La inteligencia artificial (IA) es el juicio, aprendizaje y conciencia exhibida por máquinas. Se refiere a los sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas, con la capacidad de mejorar continuamente a partir de la información que recopilan.
Se manifiesta de diversas formas:
La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento y el análisis de datos, que sobre cualquier formato o función en particular, su propósito es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas.
A pesar de que un término depende de otro, es de suma importancia establecer las diferencias que existen entre programa informático y la IA.
La característica principal de un programa, trata sobre un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones, esto quiere decir, que un programa informático no piensa, hace exactamente lo que le dicen.
Por otro lado, la IA no recibe órdenes para obtener resultados, es ella la que con datos de entrada, debe descifrar cuál es el mejor resultado, intenta imitar el pensamiento humano.
En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Un ejemplo es para identificar, si desea identificar fotos de celulares, debe procesar miles de fotos de celulares, de esta manera, aprenderá a distinguirlos.
Después empieza el entrenamiento, siguiendo el ejemplo anterior, recibirá fotos de diferentes objetos y debe separar los celulares. Al principio habrá que indicarle las fotos que acierta y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos.
Finalmente será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregando los datos de entrada, generará un resultado sin que exista una lista de órdenes que le diga los pasos que debe llevar a cabo.
Los DataOps, son una nueva forma de administrar datos para promover la comunicación e integración de datos, equipos y sistemas anteriormente aislados. Aprovecha el cambio de proceso, la realineación organizacional y la tecnología para facilitar las relaciones entre todos los que manejan los datos, pueden ser los desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos, analistas, etcétera.
Conecta estrechamente a las personas que recopilan y preparan los datos, los que analizan los datos y los que utilizan los hallazgos de esos análisis para un buen uso comercial.
Los ModelOps y DevOps son una práctica de ingeniería de software con el propósito de unificar el desarrollo y operación de software.
La principal característica, es defender enérgicamente la automatización y el monitoreo en todos los pasos de la construcción del software, desde la integración, las pruebas, la liberación hasta la implementación y la administración de la infraestructura.
Estos tres factores, son los pilares de ingeniería de la inteligencia artificial, una estrategia para facilitar el rendimiento, escalabilidad, interpretabilidad y fiabilidad de los modelos, al tiempo que proporcionará un mayor valor a las inversiones realizadas en esta tecnología.
La IA es diferente a la automatización de robots basada en hardware.
En lugar de automatizar tareas manuales, realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.
En la mayoría de los casos, no se vende como aplicación individual, es decir, los productos que ya utiliza serán mejorados.
La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar tecnologías, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.
La IA encuentra estructura y regularidades en los datos, de modo que el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor.
La retropropagación es una técnica que permite al modelo hacer ajustes, a través de capacitación y datos agregados, cuando la primera respuesta no es totalmente correcta.
Emplea redes neuronales con capas ocultas. Anteriormente, construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible.
Se necesitan muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos, cuantos más datos se les proporcione, más precisos se vuelven.
Anteriormente, era imposible. Saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, estos mismos pueden volverse de propiedad intelectual.
Una red neural, es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas para procesar información respondiendo a entradas externas y transmitiendo información entre cada unidad.
El proceso requiere múltiples pases en los datos para encontrar conexiones y obtener significado de datos no definidos, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas.
La inteligencia artificial, aumenta nuestras habilidades y nos hace mejores en lo que hacemos.
Los algoritmos aprenden de forma diferente que los humanos, ellos observan las cosas de manera diferente. Pueden ver relaciones y patrones que a nosotros se nos escapan, como por ejemplo:
Funciona combinando cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos.
Existen otras tecnologías que habilitan y dan soporte a la IA.
Estas pueden agregar recursos de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad y capacidades de preguntas y respuestas, crear encabezados y resaltar patrones e insights en los datos.
En resumen, el propósito de la inteligencia artificial consiste en proveer software que pueda razonar lo que recibe, para explicar lo que produce como resultado.
En función de cómo se utilice a la IA, se podrán realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente, chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos, entre otros casos.
No se puede renunciar a la transformación de la IA, cada empresa debe adoptarla con base en sus necesidades. Si necesitas un equipo para desarrollar la estrategia de tu empresa
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