{"id":14307,"date":"2020-09-02T21:03:11","date_gmt":"2020-09-02T21:03:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/?p=14307"},"modified":"2024-02-05T10:25:27","modified_gmt":"2024-02-05T10:25:27","slug":"la-guia-ejecutiva-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/la-guia-ejecutiva-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"La gu\u00eda ejecutiva de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<div class=\"clearfix\">\n<div class=\"col-sm-8 \">\n<div class=\"recommendation\"><span style=\"color: #ffffff;\">La gu\u00eda ejecutiva de la inteligencia artificial<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"col-sm-8 col-sm-push-3 \">\n<h2>Conceptos clave<\/h2>\n<ul class=\"takeaways\">\n<li>La inteligencia artificial (IA) ofrece muchas aplicaciones pr\u00e1cticas para los negocios.<\/li>\n<li>Piensa en la IA como un gran armaz\u00f3n compuesto de diferentes capacidades.<\/li>\n<li>Cuatro capacidades centrales se enfocan en captar informaci\u00f3n, mientras que otras cuatro en organizar esos datos y su aplicaci\u00f3n.<\/li>\n<li>El\u00a0<a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/tienda-online\/big-data-en-e-commerce\/\"><em>big data<\/em><\/a>, el almacenamiento a bajo costo, un procesamiento m\u00e1s r\u00e1pido y la conectividad ubicua llevan a la IA a nuevas cotas.<\/li>\n<li>El coraz\u00f3n de la IA es el aprendizaje autom\u00e1tico: una m\u00e1quina hace el trabajo conceptual que anteriormente hac\u00edan los humanos.<\/li>\n<li>La IA puede hacer todo. P\u00f3nlas a trabajar con humanos y otras tecnolog\u00edas.<\/li>\n<li>Usa la IA para mejorar el servicio al cliente y acelerar el procesamiento de datos.<\/li>\n<li>Las organizaciones que implementen la IA deben analizar\u00a0sus necesidades y desarrollar una estrategia de IA que est\u00e9 en l\u00ednea con sus metas y enfoques m\u00e1s amplios.<\/li>\n<li>Las empresas que intenten implementar la IA podr\u00edan enfrentarse a varios retos, incluidas la escasez de informaci\u00f3n y el exagerado sobreentusiasmo.<\/li>\n<li>Diferentes aspectos de la IA est\u00e1n mejorando a gran velocidad, y la optimizaci\u00f3n conlleva unas mayores posibilidades en el futuro.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"col-sm-8 col-sm-push-3\">\n<h2>Resumen<\/h2>\n<h3><strong>Una mirada real a la inteligencia artificial<\/strong><\/h3>\n<p>La IA aplica sistemas de c\u00f3mputo a las tareas que antes requer\u00edan de la inteligencia humana. Un largo debate en la comunidad de IA pregunta si esta deber\u00eda aumentar la mente humana o remplazar las tareas que realiza. La IA y la automatizaci\u00f3n esencialmente le dar\u00e1n nueva forma al activo laboral. La IA desarrolla sus habilidades a trav\u00e9s del aprendizaje supervisado o no supervisado.<br \/>\nEn el primer caso, m\u00e1s com\u00fan, las personas entrenan a los sistemas de IA mediante datos y los gu\u00edan para hacer distinciones, como entre fotograf\u00edas que muestran perros y las que no. En el segundo caso, los sistemas empiezan con datos que no les significan nada para identificar patrones por s\u00ed mismos. Los negocios ya usan la IA y transforma su manera de trabajar. Muchos consumidores viven con IA a trav\u00e9s de asistentes virtuales como Siri o Alexa.<\/p>\n<h3><strong>Una estructura de IA<\/strong><\/h3>\n<p>La IA tiene ocho capacidades principales. Cuatro se enfocan en reunir informaci\u00f3n y cuatro en \u201centender\u201d qu\u00e9 est\u00e1 pasando. Las capacidades del primer grupo son el habla y su reconocimiento, el reconocimiento de im\u00e1genes, su b\u00fasqueda y agrupamiento. El reconocimiento de im\u00e1genes implica etiquetar im\u00e1genes y distinguirlas. Cuando las m\u00e1quinas capturan informaci\u00f3n, convierten datos desestructurados (<em>big data<\/em>) en datos estructurados. Esto requiere de procesadores veloces y mucho entrenamiento. Algunas capacidades hacen de la IA algo inmediatamente \u00fatil. Por ejemplo, el reconocimiento del habla permite \u00a0dar\u00a0 \u00f3rdenes directas a las m\u00e1quinas.