¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología con capacidades de resolución de problemas similares a las de las personas. La IA en acción parece simular la inteligencia humana: puede reconocer imágenes, escribir poemas y hacer predicciones basadas en datos.¿Qué es la inteligencia artificial?
La IA, también conocida como inteligencia artificial, es una tecnología con capacidades de resolución de problemas similares a las de las personas. La IA en acción parece simular la inteligencia humana: puede reconocer imágenes, escribir poemas y hacer predicciones basadas en datos.
Las organizaciones modernas recopilan grandes volúmenes de datos de diversos orígenes, como sensores inteligentes, contenido generado por humanos, herramientas de supervisión y registros del sistema. Las tecnologías de inteligencia artificial analizan los datos y los utilizan para ayudar en las operaciones empresariales de manera eficaz. Por ejemplo, la tecnología de inteligencia artificial puede responder en las conversaciones con personas del servicio de atención al cliente, crear imágenes y texto originales para el marketing, y hacer sugerencias inteligentes para el análisis.
En última instancia, la inteligencia artificial consiste en hacer que el software sea más inteligente para personalizar las interacciones con los usuarios y resolver problemas complejos.
¿Cuáles son algunos tipos de tecnologías de IA?
Las aplicaciones y tecnologías de IA aumentaron exponencialmente en los últimos años. A continuación, se muestran algunos ejemplos de tecnologías de IA comunes que puede haber encontrado.
Historia de la IA
En su artículo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, Alan Turing consideró si las máquinas podían pensar. En este artículo, Turing acuñó por primera vez el término inteligencia artificial y lo presentó como un concepto teórico y filosófico. Sin embargo, la IA, tal como la conocemos hoy en día, es el resultado del esfuerzo colectivo de muchos científicos e ingenieros durante varias décadas.
De 1940 a 1980
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neuronas artificiales, sentando las bases para las redes neuronales, la tecnología central de la IA.
Poco después, en 1950, Alan Turing publicó “Computing Machinery and Intelligence”, en el que presentó el concepto de la prueba de Turing para evaluar la inteligencia de las máquinas.
Esto llevó a los estudiantes de posgrado Marvin Minsky y Dean Edmonds a construir la primera máquina de redes neuronales, conocida como SNARC, Frank Rosenblatt desarrolló el Perceptron, uno de los primeros modelos de red neuronal, y Joseph Weizenbaum creó ELIZA, uno de los primeros chatbots en simular a un psicoterapeuta rogeriano entre 1951 y 1969.
Desde 1969 hasta 1979, Marvin Minsky demostró las limitaciones de las redes neuronales, lo que provocó un declive temporal en la investigación de las redes neuronales. El primer “invierno de la IA” se produjo debido a la reducción del financiamiento y las limitaciones relacionadas con el hardware y la computación.
De 1980 a 2006
En la década de 1980, se renovó el interés por la investigación de la IA, principalmente en las áreas de traducción y transcripción, y se contó con financiación por parte del gobierno. Durante este tiempo, los sistemas expertos, como MYCIN, se hicieron populares porque simulaban los procesos humanos de toma de decisiones en dominios específicos como la medicina. Con el renacimiento de las redes neuronales en la década de 1980, David Rumelhart y John Hopfield publicaron artículos sobre técnicas de aprendizaje profundo que mostraban que las computadoras podían aprender de la experiencia
Entre 1987 y 1997, debido a otros factores socioeconómicos y al auge de las puntocom, surgió un segundo invierno de la IA. La investigación de la IA se fragmentó cada vez más, y los equipos resolvieron problemas específicos de un dominio en diferentes casos de uso.
Desde 1997 hasta aproximadamente 2006, vimos importantes avances en la IA, incluido el software de ajedrez Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Además de esto, Judea Pearl publicó un libro que incluía la teoría de la probabilidad y la decisión en la investigación de la IA, y Geoffrey Hinton y otros popularizaron el aprendizaje profundo, lo que llevó a un resurgimiento de las redes neuronales. Sin embargo, el interés comercial siguió siendo limitado.
De 2007 a la actualidad
De 2007 a 2018, los avances en la computación en la nube hicieron que la potencia de la computación y la infraestructura de IA fueran más accesibles. Esto condujo a un aumento de la adopción, la innovación y el avance en el machine learning. Los avances incluyeron una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) llamada AlexNet, desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, y ganadora del concurso ImageNet, que demostró el poder del aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes, y AlphaZero de Google, que dominó las partidas de ajedrez, shogi y Go sin datos humanos, basándose en el juego autónomo.
En 2022, los chatbots que utilizan inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mantener conversaciones similares a las humanas y completar tareas como ChatGPT de OpenAI se hicieron ampliamente conocidos por sus capacidades de conversación, lo que renovó el interés por la IA y su desarrollo.
