Trace Id is missing
Saltar al contenido principal

¿Qué es la inteligencia artificial?

Es la capacidad de un sistema informático de imitar funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la solución de problemas.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial (IA)?

Mediante el uso de las matemáticas y la lógica, un sistema informático simula el razonamiento que siguen las personas para aprender a partir de información nueva y tomar decisiones.

Un sistema informático con inteligencia artificial hace predicciones o realiza acciones basándose en los patrones de los datos disponibles y puede aprender de sus errores para ser más preciso. Una inteligencia artificial avanzada procesa la información nueva con suma rapidez y precisión, por lo que es muy útil para escenarios complejos como los automóviles sin conductor, los programas de reconocimiento de imágenes y los asistentes virtuales.

Relación entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se considera un subconjunto de la IA. El aprendizaje automático se centra en el entrenamiento de los equipos informáticos para que analicen los datos y aprendan en ese proceso igual que lo hacen las personas. Por tanto, el aprendizaje automático es una técnica que ayuda a desarrollar sistemas de inteligencia artificial.

Relación entre la inteligencia artificial y las API cognitivas

Las API (interfaces de programación de aplicaciones) conectan las aplicaciones a otros sistemas, servicios o aplicaciones. Cuando se usan API cognitivas, se solicita acceso a una biblioteca de modelos inteligentes específicos del dominio.

Relación entre la inteligencia artificial y la ciencia de datos

Tanto la inteligencia artificial como la ciencia de datos implican reunir, analizar y recopilar grandes conjuntos de datos, pero tienen objetivos diferentes. La inteligencia artificial se centra en la forma en la que los equipos informáticos pueden tomar decisiones en función de los datos. La ciencia de datos, por otro lado, se centra en el uso de las matemáticas, la estadística y el aprendizaje automático para extraer información de los datos.

Relación entre la inteligencia artificial y la robótica

Normalmente, un robot tiene una forma física y el software que la controla. Los robots controlados con software de inteligencia artificial se mueven de forma autónoma, no necesitan instrucciones directas de un usuario. Pero no todos los robots están controlados con inteligencia artificial, ni toda la inteligencia artificial requiere una forma física.

Tipos de inteligencia artificial

  • Inteligencia artificial estrecha (IA estrecha)

    La inteligencia artificial estrecha, a veces denominada “inteligencia artificial débil”, hace referencia a la capacidad de un sistema informático de realizar una tarea definida con precisión mejor que una persona.

    La inteligencia artificial estrecha es el nivel más alto del desarrollo de inteligencia artificial que la humanidad ha alcanzado hasta ahora y todos los ejemplos de inteligencia artificial que se ven en el mundo real pertenecen a esta categoría, incluidos los vehículos autónomos y los asistentes digitales personales. Esto se debe a que, aunque parezca que la inteligencia artificial está pensando por sí misma en tiempo real, en realidad está coordinando varios procesos estrechos y toma decisiones dentro de un marco predeterminado. El “pensamiento” de la inteligencia artificial no implica consciencia ni emoción.

  • Inteligencia artificial general (IA general)

    La inteligencia artificial general, a veces denominada “inteligencia artificial fuerte” o “inteligencia artificial de nivel humano”, hace referencia a la capacidad de un sistema informático de superar a las personas en cualquier tarea intelectual. Es el tipo de inteligencia artificial que se ve en las películas en las que los robots tienen pensamientos conscientes y actúan según sus propios motivos.

    En teoría, un sistema informático que ha conseguido inteligencia artificial general podría resolver problemas sumamente complejos, emitir juicios en situaciones inciertas e incorporar conocimientos previos a su razonamiento actual. Podría tener creatividad e imaginación a la par que las personas y podría realizar muchísimas más tareas que la inteligencia artificial estrecha.

  • Superinteligencia artificial (ASI)

    Un sistema informático que haya logrado una superinteligencia artificial podría superar a las personas en casi todos los campos, incluidos el conocimiento en general, la creatividad científica y las habilidades sociales.

  • Aprendizaje automático

    El aprendizaje automático es un proceso que siguen los sistemas informáticos para lograr inteligencia artificial. Utiliza algoritmos para identificar patrones en los datos, y esos patrones luego se usan para crear un modelo de datos que puede hacer predicciones.

    Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con subconjuntos de datos. Cuando los datos que se usan para entrenar el modelo representan con precisión el conjunto de datos completo que se va a analizar, el algoritmo calcula resultados más precisos. Cuando el modelo de aprendizaje automático se ha entrenado para realizar su tarea de forma lo suficientemente rápida y precisa como para que sea útil y confiable, ha conseguido inteligencia artificial estrecha.

  • Aprendizaje profundo

    El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de aprendizaje automático que utiliza redes de algoritmos inspiradas en la estructura del cerebro, conocidas como redes neuronales. Una red neuronal profunda tiene nodos neuronales anidados y cada pregunta que responde conduce a un conjunto de preguntas relacionadas.

    El aprendizaje profundo suele requerir un conjunto de datos de gran tamaño para el entrenamiento. Los conjuntos de entrenamiento para el aprendizaje profundo se componen a veces de millones de puntos de datos. Una vez que se ha entrenado una red neuronal profunda con estos conjuntos de datos de gran tamaño, puede controlar más ambigüedad que una red superficial. Esto hace que resulte muy útil para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, donde la inteligencia artificial tiene que buscar los bordes de una forma para poder identificar lo que hay en la imagen. El aprendizaje profundo es también lo que se usa para entrenar la inteligencia artificial que supera al conocimiento humano en juegos complejos como el ajedrez.

