Da la sensación de que la inteligencia artificial (IA) está en todas partes: aparece en las noticias, en los blogs de casi todo el mundo y está presente en las conversaciones de las reuniones familiares; ¡y con razón! La IA está cambiando la forma en que nos movemos por el mundo.
Para los emprendedores, los beneficios de la IA son casi ilimitados. Puedes utilizarla para potenciar tus esfuerzos de marketing, optimizar operaciones e incluso crear una página web de principio a fin. Pero, ¿cómo funciona la IA? Échale un vistazo a lo que hay detrás de esta fascinante tecnología para entenderla mejor.
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1. Qué es la IA
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se dedica a crear sistemas y programas capaces de realizar tareas que usualmente necesitan la inteligencia humana. En resumen, es la capacidad de una máquina para imitar cómo nuestro cerebro procesa la información. Utiliza algoritmos y reglas para analizar amplios conjuntos de datos con el fin de identificar patrones que sirvan de base para sus modelos de toma de decisiones.
2. Cómo funciona la IA
La inteligencia artificial (IA) funciona recolectando y procesando grandes cantidades de datos, que luego se usan para entrenar programas de computadora llamados algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos ajustan sus parámetros para minimizar errores y mejorar la precisión en tareas específicas. Una vez entrenados, los modelos de IA se validan y evalúan con datos nuevos para asegurar su eficacia y se despliegan en aplicaciones prácticas. La IA se mantiene y mejora continuamente mediante la actualización con nuevos datos y el monitoreo de su rendimiento en tiempo real.
La IA no es una tecnología aislada, sino un conjunto diverso de tecnologías y metodologías que colaboran para mejorar la inteligencia de las máquinas. A medida que sigas integrando la IA en tus procesos y flujos de trabajo empresariales, irás entendiendo mejor sus componentes y podrás aprovecharla aún más.
Para entender mejor la inteligencia artificial aún más, exploremos su historia, los distintos campos que abarca y los diversos tipos de IA.
2. Historia de la IA
Para comprender parte de la historia de la IA, debemos hablar de la IA fuerte, la IA débil y la IA superinteligente.
La IA débil se refiere a los sistemas de IA diseñados y entrenados para tareas o dominios específicos. Estos sistemas se destacan en su contexto predefinido, pero carecen de la inteligencia más amplia y general de los seres humanos.
Por otro lado, la comunidad de investigación y desarrollo de la IA sigue esforzándose por conseguir una IA fuerte (también conocida como IA general). Su expectativa es llegar a replicar una inteligencia general similar a la humana, con capacidad para comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia gama de tareas y dominios.
La IA superinteligente es la visión de la IA que suele poner los pelos de punta. El término representa un nivel hipotético de inteligencia artificial que supera las capacidades humanas en todos los ámbitos. Es más avanzada y capaz que la IA fuerte, pero su desarrollo es puramente teórico en este momento.
La Inteligencia Artificial ha evolucionado considerablemente desde que el ser humano sentó las bases a principios del siglo XX (sí, se remonta a esa época), pero aún solo disponemos de lo que comúnmente se conoce como IA débil o IA estrecha.
Exploremos algunos de los hitos de su desarrollo para apreciar mejor su estado actual y su potencial futuro:
Los fundamentos teóricos (Principios del siglo XX - Década de 1950)
Las semillas de la IA se plantaron mucho antes de la llegada de la informática. Filósofos y matemáticos exploraron la idea de máquinas capaces de pensar y razonar de forma inteligente.
Los trabajos de Alan Turing, como el famoso test de Turing, una herramienta que evaluaba la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano, fueron fundamentales. En 1950, Turing publicó Computing Machinery and Intelligence, que definió aún más el campo y su potencial.
El nacimiento de la IA (década de 1950)
El término "Inteligencia Artificial" fue acuñado por John McCarthy en 1956 durante la histórica Conferencia de Dartmouth. Esta reunión sentó las bases de la IA como campo formal de investigación.
El programa Logic Theorist (1955) de Allen Newell y Herbert A. Simon es considerado por muchos el primer programa de IA real.
Primeros retos y los “inviernos de la IA” (1960 - 1990)
El optimismo inicial se enfrentó a obstáculos, ya que los investigadores subestimaron la complejidad de replicar la cognición humana. La limitada potencia de cálculo también fue un obstáculo.
Se produjeron periodos de financiación reducida y escepticismo, conocidos como "Inviernos de la IA". Sin embargo, la investigación continuó durante estas fases.
El auge de la IA débil/estrecha (década de 1990 - actualidad)
La IA que tenemos hoy es sin duda impresionante, y es conocida como la IA débil. Por ejemplo, ChatGPT es una forma de IA débil porque su única tarea es generar respuestas basadas en texto en lenguaje natural. La IA de los creadores de páginas web también, ya que su único propósito es ayudarte a lanzar un nuevo sitio web.
Por otro lado, el papel de la IA en la evolución de la Web no ha dejado de aumentar, tanto en sofisticación como en importancia. Cada etapa de la Web se basa en la anterior, y la IA desempeña un papel vital en el impulso de nuevas características y capacidades. Mientras las Web 3.0 y 4.0 evolucionan, la IA está llamada a ser un componente fundamental en forjar su futuro.
