Conseguir una definición amplia de Inteligencia Artificial es difícil, de modo general podemos definir la Inteligencia Artificial como la creación de software que imita comportamientos y capacidades humanas, empleando un conjunto de técnicas que consiguen que el software sea más inteligente.
La aplicación de este conjunto de técnicas se encuentra embebido cada día en más arquitecturas y componentes del entorno tecnológico, resultando clave en los procesos de digitalización y optimización de esfuerzos en las compañías, aquellas empresas que no aprovechen este tipo de herramientas carecerán de una ventaja competitiva imprescindible en el momento actual de desarrollo del entorno tecnológico.
A menudo, la base de un sistema de Inteligencia Artificial es el aprendizaje automático definido como "enseñar" a un modelo informático a realizar predicciones y obtener conclusiones a partir de los datos.
Desde un punto de vista amplio y sin entrar en conceptos técnicos, las herramientas basadas en Inteligencia Artificial, utilizan, entre otras técnicas, visión informática (capacidad del software de interpretar imágenes y vídeos), procesamiento de lenguaje natural (capacidad de interpretar lenguaje escrito o hablado y responder) o detección de anomalías (capacidad de detectar automáticamente errores o actividades inusuales en un sistema), las cuales permiten dotar a los sistemas de capacidades avanzadas entre las que podemos enumerar:
Las buenas noticias son que existen cientos de productos, servicios en la nube, frameworks, librerías y otras herramientas que pueden ayudar a añadir capacidades de Inteligencia Artificial a tu software. La mala noticia es que la lista es tan extensa que en muchas ocasiones puede resultar intimidadora.
Un buen punto de partida puede ser la utilización de los recursos de Inteligencia Artificial como servicio, disponibles en la mayoría de las plataformas cloud, como Amazon Machine Learning, Google Cloud Machine Learning Engine o Microsoft Azure Machine Learning, en función del nivel de madurez tecnológica de la compañía y de la capacidad de innovación y los conocimientos específicos de los equipos en el ámbito de la inteligencia artificial puede tratarse de un buen punto de partida adecuado.
Este conjunto de herramientas de Inteligencia Artificial como servicio hacen todo el trabajo "sucio", de modo, que las etapas más complejas del proceso como son la definición de los modelos, su entrenamiento, la gestión de la seguridad o asegurar que los modelos son adecuados desde el punto de vista ético, son transparente para la compañía, obteniendo como resultado un conjunto de herramientas que permiten aprovechar todas las capacidades de la inteligencia artificial en nuestro software mediante un sistema de pago por transacción.
El siguiente paso será personalizar los modelos generales a nuestro caso de uso concreto, entrenando el modelo con nuestros conjuntos de datos específicos, la ventaja es que el modelo ha sido entrenado con cientos de millones de datos para realizar el trabajo generalista y será afinado para nuestro dominio concreto de información, obteniendo mejores resultados para las tareas específicas de nuestra compañía.
Si las capacidades y el desarrollo de los equipos lo permiten y la Inteligencia Artificial se define como una línea estratégica de la empresa podremos definir nuestros propios modelos y gestionar su entrenamiento y desarrollo completo.
A Andrew Ng le gusta decir que la Inteligencia Artificial dota a tu software de superpoderes.
Tareas como la contabilización automática de facturas, el análisis de sentimiento de los comentarios de los clientes en foros y redes sociales, la asistencia automatiza de clientes mediante bots inteligentes o la detección de fraude en el pago electrónico se convierten en realidad de una forma sencilla, dotando a las herramientas de los superpoderes necesarios para que las compañías puedan competir en el entorno actual de digitalización y optimización de recursos.
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