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.

Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.

Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan informática en la nube, los proyectos de aprendizaje automático a menudo son costosos a nivel informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar estos proyectos, así como cuándo recurrir a terceros, ayudará a minimizar estas dificultades.

Alan Turing, padre de la computación moderna, publicó un artículo en el que introdujo por primera vez el concepto de “algoritmo”. En 1951, publicó el ensayo “Computing Machinery and Intelligence”, donde evalúa la capacidad de las máquinas para hacerse pasar por humanos.

Hoy por hoy, la inteligencia artificial es una ciencia multidisciplinaria que se ha desarrollado con base en las aportaciones de ciencias como la filosofía, economía o medicina, aunado, por supuesto, a los avances tecnológicos en la informática y obviamente la lógica matemática.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial están presentes en los actos cotidianos, como los algoritmos que aplican los buscadores en las páginas de vídeos y entretenimiento, que aprenden de nuestros gustos y preferencias para darnos sugerencias acordes a estas.

La industria de la inteligencia artificial es una industria de empresas nueva y dinámica, además, su utilidad abarca diversos sectores, desde el comercio electrónico, medicina, seguridad o finanzas.

Se estima que se invertirán en este sector más de 118,000 millones de dólares para el año 2025, con tasas de crecimiento del 50% anual. Esto gracias a que en el transcurso de esos años aumentarán las patentes en torno a la inteligencia artificial, y el número de empresas que participarán en este sector.

Aún queda un largo camino que recorrer para que las máquinas tengan una autonomía real basada en la utilización de su propia inteligencia, y en ese largo camino, por supuesto, estarán involucradas todas las ciencias de la inteligencia artificial y los recursos que se destinen a ella.

Sin duda alguna el desarrollo de la inteligencia artificial y toda su nueva industria avizora un futuro prometedor, lleno de expectativas, retos yo portunidades de inversión.