3. Diferentes campos de la IA
La IA es un término genérico que engloba una amplia gama de campos especializados. Es importante señalar que estos campos no están totalmente separados, sino que a menudo se entrecruzan y complementan. Veamos algunos de los distintos campos de la IA:
Aprendizaje automático (Machine learning): el corazón de la IA, el aprendizaje automático, se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender por sí solas y mejorar su rendimiento con el tiempo sin necesidad de una intervención humana. El aprendizaje automático se basa en los datos. Así es como tu servicio de streaming favorito aprende lo que te gusta y te sugiere Madonna cuando llevas toda la semana escuchando Lady Gaga.
Aprendizaje profundo (Deep learning): un subconjunto del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales multicapa para analizar datos y realizar tareas complejas. Mientras que el automático es más amplio y se refiere a las técnicas generales que permiten a las máquinas aprender por sí mismas, el profundo es un enfoque específico que hace uso de redes neuronales para completar una tarea similar a la humana (como ver, escribir o crear arte).
Procesamiento del lenguaje natural (PLN): el PNL es una rama de la IA que permite a las máquinas comprender, procesar e imitar el lenguaje humano. Lo vemos sobre todo en asistentes de voz como Alexa, de Amazon, y Asistente, de Google, que responden adecuadamente cuando les damos órdenes como: “Pon Fortnight de Taylor Swift en Amazon Music”. El PNL es la forma en que las máquinas entienden las órdenes humanas y responden de forma natural.
Red neuronal: las redes neuronales, o “redes neuronales artificiales (RNA)”, son un componente del aprendizaje profundo que imita el procesamiento de datos del cerebro humano. Una red neuronal está formada por múltiples capas de neuronas artificiales (llamadas nodos), que se utilizan para procesar todos esos datos de los que seguimos hablando.
Visión artificial: las computadoras que pueden entender datos visuales como fotos y videos parecen algo sacado de una película de ciencia-ficción, pero también son importantes cuando se trata de imitar cómo los seres humanos procesan la información. La visión artificial interpreta datos visuales como fotos y videos para tomar decisiones. Cuando tu plataforma social favorita te etiqueta automáticamente en la foto familiar de Navidad que tomó tu madre, estás viendo esta tecnología en acción.
Razonamiento y resolución de problemas: los sistemas de IA simulan el razonamiento humano para resolver problemas. La palabra clave aquí es “simulan”. Por ahora, las computadoras no pueden razonar como lo hacen las personas. Utilizan datos, algoritmos y probabilidades para tomar sus decisiones. Ejemplos de esto pueden ser una computadora que juegue al ajedrez y elabore estrategias para ganar o sistemas como ChatGPT, que responden a preguntas basándose en cómo esas preguntas se han respondido en el pasado.
Percepción: la percepción es una función de la IA que tiene que ver con la interpretación. Los sistemas de IA utilizan sensores para percibir situaciones del mundo real y comunicar percepciones e información a los humanos. Así es como tu auto sabe que debe alertarte cuando un objeto está demasiado cerca. Los automóviles autónomos llevan esto a otro nivel, ya que utilizan sensores y percepción para navegar y evitar obstáculos.
Computación cognitiva: piensa en la computación cognitiva como el primo inteligente de la IA. Imita los procesos del pensamiento humano al utilizar algoritmos y datos, tomar decisiones, hacer predicciones y proporcionar información. Estos sistemas no pueden imitar a la perfección el pensamiento humano (al menos por ahora), pero están entrenados para entender el contexto además del contenido. Por ejemplo, si una persona que habla inglés dice “Apple” (manzana en español) en el contexto de la tecnología, un sistema cognitivo no empezará a divagar sobre una ensalada de frutas.
4. Tipos de IA
La inteligencia artificial puede clasificarse en varios tipos de IA en función de sus capacidades y características. Estos son los más comunes:
IA reactiva: funciona únicamente con datos actuales, se centra en tareas específicas y no tiene capacidad para aprender de la experiencia. Este tipo de IA se destaca en ámbitos como los motores de recomendación y los filtros de spam, pero sus capacidades son limitadas. Carece de previsión y no puede ajustarse a acontecimientos inesperados ni predecirlos.
IA de memoria limitada: este tipo de IA puede almacenar temporalmente datos de experiencias pasadas, lo que le permite aprender y mejorar con el tiempo. Un ejemplo de IA de memoria limitada es AlphaStar de Google, el cual se hizo muy bueno en el juego de estrategia StarCraft 2 al jugar contra sí mismo repetidamente. Un estudio de 2019 descubrió que llegó a ser mejor jugador que el 99,8 % de los jugadores clasificados oficialmente. Como su nombre lo indica, la IA de memoria limitada tiene, de hecho, algunas limitaciones. Requiere grandes cantidades de datos para aprender tareas sencillas y cualquier cambio en su entorno de entrenamiento exige volver a aprender por completo.
