This is the Trace Id: ca3b9568d10bb4060c9fe73640883876
Saltar al contenido principal
Azure
Un cielo blanco con nubes.

¿Qué es la inteligencia artificial cognitiva?

Obtenga información acerca de cómo se usa la inteligencia artificial cognitiva para mejorar la toma de decisiones y la eficacia en varios sectores.
Comenzar a usar Azure Explorar Servicios de Azure AI

Definición de inteligencia artificial cognitiva

La inteligencia artificial cognitiva hace referencia a la inteligencia artificial que imita el pensamiento humano y la toma de decisiones aprendiendo de los datos, adaptándose a la nueva información y refinando su enfoque para la resolución de problemas.
Decorativo

Puntos clave

  • La inteligencia artificial cognitiva imita la inteligencia humana a través del aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones mediante aprendizaje automático, NLP y aprendizaje profundo.
  • La inteligencia artificial se centra en la automatización, mientras que la computación cognitiva mejora la toma de decisiones humana.
  • La inteligencia artificial cognitiva difiere de la inteligencia artificial tradicional al adaptarse a nuevas situaciones en lugar de seguir reglas fijas.
  • Las tecnologías clave incluyen aprendizaje automático, NLP y análisis de datos, lo que permite a la inteligencia artificial reconocer patrones, comprender el lenguaje y refinar las decisiones a lo largo del tiempo.
  • La inteligencia artificial cognitiva mejora la eficiencia, la personalización y la toma de decisiones en sectores como el financiero, el sector sanitario y la fabricación.
  • Los casos de uso incluyen bots de chat con tecnología de inteligencia artificial, detección de fraudes, diagnóstico médico y mantenimiento predictivo, ya que ayuda a las empresas a solucionar problemas complejos.
  • Los avances futuros en la computación cuántica y la IoT ampliarán aún más las funcionalidades de la inteligencia artificial cognitiva.

Introducción a Cognitive AI

Descripción de la inteligencia artificial cognitiva

La inteligencia artificial cognitiva hace referencia a la inteligencia artificial que imita las funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.

La inteligencia artificial cognitiva pretende simular cómo el cerebro humano procesa la información. Incorpora aprendizaje automático (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP), aprendizaje profundo, modelos de lenguaje grande (LLM), modelos de lenguaje pequeño (SMS), y otras tecnologías para adaptarse y mejorar con el tiempo.

Los términos IA, computación cognitiva e inteligencia artificial cognitiva se suelen usar indistintamente, pero tienen significados distintos:
 
  • La inteligencia artificial es la categoría más amplia, que abarca tanto la computación cognitiva como la inteligencia artificial cognitiva.
  • La computación cognitiva consiste más en ayudar a la toma de decisiones humanas que en reemplazarla.
  • La inteligencia artificial cognitiva va más allá de la inteligencia artificial y la computación cognitiva a través la imitación del razonamiento humano y la adaptación dinámica a la nueva información.

Inteligencia artificial frente a computación cognitiva

La computación cognitiva es una rama de la inteligencia artificial que imita los procesos de pensamiento humano para analizar datos, reconocer patrones y ayudar en la toma de decisiones. Las diferencias clave entre la inteligencia artificial y la computación cognitiva se encuentran en sus objetivos y aplicaciones:
  • La inteligencia artificial se centra en la autonomía: desarrollar sistemas que puedan analizar datos, tomar decisiones y realizar tareas sin intervención humana. La inteligencia artificial incluye aprendizaje automático, aprendizaje profundo y automatización para solucionar problemas, a menudo reemplazando el esfuerzo humano en tareas específicas.
  • La computación cognitiva está diseñada para ayudar a las personas imitando los procesos de pensamiento humano, mejorando la toma de decisiones en lugar de reemplazarla. Usa tecnologías de inteligencia artificial como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático, pero se centra en proporcionar información y recomendaciones en lugar de tomar decisiones autónomas.

IA tradicional frente a inteligencia artificial cognitiva

Los sistemas de inteligencia artificial tradicionales siguen reglas predefinidas y se basan en datos estructurados, lo que significa que están limitados en su adaptabilidad. Por el contrario, la IA cognitiva aprende de la experiencia y se adapta en función de los escenarios cambiantes. Usa técnicas avanzadas para simular el razonamiento humano.

La inteligencia artificial tradicional se desarrolló en primer lugar, centrándose en el razonamiento basado en lógica, los sistemas basados en reglas y el análisis estadístico. Entre las características de la inteligencia artificial tradicional se incluyen:
 
  • Sigue las reglas fijas: Usa instrucciones predefinidas y datos estructurados para realizar tareas.
  • Tiene capacidad de adaptación limitada: Tiene dificultades con situaciones inesperadas y no puede aprender de la experiencia.
  • Ideal para tareas repetitivas: Funciona bien para la automatización y los procesos predecibles, como la entrada de datos o árboles de decisión simples.
La inteligencia artificial cognitiva se basa en la inteligencia artificial tradicional a través de la incorporación de funcionalidades más avanzadas. Surgió más adelante, a medida que los algoritmos de aprendizaje automático y de potencia informática avanzan, lo que permite que la inteligencia artificial sea más adaptable y capaz de controlar escenarios complejos y dinámicos. Entre las características de la inteligencia artificial cognitiva se incluyen:
 
