¿La Inteligencia Artificial es para todas las empresas?
Se habla demasiado, sobre la Inteligencia Artificial (IA) y actualmente siguen existiendo muchas dudas sobre este tema y su importancia. En este blog te vamos a explicar en qué consiste, y porque es importante para cualquier empresa.
La definición de Alan Turing caería bajo la categoría de "sistemas que actúan como los humanos".
En su forma más simple, la inteligencia artificial es un campo que combina la ciencia informática y los conjuntos de datos robustos para permitir la resolución de problemas. También abarca los subcampos del machine learning y el deep learning, que se mencionan frecuentemente junto con la inteligencia artificial. Estas disciplinas están compuestas por algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada.
Empresa IBM.
Con base en esto, podemos definir el distintos sectores, por ejemplo, en la informática, podríamos identificar a la IA como la disciplina que se ocupa de la realización de máquinas (hardware y software) capaces de “actuar” de forma autónoma.
El interés de la comunidad científica por la Inteligencia Artificial, sin embargo, comenzó muy lejos: el primer proyecto real de IA se remonta a 1943, cuando los investigadores Warren McCulloch y Walter Pitt propusieron al mundo científico la primera neurona artificial, a la que siguió, en 1949, el libro de Donald Olding Hebb, psicólogo canadiense, gracias al cual se analizaron en detalle las conexiones entre las neuronas artificiales y los complejos modelos del cerebro humano. Los primeros prototipos funcionales de redes neuronales (es decir, modelos matemáticos/informáticos desarrollados para reproducir el funcionamiento de las neuronas biológicas con el fin de resolver problemas de inteligencia artificial entendida, en aquellos años, como la capacidad de una máquina para realizar funciones y hacer razonamientos como una mente humana) llegaron entonces hacia finales de los años 50 y el interés del público se hizo mayor gracias al joven Alan Turing, que ya en 1950 intentó explicar cómo un ordenador puede comportarse como un ser humano.
El término Inteligencia Artificial parte “oficialmente” del matemático estadounidense John McCarthy (en 1956) y con él el “lanzamiento” de los primeros lenguajes de programación (Lisp en 1958 y Prolog en 1973) específicos para la IA. Desde entonces, la historia de la Inteligencia Artificial ha sido bastante fluctuante y se ha caracterizado por avances significativos en cuanto a los modelos matemáticos (cada vez más sofisticados y diseñados para “imitar” algunas funciones cerebrales como el reconocimiento de patrones) pero con altibajos en cuanto a la investigación en hardware y redes neuronales. El primer gran avance en este último frente se produjo en los años 90 con la entrada en el mercado “ampliado” (es decir, al gran público) de los procesadores gráficos, las Gpu – graphics processing unit (chips de procesamiento de datos mucho más rápidos que la Cpu, procedentes del mundo del juego y capaces de soportar procesos complejos mucho más rápido, funcionando a frecuencias más bajas y consumiendo menos energía que la “vieja” Cpu).
Una vez dicho esto, podemos llegar a definir la Inteligencia Artificial como la capacidad de las máquinas para realizar tareas y acciones propias de la inteligencia humana (planificación, comprensión del lenguaje, reconocimiento de imágenes y sonidos, resolución de problemas, reconocimiento de patrones, etc.), distinguiendo en IA débil e IA fuerte. Lo que caracteriza a la Inteligencia Artificial desde un punto de vista tecnológico y metodológico es el método/modelo de aprendizaje por el que la inteligencia se vuelve competente en una tarea o acción. Estos modelos de aprendizaje son los que distinguen el Machine Learning y el Deep Learning.
El mundo de los negocios es uno de esos campos donde los usos de la inteligencia artificial es ampliamente implementada. Ayuda a cualquier empresa en tres campos: automatizar los procesos comerciales, obtener información a través del análisis de datos e interactuar con clientes y empleados.
Algunos de los ejemplos de la importancia de contar con Inteligencia Artificial en un negocio o empresa son:
1. Contratación y Reclutamiento
Todos los días salen cientos de vacantes para distintas áreas de una empresa, lo cuál implica una tarea exhausta y para el departamento de RH, en poder elegir a la o el candidato perfecto para el puesto que buscan.
Para facilitar las cosas, las empresas utilizan la Inteligencia Artificial y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para filtrar los currículums y preseleccionar a los candidatos que cumplen con sus requisitos de cerca.
Esto se hace analizando diferentes atributos como ubicación, habilidades, educación, etcétera. También recomienda otros puestos de trabajo para los candidatos, si son elegibles.
De esta forma, no solo se seleccionan los candidatos de forma práctica e imparcial, sino que también se ahorra tiempo y mano de obra al equipo de RRHH.
2. Ciberseguridad
El Internet nos ha facilitado el almacenamiento y la administración sean muy convenientes en cualquier empresa, actualmente su uso es exponencialmente impulsado por IA. Sin embargo, con una gran ampliación de este ecosistema digital, esto viene el riesgo de violación, fuga de datos y diferentes clases de hackeos.
Toda empresa requiere de ciberseguridad, ya que todas las bases de datos importantes, incluidos datos financieros, estrategias, información privada de los clientes, entre otra información sensible, es almacenada en línea.
La seguridad online es una necesidad para todas las empresas, por lo tanto, es una de las aplicaciones más importantes de la IA. Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, los expertos cibernéticos pueden comprender y eliminar los datos no deseados que puedan detectar.
3. Predicción del mercado
Los mercados de valores son de los más populares e impredecibles debido a su naturaleza dinámica. Muchas personas invierten en las bolsas de valores, ya que también han demostrado ser muy rentables.
La Inteligencia Artificial también lo ha hecho más fácil. Con tecnologías como las máquinas de Vectores de Soporte (SVM) y las Redes Neuronales Artificiales (ANN), que son tipos de machine learning, los patrones se aprenden y predicen.
4. Análisis de propuestas de negocio
Los múltiples usos de la inteligencia artificial demuestran ser bastante beneficiosa en lo que respecta a la revisión de propuestas.
Ahora, la IA puede analizar fácilmente cualquier propuesta dada a la empresa con la ayuda del aprendizaje automático. De esta forma, podremos obtener automáticamente el alcance, el precio y realizar un seguimiento de cualquier historial de su origen.
Los softwares de gestión de propuestas de IA son muy eficientes en la calificación de oportunidades.
Muchas PyMEs emergentes están experimentando un rápido crecimiento y éxito con estrategias y planes adecuados. Los usos de la inteligencia artificial se llevan el mayor crédito por eso.
En comparación con décadas anteriores, las cosas se han vuelto más convenientes ya que tenemos máquinas que hacen la mayor parte de nuestro trabajo, utilizando IA.
A medida que los científicos investigan y aprenden, los campos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales, etcétera; avanzan a un ritmo acelerado y se están desarrollando muchos softwares que se encargan de todos los atributos de cualquier empresa.