Vivimos en un mundo hiperconectado y cada interacción digital (desde una llamada telefónica para comprar algo hasta la visualización de una página web) agrega una enorme e interminable cantidad de datos.

Con la aparición de la Internet de las cosas (IoT), los objetos inanimados, así como los autos, refrigeradores y las ropas, generan miles de Millones datos adicionales todos los días.

Todos estos datos se pueden usar para incrementar las ventas, afinar el marketing y brindar el servicio inmediato y personalizado que desean los clientes de hoy. Pero, ¿cómo puede su negocio convertir un océano sin fondo de datos en un flujo continuo de entendimiento necesario para satisfacer esas expectativas? La respuesta es la Inteligencia Artificial (IA).

La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) simula los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.

Inteligencia artificial es el concepto para máquinas que “piensan como seres humanos”; en otras palabras, que realizan tareas como: razonar , planificar, aprender y entender el lenguaje. Nadie espera que en la actualidad, o en un futuro cercano, una tecnología pueda igualar la inteligencia humana, pero la IA tiene grandes implicaciones en la forma en que vivimos nuestras vidas. El cerebro de la inteligencia artificial es una tecnología llamada aprendizaje automático, que está diseñada para hacer nuestro trabajo más fácil y productivo.

Ejemplos de AI actuales :

• Siri y Cortana actúan como asistentes personales usando el procesamiento de voz;
• Facebook recomienda etiquetas de fotos mediante el reconocimiento de imagen;
• Amazon recomienda productos a través de algoritmos de aprendizaje automático;
• Waze sugiere rutas de manejo mejores usando una combinación de modelos predictivos, la pronosticación y las técnicas de optimización.

• AI en los negocios. La automatización de procesos robóticos se está aplicando a tareas altamente repetitivas que normalmente realizan los seres humanos. Los algoritmos de aprendizaje automático se están integrando en las plataformas de análisis y CRM para descubrir información sobre cómo servir mejor a los clientes.

Los chatbots se han incorporado en los sitios web para ofrecer un servicio inmediato a los clientes. La automatización de puestos de trabajo también se ha convertido en un punto de conversación entre académicos y consultores de TI, como Gartner y Forrester.

Estos chatbots, que es un programa de computadora utilizado en línea para responder a preguntas y ayudar a los clientes, asisten en la programación de citas de seguimiento ayudando a los pacientes a través del proceso de facturación, así como en asistencia virtual de salud para retroalimentación médica básica.

• La automatización es el proceso de crear automáticamente un sistema o una función de proceso. La automatización robótica de procesos (RPA), por ejemplo, puede programarse para realizar tareas repetibles de alto volumen normalmente realizadas por seres humanos. La RPA es diferente de la automatización de TI en que se puede adaptar a las circunstancias cambiantes.
• El aprendizaje automático es la ciencia de conseguir que una computadora actúe sin programación. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que, en términos muy simples, puede considerarse como la automatización de la analítica predictiva. Existen tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático: el aprendizaje supervisado, en el que los conjuntos de datos están etiquetados para que los patrones puedan ser detectados y utilizados para etiquetar nuevos conjuntos de datos; el aprendizaje no supervisado, en el que los conjuntos de datos no están etiquetados y se clasifican de acuerdo a similitudes o diferencias; y el aprendizaje de refuerzo, en el que los conjuntos de datos no están etiquetados, pero después de realizar una acción o varias acciones, el sistema de AI recibe retroalimentación.
• La visión de la máquina es la ciencia de hacer que las computadoras vean. La visión de la máquina captura y analiza la información visual usando una cámara, la conversión de analógico a digital y el procesamiento de la señal digital. A menudo se compara con la vista humana, pero la visión artificial no está vinculada a la biología y puede programarse para ver a través de las paredes, por ejemplo. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la identificación de la firma hasta el análisis de imágenes médicas. La visión por computador, que se centra en el procesamiento de imágenes a máquina, suele combinarse con la visión artificial.
• El procesamiento del lenguaje natural (PNL, o NLP por sus siglas en inglés) es el procesamiento del lenguaje humano y no informático por un programa informático. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de PNL es la detección de spam, que mira la línea de asunto y el texto de un correo electrónico y decide si es basura. Los enfoques actuales de la PNL se basan en el aprendizaje automático. Las tareas de PNL incluyen traducción de texto, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz.
• El reconocimiento de patrones es una rama del aprendizaje automático que se centra en la identificación de patrones en los datos.
• La robótica es un campo de la ingeniería centrado en el diseño y fabricación de robots. Los robots se utilizan a menudo para realizar tareas que son difíciles de realizar para los seres humanos o es complicado que se desempeñen de manera consistente. Se utilizan en líneas de montaje para la producción de coches o por la NASA para mover objetos grandes en el espacio. Más recientemente, los investigadores están utilizando el aprendizaje automático para construir robots que puedan interactuar en entornos sociales.
• AI en la asistencia sanitaria. Las mayores apuestas están en mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos. Las empresas están aplicando el aprendizaje de máquina para hacer diagnósticos mejores y más rápidos que los seres humanos. Una de las tecnologías sanitarias más conocidas es IBM Watson. Entiende el lenguaje natural y es capaz de responder a las preguntas que se le formulan. El sistema extrae datos de los pacientes y otras fuentes de datos disponibles para formar una hipótesis, que luego presenta con un esquema de puntuación de confianza.

• AI en la educación. La AI puede automatizar la calificación, dando a los educadores más tiempo. AI puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, ayudándoles a trabajar a su propio ritmo. Los tutores de AI pueden proporcionar apoyo adicional a los estudiantes, asegurando que se mantengan en el buen camino. AI podría cambiar dónde y cómo los estudiantes aprenden, tal vez incluso reemplazando a algunos maestros.

• AI en finanzas. La AI aplicada a las aplicaciones de finanzas personales, como Mint o Turbo Tax, está transformando a las instituciones financieras. Aplicaciones como estas podrían recopilar datos personales y proporcionar asesoramiento financiero. Otros programas, IBM Watson siendo uno, se han aplicado al proceso de comprar una casa. Hoy en día, el software realiza gran parte de las operaciones en Wall Street.

• AI en la ley. El proceso de descubrimiento, a través de la revisión de documentos, en la ley es a menudo abrumador para los seres humanos. Automatizar este proceso es un mejor uso del tiempo y un proceso más eficiente. Las startups también están construyendo asistentes informáticos con preguntas y respuestas que pueden tamizar preguntas programadas para contestar examinando la taxonomía y la ontología asociadas a una base de datos.

• AI en la fabricación. Esta es un área que ha estado a la vanguardia de la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Los robots industriales solían realizar tareas únicas y estaban separados de los trabajadores humanos, pero a medida que la tecnología avanza eso ha cambiado.