Se puede entender cuando un sistema o máquina es capaz de simular algún comportamiento humano. Por ejemplo: Los robots se crean para reproducir nuestras habilidades motoras. Un algoritmo que procesa una imagen de izquierda a derecha y de arriba a abajo está utilizando el mismo proceso que solíamos leer. Una máquina capaz de mejorar su rendimiento solo con el tiempo a través de la experiencia demuestra la misma capacidad de aprendizaje que los humanos tienen. Inteligencia artificial es el nombre dado a las técnicas computacionales que tienen como objetivo imitar el funcionamiento del cerebro humano, por lo tanto, pueden determinar patrones, mejorar estructuras y modelos y resolver problemas. Actualmente tenemos varios sistemas inteligentes aplicados en varias áreas.
Se compone de cuatro tipos, con diferentes niveles de complejidad:
Son máquinas puramente reactivas. No tienen memoria ni capacidad para usar experiencias previas para tomar decisiones. Un ejemplo de este tipo de inteligencia es la computadora Deep Blue de IBM, que fue creada para resolver juegos de ajedrez y fue ganada por uno de los mejores jugadores de ajedrez en la década de 1990, Garry Kasparov.
El tipo 2 tiene la capacidad de analizar un conjunto de datos a lo largo del tiempo para tomar una decisión. Un ejemplo de esto son los automóviles automáticos, que procesan diferentes datos en un corto período de tiempo para establecer la velocidad de otro automóvil.
Tienen la capacidad de comprender que la conciencia y los sentimientos de los demás afectan su propio comportamiento, por ejemplo, si alguien toca la bocina en el tráfico, sabemos que esa persona está impaciente o enojada.
Tienes la capacidad de comprender tu propia conciencia y hacer representaciones de ti mismo. Es la última etapa de la inteligencia artificial y requiere, necesariamente, la fase de Teoría de la Mente. Para ejemplificar, es la etapa en la que el sistema tiene la capacidad de afirmar: "Sé que quiero ese elemento", a diferencia de: "Quiero ese elemento".
Si está interesado en AI, consulte el AI + Tour, un evento sobre Inteligencia Artificial de Microsoft.
Un estudio realizado por DuckerFrontier trajo un análisis específico sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el mercado laboral. En el escenario ideal, las compañías en el país harían una mayor inversión en la incorporación de IA, permitiendo la creación de nuevos productos y servicios. En este contexto, el sector de servicios corporativos será el más beneficiado, con 26 millones de nuevos empleos creados. En otras palabras, habrá un 103% más de empleos para 2030 en comparación con las estimaciones básicas realizadas por el Banco Mundial y el FMI, después de descontar los efectos de la automatización y la creación de nuevos empleos.
Sectores que ganarían en la creación de nuevos empleos:
Según la firma consultora, las empresas podrían asignar nuevas tareas a sus empleados o incluso reducir la carga de trabajo gracias a las ganancias de productividad que ofrece AI. También en este escenario, habrá una gran demanda de mano de obra altamente calificada, lo que beneficiaría a todos los sectores de la economía, totalizando una demanda adicional de 17.7 millones de empleos para este perfil profesional (+ 50% de crecimiento en empleos altamente calificados en relación a las predicciones actuales). Las vacantes con mayor demanda se concentrarán entre profesionales, técnicos de nivel medio y gerentes. En este escenario, la participación total de empleos altamente calificados aumentaría del 34% al 54% del empleo total del país.
Para analizar qué tan bien preparados están los países latinoamericanos para recibir mejoras de IA, DuckerFrontier desarrolló el Índice de preparación de AI, que incluía siete países: Brasil, Chile, Colombia, Perú, Argentina, Costa Rica y México.
Vea la posición de Brasil en las diferentes variables analizadas:
2º - Ciberseguridad
2º - Ecosistema Tecnologico
7º - Capital humano
6º - Ambiente de innovación
3º - Capacidad de intervención pública y privada, gobernanza y creación de alianzas
5º - Igualdad de acceso
A continuación se muestran algunas áreas donde se aplica la Inteligencia Artificial.
Microsoft está trabajando en un proyecto para desarrollar una máquina llamada "Hannover". Su objetivo es memorizar todos los documentos necesarios para el cáncer y ayudar a predecir qué combinaciones de medicamentos serán más efectivas para cada paciente. Vea más sobre este proyecto aquí.
Los avances en IA han contribuido al crecimiento de la industria automotriz a través de la creación y evolución de vehículos autónomos. A partir de 2016, hay más de 30 empresas que usan IA para crear autos autónomos. Algunas compañías involucradas con AI incluyen Tesla, Google y Apple.
Muchos componentes contribuyen a la operación de automóviles autónomos. Estos vehículos incorporan sistemas como frenado, cambio de carril, prevención de colisiones, navegación y mapeo.
Descubre los autos en los que la IA está más presente: vehículos eléctricos e híbridos, el futuro está aquí.
Hoy, los bancos utilizan sistemas de inteligencia artificial para organizar operaciones, mantener cuentas, invertir en acciones y administrar propiedades. La IA puede reaccionar a los cambios de la noche a la mañana o cuando no se realizan negocios. En agosto de 2001, los robots vencieron a los humanos en una competencia simulada de comercio financiero. AI también ha reducido el fraude y los delitos financieros al monitorear los patrones de comportamiento de los usuarios para detectar cambios anormales.
Puede usar IA para predecir o generalizar el comportamiento del cliente a partir de su comportamiento digital, para orientarlos con promociones personalizadas o para crear personajes de los clientes automáticamente.
Además, la aplicación de modelos IA de computación de personalidad puede ayudar a reducir el costo de las campañas publicitarias al agregar segmentación psicológica a una segmentación sociodemográfica o conductual más tradicional.
El área de ciberseguridad enfrenta desafíos significativos en forma de ataques de piratas informáticos a gran escala que dañan a las organizaciones y crean miles de millones de dólares en daños a las empresas.
Las soluciones más avanzadas usan IA y PLN (procesamiento del lenguaje natural) para clasificar automáticamente los datos através de las redes en información de alto y bajo riesgo. Esto permite que los equipos de seguridad se centren en ataques que tienen el potencial de causar daños reales a la organización.
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