Danae Salinas Islas
31 de dic de 202312 min.
Actualizado: jun 29
Hoy en día, hablar de inteligencia artificial es casi tan común como hablar de tu helado favorito. Todo el mundo parece saber qué significa, pero pocos conocen realmente cómo funciona o cuáles son sus diferentes tipos.
En este blog te presentaremos el amplio alcance de la inteligencia artificial. Aunque la IA es un campo en rápida evolución que crece día a día, familiarizarte con sus siete tipos principales puede ayudarte a distinguir la realidad de la ficción y a hacer tus propias predicciones sobre el futuro.
La IA ya está transformando el marketing, el crear una página web con IA y muchas otras áreas de negocios; sin embargo, aún no se ha visto todo su potencial. “Basándome en los últimos seis meses, en los que esta tecnología creció tan rápido, solo puedo estimar que en el próximo semestre crecerá aún más”, afirma Yaara Asaf, Jefa de Producto de Wix. Y añade: “Estamos intentando recoger los frutos que nos da esta tecnología lo más rápido que podemos”. Pasemos a hablar de los siete tipos principales de IA.
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
Inteligencia Artificial General (AGI)
Superinteligencia Artificial (ASI)
Máquinas reactivas
Memoria limitada
Teoría de la mente
Autoconciencia
Quizá la mejor forma de entender la IA hoy en día sea observándola bajo dos enfoques diferentes. El primero consiste en clasificar la IA por capacidades, es decir, por el grado en que puede imitar los procesos del pensamiento humano. Los investigadores pioneros desarrollaron una jerarquía de IA para describir y evaluar sus proyectos.
Este es el tipo de IA en el que se basa la tecnología actual. Abarca la IA que puede completar un conjunto específico de tareas predeterminadas.
Por ejemplo, en el iPhone, Siri puede responder a órdenes y preguntas de voz basándose en un conjunto de funciones específicas. Si le pides a Siri que te guíe hacia el aeropuerto, un algoritmo de IA combina los datos de mapas de carreteras y las condiciones actuales del tráfico para calcular la mejor ruta. Pero si te alejas demasiado de los temas habituales llegarás a un callejón sin salida; si alguna vez le has hecho a Siri una pregunta poco convencional o complicada, probablemente te suene la frase “No estoy segura de entender”.
La Artificial Narrow Intelligence necesita un gran conjunto de datos referenciales para desarrollar su inteligencia, por lo que no puede aprender, ampliar o interpretar esta información y aplicarla a nuevas tareas. Las herramientas actuales basadas en IA son más sofisticadas de lo que podríamos haber soñado hace cinco años. Cómo crear una página web ha cambiado por completo, además de cómo operan las fábricas (por poner dos ejemplos). Pero todas siguen basándose en una IA limitada.
La inteligencia artificial general (AGI) es una inteligencia capaz de imitar la toma de decisiones humanas e incorporar la lógica, la emoción y el aprendizaje. Si bien inicialmente los investigadores pensaron que la AGI se difundiría antes del siglo XXI, la inteligencia humana resultó ser difícil de recrear.
Los desarrolladores han ideado una serie de pruebas para determinar si sus creaciones cumplen los requisitos de la AGI. La más famosa de ellas es la prueba de Turing, que compara las respuestas de una computadora con las de un ser humano para ver si el evaluador puede distinguirlas.
Algunos tipos de AGI como ChatGPT pueden, según algunos, cumplir ahora el umbral de Turing. Por ejemplo, cuando un pequeño grupo de ejecutivos publicitarios intentó comparar anuncios digitales generados por máquinas frente a los generados por humanos, solo pudieron acertar en un 57 % cuáles habían sido escritos por IA.
Pero la IA sigue siendo incapaz de superar otras pruebas de AGI (que implican tareas cotidianas pero complejas, como preparar una taza de café en una cocina que no conocemos) y algunos afirman que la prueba de Turing está obsoleta. En general, la inteligencia artificial sigue considerándose un objetivo más que una realidad.
En la actualidad, la ASI es material de ciencia ficción, pero supera la inteligencia y la conciencia humanas, para dar ventaja a las máquinas. Aunque suene descabellado que los robots se apoderarán del mundo, algunos investigadores creen que una vez que la tecnología alcance el umbral de la AGI, las herramientas de IA podrán aprender, adaptarse y perfeccionar sus funciones rápidamente, y superar en última instancia las habilidades humanas.
Otra forma de clasificar las herramientas de IA es considerar el tipo de trabajo que pueden realizar. El investigador Arend Hintze definió cuatro tipos de IA, entre los que se incluyen dos a los que todavía se aspira en esta fase.
