La inteligencia artificial no es un concepto nuevo. Todo comenz\u00f3 en 1956, cuando el profesor universitario John Mccarthy visualiz\u00f3 un futuro en donde las m\u00e1quinas ser\u00edan capaces de realizar tareas de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n
En esa \u00e9poca, la idea fue tomada como una obra de ciencia ficci\u00f3n, pero esta no fue olvidada, y hoy es una realidad. Entonces, \u00bfc\u00f3mo implementar la inteligencia artificial en un software?<\/p>\n
A lo largo de los a\u00f1os, o\u00edmos hablar mucho sobre Machine Learning, Deep Learning, an\u00e1lisis predictivo, Big Data Analytics y el Internet de las cosas. Y no en vano, puesto que la inteligencia artificial engloba todas esas tecnolog\u00edas.<\/p>\n
Gracias a ellas, las m\u00e1quinas ganaron autonom\u00eda, logrando pensar por cuenta propia. Muchos cient\u00edficos ya trabajan en proyectos para hacer que las m\u00e1quinas sean capaces tambi\u00e9n de reconocer las emociones de las personas y demostrar todo tipo de sentimientos.<\/p>\n
Aunque esto pueda ser pol\u00e9mico, ya que implica debates sobre la replicaci\u00f3n de la conciencia humana, tales hechos ya son posibles.<\/p>\n
El tema es bien interesante y, en este post, enfocaremos en c\u00f3mo puedes aprovechar la tecnolog\u00eda a favor de tu negocio. Descubre c\u00f3mo implementar la inteligencia artificial en el software de tu empresa.<\/p>\n
La inteligencia artificial (IA), representa el desarrollo de sistemas computacionales capaces de ejecutar tareas que normalmente son realizadas por personas <\/strong>como percepci\u00f3n visual, reconocimiento de habla, toma de decisiones y traducci\u00f3n de idiomas.<\/p>\n Es un ramo de la ingenier\u00eda de sistemas, proyectado para crear m\u00e1quinas que se comportan como seres humanos.<\/p>\n Este resultado se obtiene usando algoritmos que descubren patrones y generan insights a partir de los datos analizados, resultando en toma de decisiones m\u00e1s certeras en un proceso que evita la necesidad de la programaci\u00f3n para acciones espec\u00edficas. El objetivo es hacer que las m\u00e1quinas imiten las facultades \u00fanicas de raciocinio del ser humano. <\/strong><\/p>\n Tras la revoluci\u00f3n industrial, las m\u00e1quinas y herramientas usadas como apoyo al trabajo manual no pararon de evolucionar y con el avance de las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n (TI), ahora ser\u00e1n aut\u00f3nomas, eliminando la supervisi\u00f3n o cualquier otra actividad humana del proceso.<\/p>\n La inteligencia artificial a\u00fan tiene un largo campo para ser explorado y representa la \u00faltima moda en innovaci\u00f3n. Dentro de poco, esta debe generar grandes cambios en la forma como las cosas funcionan y en la manera como las empresas y los individuos se relacionan con la tecnolog\u00eda.<\/p>\n Para que un software piense y act\u00fae por cuenta propia, depende de un conjunto de tecnolog\u00edas. Adem\u00e1s deber ser, ense\u00f1ado al inicio, como un ni\u00f1o.<\/p>\n Despu\u00e9s, \u00e9l repite las acciones, adquiere h\u00e1bitos, aprende cosas nuevas, incorpora el aprendizaje a los patrones comportamentales existentes y crea un ciclo de aprendizaje continuo, lo que permite que se ajuste r\u00e1pidamente a los cambios de escenario.<\/p>\n Las principales tecnolog\u00edas que hacen que esto funcione bien son:<\/p>\n Machine Learning envuelve softwares que usan datos para comprender situaciones y ambientes con el m\u00ednimo de programaci\u00f3n posible.<\/p>\n En vez de programar patrones de funcionamiento, Machine Learning consiste en dejar que el sistema aprenda esos patrones por s\u00ed propio, a partir de los datos que recibe y analiza, interpretando la informaci\u00f3n sobre las condiciones actuales.<\/p>\n Es decir, Machine Learning es una tecnolog\u00eda que pertenece al campo de la inteligencia artificial dedicada a medir la capacidad que el software tiene de aprender por cuenta propia, y a hacer esto posible. Hoy el aprendizaje de las m\u00e1quinas es la principal tecnolog\u00eda que impulsa la inteligencia artificial.<\/p>\n Puedes ver el Machine Learning en acci\u00f3n cuando buscas determinado producto en Internet, visitas una tienda virtual, cuando aparece un producto destacado como una recomendaci\u00f3n ideal para ti.<\/p>\n A medida que profundizamos en niveles m\u00e1s avanzados en el aprendizaje de las m\u00e1quinas, el Deep Learning (aprendizaje profundo) entra en acci\u00f3n y construye una arquitectura compleja tal como las redes neuronales de un cerebro humano.