A pesar de todas las evoluciones tecnológicas y beneficios ya comprobados, la Inteligencia Artificial aún divide opiniones. Mientras algunos la consideran innecesaria, otros aprovechan sus funcionalidades para optimizar la rutina diaria.
La Inteligencia Artificial puede definirse como un campo de la ciencia de la computación que se dedica al estudio y desarrollo de máquinas y programas computacionales capaces de reproducir comportamientos humanos en la toma de decisiones y realización de tareas.
Su funcionamiento se basa en el análisis de un volumen considerable de datos y la identificación de patrones, realizado a través de métodos como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning).
Como todo comenzó
Así como otras tecnologías y comunicaciones, la IA se inició en el apogeo de la Segunda Guerra Mundial, reflejando otros descubrimientos y avances relacionados con la computación.
El término en sí puede atribuirse a John McCarthy, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), quien lo definió en esa época como la construcción de programas de computadora que se involucran en tareas normalmente desempeñadas de manera satisfactoria por seres humanos, debido a procesos mentales de alto nivel, como el aprendizaje perceptivo, la organización de la memoria y el razonamiento crítico.
El término en sí puede atribuirse a John McCarthy, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), quien lo definió en esa época como la construcción de programas de computadora que se involucran en tareas normalmente desempeñadas de manera satisfactoria por seres humanos, debido a procesos mentales de alto nivel, como el aprendizaje perceptivo, la organización de la memoria y el razonamiento crítico.
MYCIN, un sistema especializado en el diagnóstico de enfermedades de la sangre y medicamentos prescritos, fue uno de los primeros grandes avances. El sistema, creado en la Universidad de Stanford en 1972, estaba basado en una máquina de inferencia programada para ser un reflejo lógico del razonamiento humano. Funcionaba a partir de la inserción de datos, lo que le permitía proporcionar respuestas altamente especializadas.
La Inteligencia Artificial tal como la conocemos hoy en día surgió a partir de 2010, impulsada por el acceso a grandes volúmenes de datos y por el descubrimiento de la alta eficiencia de los procesos de las tarjetas gráficas de computadoras, lo que permitió acelerar el cálculo de algoritmos de aprendizaje.
Algunos hitos importantes pueden destacarse a lo largo de los años, como el laboratorio de investigación de Google que logró programar una IA para identificar gatos en un vídeo en 2012. Además, en 2016, la Inteligencia Artificial de Google especializada en el juego de Go venció a las campeonas europea y mundial.
Esa ruptura de paradigma permitió que el enfoque se volviera inductivo. Por lo tanto, ya no se trata de reglas de codificación para sistemas expertos, sino de permitir que los computadores las descubran mediante correlación y clasificación, basándose en una cantidad significativa de datos y en sus propias respuestas.
IA en el mundo corporativo
Cuando nos referimos a la Inteligencia Artificial para negocios, hablamos específicamente de automatizaciones. Es decir, transferir procesos y tareas a máquinas en lugar de resolverlos manualmente.
Con ello, procesos como la toma de decisiones y la producción se vuelven más rápidos y eficaces, además de optimizar las rutinas diarias. Entre los beneficios de la utilización de la IA en el ámbito empresarial, también destacamos la ejecución de tareas con mayor precisión y menor posibilidad de ocurrencia de errores.
Además, tiene la capacidad de funcionar de manera ininterrumpida, realizar tareas repetitivas y promover la automatización de etapas del proceso productivo en las industrias y fábricas, lo que resulta en un aumento de la productividad.
El uso de la Inteligencia Artificial se ha vuelto cada vez más útil, ayudando en etapas de nuestra rutina, en las comunicaciones y también en la realización de tareas. Un ejemplo de ello es la mejora en los procesos de compra y venta en línea, facilitando la atención al cliente a través de chatbots.
Y hablando de relaciones con los clientes, los datos disponibles actualmente permiten que las empresas comprendan los patrones de comportamiento, las características psicológicas, las preferencias, los dolores e incluso los sueños de sus clientes. Toda esta información contribuye a que las marcas puedan crear una presencia distintiva y cautivadora en el mercado, satisfaciendo las necesidades de los clientes.
La IA también puede ser eficiente como herramienta de Gestión de Equipos, a través de plataformas y software de trabajo colaborativo, conectando datos y facilitando el intercambio de información entre departamentos. Como resultado, las tareas se ejecutan con mayor precisión, permitiendo el seguimiento por parte de los líderes a lo largo del proceso, siendo posible identificar qué profesionales están más involucrados en cada proyecto.
Los desafíos de la implementación de la IA
Las investigaciones estiman que la Inteligencia Artificial puede ser responsable de un aumento del 40% en la productividad de las empresas en los próximos 15 años, convirtiéndose en una aliada de las organizaciones que aspiran a un crecimiento en el mercado.
Sin embargo, el gran desafío para gestores, líderes e inversores es saber cómo implementar la tecnología para mejorar los resultados de la empresa. Otro aspecto que debe ser considerado es la identificación de los objetivos de esta implementación, qué procesos pueden mejorarse con la herramienta y qué se mejorará, por ejemplo, mejorar la productividad, reducir costos, optimizar el tiempo, entre otros.
El primer paso es construir un plan estratégico, mapeando los procesos, preparando datos para el entrenamiento de los modelos de redes neuronales y trazando estrategias personalizadas para integrar la tecnología y los procesos.
La Inteligencia Artificial es una aliada de nuestro trabajo, por lo tanto, debemos establecer previamente el papel de las personas y el papel de las máquinas dentro de la organización, redefiniendo los procesos de forma estructurada y eficiente.
La recopilación y el tratamiento de datos es una etapa imprescindible, ya que la IA funciona a través de bases de datos. Por lo tanto, construya una base de datos robusta para que sus funcionalidades sean más eficientes.
A pesar de ser un desafío, una vez implementada, la tecnología impacta en la reducción de riesgos, en el aumento de la eficiencia operativa, en una mejor resolución de problemas y en resultados financieros y estratégicos positivos.
Autora:
Bianca Wermann
Periodista, Analista de Comunicación y Marketing de Interact Solutions.