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cLos negocios est\u00e1n usando la inteligencia artificial para aumentar, mejorar y cambiar sus formas de trabajo\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>Las capacidades del segundo grupo son la comprensi\u00f3n del lenguaje natural (CLN), la optimizaci\u00f3n, la predicci\u00f3n y la comprensi\u00f3n. Las primeras tres tienen aplicaciones cotidianas. La CLN va m\u00e1s all\u00e1 del reconocimiento de voz. Incluye un grado de comprensi\u00f3n, la m\u00e1xima capacidad de la IA, y requiere de cognici\u00f3n. En la optimizaci\u00f3n, un sistema de IA transforma los datos de una forma en otra. Esta requiere que el sistema logre una meta y a menudo aplica algoritmos y razonamiento cognitivo para resolver los diferentes problemas.<br \/>\nLa predicci\u00f3n utiliza datos hist\u00f3ricos para evaluar nuevos datos, por ejemplo, al hacer recomendaciones de restaurantes o analizar los factores de riesgo en la solicitud de un pr\u00e9stamo. La comprensi\u00f3n, que aun no est\u00e1 disponible comercialmente, implica la habilidad de la m\u00e1quina para ser \u201cconscientemente consciente\u201d de lo que hace o piensa. Estas ocho capacidades trabajan secuencial y sint\u00e9ticamente. Por ejemplo, el reconocimiento del habla reconoce las palabras dichas por alguien, una funci\u00f3n de predicci\u00f3n completa la b\u00fasqueda solicitada y la optimizaci\u00f3n resuelve un problema.<\/p>\n<h3><strong>El surgimiento de la IA<\/strong><\/h3>\n<p>El desarrollo de la IA data de mediados del siglo XX. Los primeros trabajos se enfocaron en los llamados sistemas expertos, en los que los programadores trazaban esquemas de informaci\u00f3n de un tema sobre una serie de opciones ramificadas. Las decisiones del usuario guiaban al sistema por una rama u otra, una pr\u00e1ctica que aun se utiliza en aplicaciones como los\u00a0<em>chatbots<\/em>, o\u00a0<em>bots<\/em>\u00a0de conversaci\u00f3n. Diferentes factores contribuyen al resurgimiento de la IA. El primero son los\u00a0<em>big data<\/em>.<br \/>\nLa IA necesita de millones de ejemplos para su entrenamiento. El uso continuo de los medios sociales e internet ofrecen estos datos. El almacenamiento a bajo costo, el aumento en la velocidad de c\u00f3mputo y la ubicua conectividad impulsan la IA y el crecimiento de la nube de IA. Sin embargo, la IA se enfrenta a varias barreras, incluida la sobreexcitaci\u00f3n. La gente alardea demasiado sobre la IA, que despierta temor\u00a0sobre c\u00f3mo la IA podr\u00eda cambiar los negocios y la econom\u00eda, o hacer sus empleos obsoletos. La mayor\u00eda de las tareas que realiza la IA est\u00e1n\u00a0ocultas a los observadores, y la regulaci\u00f3n podr\u00eda ser una barrera potencial para su implementaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><strong>Redes neuronales profundas<\/strong><\/h3>\n<p>La IA depende del aprendizaje autom\u00e1tico, esto es, que las m\u00e1quinas realizan dif\u00edciles tareas conceptuales, no personas. Las redes neuronales profundas (RNP) proporcionan la arquitectura de la IA. Estas redes tienen m\u00faltiples capas, y entre m\u00e1s complejo sea un problema, m\u00e1s capas. Las RNP tienen una capa de entrada, una de salida y capas escondidas en el medio donde se lleva a cabo el trabajo dif\u00edcil. Los nodos de una capa se conectan con otros nodos en otras capas. Cada conexi\u00f3n es ponderada, lo que crea enlaces tanto d\u00e9biles como fuertes. Los d\u00e9biles generan respuestas no deseadas durante el entrenamiento y no transmiten tanta informaci\u00f3n. Conforme los desarrolladores entrenan las redes, la ponderaci\u00f3n se ajusta para alcanzar un nivel \u00f3ptimo.