En la actualidad, muy pocas empresas no se han visto afectadas por la inteligencia artificial. Sin embargo, para aprovecharla al máximo, hay que entender tanto sus posibilidades como sus limitaciones. Analicemos más a fondo la IA y su potencial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial o IA es la simulación de la inteligencia humana por parte de sistemas informáticos. Esto incluye aspectos como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural y la percepción. Unos algoritmos avanzados permiten a estos sistemas procesar la información procedente de varias fuentes y dar una respuesta organizada e inteligible o realizar tareas en función de las reglas que se les han proporcionado.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial? 

La IA se sirve de una combinación de algoritmos avanzados y modelos computacionales que están diseñados para simular las funciones cognitivas de los seres humanos. Gracias a grandes conjuntos de datos y técnicas de procesamiento sofisticadas, los sistemas de IA pueden imitar la inteligencia humana para aprender, adaptarse y tomar decisiones. 

Los sistemas de IA obtienen y procesan datos mediante varias tecnologías, algunas de las cuales se describen a continuación.

• Aprendizaje automático: los sistemas de IA aprenden a partir de patrones de datos y van mejorando con el tiempo. Al analizar grandes conjuntos de datos, estos sistemas pueden identificar tendencias y hacer predicciones más exactas con cada iteración.

• Redes neuronales: estas redes basadas en el cerebro humano están diseñadas para reconocer patrones y tomar decisiones. Están formadas por nodos interconectados que procesan la información por capas, así el sistema puede identificar patrones complejos y relaciones entre los datos.

• Aprendizaje profundo: este subconjunto del aprendizaje automático utiliza redes neuronales de varias capas para llevar a cabo tareas complejas. Como las redes pueden analizar datos en gran profundidad, resultan ideales para tareas como el reconocimiento del habla o de imágenes y el control de vehículos autónomos.

• Procesamiento natural del lenguaje: las máquinas pueden comprender el lenguaje humano y responder al mismo. Al analizar la estructura y el significado del texto, estos sistemas son capaces de traducir, analizar sentimientos, mantener conversaciones y mucho más, así la comunicación entre las personas y los sistemas informáticos es más natural e intuitiva.

• Visión por ordenador: las máquinas pueden interpretar y procesar datos visuales procedentes del mundo real. El análisis de imágenes y vídeos permite a los sistemas de IA reconocer objetos, rastrear movimientos e incluso entender escenas complejas. Esta tecnología resulta especialmente importante en ámbitos como la sanidad, la seguridad y los vehículos autónomos.

¿Cuáles son los cuatro principales tipos de inteligencia artificial?

Los sistemas de IA se clasifican según sus funciones. Esta categorización nos ayuda a distinguir entre los distintos niveles de complejidad y sofisticación que presentan. 

1. Máquinas reactivas

Las máquinas reactivas son los sistemas de IA más básicos porque se limitan a reaccionar a entradas concretas con respuestas ya programadas. Estos sistemas están diseñados para llevar a cabo determinadas tareas de una manera eficiente, como jugar al ajedrez o filtrar correos no deseados. Se basan en conjuntos de reglas prestablecidos y no pueden adaptarse ni mejorar con el tiempo.

2. Inteligencia artificial débil

Este tipo de IA se especializa en una pequeña cantidad de tareas o incluso una sola, como el reconocimiento de voz, la recomendación de productos y la traducción. Se basa en parámetros predefinidos y carece de la habilidad para extrapolar sus funciones a otras tareas. 

3. Memoria limitada

Los sistemas de IA con memoria limitada pueden ampliar sus conocimientos a partir de datos históricos para tomar decisiones y mejorar su rendimiento. Son más avanzados que las máquinas reactivas porque aprenden de experiencias anteriores y tienen multitud de aplicaciones, desde el control de vehículos autónomos hasta el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño.

4. Inteligencia artificial general

Este tipo de IA aún no es una realidad. En la teoría, los sistemas de IA general podrían realizar las mismas actividades que una persona desde el punto de vista intelectual. En otras palabras, podrían comprender conceptos, aprender y aplicar sus conocimientos en todo tipo de ámbitos o, lo que es lo mismo, demostrar una capacidad cognitiva similar a la humana.

¿A qué sectores beneficia la inteligencia artificial?

La IA puede tener muchas ventajas para distintos sectores, ya que permite optimizar procesos, mejorar la experiencia de los clientes e impulsar la innovación. Veamos algunos de ellos.