Ejemplos de inteligencia artificial

Empresas de todo el mundo ya usan la inteligencia artificial en una amplia variedad de aplicaciones, y la tecnología inteligente es un campo en constante crecimiento. Estos son algunos ejemplos de uso de la inteligencia artificial actualmente:

Automóviles sin conductor

Algunos de los ejemplos más complejos de inteligencia artificial en el mundo son los automóviles sin conductor y otros vehículos autónomos. Estos sistemas coordinan varios procesos para simular el razonamiento de los conductores humanos. Usan el reconocimiento de imágenes para identificar signos, señales, el flujo del tráfico y los obstáculos. Optimizan las rutas que toman para llegar a sus destinos. Y envían y reciben datos en tiempo real para diagnosticar posibles problemas de forma proactiva y actualizar el software.

Coches en múltiples pasos elevados

Bots y asistentes digitales

Las conversaciones son una forma natural de comunicación entre las personas y, a medida que avanza la tecnología de la inteligencia artificial, son más comunes las interfaces de conversación. Algunas interfaces tienen una finalidad muy específica. La gente las usa para una tarea, como reservar entradas de cine o recopilar hilos de Twitter en una historia. Otras funcionan más como asistentes personales que pueden ayudar en una amplia variedad de tareas. Pero todas las interfaces de conversación usan reconocimiento del lenguaje natural (NLU) para interpretar las solicitudes (también conocidas como expresiones) y responder con información oportuna.

Videollamada en pantalla con varias personas en una sala de reuniones

Motores de recomendaciones

Uno de los usos más comunes de la inteligencia artificial es recomendar productos en función de datos históricos. Por ejemplo, cuando un servicio de streaming multimedia le recomienda qué ver o escuchar a continuación, usa inteligencia artificial para analizar lo que ha visto o escuchado en el pasado, filtrar todas las opciones disponibles en función de sus atributos y mostrar la opción que es más probable que le resulte entretenida. Cuando realiza compras en un sitio web y le recomienda accesorios o artículos relacionados para agregarlos al carro, se está usando inteligencia artificial de forma similar.

Una persona está usando el teléfono

Filtros para el correo no deseado

Muchas plataformas de correo electrónico usan la inteligencia artificial para evitar que el correo no deseado llene su bandeja de entrada. Cuando llega un nuevo correo electrónico al sistema, la inteligencia artificial lo analiza en busca de señales que indiquen que es correo no deseado. Si el correo electrónico cumple suficientes criterios, se marca como correo no deseado y se pone en cuarentena. A medida que proporciona comentarios (corrigiendo mensajes que se marcan por error o marcando otros que no había detectado el filtro como correo no deseado), el sistema aprende de esos comentarios y ajusta sus parámetros.

Una persona trabaja con dos equipos de escritorio.

Tecnología de hogares inteligentes

Casi todo lo que automatiza su hogar utiliza inteligencia artificial. Por ejemplo, las bombillas inteligentes que obedecen comandos, los termostatos inteligentes que aprenden sus preferencias y se ajustan a lo largo del día y los aspiradores inteligentes que aprenden a recorrer la distribución de su hogar sin instrucciones.

Una mujer está sentada en una silla y trabaja con varias pantallas.

Análisis de datos médicos

Organizaciones sanitarias de todo el mundo usan la inteligencia artificial para facilitar la investigación, las pruebas, el diagnóstico, el tratamiento y la supervisión. Algunas usan la inteligencia artificial para analizar muestras de tejidos y ofrecer diagnósticos más precisos. Algunas compañías usan la inteligencia artificial para analizar datos clínicos y detectar brechas en el tratamiento de los pacientes. Y algunas compañías usan la inteligencia artificial para analizar miles de millones de compuestos con el fin de ayudar a los químicos a obtener hallazgos en menos tiempo e identificar buenos candidatos para los ensayos clínicos.

Un trabajador de la salud revisa las pantallas
Volver a las pestañas

Ventajas de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ofrece ventajas reales que abarcan prácticamente todos los sectores. Estas son algunas de las principales ventajas que las empresas ya han detectado:

  • Disponibilidad permanente

    Puesto que los sistemas informáticos no tienen las mismas necesidades biológicas que las personas, un sistema inteligente puede funcionar durante todo el día sin interrupciones.

  • Comunicación a gran escala

    Con el uso de bots y agentes virtuales, las empresas pueden proporcionar asesoramiento y soporte técnico a más personas en más lugares a la vez.

  • Automatización de tareas repetitivas

    El uso de la inteligencia artificial para realizar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo ayuda al personal de su empresa a centrarse en un trabajo más estratégico e impactante.

Decisiones más rápidas y precisas

La inteligencia artificial reduce el error humano, por lo que es muy útil para las decisiones que se basan principalmente en datos y que implican muchos cálculos complejos.

Recomendaciones más pertinentes

La inteligencia artificial le ayuda a proporcionar recomendaciones y sugerencias más pertinentes a sus clientes, en función de sus intereses y hábitos.