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Inteligencia Artificial sin límites


08/09/2017

El mundo de la Inteligencia Artificial alcanza nuevas metas con dispositivos inteligentes que pueden aprender del comportamiento del usuario.
Gracias a estos avances estamos más cerca del momento que los futurólogos denominan de “singularidad” y que hace referencia al momento cuando las máquinas superen la inteligencia del ser humano.

La IA es un tema recurrente en el mundo del entretenimiento y del cine con la figura de robots con inteligencia sobrehumana. De producirse esta situación, la preocupación parece lógica y el futuro incierto. Hay dos corrientes en este sentido, la primera describe un escenario adverso donde la IA que puede conllevar una amenaza; y la segunda, donde gana el optimismo y el desarrollo tecnológico se convierte en una ayuda para el progreso de la humanidad con la asistencia de IA’s.

Esta visión de la IA no parece cercana, pero sí es cierto una visión futura más verosímil y que trata de la llegada de un punto en el que la IA pueda reemplazarnos en el mercado laboral.

Para comprender la IA de una manera que ayude a mejorar un negocio, debemos comenzar con un término con el cuál sí se está familiarizado: con inteligencia de negocios (BI). A lo largo de los años, BI ha evolucionado hasta incluir tres tipos básicos de análisis:

 

 

La analítica prescriptiva en el BI avanzado puede recomendar acciones para optimizar los procesos empresariales, la efectividad del marketing, la orientación de anuncios y muchas otras operaciones empresariales.

De la prescripción a la automatización

Los sistemas de BI siguen evolucionando con la suma de análisis predictivo y prescriptivo pero sigue siendo una herramienta pasiva de apoyo a la toma de decisiones en los negocios. Independientemente de lo que sugiera la analítica, son los decision maker humanos los que tienen la última palabra sobre qué hacer.

Imitación de Procesos del Cerebro Humano

Las grandes infraestructuras de datos de hoy en día que utilizan unidades de procesamiento gráfico (GPU) han traído mjoras que permiten desatar la creatividad de los data science y les ha dado libertad para utilizar modelos más sofisticados.

Algunos modelos están diseñados para imitar el procesamiento dentro del cerebro humano, tales como redes de aprendizaje profundo que contienen muchas capas ocultas de neuronas y redes neuronales recurrentes que imitan los efectos de la memoria.

En consecuencia, el aprendizaje automático puede ahora entrenar modelos para producir resultados que coincidan con los obtenidos por expertos humanos.

Esta capacidad conllevar que la toma de decisiones humana parezca superflua. La automatización de las decisiones y su adecuada ejecución posterior es la esencia de la IA.

De hecho, la automatización es sólo el primer paso. La capacidad de ejecutar correctamente las acciones siguientes en un mundo en continuo cambio es lo que hace que sea inteligente. Requiere que la AI aproveche los bucles de realimentación en tiempo real que la permiten aprender de cada experiencia y ser más inteligente con cada decisión que tome.

¿Cómo aprovechar las ventajas de la IA? Las organizaciones tienen que pensar en sus procesos de negocio, las decisiones y acciones que desean automatizar y los datos de retroalimentación que se necesitan proporcionar para que su IA se vuelva más inteligente.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

 

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