La IA reactiva funciona dentro de unos parámetros restringidos, sin hacer referencia a interacciones, respuestas o resultados anteriores. Los datos utilizados para entrenar a la IA reactiva son muy importantes, ya que son la única fuente de conocimiento del algoritmo.
A pesar de su enfoque limitado, la IA reactiva puede superar a los humanos en tareas específicas, gracias a su gran velocidad de procesamiento. Los ejemplos más famosos de IA reactiva son la computadora Deep Blue de IBM, que venció a un campeón de ajedrez, y Watson, que ganó el concurso de televisión “Jeopardy!”.
En la actualidad, muchas tareas cotidianas dependen de la IA reactiva para tomar decisiones sencillas basadas en patrones de reconocimiento, como los filtros automáticos de spam para el correo electrónico, los mecanismos de calificación crediticia en las finanzas y las recomendaciones sencillas de productos en el comercio electrónico.
Esta IA utiliza datos almacenados para informar sobre el funcionamiento actual, por lo que su rendimiento es más sofisticado que el de la IA reactiva. También puede procesar secuencias de datos y adaptarse a ellos. Y, además, puede utilizar los resultados de sus interacciones como nuevos datos de entrenamiento, para “aprender” y perfeccionar sus acciones con el tiempo.
La IA de memoria limitada mejora las experiencias digitales empleando datos de interacciones pasadas para predecir lo que los visitantes actuales de un sitio web o los usuarios de una aplicación quieren hacer o ver a continuación. Asimismo, selecciona el contenido dinámico adecuado para una situación en tiempo real al recomendar productos que no sabías que necesitabas o generar las respuestas correctas del chatbot a las preguntas del servicio de atención al cliente.
Los vehículos autónomos están probando lo último en inteligencia artificial de memoria limitada. Están entrenados para procesar datos de sensores y reconocer objetos como semáforos y autobuses. Cuando un peatón cruza un paso de peatones, el auto utiliza la IA de memoria limitada para percibir, reaccionar y frenar.
Sin embargo, existen ciertas restricciones: se necesitan muchos datos para entrenar una IA de memoria limitada en tareas sencillas.
Sus conocimientos se amplían cuando se retroalimentan los resultados. Y aunque el volumen de datos aumenta, el mecanismo de procesamiento sigue siendo el mismo, a menos que los humanos lo reprogramen. Por eso, los vehículos autónomos se han visto en aprietos por obstáculos que aparentemente son menores pero que surgen de imprevisto, como la niebla omnipresente de San Francisco o los activistas armados con conos de tráfico.
En psicología, el término “teoría de la mente” se refiere a la capacidad de comprender que otros seres tienen pensamientos y emociones que influyen en sus acciones. Para aproximarse a la inteligencia humana, la IA debe desarrollar esta conciencia y ser capaz de interactuar teniendo en cuenta sus conocimientos y experiencias. La IA con una teoría de la mente aún no existe.
Esta es otra versión hipotética de la IA que, en teoría, puede reconocer sus propios pensamientos, emociones y recuerdos. Además, sería capaz de aplicar su propia inteligencia emocional para interpretar y predecir las motivaciones y los sentimientos de los demás.
Hoy y en el futuro cercano, las ventajas de la inteligencia artificial se destacan en áreas como salud, educación y atención al cliente. Desde asistentes virtuales hasta sistemas personalizados, la IA transforma nuestra interacción con la tecnología, mejorando la eficiencia y ofreciendo soluciones innovadoras. Analizaremos cómo la inteligencia artificial influye en diversas industrias, explorando su adaptabilidad en diferentes campos.
Durante años, tiendas y sitios de eCommerce han sido usuarios destacados de algoritmos inteligentes para perfeccionar las experiencias de compra y, a medida que la IA evoluciona, los empresarios no dudan en implementar nuevas tecnologías. Según una encuesta realizada por Honeywell, seis de cada diez minoristas de todo el mundo utilizan o tienen previsto implementar la IA el año que viene . Entre sus principales usos figuran:
Personalización: la IA de memoria limitada es capaz de procesar interacciones digitales en tiempo real y predecir qué productos son los más recomendables y cuáles atraerán a cada comprador, lo que aumenta el interés de tener una asistencia de compras personalizada. El código Javascript del sitio web permite recomendaciones personalizadas de productos que se adaptan a las preferencias del usuario en tiempo real.
Gestión del inventario: calcular cuántos artículos almacenar puede ser un dolor de cabeza para los comerciantes, pero la IA puede analizar los patrones de compra y predecir con exactitud cuándo hacer pedidos a los proveedores.
