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La inteligencia artificial: una tecnología para potenciar cualquier negocio

Publicado 11 de noviembre del 2021

Hace tiempo que la inteligencia artificial (IA) de de ser algo de ciencia ficción  para mejorar ciertos aspectos  de la vida y el trabajo

Al día de hoy, sigue siendo una tecnología en desarrollo, pero se espera que producza una revolución similar a la que en su momento produjo el Internet. De hecho, sus aplicaciones en multitud de sectores —saludfinanzasentretenimiento, etc.— ha conseguido que el especialista en Artificial Intelligence sea uno de los puestos más demandados por las organizaciones.   

La inteligencia artificial es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades  que el ser humano. Es decir, la IA es un sistema informático que simula  la inteligencia humana. En informática, la IA comprende distintos campos de estudio, entre los que destacan el machine learning y el deep learning. 

 

ÍNDICE

  1. ¿Qué es el machine learning?

  2. ¿Qué es el deep learning?

  3. Servicios impulsados por IA 

  4. Los negocios, el empleo y la inteligencia artificial

  5. Microsoft Azure, la herramienta para implementar la IA en un negocio

 

¿Qué es el machine learning?

 

El machine learning o aprendizaje automático es lo que permite que una máquina pueda aprender sin necesidad de haber sido creada expresamente para ello. 

Una cualidad indispensable para crear sistemas capaces de identificar patrones entre los datos  y establecer predicciones. Esta es la tecnología que está detrás de las recomendaciones de Netflix o Spotify. También es la que permite mostrarte los correos prioritarios en tu bandeja de Microsoft Outlook.

En este punto es esencial hablar de dos tipos de aprendizaje: 

  • Por un lado, hablamos de aprendizaje supervisado cuando se entrena a las máquinas con datos  etiquetados  (por ejemplo, se emplean fotos que han sido etiquetadas incluyendo aquello que muestran). Luego, el algoritmo empleado por la máquina puede seleccionar estas etiquetas en otras bases de datos. De esta manera, si se ha etiquetado a un grupo de fotografías en las que se muestran coches, la máquina puede entenderlo e identificar  otras imágenes  similares.
  • El aprendizaje no supervisado es aquel en el que las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetados. En su lugar, lo hacen buscando similitudes. Los algoritmos empleados no están escritos para detectar un tipo específico de datos (como una imagen de un coche), sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agruparse. 
  • Por último, el aprendizaje de refuerzo es aquel en el que una máquina aprende por medio de prueba y error hasta llegar a la conclusión de cuál es la mejor manera de completar una tarea.

 

¿Qué es el deep learning?

 

El deep learning es un subconjunto del aprendizaje automático donde las redes neuronales artificiales —algoritmos inspirados en el cerebro humano— aprenden de grandes cantidades de datos. En estos sistemas, cada capa de la red neuronal transforma los datos que recibe en una  representación  más compleja. 

Los sistemas de deep learning alcanzan una comprensión muy detallada de los datos. Por lo tanto, cuando el algoritmo ‘ve’ la imagen de un coche, la máquina primero detectará una forma a partir de una matriz de píxeles, luego identificará los bordes y los contornos de esa forma, luego el objeto en sí,  y así hasta que logra identificar la imagen. 

Estas son las redes neuronales artificiales que han impulsado los últimos avances en machine learning y la habilidad que tienen los ordenadores de llevar a cabo tareas como el reconocimiento del habla,  el procesamiento de lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes.  

profesionales de inteligencia artificial

Servicios impulsados por IA 

 

La IA está detrás de muchas herramientas que empleamos en nuestro día a día. El usuario final se aprovecha de esta tecnología prácticamente sin darse cuenta. Veamos algunos ejemplos: 

  • Servicios de traducción automática. Los algoritmos emplean conjuntos de datos masivos de oraciones para entrenar un modelo capaz de traducir automáticamente entre idiomas.
  • Asistentes virtuales. Alexa, Siri o Cortana emplean el deep learning para ayudar a comprender el discurso y el lenguaje que las personas empleamos cuando nos dirigimos a nuestros asistentes virtuales. 
  • Chatbots. Muchas empresas emplean chatbots y bots de servicio para responder a las preguntas de los usuarios mediante respuestas automáticas. 
  • Reconocimiento facial. La IA no se emplea para el reconocimiento facial únicamente con fines de seguridad, también se utiliza para etiquetar a las personas en las publicaciones de Facebook. Un caso muy paradigmático del empleo de esta tecnología lo encontramos en algunos aeropuertos de China. Allí, frente a un panel con todo el listado de salidas y llegadas, el detector facial ve su rostro y automáticamente le indica la puerta de embarque y el estado de su vuelo. 
  • Compras y entretenimiento personalizado. Cuando vemos una película en Netflix y más tarde nos recomienda otra, o cuando estamos comprando en Amazon y seguidamente nos recomienda otro producto similar son dos claros ejemplos de la IA. 

 

Los negocios, el empleo y la inteligencia artificial

 

Hablemos de las implicaciones de la inteligencia artificial en nuestro día a día. La consultora KPMG, en su informe ‘Thriving in an AI world’, señala que las empresas, en promedio, mejoran su productividad cerca de un 15% gracias a la IA. Visto con perspectiva, para las grandes empresas  estas mejoras pueden traducirse en decenas de millones de euros en nuevos ingresos y eficiencias.  

Para elaborar el informe, KPMG preguntó sobre la adopción de la IA en sus empresas a casi  mil líderes empresariales de siete sectores diferentes. Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) y las grandes empresas confirmaron que la IA ayudó significativamente a sus compañías durante la crisis provocada por la Covid-19. 

Industria (93%), Servicios Financieros (84%), Tecnología (83%), y Consumo (81%), son los sectores que con mayor rotundidad lo afirman. Además, varias industrias experimentaron un aumento significativo con respecto al informe del año anterior en servicios financieros (aumento de 37%), sector minorista (aumento de 29%) y sector tecnológico (aumento de 20%). 

Pero la IA no solo impulsa a las empresas, también al talento. El continuo avance tecnológico de los últimos años, unido al proceso de digitalización que han experimentado las empresas a raíz del coronavirus, han convertido a los profesionales con perfiles tecnológicos en los más demandados del mercado laboral en los próximos años, junto a perfiles como científico de datos y desarrolladores de big data.  La formación es esencial, así como despuntar en el manejo de ciertas herramientas, como el entorno de Azure, diseñado por Microsoft. 

 

Microsoft Azure, la herramienta para implementar la IA en un negocio

 

Azure es una cartera de servicios de inteligencia artificial diseñados para  desarrolladores y  científicos  de datos. Microsoft pone a disposición de las empresas décadas de investigación innovadora, los procedimientos de  inteligencia artificial responsable y la flexibilidad de Azure para crear e implementar sus propias  soluciones  de IA. 

Grandes empresas y consultorascomo Gartner o Forrester, respaldan la calidad de los servicios de Azure. El abanico de servicios inteligentes que ofrece Microsoft permite a las empresas crearentrenar e implementar  sus modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencillaConocer el entorno de Azure,  no en vano es la tecnología empleada por el 90% del Fortune 500obtener el certificado Microsoft Certified Azure Artificial Intelligence Fundaments es una excelente decisión en un entorno como el actual. 

 

Para más información sobre el programa Fundamentos de Inteligencia Artificial, el Título Experto creado por USIL Onlife con contenido de Microsoft, haz clic en este enlace. 

 

experto en inteligencia artificial

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