La IA en el futuro
Todas las tecnologías actuales de inteligencia artificial funcionan dentro de un conjunto de parámetros predeterminados. Por ejemplo, los modelos de IA entrenados en el reconocimiento y la generación de imágenes no pueden crear páginas web.
La inteligencia artificial general (AGI) es un campo de investigación teórica de la IA que intenta crear software con inteligencia similar a la humana y con la capacidad de autoaprendizaje. El objetivo es que el software realice tareas para las que no está necesariamente entrenado ni desarrollado.
La AGI es una búsqueda teórica para desarrollar sistemas de IA que posean un auto-control autónomo, un grado razonable de auto-comprensión y la capacidad de aprender nuevas habilidades. Puede resolver problemas complejos en entornos y contextos que no se le enseñaron en el momento de su creación. La AGI con habilidades humanas sigue siendo un concepto teórico y un objeto de investigación. Es un posible futuro para la IA.
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¿Cómo se usa la IA en la actualidad?
Hoy en día, la IA está en todas partes y trabaja entre bastidores para impulsar sus aplicaciones favoritas.
Ejemplos de Inteligencia artificial para empresas
La inteligencia artificial tiene una amplia gama de aplicaciones. Si bien no es una lista exhaustiva, estos son algunos ejemplos que destacan los diversos casos de uso de la IA para las organizaciones.
Chatbots y asistentes inteligentes
Los chatbots y los asistentes inteligentes basados en IA entablan conversaciones más sofisticadas y similares a las humanas. Pueden entender el contexto y generar respuestas coherentes para consultas complejas de los clientes y del lenguaje natural. Se destacan en la atención al cliente, la asistencia virtual y la generación de contenido para proporcionar interacciones personalizadas. La capacidad de aprendizaje continuo de estos modelos les permite adaptar y mejorar su rendimiento con el tiempo, lo que mejora la experiencia del usuario y la eficiencia.
Por ejemplo, Deriv, uno de los corredores en línea más grandes del mundo, se enfrentó a desafíos para acceder a grandes cantidades de datos distribuidos en varias plataformas. Implementó un asistente con tecnología de IA para recuperar y procesar datos de múltiples fuentes, como la atención al cliente, el marketing y la contratación. Con la IA, Deriv redujo el tiempo dedicado a la incorporación de nuevos empleados en un 45 % y minimizó los tiempos de las tareas de contratación en un 50 %.
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Procesamiento inteligente de documentos
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) traduce los formatos de documentos no estructurados en datos utilizables. Por ejemplo, convierte documentos empresariales como correos electrónicos, imágenes y archivos PDF en información estructurada. El IDP utiliza tecnologías de IA como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y la visión artificial para extraer, clasificar y validar datos.
Por ejemplo, HM Land Registry (HMLR) gestiona los títulos de propiedad de más del 87 % de Inglaterra y Gales. Los asistentes sociales de HMLR comparan y revisan documentos legales complejos relacionados con transacciones inmobiliarias. La organización implementó una aplicación de IA para automatizar la comparación de documentos, lo que redujo el tiempo de revisión en un 50 % y aceleró el proceso de aprobación de transferencias de propiedades. Para obtener más información, lea cómo HMLR usa Amazon Textract.
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Supervisión del rendimiento de la aplicación
La supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM) es el proceso de utilizar herramientas de software y datos de telemetría para supervisar el rendimiento de las aplicaciones críticas para la empresa. Las herramientas de APM basadas en IA utilizan datos históricos para predecir los problemas antes de que se produzcan. También pueden resolver problemas en tiempo real mediante la sugerencia de soluciones prácticas a sus desarrolladores. Esta estrategia permite que las aplicaciones se ejecuten de forma eficaz y elimina los cuellos de botella.
Por ejemplo, Atlassian fabrica productos para optimizar el trabajo en equipo y la organización. Atlassian utiliza herramientas de APM de IA para supervisar continuamente las aplicaciones, detectar posibles problemas y priorizar su gravedad. Con esta función, los equipos pueden responder rápidamente a las recomendaciones impulsadas por el ML y resolver las disminuciones de rendimiento.
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Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo mejorado con IA utiliza grandes volúmenes de datos para identificar problemas que podrían provocar un tiempo de inactividad en las operaciones, los sistemas o los servicios. El mantenimiento predictivo permite a las empresas abordar los posibles problemas antes de que ocurran, lo que reduce el tiempo de inactividad y evita las interrupciones.
Por ejemplo, Baxter cuenta con 70 centros de fabricación en todo el mundo y opera las 24 horas del día, los 7 días de la semana para ofrecer tecnología médica. Baxter emplea el mantenimiento predictivo para detectar automáticamente condiciones anormales en los equipos industriales. Los usuarios pueden implementar soluciones eficaces con antelación para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa. Para obtener más información, lea cómo Baxter usa Amazon Monitron.