Atención al cliente: la IA reactiva puede impulsar las búsquedas de pedidos para responder preguntas sobre el estado de envíos de eCommerce, al tiempo que las aplicaciones de IA que utilizan el procesamiento del lenguaje natural pueden atender consultas más complejas de atención al cliente en línea a través de chatbots, correo electrónico y aplicaciones de mensajería social. De esta manera, se satisfacen las expectativas de los consumidores con óptimos tiempos de respuesta.
El servicio de primera clase es el sello distintivo de viajes y experiencias gastronómicas excepcionales, y la IA ayuda a potenciar las herramientas administrativas y las interfaces digitales para ofrecer experiencias personalizadas que maximicen la eficiencia de los procesos internos. Las aplicaciones incluyen:
Viajes personalizados: la IA puede aprovechar el historial de compras para recomendar destinos, paquetes de viajes o vuelos que se ajusten a las preferencias individuales. Los servicios de restaurantes pueden presentar ofertas de locales y destacar los establecimientos mejor valorados que ofrecen el ambiente o la experiencia culinaria que está buscando el comensal.
Predicción estacional de la demanda: mediante el análisis de los datos históricos de consumo y compra, los algoritmos de IA pueden ayudar a determinar los periodos de precios máximos, las fechas de cierre, los horarios de apertura, los niveles de personal y los horarios de ruta.
Según un estudio de Morgan Stanley, el 94% de las empresas del sector de la salud afirmaron que emplean la IA o el aprendizaje automático en alguna medida, y existen docenas de aplicaciones potenciales. La mayoría de ellas automatizan las tareas rutinarias y el trabajo administrativo para que los proveedores de atención médica puedan centrarse en el diagnóstico, el tratamiento y la relación con los pacientes. Entre los principales usos de la IA en la salud se encuentran:
Sintetizar la investigación: las herramientas de IA pueden escanear la literatura médica y extraer las mejores prácticas y los estudios clínicos más recientes para que los proveedores de salud los tengan en cuenta.
Interpretación de estudios y resultados de exámenes: la IA puede procesar rápidamente las exploraciones por imagen y detectar anomalías, así como combinar los resultados de las pruebas con patrones de datos históricos para sugerir posibles diagnósticos.
Seguimiento proactivo y recomendaciones: los dispositivos portátiles que monitorean indicadores de salud como la presión arterial pueden conectarse con herramientas de IA que procesan los datos en tiempo real y ofrecen recomendaciones oportunas sobre la dieta, el descanso, el ejercicio y la medicación.
Los programadores, ingenieros y diseñadores pueden aprovechar la IA para automatizar tareas rutinarias y realizar pruebas a escala, lo que les permite optimizar rápidamente los recursos digitales. Entre sus usos se incluyen:
Pruebas A/B: las herramientas de IA pueden hacer un seguimiento del rendimiento de las múltiples variaciones de páginas web o experiencias de aplicaciones y ajustar los elementos en función de los resultados en tiempo real, lo que permite a las empresas ejecutar ciclos de pruebas con mayor rapidez.
Control de errores: las herramientas de IA pueden escanear códigos, detectar defectos y predecir incompatibilidades con los sistemas existentes.
Automatización de rutinas: tanto si se trata de resolver errores de programación como de redimensionar lotes de imágenes, los diseñadores y programadores digitales pueden tercerizar tareas manuales a la IA. La automatización puede aplicarse incluso a la tarea de crear un sitio web estático con unas pocas indicaciones sobre su diseño y contenido.
Las empresas y los bufetes de abogados pueden aumentar enormemente su productividad gracias a la IA. Las máquinas pueden encargarse de muchas tareas administrativas, mientras que los modelos predictivos pueden orientar las predicciones. Cuatro de cada cinco directores financieros estiman que aumentarán el gasto en IA hasta el 2024, según Gartner, que descubrió que dos tercios de los líderes financieros creen que la IA autónoma desempeñará sus funciones en esta década. Algunas maneras en las que la IA puede aumentar la eficiencia de la gestión administrativa:
Detección de fraudes y seguridad: usando patrones de detección de anomalías, las herramientas basadas en IA pueden detectar transacciones potencialmente fraudulentas, reclamaciones de seguros fraudulentas y filtraciones de datos. IBM descubrió que la IA ayuda a contener las filtraciones de datos.
Automatización de plantillas de documentos, expedientes e informes: la IA puede reunir texto y gráficos para informes y documentos proforma y generar documentación para reclamaciones de seguros. Eso sí, no esperes que la IA redacte escritos complejos; los abogados que lo intentaron descubrieron que ChatGPT “alucinaba” con casos imaginarios para apoyar sus argumentos.