<\/strong><\/p>\n Esto significa no tener que programar un sistema de prospecci\u00f3n y con una calidad indescriptible de inteligencia. En lugar de eso, todo el potencial para la inteligencia futura y los poderes de raciocinio quedan latentes en el propio programa,<\/strong> que se desarrollar\u00e1 con el tiempo. Es muy parecido con la mente curiosa de un ni\u00f1o, pero infinitamente flexible.<\/p>\n Eso permite que el software encuentre sentido a los patrones, ya sea con problemas, detalles ausentes u otro factor que pueda causar confusi\u00f3n en la interpretaci\u00f3n de los an\u00e1lisis.<\/p>\n Aunque las posibilidades del Deep Learning sean vastas, sus requisitos tambi\u00e9n son grandes, pues demanda tecnolog\u00edas de Big Data, un banco de datos bien organizado, adem\u00e1s de un superpoder de proceso de informaci\u00f3n.<\/p>\n Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning, y por eso, pertenece al campo m\u00e1s avanzado de la IA. Al final, es este el que hace posible que las m\u00e1quinas tengan un comportamiento lo m\u00e1s parecido posible con el de los humanos.<\/p>\n Hablar de Deep Learning, por cierto, es como entrar en ese territorio \u201ccasi m\u00e1gico\u201d de la IA \u2014 donde las m\u00e1quinas no solo siguen \u00f3rdenes, sino que empiezan a hilar ciertas intuiciones. No deja de impresionar c\u00f3mo, en el fondo, son capas y m\u00e1s capas de matem\u00e1ticas que logran reconocer un gato en una foto o traducir un p\u00e1rrafo entero mejor que mucha gente en una ma\u00f1ana de lunes.<\/p>\n No todo es sencillo, sin embargo. Entrenar esas redes profundas requiere no solo toneladas de datos (literalmente, discos y discos llenos), mas tambi\u00e9n una paciencia que ni siempre asoma entre los desarrolladores. Si el conjunto de datos est\u00e1 desbalanceado o mal rotulado, los resultados pueden ser\u2026 bueno, impredecibles. Esto no impide, claro, que empresas enormes sigan apostando en modelos cada vez mayores, como si un d\u00eda algu\u00e9m topase con el Santo Grial algor\u00edtmico.<\/p>\n El procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se beneficia de las t\u00e9cnicas de Machine Learning y ayuda al software a encontrar patrones reconocibles en grandes vol\u00famenes de datos. <\/strong><\/p>\n Una de las formas en la que act\u00faa es analizando datos de voz, textos, videos, im\u00e1genes y expresiones faciales para reconocer las emociones de los usuarios.<\/p>\n El algoritmo no analiza solo una situaci\u00f3n. Este explora varios tipos de bancos de datos disponibles, como las redes sociales, y asocia toda la interacci\u00f3n del usuario, como publicaciones y mensajes recibidos.<\/p>\n Juntando toda la informaci\u00f3n posible, el algoritmo logra encontrar patrones y llegar a una conclusi\u00f3n sobre c\u00f3mo el usuario se siente en relaci\u00f3n a las marcas y productos.<\/p>\n Muchas empresas ya utilizan la inteligencia artificial en sus softwares. Algunos ejemplos famosos son:<\/p>\n Hoy, podemos decir que la inteligencia artificial se divide en niveles, pero todos ellos dependen de la siguiente f\u00f3rmula:<\/p>\n Banco de datos + Big Data Analytics + Cloud Computing = m\u00e1quinas y sistemas m\u00e1s inteligentes.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n En este caso, si quieres desarrollar un software inteligente o aplicar la IA en un software existente, lo m\u00e1s importante es encontrar un buen proveedor de servicios de Cloud Computing, que incluya en su portafolio los servicios de administraci\u00f3n de banco de datos, Business Intelligence, desarrollo de softwares y estructuras en la nube, como SaaS (Software as a Service)\u00a0y PaaS (Platform as a Service).<\/p>\n Para crear inteligencia artificial, primero necesitas de un Big Data (banco de datos) estructurado, para servir como fuente de an\u00e1lisis. Ese banco de datos debe ser constantemente alimentado a trav\u00e9s de la colecta automatizada de los datos.<\/p>\n A partir de eso, el BI (Business Intelligence) entra con la funci\u00f3n de analizar, identificar patrones y extraer informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n Generalmente, esa informaci\u00f3n relata condiciones y escenarios actuales, pero, con la ayuda del an\u00e1lisis predictivo, el BI engloba todo el hist\u00f3rico de registros y apunta a tendencias, facilitando la proyecci\u00f3n de escenarios y resultados con buenos niveles de precisi\u00f3n.