La inteligencia artificial (IA) pasó de ser una teoría a convertirse en una fuerza tangible que está dando forma a industrias de todo el mundo en tan solo unos años. En 2024, la IA acelerará aún más la transformación del mercado y revolucionará la forma en que las empresas operan, compiten e innovan. El artículo de hoy analiza los conceptos básicos de la IA, sus diversas aplicaciones y su potencial transformador para el próximo año.
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
La inteligencia artificial, también conocida como IA, se refiere a la simulación de la inteligencia humana con máquinas, en particular computadoras. Estos procesos incluyen:
Aprendiendo
Razonamiento
Autocorrección.
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos, encontrar y reconocer patrones y tomar decisiones o predicciones con una mínima intervención humana.
Los orígenes de la IA
Los orígenes de la IA se remontan a mediados del siglo XX, con Alan Turing, un matemático brillante, considerado a menudo el padre de la inteligencia artificial. El trabajo pionero de Alan Turing sobre el Test de Turing y la Máquina de Turing sentó las bases de la inteligencia artificial y dio lugar a décadas de investigación y desarrollo.
Sin embargo, a pesar de los avances significativos, la IA aún carece de la gama completa de capacidades cognitivas asociadas con la inteligencia humana, como la teoría de la mente o la comprensión del contexto y los matices del habla humana.
Tipos clave de IA y cómo funcionan
La IA no es una única tecnología, sino una amplia gama de algoritmos con distintas capacidades y aplicaciones. Podemos utilizar varios criterios para clasificar la IA, lo que nos permitirá comprender mejor las opciones disponibles para los consumidores y las empresas.
Los tres criterios de clasificación general comunes son el modelo de entrenamiento, la función y la capacidad, pero existen muchos más subtipos.
A continuación se muestra una tabla que resume los tipos de IA más importantes:
CriteriosTiposDefinición y ejemplosModeloModelos de aprendizaje automático (ML)Algoritmos que utilizan aprendizaje supervisado, reforzado o no supervisado para aprender de los datos y mejorar con el tiempo. Ejemplos: filtros de spam y sistemas de recomendación. Modelos de aprendizaje profundo (DL)Los algoritmos de aprendizaje profundo son un subtipo de ML que utiliza redes neuronales artificiales como modelos del cerebro humano para el reconocimiento de patrones complejos. Ejemplos: reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural (NLP). Modelos estadísticosUtilizan métodos estadísticos para analizar datos y hacer predicciones y pronósticos. Ejemplos: regresión lineal y redes bayesianas. Modelos basados en reglasSiguen reglas predefinidas para tomar decisiones. Ejemplos: primeros traductores e IA que jugaba al ajedrez en sus inicios. FunciónMáquinas reactivasReaccionan a la entrada actual, sin memoria de experiencias pasadas. Ejemplo: Deep Blue de IBM que jugó contra el gran maestro de ajedrez Garry Kasparov y lo venció. IA de memoria limitadaUtiliza experiencias pasadas durante un tiempo limitado.Ejemplos: Grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT y Gemini, coches autónomos. IA de teoría de la menteComprender las emociones e intenciones humanas (hipotético). IA autoconscientePosee conciencia y autoconciencia (hipotético).CapacidadInteligencia artificial estrecha (ANI)Diseñada para una tarea específica.Ejemplos: Filtros de spam y asistentes de voz con reconocimiento de voz. Inteligencia artificial general (AGI)Posee capacidades cognitivas de nivel humano (estamos cerca, pero aún no del todo). Superinteligencia artificial (ASI)Supera la inteligencia humana (aún hipotética).
El ciclo de la IA y sus beneficios reales para las operaciones comerciales
La IA ya no es un concepto futurista. Ha pasado por varios picos de expectativas infladas en su ciclo de publicidad y ha sobrevivido a múltiples desilusiones. La consultora Gartner publicó recientemente el ciclo de publicidad de la IA para 2023, que muestra los avances necesarios para que la IA alcance la "meseta de la productividad" y se convierta en tecnología convencional.
Foto: Gartner
Si avanzamos hasta 2024, ya existen avances como la visión artificial, el etiquetado y la anotación automáticos de datos y las aplicaciones inteligentes, lo que convierte a la IA en una herramienta práctica que está transformando las operaciones comerciales en todos los sectores. Algunos de los beneficios reales de la IA, tal como está hoy, incluyen:
Automatización de tareas repetitivas
Los robots y el software impulsados por IA se encargan de los procesos rutinarios, repetitivos y que requieren mucho tiempo, y dejan las tareas más estratégicas y creativas a cargo de los trabajadores humanos. Esta automatización mejora la productividad y la eficiencia, y reduce el riesgo de errores humanos.
Toma de decisiones basada en datos
En el panorama empresarial actual, centrado en los datos, es fundamental extraer información valiosa de grandes cantidades de información. Los algoritmos de IA son excelentes para analizar conjuntos de datos complejos, descubrir patrones ocultos y generar recomendaciones prácticas.