<\/p>\n<h3><strong>Tecnolog\u00edas asociadas<\/strong><\/h3>\n<p>Los profesionales pueden usar la IA por s\u00ed sola o con otras tecnolog\u00edas. La computaci\u00f3n en la nube usa m\u00faltiples servidores remotos enlazados\u00a0por una red, que\u00a0almacenan datos. La computaci\u00f3n en la nube le da acceso a la IA a juegos de datos grandes y p\u00fablicos. Los analistas despu\u00e9s usan la nube para procesarlos. Los t\u00e9cnicos usan la IA para la automatizaci\u00f3n rob\u00f3tica de procesos (ARP), que usa la tecnolog\u00eda para sustituir una serie de acciones humanas. La ARP realiza las tareas transaccionales a mejor costo que las personas, especialmente los procesos repetitivos, y procesos basados en reglas, como atender solicitudes de servicios de TI.<br \/>\nLa IA tambi\u00e9n se relaciona con el internet de las cosas (IdC),\u00a0cuando los dispositivos transmiten informaci\u00f3n entre ellos. Cuando miles de millones de dispositivos env\u00edan informaci\u00f3n, esto genera\u00a0<em>big data<\/em>\u00a0masivos, un espacio natural para implementar la IA. Cuando la IA no puede completar una tarea, entra la intervenci\u00f3n humana, como en el caso del\u00a0<em>crowdsourcing<\/em>.<\/p>\n<h3><strong>La IA en el mundo real<\/strong><\/h3>\n<p>Algunas organizaciones usan la IA para mejorar el servicio al cliente, por ejemplo con los\u00a0<em>chatbots<\/em>. Los\u00a0<em>chatbots<\/em>\u00a0sencillos pueden responder preguntas de s\u00ed o no u opci\u00f3n m\u00faltiple, pero los que reciben un exhaustivo entrenamiento mediante miles de chats entre humanos pueden responder preguntas y ayudar a los clientes a hacer pedidos. Los motores de IA para recomendaciones, como los de <a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/apps\/amazon\/\">Amazon<\/a> y Netflix, usan informaci\u00f3n de las compras realizadas por los clientes para sugerir futuras compras.<br \/>\nLa IA procesa solicitudes r\u00e1pidamente y mejora funciones que los clientes no ven. Los l\u00edderes de negocios que deseen trabajar con IA deber\u00e1n identificar los retos a los que se enfrenta su compa\u00f1\u00eda e investigar c\u00f3mo la IA les puede ser \u00fatil. Tambi\u00e9n deber\u00edan considerar la IA y la automatizaci\u00f3n de manera conjunta y decidir qu\u00e9 quieren que dichos sistemas logren. Pueden probar con una soluci\u00f3n o aplicaci\u00f3n a menor escala, ponerla a prueba y luego ampliar su aplicaci\u00f3n. Los negocios deben alinear sus estrategias de IA con sus estrategias generales.<\/p>\n<h3><strong>La matriz de madurez de IA<\/strong><\/h3>\n<p>Las compa\u00f1\u00edas pueden adaptar una matriz de madurez \u2013como se desarroll\u00f3 originalmente en la Universidad Carnegie Mellon para su uso en TI\u2013 para evaluar su nivel actual de integraci\u00f3n de IA. Las matrices de madurez tradicionales tienen cinco niveles, pero una matriz de IA debe tener seis, con el Nivel 0 para referirse a empresas que aun hacen todo manualmente. Las compa\u00f1\u00edas, los departamentos individuales o las divisiones pueden operar en cinco niveles:<\/p>\n<ol>\n<li>La empresa usa aplicaciones de TI tradicionales, como procesos de facturaci\u00f3n, pero aun no ha evaluado el impacto de la IA o no ha puesto en uso su aplicaci\u00f3n de manera m\u00e1s amplia.