  • Aprende y se adapta: Mejora con el tiempo mediante el análisis de datos y experiencias.
  • Controla situaciones complejas: Puede tomar decisiones y ajustarse a escenarios nuevos o imprevisibles.
  • Usa técnicas avanzadas: Incorpora tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural, la generación aumentada de recuperación (RAG) y el análisis de datos para imitar la inteligencia humana.
El enfoque dinámico de la inteligencia artificial cognitiva (IA cognitiva) le permite controlar situaciones más complejas e impredecibles, lo que lo hace ideal para las tareas que requieren criterio y toma de decisiones.

Funcionamiento de la inteligencia artificial cognitiva

Tecnologías clave

La inteligencia artificial cognitiva imita los procesos cognitivos humanos a través del aprendizaje de datos, el reconocimiento de patrones y la aplicación de razonamientos para la toma de decisiones y resolver problemas complejos. Usa diferentes tecnologías para analizar datos y procesar información, lo que le permite adaptarse a nuevas situaciones y refinar sus respuestas a lo largo del tiempo.

Machine Learning (ML)

ML permite que los sistemas de inteligencia artificial aprendan de los datos a través del reconocimiento de patrones, la realización de predicciones y la mejora con el tiempo sin programación explícita. Esto se realiza mediante el aprendizaje supervisado (entrenamiento en datos etiquetados), aprendizaje no supervisado (búsqueda de patrones en datos sin etiquetar) y aprendizaje de refuerzo (aprendizaje a través de prueba y error).

Al actualizar continuamente sus modelos con nuevos datos, la inteligencia artificial se vuelve más precisa y eficaz en la toma de decisiones.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

NLP ayuda a los sistemas cognitivos de inteligencia artificial a interpretar y responder al lenguaje humano mediante el reconocimiento de voz, el análisis de la estructura de oraciones y la comprensión del contexto. Identifica la intención del usuario, tiene en cuenta las interacciones pasadas y genera respuestas significativas. Esto ayuda a aplicaciones como asistentes virtuales, análisis de sentimiento y traducciones automatizadas para proporcionar interacciones más naturales e inteligentes.

Análisis de datos

El análisis de datos es esencial para tomar decisiones informadas y adaptables mediante la extracción de información de grandes conjuntos de datos. Ayuda a los sistemas de inteligencia artificial a identificar patrones, detectar tendencias e interpretar información compleja, lo que mejora la precisión en las predicciones y la resolución de problemas. Mediante el análisis continuo de nuevos datos, la inteligencia artificial cognitiva refina sus procesos de toma de decisiones en áreas como la asistencia sanitaria, las finanzas y la automatización empresarial.
una superficie blanca con un objeto cuadrado en el medio

Ventajas de inteligencia artificial cognitiva

Cognitive AI (inteligencia artificial cognitiva) ofrece una serie de ventajas, desde aumentar la eficiencia y la personalización hasta mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación en varios sectores.

Mayor eficiencia

Cognitive AI (inteligencia artificial cognitiva) automatiza procesos complejos, ya que reduce la necesidad de intervención manual y mejora la productividad general. Puede controlar grandes volúmenes de datos rápidamente, lo que permite que las empresas funcionen de forma más eficaz.

Experiencias personalizadas

Al analizar los datos de los usuarios, la inteligencia artificial cognitiva adapta las respuestas y recomendaciones en función de las preferencias individuales. Esta personalización se usa ampliamente en comercio electrónico, plataformas de entretenimiento y marketing digital.

Toma de decisiones mejorada

Cognitive AI (inteligencia artificial cognitiva) mejora la toma de decisiones al proporcionar información controlada por datos. Mediante el análisis de patrones y la predicción de los resultados, ayuda a sectores como finanzas, asistencia sanitaria y administración de la cadena de suministro a tomar decisiones informadas.

Innovación y ventaja competitiva

Cognitive AI (inteligencia artificial cognitiva) ayuda a los sectores a desarrollar nuevas soluciones, mejorar los procesos y encontrar mejores formas de resolver problemas. Campos como la fabricación, la asistencia sanitaria y las finanzas compilar aplicaciones de inteligencia artificial para mantenerse al día con los cambios en el mercado, crear nuevas tecnologías y trabajar de forma más eficaz.

Casos de uso de inteligencia artificial cognitiva

Cognitive AI (inteligencia artificial cognitiva) se usa en varios sectores para mejorar la eficacia, respaldar la toma de decisiones y automatizar tareas complejas en áreas como el servicio de atención al cliente, las finanzas, la asistencia sanitaria y la fabricación.

Atención al cliente

Los bots de chat y los asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial mejoran la asistencia al cliente respondiendo a las consultas, resolviendo problemas y guiando a los usuarios de forma eficaz. Estos sistemas aprenden de interacciones pasadas para mejorar las respuestas futuras.