Cotizaciones y precios en tiempo real: las pólizas de seguros y los contratos de alquiler de inmuebles pueden adaptarse a condiciones cambiantes, como el aumento de la demanda en el mercado o los cambios en el consumo de los clientes.
Pronósticos: utilizando transacciones pasadas y datos sobre las condiciones actuales, la IA puede pronosticar tendencias y predecir presupuestos y ganancias.
Hoy en día la “fabricación inteligente” está muy extendida. La IA está preparada para aumentar aún más su eficiencia en los próximos años, a medida que se vayan combinando robots, maquinaria equipada con Internet de las cosas” y herramientas digitales para optimizar la producción. Estos avances incluyen:
Robots y cobots: la maquinaria robótica equipada con inteligencia artificial puede realizar tareas repetitivas basadas en reglas. Los cobots, o robots colaboradores, trabajan junto a los humanos, con la capacidad de detectar el movimiento y evitar obstáculos, así como de realizar tareas físicamente agotadoras.
Mantenimiento predictivo: la maquinaria equipada con sensores puede transmitir su estado operativo a través de herramientas basadas en inteligencia artificial que pueden detectar signos de desgaste.
Control de calidad: los sensores pueden supervisar la producción y detectar incoherencias y defectos.
Cadena de suministro sostenible: la demanda de productos sostenibles está creciendo y la IA puede ayudar a las empresas a satisfacer sus expectativas mediante el monitoreo de las emisiones de carbono, la gestión de aguas residuales y la localización de proveedores sostenibles de alto rendimiento en todo el mundo.
Predicción de la demanda: en base a anteriores patrones de compra y a la situación económica del momento, los modelos de IA pueden predecir cuándo deberán aumentar la producción los fabricantes, lo que les ayudará a ajustar los costos de personal y los materiales a los pedidos previstos.
Según un estudio de McKinsey, la capacidad de la IA para analizar la circulación de mercancías en todo el mundo, detectar tendencias y predecir la demanda puede aumentar la eficiencia en un 15 % y los niveles de servicio en un 65 %. La IA ayuda a las empresas a agilizar las operaciones en varios aspectos:
Automatización 24/7: los robots y los montacargas autónomos pueden mantener en funcionamiento los almacenes las 24 horas del día. En las carreteras, las empresas están probando la tecnología de conducción autónoma para el transporte de mercancías, con el fin de facilitar su traslado durante la noche.
Previsión de personal y operaciones: la IA puede predecir los picos de demanda para que las empresas de transporte y logística puedan contratar personal y abastecer los almacenes adecuadamente, lo que ajusta los gastos.
Reducción del impacto medioambiental: usando la IA, las empresas de transporte y logística pueden analizar la información del trayecto y optimizar las rutas a fin de reducir las distancias recorridas y las emisiones totales de carbono.
Como demostró la reciente huelga de guionistas de Hollywood, existen cuestiones éticas sin resolver sobre el uso de la IA para crear guiones, canciones y efectos visuales, especialmente cuando reproduce obras de artistas famosos. Pero hay marcas de entretenimiento y deporte que ya están utilizando la IA de formas menos controversiales para satisfacer mejor a su público y a sus profesionales. Por ejemplo:
Experiencias a medida para los aficionados: en respuesta a una solicitud, la IA puede analizar, seleccionar y crear videos con los mejores momentos de una temporada en los que se muestran anotaciones destacadas o actuaciones dignas de ovación, para ofrecer al público una experiencia a medida.
Monitoreo del entrenamiento y el rendimiento: mediante el uso de sensores “inteligentes” en equipos y ropa deportiva, además de monitores de salud, se puede mejorar el entrenamiento y prevenir lesiones.
Mejor arbitraje: la Liga Mayor de Béisbol está experimentando el uso de la IA para ayudar a señalar bolas y strikes basándose en el reconocimiento de patrones. En el futuro, los árbitros no solo podrán consultar las repeticiones instantáneas, sino que la IA analizará al instante si una jugada ha sido justa o no.
Automatización de la producción: la IA puede realizar y optimizar tareas de edición de video y audio, así como de ingeniería de sonido, lo que reduce el tiempo de producción. Con la traducción automática se pueden subtitular videos y películas.
El camino de la IA es aún largo e incierto, pero ya está transformando la forma de trabajar. Las tareas que antes eran repetitivas, lentas y poco prácticas de implementar a escala ahora están al alcance de la mano, gracias a la velocidad de procesamiento y las capacidades predictivas de la IA.
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