IA basada en la teoría de la mente: un nuevo tipo de IA que se está desarrollando actualmente. Se refiere a la capacidad de una máquina para comprender las emociones, creencias y formas de pensar humanas. Algún día, la IA basada en la teoría de la mente podrá reconocer las emociones humanas, lo que le permitirá responder y adaptarse a ellas adecuadamente. ¿Te parece escalofriante? Espera a leer sobre la siguiente IA.
IA consciente: este tipo de IA es consciente de su estado interno y del estado interno de los demás. Estaría a la altura de la inteligencia humana, pues imitaría nuestras emociones, deseos o necesidades. Por el momento, la inteligencia artificial consciente es terreno exclusivo de las películas de ciencia ficción y de los mundos distópicos.
5. Beneficios de la IA para las empresas
Hoy en día, las empresas utilizan activamente la IA para mejorar sus capacidades existentes y agilizar todo, desde el servicio al cliente hasta el desarrollo de productos. En concreto, estas son algunas ventajas del uso de la IA:
IA generativa: este subconjunto de la IA se centra en crear o generar nuevos contenidos, datos o información en lugar de limitarse a analizar o procesar los datos existentes. Los modelos de IA generativa están diseñados para producir resultados novedosos y contextualmente relevantes, a menudo en forma de texto, imágenes, audio u otros tipos de contenido. Estos modelos pueden entrenarse para generar contenidos que imiten la creatividad humana y utilizarse en diversas aplicaciones. La inteligencia artificial de diseño de Wix, por ejemplo, es una forma de IA generativa que ayuda a agilizar el proceso de creación de páginas web. Explora más → aprende sobre las herramientas de IA de Wix.
Chatbots: los chatbots basados en IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender y responder a las consultas de los usuarios. ¿Recuerdas que hablamos de asistentes de voz como Alexa? Los chatbots funcionan de forma similar al interpretar las consultas en lenguaje humano y proporcionar respuestas relevantes. Puedes integrar chatbots de atención al cliente en tu página web profesional, redes sociales, e interactuar con tus clientes a través de mensajes de texto para ayudarlos en tiempo real. Cada vez más empresas adoptan la IA como parte de su estrategia de negocios. De hecho, el 51 % de los especialistas en marketing ya están inmersos en la IA, y un 27 % adicional planea hacerlo en el corto plazo.
Recomendaciones de productos: principalmente en el ámbito del comercio electrónico y los sitios web minoristas, las recomendaciones de productos generadas por IA son una forma sencilla de personalizar la experiencia de compra online de sus clientes. Estas herramientas de inteligencia artificial analizan los datos del comprador, incluido su comportamiento, preferencias e historial de compras, para ofrecerle recomendaciones relevantes mientras navega por tu sitio web o aplicación.
Análisis predictivo: si le das a una IA muchos datos —como patrones meteorológicos, tendencias o comportamientos de compra— para que los procese, categorice y analice, puedes recibir predicciones. Los propietarios de tiendas online pueden utilizar la IA predictiva para anticipar qué productos estarán de moda la próxima temporada y los fabricantes pueden predecir cuándo es probable que se averíe la maquinaria.
Automatización del marketing: las herramientas de automatización del marketing pueden analizar el comportamiento de los clientes, segmentar audiencias y, a partir de ahí, utilizar estos datos para hacer recomendaciones o proporcionar información sobre cómo asignar el presupuesto de marketing de forma eficaz. Por ejemplo, los informes de Wix Analytics ofrecen un análisis detallado de tu sitio web, lo comparan con sitios similares y proporcionan información valiosa para mejorar. Explora más → obtén más información sobre la IA en el marketing.
Automatización operativa: la automatización operativa es un conjunto de tecnologías que pueden utilizarse para racionalizar y optimizar las tareas repetitivas, mecánicas y lentas de una organización. Su objetivo principal es mejorar la eficiencia, reducir errores, recortar gastos y liberar recursos humanos que se pueden usar en un trabajo más estratégico y creativo.
Mejora de la accesibilidad: las herramientas de IA de mejora de la accesibilidad están diseñadas para mejorar la usabilidad de los contenidos digitales para las personas con discapacidades. Por ejemplo, el Asistente de accesibilidad de Wix proporciona orientación sobre cómo identificar y solucionar problemas de accesibilidad en tu sitio. Wix creó esta herramienta para garantizar que sus usuarios pudieran crear fácilmente sitios web inclusivos que cumplan con las normas de accesibilidad.
Conclusión
La IA ha pasado de ser una teoría intrigante a un potente conjunto de herramientas para empresas de todos los tamaños. Desde la racionalización de las operaciones hasta la personalización de la experiencia del cliente, la IA ofrece soluciones del mundo real que pueden aumentar la eficiencia e impulsar el crecimiento. Explorando sus diferentes campos, descubrirás formas de integrar la IA en tu negocio, con lo que alcanzarás nuevos niveles de éxito. El futuro de la IA es brillante; al adoptarla ahora, preparas tu negocio para prosperar en un mundo cada vez más impulsado por esta tecnología.