• Sanidad: la IA ayuda con los diagnósticos, los planes de tratamiento y la medicina personalizada. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan imágenes médicas para detectar enfermedades como el cáncer con gran precisión, y las herramientas basadas en la IA permiten adaptar los tratamientos a pacientes concretos para que den mejores resultados y produzcan menos efectos secundarios.

• Finanzas: la IA mejora la detección de fraudes, los algoritmos de compraventa y la atención al cliente mediante el análisis de las transacciones y el envío de alertas en tiempo real. También facilita la elaboración de estrategias de inversión y proporciona consejo en materia financiara a través de chatbots y asistentes virtuales.

• Retail: la IA optimiza la gestión de inventario, la experiencia de los clientes y el marketing personalizado al predecir los niveles de stock y ofrecer servicios de compra a medida. También contribuye a aumentar los niveles de retención y las ventas mediante campañas de marketing segmentadas.

• Industria: la IA facilita los procesos de producción, el mantenimiento predictivo y el control de calidad a través de la supervisión de la maquinaria y las sugerencias de mejoras enfocadas a la eficiencia. Además, se encarga de las inspecciones en tiempo real y la detección de defectos para garantizar la calidad de los productos.

• Transporte: la capacidad de la IA para predecir el tráfico y navegar por carreteras con seguridad está detrás de los vehículos autónomos, la gestión del tráfico y la optimización de rutas. Gracias a ella, las empresas de logística pueden ser más puntuales con las entregas y ahorrar combustible.

• Entretenimiento: las sugerencias de contenidos y la posibilidad de crear entornos de juego adaptativos e inteligentes que ofrece la IA impulsan las recomendaciones de contenidos multimedia, el desarrollo de videojuegos y la realidad virtual. Y las simulaciones en realidad virtual suben de nivel con las interacciones hiperrealistas que puede proporcionar la IA.

• Educación: el aprendizaje personalizado, los sistemas de evaluación y las tareas administrativas pueden dejarse en manos de la IA, que es capaz de crear lecciones a medida en función del rendimiento de los estudiantes y la automatización de las valoraciones para que sea más fácil poner notas.

• Agricultura: la IA permite tomar decisiones más acertadas y aprovechar mejor los recursos a los agricultores, que pueden utilizarla para supervisar los cultivos, controlar las plagas y utilizar tanto sensores como drones para detectar los problemas cuanto antes y predecir los niveles de producción. 

• Atención al cliente: los chatbots y los asistentes virtuales resuelven consultas rutinarias con eficiencia y ofrecen ayuda personalizada, así que no es de extrañar que este uso de la IA esté tan extendido. Estas herramientas ayudan a responder más rápido y ofrecer un mejor servicio.

• Ciberseguridad: la IA actúa con más rapidez que los equipos de ciberseguridad humanos, por lo que es una herramienta ideal para la detección de amenazas y la respuesta a las mismas. El aprendizaje automático puede analizar el tráfico de una red, cortar el paso a los ataques, gestionar las vulnerabilidades y, en definitiva, reforzar los sistemas de ciberseguridad.

¿Cuáles son las ocho principales ventajas de la inteligencia artificial para las empresas?

Si utilizas la IA para modernizar muchas de las operaciones rutinarias de tu empresa, podrás asignar a tu personal tareas que requieran creatividad, innovación y habilidades interpersonales. 

Ahí van ocho cosas que la IA puede aportar a cualquier empresa.

1. Automatización de tareas repetitivas: la IA aumenta la productividad al ocuparse de tareas rutinarias como la introducción de datos, las comunicaciones con clientes y la gestión de documentos. De esta forma, los empleados disponen de más tiempo para centrarse en actividades estratégicas.

2. Disminución de errores: la IA minimiza los errores en el procesamiento de datos y la toma de decisiones, lo que se traduce en unas operaciones más fiables y precisas.

3. Reducción de costes operativos: la automatización eficiente de la IA contribuye a modernizar los procesos y a reducir el trabajo manual, lo que supone una reducción considerable de los gastos.

4. Mejoras en las interacciones con clientes: la IA ofrece experiencias que se ajustan a las necesidades concretas de cada cliente.

5. Conocimientos basados en datos: gracias a la capacidad de la IA para analizar datos y proporcionar información valiosa, tomar decisiones acertadas para un negocio es más sencillo que nunca.

6. Escalabilidad rápida de operaciones: la IA te permite ampliar tu negocio para adaptarlo a las exigencias del mercado sin que los costes se disparen.

7. Mayor innovación: la IA puede impulsar tanto el desarrollo de nuevos productos como la búsqueda de soluciones creativas, lo que contribuye a integrar la innovación y la mejora continua en la cultura de la empresa.