<\/li>\n<li>La mayor\u00eda de la gente todav\u00eda hace casi todo manualmente, pero por lo menos un equipo ha automatizado una tarea mediante el uso de\u00a0<em>scripts<\/em>\u00a0o macros.<\/li>\n<li>Una empresa empieza a usar herramientas de automatizaci\u00f3n como t\u00e1ctica para lograr metas espec\u00edficas.<\/li>\n<li>Las empresas utilizan una serie de herramientas de automatizaci\u00f3n para que la IA realice procesos m\u00faltiples.<\/li>\n<li>Una empresa de Nivel 5 usa la IA y la automatizaci\u00f3n en todas sus operaciones.<\/li>\n<\/ol>\n<h3><strong>El mapa de calor de la IA<\/strong><\/h3>\n<p>Las organizaciones pueden crear un mapa de calor (<em>heatmap<\/em>) de la IA para identificar las \u00e1reas de sus operaciones donde la aplicaci\u00f3n de IA es deseable, econ\u00f3micamente viable o t\u00e9cnicamente factible. Deben empezar por sus objetivos estrat\u00e9gicos e identificar los retos urgentes y los lugares donde hay informaci\u00f3n para\u00a0instaurar soluciones basadas en IA. Enliste las posibilidades y calif\u00edquelas en orden de deseabilidad y factibilidad. Califique todas las posibilidades con la misma escala, digamos del uno al 10, para que su empresa pueda comparar las calificaciones de diferentes \u00e1reas.<br \/>\nCuando una empresa escoja proyectos de IA, puede desarrollar un caso de negocio para cada uno. Calcule los beneficios duros de un proyecto, como reducir costos, aminorar riesgos, aumentar el cumplimiento y la satisfacci\u00f3n del cliente, reducir p\u00e9rdidas y generar utilidades. Tambi\u00e9n eval\u00fae los beneficios suaves, como el impacto en la cultura de la empresa y su marketing.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cLa mayor barrera para que la IA logre velocidad de escape (\u2026) son las expectativas exageradas\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>Considere todas sus opciones antes de implementar IA. Adquirir\u00a0<em>software<\/em>\u00a0de IA en tiendas minoristas es lo m\u00e1s sencillo. Las empresas con necesidades especiales pueden construir sus propias plataformas y aplicaciones para tener mayor control y flexibilidad. Solo construya sistemas corporativos a la medida cuando su empresa tenga necesidades a gran escala y urgentes. Las plataformas de IA caen dentro de esas dos opciones. Las compa\u00f1\u00edas grandes, como Google y Amazon, usan plataformas porque pueden entrenar algoritmos personalizados para atender tareas espec\u00edficas.<\/p>\n<h3><strong>Implementar la IA<\/strong><\/h3>\n<p>Dado que muchas empresas est\u00e1n implementando IA, algunas ya est\u00e1n listas para el siguiente nivel: la industrializaci\u00f3n de la IA. Una empresa exitosa desarrollar\u00e1 un ecosistema como soporte para sus proyectos de IA y automatizaci\u00f3n. Todos los vendedores y la tecnolog\u00eda deben alinearse con la estrategia corporativa. Los vendedores deben tener conocimientos tecnol\u00f3gicos, experiencia e integraci\u00f3n cultural. Las empresas deben formar equipos de arquitectura que gu\u00eden todas las opciones relacionadas con la IA del desarrollo hacia la implementaci\u00f3n y las operaciones. Todas las empresas con IA pueden incluir nuevos puestos de liderazgo, como un director de inform\u00e1tica o de automatizaci\u00f3n.