experiencia, y su sistema inteligente fue alimentado con más de 80 millones de usuarios alrededor del mundo.

14. Toma de decisiones: RapidMiner

RapidMiner es una plataforma de data science que, a través del análisis de datos impulsado por inteligencia artificial, asesora a las empresas para que tomen mejores decisiones en diversas áreas, entre ellas, cuestiones puramente de mercadotecnia, ventas y retención del cliente, como son la optimización de precios, predicción de demanda, ciclo de vida del cliente, iniciativas para vender más e incrementar el ticket promedio.

RapidMiner unifica grandes cantidades de datos para formar modelos predictivos que ayuden a empresas de diversas industrias a tomar decisiones que generen más ganancias, reduzcan los costos y eviten riesgos.

15. Alineamiento de contenido: Acrolinx

Acrolinx es una plataforma que ayuda a las marcas a escalar la creación de contenido y aumentar su calidad. Para ver las maravillas de este software, primero debemos insertar nuestras preferencias de estilo, gramática, tono de voz, etc.

Gracias a la inteligencia artificial, este software puede darnos sugerencias de mejora y puntuar nuestro contenido existente, además de hacer sugerencias en tiempo real.

16. Influencers: IMAI

A la hora de posicionar nuestras marcas, los influencers de nicho son una gran alternativa, ¿pero cómo encontrar el correcto? De eso se encarga IMAI, que encuentra a la persona indicada gracias a su herramienta de descubrimiento de influencers, que recopila los datos de la mayor parte de los influencers en las 3 plataformas más importantes: TikTok, Instagram y YouTube.

Además de recopilar la información, IMAI recolecta el rendimiento y mide el ROI de los influencers, lo que nos permite elegir de una forma mucho más informada a nuestro próximo influenciador de nicho.

17. Email marketing: Seventh Sense

Muchas veces, destacar dentro de las bandejas de entrada de nuestros registros es difícil, ya que comúnmente están inundadas de mensajes promocionales donde todos buscan sobresalir sobre los demás.

Seventh Sense es un software diseñado para maximizar el desempeño de las campañas de email marketing. Esta aplicación de inteligencia artificial te permite escoger los mejores días, horarios y frecuencia para comunicarnos con nuestros contactos y maximizar la efectividad.

Actualmente, está disponible para usuarios de HubSpot y Marketo, ya que se sustenta en la información de estas plataformas para entregar la información precisa.

18. Craiyon

Craiyon es una innovadora aplicación de inteligencia artificial diseñada para revolucionar la creación de contenido artístico y de artículos. Con un enfoque intuitivo, Craiyon permite a los usuarios generar contenido de manera rápida y eficiente, utilizando el procesamiento del lenguaje natural.

Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo, la plataforma puede interpretar y comprender las consultas y las ideas de los usuarios, y brindar respuestas coherentes y bien estructuradas. Es especialmente útil para redactores, periodistas y escritores que buscan optimizar su tiempo y aumentar su productividad.

¿Estás listo para dar la bienvenida a estas aplicaciones de inteligencia artificial?

Hemos revisado distintas aplicaciones de IA y algunas de las funcionalidades más útiles. Como profesionales del marketing, es importante que comprendamos la importancia que los programas de IA tienen en el marketing digital, dado que más que ser una tendencia o algo que se está poniendo de moda, pronto se volverá una necesidad para permanecer competitivos en un entorno tan cambiante como el actual.

La inteligencia artificial aplicada al marketing digital aún está en una fase de crecimiento. Esto significa que su efectividad y su eficiencia irán aumentando conforme pase el tiempo, así que si hay un buen momento para comenzar a incorporarla es ahora.

Pero más que hacerlo por una cuestión de permanencia en el mercado, es importante que, en vez de percibir la inteligencia artificial como un enemigo que viene a reemplazar ciertas funciones humanas, la veamos como una aliada que nos permitirá ser más productivos al simplificar la carga de trabajo, ahorrar tiempo en actividades repetitivas y monótonas, y enfocarnos en aquellas cuestiones donde solo nuestro ingenio y creatividad humana podrán dar los mejores resultados.

Dejemos que, a través de aplicaciones de marketing digital como las que he mencionado en esta publicación, la inteligencia artificial nos ayude a entender mejor nuestro mercado objetivo, tomar mejores decisiones y optimizar nuestras campañas a niveles que nunca antes hubiéramos imaginado.

¿Cuál de estas aplicaciones de IA te gustaría incorporar? ¿Sabes de alguna otra que te haya sorprendido? ¡Cuéntamelo en la sección de comentarios!

Publicado originalmente el 11 de junio de 2021, actualizado el 5 de septiembre de 2023.

Revisado y validado por Susana Meijomil, SEO & Content Marketing Manager en InboundCycle.

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ᐅ 18 aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) imprescindibles

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