Ejemplo: Un cliente está intentando devolver un suéter que ha comprado en línea, pero no está seguro de cómo funciona el proceso. Abra el sitio web de la tienda y escriba su pregunta en el chat. En cuestión de segundos, un asistente virtual con tecnología de inteligencia artificial proporciona instrucciones paso a paso e incluso genera una etiqueta de envío de devolución.

Dado que el bot de chat ha aprendido de interacciones anteriores con los clientes, comprende rápidamente su solicitud y resuelve el problema sin que el cliente tenga que esperar a un representante humano.

Finanzas

El sector financiero se beneficia de la inteligencia artificial cognitiva en la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y las estrategias de inversión. Al analizar los datos transaccionales, la inteligencia artificial puede identificar actividades inusuales y alertar a los equipos de seguridad.

Ejemplo: Un titular de la tarjeta de crédito observa un cargo inusual en su tarjeta y se pregunta si es un fraude. Antes de comprobar su extracto, el sistema de inteligencia artificial de su banco ya ha marcado la transacción como sospechosa y ha inmovilizado temporalmente su tarjeta. Recibe un mensaje de texto en el que se le pregunta si la compra era suya y, cuando responde "No", la inteligencia artificial bloquea instantáneamente su tarjeta e inicia una reclamación de fraude.

Gracias al análisis en tiempo real de la inteligencia artificial de los patrones de transacción, evita posibles pérdidas financieras.

Atención sanitaria

Cognitive AI (inteligencia artificial cognitiva) ayuda a los profesionales médicos en el diagnóstico, el análisis de los registros de pacientes y la recomendación de planes de tratamiento personalizados. El análisis de imágenes controlado por inteligencia artificial mediante tecnologías como modelos multimodal de lenguaje grande (MLLM) ayuda a detectar enfermedades en fases tempranas, lo que mejora los resultados de los pacientes.

Ejemplo: Después de meses de persistentes dolores de cabeza, una paciente visita finalmente a su médico, que le ordena una resonancia magnética (MRI). En lugar de esperar semanas para que un especialista revise los resultados, un sistema de creación de imágenes con tecnología de inteligencia artificial analiza el examen en cuestión de minutos y resalta los posibles problemas que debe revisar el médico.

Con esta evaluación rápida, el médico puede diagnosticar la condición del paciente antes e iniciar el tratamiento inmediatamente, lo que mejora sus posibilidades de una recuperación completa.

Fabricación

Los fabricantes usan inteligencia artificial cognitiva para el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro. La inteligencia artificial detecta errores de funcionamiento del equipo antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos operativos.

Ejemplo: En una fábrica de automóviles grande, una línea de montaje robótico funciona sin problemas, hasta que los sensores detectan una pequeña vibración irregular en una de las máquinas. Antes de que el problema se convierta en un desglose costoso, el sistema de mantenimiento predictivo con tecnología de inteligencia artificial analiza los datos y alerta al equipo de mantenimiento. El equipo sustituye una pieza desgastada durante una pausa programada, lo que evita paradas imprevistas y mantiene la producción según lo planeado.

Al detectar los problemas con antelación, la fábrica evita retrasos importantes y costosas reparaciones.
Un cielo azul con nubes blancas.
Recursos

Más información acerca de la inteligencia artificial y la informática en la nube

Un hombre con un sombrero y gafas sentados en un sofá con un portátil.

Recursos para desarrolladores de estudiantes

Ponga en marcha su carrera profesional con esta colección de materiales y programas de aprendizaje.
Obtener más información
Una persona con auriculares mirando la pantalla de un equipo.

Informes, libros electrónicos y notas del producto

Manténgase al día con las publicaciones de informática en la nube realizadas por analistas del sector.
Explorar recursos
Un grupo de personas en una reunión.

Eventos y seminarios web

Adquiera nuevas habilidades y conéctese con otros entusiastas online o en persona.
Obtener más información

Preguntas más frecuentes

  • Los tres elementos principales de la computación cognitiva son:
    1. Aprendizaje : recopilación de datos, reconocimiento de patrones y adaptación a lo largo del tiempo.
    2. Razonamiento : creación de conexiones lógicas y generación de información significativa.
    3. Autocorrección : refinar continuamente las respuestas en función de la nueva información.
  •  La diferencia entre la inteligencia artificial cognitiva y la inteligencia artificial generativa se centra en lo que están diseñadas para hacer. La inteligencia artificial generativa se centra en la creación de nuevo contenido, como texto, imágenes o música, basado en patrones aprendidos. La inteligencia artificial cognitiva, por otro lado, está diseñada para analizar, razonar y resolver problemas similares a la cognición humana.
  •  Las tres aptitudes cognitivas principales de la inteligencia artificial son:
    1. Percepción : interpretar la entrada sensora, como imágenes, voz y texto.
    2. Toma de decisiones : análisis de datos y toma de decisiones informadas.
    3. Aprendizaje : ajustar las respuestas en función de experiencias y comentarios anteriores.