Experiencias de cliente hiperpersonalizadas
La IA puede personalizar la experiencia de cada cliente con su marca mediante el seguimiento y el análisis de los datos de comportamiento de los clientes. Este beneficio no se limita a las empresas en línea o digitales; puede contribuir significativamente a muchas industrias.
Por ejemplo, una empresa que vende marcos personalizados en Los Ángeles puede beneficiarse de recomendaciones personalizadas impulsadas por IA. La IA puede analizar las preferencias de los clientes para sugerir marcos que se ajusten a sus gustos.
Fotografía: FrameStore
Además, las herramientas de prueba virtual impulsadas por IA permiten a los clientes visualizar cómo lucirían los diferentes marcos con sus fotografías, lo que mejora la experiencia de compra. Esta transformación aumenta la satisfacción del cliente y agiliza las operaciones, lo que hace que el negocio sea más competitivo.
Industrias que serán transformadas por la IA en 2024
La IA impactó en múltiples industrias en 2023 y está transformando el mercado aún más hoy. La transformación del mercado implica cambios significativos en los modelos comerciales impulsados por los avances tecnológicos.
Una de estas tecnologías es el ETL inverso, que traslada datos desde almacenes de datos a herramientas comerciales en tiempo real, lo que garantiza que los equipos tengan datos actualizados para una mejor toma de decisiones.
Si bien el impacto de la IA es innegable en varios sectores, 2024 se perfila como un año histórico para la transformación impulsada por la IA. Analicemos algunas industrias clave en las que la IA tendrá un impacto significativo:
Cuidado de la salud
La IA está revolucionando la atención médica al permitir diagnósticos más rápidos y precisos, acelerar el descubrimiento de fármacos y personalizar los planes de tratamiento. Los algoritmos de ML pueden analizar imágenes médicas como resonancias magnéticas, radiografías y ecografías para identificar signos sutiles de enfermedades que los ojos humanos podrían pasar por alto. Además, la IA se está utilizando para diseñar y optimizar ensayos clínicos, lo que podría reducir el tiempo y el costo de llevar nuevos medicamentos al mercado.
Finanzas
Las instituciones financieras, como los bancos, están recurriendo a la IA para mejorar sus operaciones. Los sistemas de detección de fraudes basados en IA pueden analizar grandes volúmenes de datos de transacciones en tiempo real para identificar patrones y anomalías sospechosas. El comercio algorítmico, impulsado por modelos de IA, se está volviendo cada vez más popular en los mercados financieros, ya que permite ejecutar transacciones a velocidades y volúmenes imposibles para los humanos.
Además, los chatbots impulsados por IA están transformando el servicio de atención al cliente en el sector financiero, ya que ofrecen asistencia instantánea y recomendaciones personalizadas. Con el auge de las criptomonedas, la IA ha encontrado nuevas aplicaciones en el análisis y la seguridad de las cadenas de bloques, mitigando los riesgos asociados a esta tecnología naciente.
Educación
El sector educativo también está experimentando el poder transformador de la IA. Las plataformas de aprendizaje personalizadas aprovechan la IA para adaptar el contenido educativo y el ritmo a las necesidades individuales de los estudiantes, mejorando los resultados de aprendizaje y la participación.
Los sistemas de tutoría inteligentes brindan retroalimentación y apoyo personalizados a los estudiantes, complementando el papel de los docentes humanos. La IA incluso se está utilizando para automatizar la calificación de tareas y exámenes, lo que permite a los educadores centrarse en interacciones más significativas con los estudiantes.
La IA en la industria del marketing y la publicidad
La inteligencia artificial también ha revolucionado la industria del marketing y la publicidad a través de contenido altamente personalizado y segmentación inteligente. Los especialistas en marketing están utilizando la IA generativa de forma intensiva para producir texto, videos, imágenes y otros medios, lo que les permite diseñar campañas atractivas a gran escala.
El impacto de la IA en la industria del marketing y la publicidad ha sido profundo y rápido, y tanto los profesionales del marketing independientes como las agencias han adoptado esta tecnología para obtener información competitiva. A continuación, se indican algunas áreas clave en las que la IA ha tenido un impacto significativo:
Segmentación mejorada de clientes
Publicidad hipersegmentada
Contenido generado por IA
Dicho esto, incluso los mejores modelos de IA generacional aún necesitan ayuda con las alucinaciones, lo que hace que el contenido que generan a menudo sea inexacto o inapropiado para el contexto. Por lo tanto, la supervisión humana sigue siendo crucial para garantizar la exactitud y la relevancia fáctica del material.
Aquí es donde los servicios de corrección de textos se vuelven esenciales. Ayudan a refinar y validar el contenido generado por IA, manteniendo altos estándares de calidad y precisión. La combinación de la eficiencia de la IA con la experiencia humana garantiza que las iniciativas de marketing innovadoras y confiables generen mejores resultados y una mayor participación del cliente.