8. Ventajas competitivas: la IA analiza datos a la velocidad del rayo, así que puedes aprovecharla para adelantar a la competencia y superar las expectativas de los clientes.

Dificultades para adoptar la inteligencia artificial

Aunque la IA tiene muchísimas ventajas, su adopción plantea una serie de dificultades. Al fin y al cabo, abrir las puertas a una nueva tecnología sin conocer sus limitaciones siempre es arriesgado. Lo mejor que puedes hacer es informarte sobre sus posibles problemas y pensar cómo los abordará tu empresa.

Privacidad de datos

Los sistemas de IA necesitan acceder a grandes volúmenes de datos, con los riesgos para la privacidad que esto conlleva. Por este motivo, las empresas deben poner en marcha mecanismos de protección de datos que garanticen el cumplimiento de normativas de privacidad como el RGPD y la CCPA.

Presencia de sesgo

Los algoritmos de IA pueden perpetuar los sesgos presentes en los datos que se utilizan para su mejora continua. Para evitar que esto ocurra, tu empresa debe utilizar distintas fuentes para desarrollar los modelos, auditar periódicamente los sistemas de IA y añadir nuevos datos a los modelos siempre que sea necesario.

Riesgos de seguridad

Los sistemas de IA son vulnerables a los ataques y el uso indebido. Si refuerzas las medidas de ciberseguridad y realizas evaluaciones con frecuencia, tus sistemas estarán protegidos frente a posibles amenazas.

Cuestiones éticas

El desarrollo y la adopción de la IA plantea cuestiones éticas en lo relativo a la transparencia, el nivel de responsabilidad y su impacto en la sociedad. Establecer unas directrices claras y fomentar un diálogo abierto sobre las implicaciones de la IA puede ayudar a resolverlas.

Pérdida de empleo

La automatización mediante la IA puede provocar que desaparezcan puestos de trabajo en algunos sectores, lo cual puede pasar factura a la economía y la sociedad. Las empresas deben invertir en programas de retención y desarrollo de nuevas habilidades para que sus empleados puedan hacer la transición a nuevos puestos relacionados con la IA.

Costes elevados

Desarrollar y desplegar soluciones basadas en la IA no sale barato, problema que afecta principalmente a las pequeñas empresas. El estudio de soluciones más económicas, la colaboración con otras organizaciones y el uso de servicios de IA basados en la nube puede contribuir a reducir el gasto inicial.

Complejidades técnicas

El desarrollo y el mantenimiento de sistemas de IA requiere conocimientos especializados que pueden ser difíciles de encontrar. Invertir en la formación de los empleados y colaborar con expertos o consultoras puede ayudar a reducir la brecha técnica.

Dependencia de la calidad de los datos

La efectividad de la IA depende de la cantidad y la calidad de los datos disponibles para su desarrollo. El rendimiento de los sistemas de IA puede ir un paso más allá si se siguen unas prácticas adecuadas para gestionar los datos y estos se mejoran de forma continua.

Así ayuda Fastly a los desarrolladores con la IA

Las soluciones basadas en la IA suponen una gran ventaja para las empresas, que pueden utilizarlas para aumentar la productividad, reducir el gasto e impulsar la innovación. Todo apunta a que estos sistemas cada vez ofrecerán más posibilidades, pero por ahora tienen sus limitaciones. Esto significa que necesitan utilizarse con sumo cuidado y recibir instrucciones concretas de los desarrolladores para funcionar de manera rentable. 

Aquí es donde entra en juego AI Accelerator de Fastly, una herramienta que reduce las llamadas a la API y los costes correspondientes con un almacenamiento en caché inteligente y semántico. AI Accelerator se sirve de una puerta de enlace a API especializada para mejorar el rendimiento de las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño. Con AI Accelerator de Fastly, los desarrolladores pueden actualizar sus aplicaciones fácilmente para que utilicen un nuevo punto de conexión de API. Y para ello suele bastar con cambiar una línea de código. 

A continuación, AI Accelerator pone en marcha el almacenamiento en caché semántico para API compatibles con OpenAI, comprende el contexto de las peticiones y proporciona las respuestas correspondientes a consultas similares, todo esto con total transparencia. Este enfoque innovador va más allá del almacenamiento en caché convencional, puesto que reconoce los matices presentes en las consultas de modelos de lenguaje, reduce considerablemente los costes, mejora el rendimiento de las aplicaciones e impulsa el rendimiento de los desarrolladores.

Apúntate ya al programa AI Accelerator para aprovechar todas estas ventajas y poner las tecnologías más punteras al servicio de tus procesos de desarrollo.