INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

   

La inteligencia artificial es una rama del estudio y la investigación informática que busca formas de imitar el funcionamiento de las neuronas humanas en las máquinas y la resolución de diversos problemas basados ​​en el comportamiento humano, mediante mecanismos matemáticos y lógicos. De hecho, es un concepto.

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

 

Tipos de inteligencia artificial

Hay muchos tipos de inteligencia artificial con diferentes capacidades, depende del algoritmo utilizado. Algunos usan algoritmos extremadamente específicos, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora. Pero en su mayor parte se basan en máquinas y técnicas de aprendizaje profundo.

 

Existen 3 tipos de inteligencia artificial:

1)      Inteligencias artificiales que piensan como humanos.

2)      Inteligencias artificiales que actúan como humanos.

3)      Inteligencias artificiales que piensan racionalmente.

 

Ventajas de la Inteligencia artificial (IA)

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), riesgos y barreras

• 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 AI 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. 

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

1. 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.
2. 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.
3. 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.