Investigación médica
La investigación médica utiliza la IA para optimizar los procesos, automatizar las tareas repetitivas y procesar grandes cantidades de datos. Puede utilizar la tecnología de IA en la investigación médica para facilitar el descubrimiento y el desarrollo integrales de productos farmacéuticos, transcribir los registros médicos y mejorar el tiempo de comercialización de nuevos productos.
Como ejemplo del mundo real, C2i Genomics utiliza inteligencia artificial para ejecutar procesos genómicos y exámenes clínicos personalizables a gran escala. Al cubrir las soluciones computacionales, los investigadores pueden centrarse en el rendimiento clínico y el desarrollo de métodos. Los equipos de ingeniería también utilizan la IA para reducir la demanda de recursos, el mantenimiento de ingeniería y los costos de NRE. Para obtener más información, lea cómo C2i Genomics usa AWS HealthOmics.
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Beneficios de la inteligencia artificial para las empresas
Su organización puede integrar las capacidades de inteligencia artificial en sus aplicaciones para optimizar los procesos empresariales, mejorar las experiencias de los clientes y acelerar la innovación.
¿Cuál es la diferencia entre el machine learning, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un término que engloba diferentes estrategias y técnicas que se usan para hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos. Esto incluye todo, desde asistentes inteligentes como Alexa hasta aspiradoras robóticas y vehículos autónomos. Si bien el machine learning y el aprendizaje profundo se incluyen en el ámbito de la IA, no todas las actividades de la IA son machine learning y aprendizaje profundo. Por ejemplo, la IA generativa demuestra capacidades creativas similares a las humanas y es una forma muy avanzada de aprendizaje profundo.
Machine learning
Si bien es posible que los términos inteligencia artificial y machine learning se usen indistintamente en muchos lugares, el machine learning es técnicamente una de las muchas otras ramas de la inteligencia artificial. Es la ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos para correlacionar datos. Los sistemas de computación utilizan algoritmos de machine learning para procesar grandes cantidades de datos históricos e identificar patrones de datos. En el contexto actual, el machine learning se refiere a un conjunto de técnicas estadísticas denominadas modelos de machine learning que se pueden utilizar de forma independiente o para respaldar otras técnicas de IA más complejas.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo lleva al machine learning un paso más allá. Los modelos de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales que trabajan juntas para aprender y procesar la información. Comprenden millones de componentes de software que llevan a cabo operaciones micromatemáticas en pequeñas unidades de datos para resolver un problema mayor. Por ejemplo, procesan los píxeles individuales de una imagen para clasificarla. Los sistemas de IA modernos suelen combinar múltiples redes neuronales profundas para realizar tareas complejas, como escribir poemas o crear imágenes a partir de indicaciones de texto.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
Los sistemas de inteligencia artificial utilizan una variedad de tecnologías para funcionar. Los detalles varían, pero los principios básicos siguen siendo los mismos: convierten todos los tipos de datos, como texto, imágenes, vídeos y audio, en representaciones numéricas e identifican matemáticamente los patrones y las relaciones entre ellos. Por lo tanto, las tecnologías de inteligencia artificial requieren capacitación (están expuestas a grandes volúmenes de conjuntos de datos existentes para «aprender»), de manera similar a como los humanos aprenden de los archivos de conocimiento existentes. Algunas de las tecnologías que hacen que la inteligencia artificial funcione se detallan a continuación.
Redes neuronales
Las redes neuronales artificiales forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. El cerebro contiene millones de neuronas que trabajan juntas para procesar y analizar la información. Las redes neuronales artificiales utilizan neuronas artificiales que procesan la información en conjunto. Cada neurona artificial, o nodo, utiliza cálculos matemáticos para procesar información y resolver problemas complejos.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) utiliza redes neuronales para interpretar, comprender y recopilar el significado de los datos de texto. Utiliza varias técnicas informáticas que se especializan en decodificar y comprender el lenguaje humano. Estas técnicas permiten a las máquinas procesar palabras, sintaxis gramaticales y combinaciones de palabras para procesar texto humano e incluso generar texto nuevo. El procesamiento de lenguaje natural es fundamental en tareas como resumir documentos, chatbots y llevar a cabo análisis de sentimientos.
Visión artificial
La visión artificial utiliza técnicas de aprendizaje profundo para extraer información y conocimientos de vídeos e imágenes. Puedes usar la visión artificial para supervisar el contenido en línea en busca de imágenes inapropiadas, reconocer rostros y clasificar los detalles de las imágenes. En los automóviles y camiones autónomos, es fundamental supervisar el entorno y tomar decisiones en fracciones de segundo.
