Por: MMT. Alberto Faz-Mendoza
CEO en KODEM Consulting Group.
Hay un tema de actualidad en el área de la tecnología que irrumpe en el mundo empresarial por su prometedor ofrecimiento para mejorar la vida humana y laboral. El tema al que me refiero es la inteligencia artificial.
Ejemplos de sectores industriales beneficiados abarcan el automotriz e incluso la medicina. Hoy en día otras disciplinas como la educación y el arte se han visto retadas por el uso de herramientas de inteligencia artificial que por lo menos abre la discusión sobre su uso.
Aprendiendo a ritmos acelerados, los tipos de inteligencia artificial son variados y su elección de uso debe estar basado en cuál es la tarea que se le asignará.
Los sistemas expertos son una de las tecnologías más simples, presentes diseñadas para funciones y tareas concretas que requieren un buen nivel de conocimiento en el tema. Funcionan con base en reglas e indicaciones precisas que le indican a la máquina la decisión a tomar en un escenario determinado y concreto.
Un sistema experto en los negocios puede usarse para controlar el inventario siguiendo reglas numéricas sencillas y de control de stock para gestionar la existencia de mercancías.
Las redes neuronales artificiales superan algunas limitaciones de los sistemas expertos. Son una clase de algoritmo de inteligencia computacional cuyo funcionamiento se basa en un símil del cerebro humano: pequeñas unidades de información que, colaborando con otras, procesan la información.
La forma en que funciona es aprendiendo de la información nueva que extrae a partir de aquella con la que se le alimenta, por ello, comúnmente se le denomina aprendizaje de máquinas o machine learning. La máquina optimiza de manera progresiva sus funciones, mejora los resultados y trabaja eficientemente.
Las redes neuronales artificiales en los negocios pueden usarse en chatbots de atención al cliente o delegando tareas simples a las máquinas automatizando procesos, incluso pueden apoyar a la creación de contenidos para publicidad.
El aprendizaje profundo o Deep learning refiere a algoritmos de redes neuronales artificiales de alta complejidad que hacen posible tareas más complicadas. Esta tecnología requiere de código complejo y grandes cantidades de datos, usa el data mining o minería de datos para localizar patrones en enormes volúmenes de información.
En los negocios, el Deep Learning ayuda a tomar mejores decisiones analizando grandes cantidades de información en el área de estimaciones financieras o en la ciberseguridad de páginas web y servidores.
La robótica utiliza recursos digitales de la inteligencia artificial y como resultado muchas soluciones de robótica son impulsadas por redes neuronales artificiales. Hoy podemos ver robots que realizan tareas complejas, pueden jugar ajedrez y tomar decisiones.
En el ámbito industrial pueden verse a robots con un papel importante, cada vez más avanzados, la tecnología robótica administra inventarios, mueve productos y gestiona envíos de mercancías. Incluso son capaces de detectar productos dañados y corregir errores. Por otro lado, en países desarrollados como Japón se puede ver cómo los robots atienden a personas de edad avanzada, toman órdenes en restaurantes y entregan pedidos.
Finalmente, los agentes inteligentes son un tipo de inteligencia artificial que tienen la capacidad de tomar decisiones y actuar mediante razonamientos similares a los del ser humano, con un margen de autonomía y libertad para aprender. En los negocios los asistentes personales son herramientas que gestionan la agenda personal, recomiendan lugares para visitar o toman decisiones respecto a la salud.