<\/p>\n Lo curioso es que, aunque tengamos todo ese poder de an\u00e1lisis al alcance, a veces las predicciones fallan: nadie sospech\u00f3 que los memes se convertir\u00edan en combustibles virales para campa\u00f1as enteras. La dependencia de los datos hist\u00f3ricos sigue siendo un punto delicado; el pasado por s\u00ed solo casi nunca explica una mudanza in\u00e9dita de comportamiento (2020, \u00bfalguien recuerda?).<\/p>\n De todos modos, no hay mucho escape. Las empresas que deciden dejar la IA y el an\u00e1lisis predictivo de lado suelen quedarse atr\u00e1s en la carrera, sintiendo ese efeito FOMO \u2014 fear of missing out, por as\u00ed decir. Pero claro, nem toda tendencia captada en los algoritmos se convierte en realidad: hay una pizca de intuici\u00f3n humana que, por el momento, sigue haciendo falta.<\/p>\n Es decir, el an\u00e1lisis predictivo es lo que permite la previsi\u00f3n de acontecimientos futuros y la probabilidad de resultados.<\/strong><\/p>\n Por su parte IoT (Internet of Things), vela por transformar los aparatos tecnol\u00f3gicos en “smarts”. As\u00ed como sucedi\u00f3 con los celulares, pasaron a tener recursos de Internet, se comunican unos con otros, toman decisiones por cuenta propia y son monitorizados a distancia por los usuarios.<\/p>\n Imagina una nevera “smart”. Gracias al IoT, ella podr\u00eda enviar datos al propietario sobre el consumo de energ\u00eda, ajuste de temperatura ideal para el momento, hora correcta para el descongelamiento y limpieza, etc.<\/p>\n Adem\u00e1s el usuario podr\u00eda programar las funciones de manera remota, v\u00eda Internet, y la nevera ejecuta toda por su cuenta, sin necesidad de alguien cerca.<\/p>\n En el caso de IoT, el \u00e9xito depende de los recursos de Internet aliado a los avances de las \u00e1reas pertenecientes a la inteligencia artificial, como el Machine Learning.<\/p>\n As\u00ed como casi toda la inteligencia artificial usada en SaaS de Marketing y Ventas, ella cuenta con el formato cognitivo. Siendo as\u00ed, el sistema pasa a identificar comportamientos y actuar de manera anticipada a los deseos y necesidades de clientes.<\/p>\n Al ser abordado con la soluci\u00f3n que necesita antes o en el momento exacto, el cliente se sorprende con la atenci\u00f3n dedicada y se empieza a sentir importante para la empresa. Como forma de agradecimiento, acaba comprando el producto o servicio, y en muchos casos, es fidelizado con m\u00e1s facilidad.<\/p>\n Y no solo eso. La IA debe conectar todos los ambientes de la vida humana, como vida personal casa, estudios, profesi\u00f3n viajes y otros en una experiencia unificada.<\/p>\n Ella nos va a ayudar a seguir eventos, acompa\u00f1ar el estado de salud f\u00edsica y mental, prever necesidades y recordarnos tareas importantes. Ella es tan discreta y sensible, que actualmente mucha gente ya la usa y no lo percibe.<\/p>\n Por medio del an\u00e1lisis de datos, la IA descubre patrones de comportamiento del cliente, proyecta sus necesidades y acciones en el futuro, como la b\u00fasqueda por soluciones de productos y servicios e informa los directores a trav\u00e9s de informes cu\u00e1les estrategias de marketing tendr\u00e1n mayor probabilidad de \u00e9xito.<\/p>\n Si se considera el avance de las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis predictivo combinadas con m\u00faltiples fuentes de datos, modelos estad\u00edsticos estructurados y la tecnolog\u00eda de Machine Learning, la inteligencia artificial entrega a los directores un poder incre\u00edble para anticiparse a demandas, riesgos y oportunidades, adem\u00e1s de simular resultados de estrategias con base en el escenario proyectado.<\/p>\n Con esta herramienta, la toma de decisiones sucede de forma anticipada y con mayor nivel de acierto, lo que genera una gran ventaja competitiva en los negocios.<\/p>\n Ahora que ya sabes como implementar la inteligencia artificial en el software, cuenta con el apoyo de un especialista en la funci\u00f3n y aumenta las perspectivas de tu negocio a medio y largo plazo.<\/p>\n\u00bfCu\u00e1les son las tecnolog\u00edas por detr\u00e1s de la IA?<\/h2>\n
Machine Learning<\/h3>\n
Deep Learning<\/h3>\n
Procesamiento de Lenguaje Natural<\/h3>\n
\u00bfC\u00f3mo la IA es implementada al SaaS?<\/h2>\n
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\u00bfCu\u00e1l es la relaci\u00f3n entre IA, an\u00e1lisis predictivo e Internet de las cosas?<\/h2>\n
\u00bfC\u00f3mo la IA contribuye para generar experiencia al usuario?<\/h2>\n
\u00bfC\u00f3mo la IA ayuda en la toma de decisiones?<\/h2>\n