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cCrear su primer ambiente de IA, sin importar qu\u00e9 tan peque\u00f1o sea, es un parteaguas para cualquier programa de IA\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>El mayor reto para la IA es enfrentarse a informaci\u00f3n escasa o equivocada. Con la IA la precisi\u00f3n no es tan importante como para la computaci\u00f3n tradicional. La fidelidad de la informaci\u00f3n importa m\u00e1s. La informaci\u00f3n tendenciosa o inapropiada puede afectar el rendimiento de la IA. Los usuarios pueden mejorarla por medio del\u00a0<em>crowdsourcing<\/em>\u00a0o \u201climpiarla\u201d para eliminar errores. La IA tambi\u00e9n debe lidiar con sus propios prejuicios e ingenuidad. Los sistemas de IA no entienden de normas sociales y pueden aprender comportamientos incorrectos o inapropiados. Requieren del entrenamiento a trav\u00e9s de la intervenci\u00f3n humana para que no encuentren correlaciones que carezcan de significado.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cAlgunas veces la IA simplemente no es capaz de hacer el trabajo, por lo que deber\u00e1 incorporar humanos para completar el proceso\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<h4>Elegir tecnolog\u00eda<\/h4>\n<p>Elegir la tecnolog\u00eda equivocada tambi\u00e9n es un riesgo. Sin embargo, la IA utiliza aplicaciones especializadas que hacen una sola cosa y la hacen bien. Si un negocio crea un sistema de IA a partir de m\u00faltiples componentes, deber\u00eda ser capaz de reemplazar cualquier componente individual para mejorar el funcionamiento general del sistema.<br \/>\nConforme los negocios adopten la IA podr\u00edan hacerse exageradamente dependientes de ella. Esta sobredependencia puede ser en t\u00e9rminos pr\u00e1cticos (\u00bfpueden los usuarios saber si las respuestas son correctas?) o filos\u00f3ficos (\u00bfolvidar\u00e1n los humanos c\u00f3mo pensar si las m\u00e1quinas piensan por ellos?). Tambi\u00e9n est\u00e1 el riesgo de los actos maliciosos. Algunos usuarios han usado la IA para modificar los comportamientos de las personas. Por ejemplo,\u00a0<em>bots<\/em>\u00a0pueden publicar mensajes en medios sociales para redirigir la conversaci\u00f3n pol\u00edtica.<\/p>\n<h3><strong>El futuro de la IA<\/strong><\/h3>\n<p>El reconocimiento de im\u00e1genes seguir\u00e1 mejorando, con\u00a0reconocimiento facial m\u00e1s preciso. El uso del reconocimiento de voz se expandir\u00e1 m\u00e1s hacia las interacciones B2B. Las mejoras a la tecnolog\u00eda de micr\u00f3fonos y los algoritmos para el reconocimiento del habla har\u00e1 que las transcripciones de voz en tiempo real sean m\u00e1s precisas y eficientes. El\u00a0<em>software<\/em>\u00a0de b\u00fasqueda mejorar\u00e1. La CLN aumentar\u00e1 sus capacidades, especialmente en tiempo real. Sin embargo, la falta de juegos de informaci\u00f3n correctamente etiquetada y de alta calidad continuar\u00e1n siendo un problema. Pero conforme se haga disponible informaci\u00f3n m\u00e1s precisa y la IA mejore a trav\u00e9s del reforzamiento del aprendizaje, en cuanto al uso de informaci\u00f3n no etiquetada, la optimizaci\u00f3n continuar\u00e1 su desarrollo.\n<\/div>\n<h2>Sobre el autor<\/h2>\n<p class=\" stretchedText\">El consultor en administraci\u00f3n, autor y conferencista\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Andrew_Burgess\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Andrew Burgess<\/strong><\/a>\u00a0es experto en tecnolog\u00eda disruptiva. La Global Sourcing Association lo nombr\u00f3 Campe\u00f3n Mundial de Automatizaci\u00f3n en el 2017. Ex director de tecnolog\u00eda, brinda asesor\u00eda sobre IA a empresas y es coautor de\u00a0<em>The Rise of Legal Services Outsourcing<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La IA aplica sistemas de c\u00f3mputo a las tareas que antes requer\u00edan de la inteligencia humana. Un largo debate en la comunidad de IA pregunta si esta deber\u00eda acrecentar la mente humana o remplazar las tareas que realiza. 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