Reconocimiento de voz
El software de reconocimiento de voz utiliza modelos de aprendizaje profundo para interpretar el habla humana, identificar palabras y detectar el significado. Las redes neuronales pueden transcribir la voz a texto e indicar el sentimiento vocal. Puede utilizar el reconocimiento de voz en tecnologías como los asistentes virtuales y software de centros de llamadas para identificar el significado y realizar tareas relacionadas.
IA generativa
La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que crean nuevos contenidos y artefactos, como imágenes, videos, texto y audio, a partir de simples peticiones de texto. A diferencia de la IA del pasado, que se limitaba al análisis de datos, la IA generativa aprovecha el aprendizaje profundo y los conjuntos de datos masivos para producir resultados creativos de alta calidad y similares a los producidos por humanos. Si bien ofrece aplicaciones creativas interesantes, existen preocupaciones con relación al sesgo, el contenido perjudicial y la propiedad intelectual. En general, la IA generativa representa una evolución importante en las capacidades de la IA para generar nuevos contenidos y artefactos de manera similar a la que lo hacen los seres humanos.
¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?
La arquitectura de inteligencia artificial consta de cuatro capas fundamentales. Todas las capas se ejecutan en una infraestructura de TI que proporciona los recursos de computación y memoria necesarios para la IA.
Opciones de capacitación en IA para principiantes
La capacitación en IA normalmente comienza con los aspectos básicos de la programación y la computación. Debería aprender lenguajes como Python, además de matemáticas, estadística y álgebra lineal.
A continuación, puede pasar a una capacitación más especializada. Obtenga una maestría en inteligencia artificial, machine learning o ciencia de datos para obtener una comprensión más profunda y una experiencia práctica. Estos programas suelen incluir temas como las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial en profundidad.
Sin embargo, la educación formal no es el único camino. Puede utilizar los cursos en línea para aprender a su propio ritmo y dominar habilidades específicas. Por ejemplo, la capacitación de IA generativa en AWS incluye certificaciones de los expertos de AWS en temas como los siguientes:
¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la inteligencia artificial?
Varios desafíos complican la implementación y el uso de la IA. Los siguientes obstáculos son algunos de los desafíos más comunes.
Gobernanza de IA
Las políticas de gobernanza de datos deben cumplir con restricciones regulatorias y leyes de privacidad. Para implementar la IA, debe gestionar la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos. Usted es responsable de la protección de los datos y la privacidad de los clientes. Para administrar la seguridad de los datos, su organización debe entender cómo los modelos de IA utilizan los datos de los clientes e interactúan con ellos en cada capa.
IA responsable
La IA responsable es el desarrollo de la IA que considera el impacto social y ambiental del sistema de IA a escala. Como ocurre con cualquier tecnología nueva, los sistemas de inteligencia artificial tienen un efecto transformador en los usuarios, la sociedad y el medio ambiente. La IA responsable requiere mejorar el impacto positivo y priorizar la equidad y la transparencia con respecto a la forma en que se desarrolla y usa la IA. Esto garantiza que las innovaciones de la IA y las decisiones basadas en datos no infrinjan las libertades civiles y los derechos humanos. Las organizaciones encuentran desafiante el crear una IA responsable y, al mismo tiempo, seguir siendo competitivas en el espacio de la IA que avanza rápidamente.
Limitaciones de datos
Para entrenar sistemas de IA imparciales, es necesario introducir enormes volúmenes de datos. Debes tener la capacidad de almacenamiento suficiente para gestionar y procesar los datos de entrenamiento. Del mismo modo, debe contar con procesos eficaces de gestión y calidad de los datos para garantizar la precisión de los datos que utiliza para la formación.
Dificultades técnicas
Entrenar la IA con el machine learning consume enormes recursos. Un umbral alto de potencia de procesamiento es esencial para que las tecnologías de aprendizaje profundo funcionen. Debe tener una infraestructura computacional sólida para ejecutar aplicaciones de IA y entrenar sus modelos. La potencia de procesamiento puede ser costosa y limitar la escalabilidad de los sistemas de IA.
¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?
AWS hace que la IA sea accesible para más personas, desde desarrolladores y científicos de datos hasta analistas de negocios y estudiantes. Con el conjunto más completo de servicios, herramientas y recursos de IA, AWS aporta una amplia experiencia a más de 100 000 clientes para satisfacer las demandas de sus negocios y aprovechar el valor de sus datos. Los clientes pueden crear y escalar con AWS sobre la base de la privacidad, la seguridad integral y la gobernanza de la IA para transformarse a un ritmo sin precedentes. La IA en AWS incluye servicios de IA previamente entrenados para una infraestructura de inteligencia e IA lista para usar a fin de maximizar el rendimiento y reducir los costos.