Seguridad en la nube más inteligente con IA
En una era en la que las empresas dependen de la computación en la nube, la infraestructura en la nube y la seguridad de los datos se han vuelto primordiales. La IA está surgiendo como un aliado contra los cibercriminales, ofreciendo un enfoque multifacético para mejorar la seguridad en la nube a través de:
Detección avanzada de amenazas.
Respuesta a incidentes en tiempo real.
Análisis de seguridad predictivo.
A medida que la IA cambia la forma en que funcionan las empresas, también mejora la seguridad en la nube. Cada vez más empresas utilizan IA en aplicaciones en la nube, por lo que mantenerlas seguras es cada vez más importante. Las nuevas herramientas llamadas Plataformas de protección de aplicaciones nativas de la nube (CNAPP) ahora utilizan IA para detectar y detener amenazas y actividades de actores maliciosos más rápido.
Las herramientas de seguridad inteligentes como CNAPP pueden ayudar a proteger sus proyectos de IA y sus nuevas ideas comerciales. A medida que utiliza la IA para hacer crecer su negocio, piense en cómo también puede hacer que sus aplicaciones en la nube sean más seguras.
El futuro del trabajo con IA
La IA no solo está transformando las industrias, sino que también está redefiniendo la forma en que trabajamos. A medida que las capacidades de la IA avanzan, las empresas reevalúan sus necesidades de fuerza laboral y sus conjuntos de habilidades para seguir siendo competitivas. Esta reevaluación implica:
Uso de herramientas de IA colaborativas:Las empresas utilizan cada vez más la IA para ampliar las capacidades humanas, no para reemplazarlas.
Capacitación y mejora de habilidades: las empresas están invirtiendo en programas de capacitación y mejora de habilidades para garantizar que su fuerza laboral adquiera las habilidades de IA que necesita para seguir siendo competitiva.
Foto: Coursera
Considerando la ética de la IA en el lugar de trabajo:A medida que la IA asume tareas más complejas, las consideraciones éticas se vuelven cada vez más importantes.
Desafíos y limitaciones de la IA
Si bien el potencial de la IA es inmenso, es importante reconocer sus desafíos y limitaciones.
Privacidad y seguridad de los datos
La mayoría de los sistemas de IA dependen de grandes conjuntos de datos para funcionar de manera eficaz. Estos datos provienen principalmente de la web o de la entrada de los usuarios, lo que genera inquietudes sobre la privacidad de los datos. La información confidencial personal y empresarial podría estar en riesgo si no se protege adecuadamente. Una gobernanza de datos sólida y medidas de seguridad garantizan que usemos la IA de manera ética y responsable.
Sesgo algorítmico
Un algoritmo de IA es tan bueno como los datos que se utilizan para entrenarlo. Si los datos de entrenamiento están sesgados, los modelos de IA pueden perpetuar y amplificar esos sesgos. Este problema se denomina sesgo algorítmico y puede dar lugar a contrataciones, préstamos y resultados de justicia penal discriminatorios.
Es fundamental abordar el sesgo algorítmico mediante una cuidadosa curación de datos, conjuntos de datos de entrenamiento diversos y un seguimiento continuo de los sistemas de IA.
El problema de la “caja negra”
A menudo nos referimos a muchos modelos de IA, en particular a los de aprendizaje profundo, como “cajas negras” porque su funcionamiento interno y sus procesos de toma de decisiones son difíciles de interpretar. Esta falta de transparencia puede ser un problema, especialmente en situaciones de alto riesgo en las que es fundamental comprender la lógica de las decisiones de IA. Las investigaciones en curso se centran en el desarrollo de modelos de IA más explicables para abordar esta cuestión.
Uso de energía
El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático requiere cientos de horas de computación con algunas de las computadoras más avanzadas del mundo. Si bien esto se hace solo una vez para cada modelo, empresas como Google y OpenAI desarrollan y entrenan constantemente modelos más nuevos con aún más datos.
Además, como explica este vídeo, ejecutar un mensaje en cualquier modelo generativo consume mucha energía, lo que aumenta las emisiones de carbono y sobrecarga la red eléctrica.
El poder transformador de la IA: una mirada más allá de 2024
En 2024, la IA seguirá transformando los mercados, las industrias y la esencia misma de nuestra vida cotidiana. Su impacto se sentirá en todas partes: revolucionará la atención médica con la medicina personalizada y optimizará las cadenas de suministro con una logística inteligente.
A medida que las empresas adopten e integren la IA en sus operaciones, podemos esperar una ola de innovación y disrupción en diversos sectores. Siguen existiendo desafíos y limitaciones, pero los beneficios potenciales de la IA son demasiado importantes como para ignorarlos. Si adoptamos la IA de manera responsable y ética, podemos usar su poder para crear un futuro más eficiente, equitativo y brillante para todos.
La publicación Cómo contribuirá la inteligencia artificial a la transformación del mercado en 2024 apareció primero en Metaverse Post.