¿Cómo funciona la AI? Del ML a todas las aplicaciones

Inteligencia artificial (AI) es un subconjunto de la ciencia de datos que se remonta a la década de 1950. Ha evolucionado combinando amplias fuentes de datos con potentes procesadores informáticos y algoritmos avanzados.

El rasgo distintivo de las soluciones de AI es que pueden aprender a predecir con precisión la respuesta o el resultado de una consulta. Hoy en día, la AI abarca todo un ecosistema de tecnologías conectadas que hacen posible que las máquinas se involucren en la resolución de problemas y realicen tareas similares a las humanas.

Estos son algunos de los componentes subyacentes que le dan a la AI sus superpoderes:

• Procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los humanos consultar modelos utilizando términos conversacionales del lenguaje humano en lugar de tener que traducir la solicitud a terminología informática. Cuando le pides a las aplicaciones y chatbots impulsados por AI, como ChatGPT, que respondan una pregunta o escriban algún texto, lo estás solicitando usando NLP.
   
  El mismo procesamiento del lenguaje natural también es parte integral de otros tipos de bots, como los asistentes de voz. Los grandes modelos de lenguaje y el reconocimiento de voz permiten a los asistentes de voz comprender y responder a consultas y comandos hablados.
• Visión por computadora Permite que el software aprenda y reconozca todo tipo de imágenes, desde animales hasta señales de tráfico. Las aplicaciones de la visión por computadora incluyen robótica, vehículos autónomos y automóviles autónomos.
   
  Dentro de la tecnología agrícola, el reconocimiento de imágenes impulsa máquinas inteligentes que pueden distinguir una maleza de un cultivo en hileras y rociar pesticidas solo sobre las malezas para reducir la cantidad de productos químicos utilizados en la agricultura convencional.
• Internet de las cosas (IoT) Consiste en todos nuestros rastreadores portátiles, sensores, asistentes de voz y dispositivos domésticos inteligentes. Los dispositivos IoT proporcionan un flujo constante de datos que utilizan modelos de aprendizaje automático para aprender y ajustarse a la nueva información a medida que ingresa.
• Interfaces de programación de aplicaciones (API) Convierta la funcionalidad de AI en paquetes de código ordenados que puede integrar en los productos existentes para brindar experiencias de cliente de siguiente nivel. Estas API a menudo sirven como base para muchas herramientas de AI, lo que permite a los desarrolladores integrar rápidamente capacidades avanzadas sin crear modelos desde cero.
• Aprendizaje automático (ML) es un subcampo importante de la AI. Los modelos de aprendizaje automático enseñan a los sistemas de AI cómo aprender. Utilizan principios de estadística y psicología para entrenar algoritmos en el arte y la ciencia de clasificar datos y predecir resultados. De esta manera, los modelos de ML pueden revelar nuevos conocimientos que permiten a las empresas y a las personas tomar mejores decisiones.
   
  Al entrenar modelos de AI basados en principios de aprendizaje automático, se requiere un conjunto de datos de entrenamiento para respaldar el proceso de aprendizaje automático con la lectura o identificación de un tipo específico de datos. Los formatos de datos incluyen formatos de texto, número, imagen y video. Cuantos más datos estén disponibles, mejor funcionará el sistema.
   
  El análisis de big data puede dar sentido a grandes cantidades de datos mediante el reconocimiento de tendencias y patrones, y el aprendizaje automático puede acelerar este proceso mediante el empleo de algoritmos de toma de decisiones. Este tipo de análisis de datos es particularmente valioso para las empresas, ya que resuelve problemas complejos y ayuda a dar forma a las decisiones operativas.

Los primeros modelos de ML requerían datos estructurados y orientación de un ser humano para aprender el bien del mal.

Los científicos de datos llaman a este tipo de aprendizaje supervisado de ML porque implica el uso de conjuntos de datos preetiquetados para entrenar el algoritmo. Hoy en día, también tenemos modelos de aprendizaje no supervisados que pueden aprender por sí mismos. Esencialmente, utilizan otros algoritmos para estudiar y clasificar datos que no están etiquetados por un humano.

Una subcategoría de algoritmos de aprendizaje automático, llamada redes neuronales, tiene capas y nodos interconectados, al igual que las neuronas del cerebro humano. lo que permite a estos modelos encontrar patrones en información extremadamente compleja. Este diseño imita aspectos de la inteligencia humana, lo que permite que las máquinas procesen información y se adapten de manera similar al aprendizaje cognitivo. Y dentro del campo de las redes neuronales, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden tomar grandes cantidades de información sin procesar y no estructurada e identificar patrones y categorías dentro del conjunto de datos.

El aprendizaje por refuerzo es un método de entrenamiento de aprendizaje automático que premia los comportamientos correctos y castiga los incorrectos. Generalmente, un agente de aprendizaje por refuerzo (la entidad que se está entrenando) puede interpretar su entorno, tomar acciones y aprender mediante un proceso de prueba y error.

La naturaleza iterativa del aprendizaje automático significa que los modelos pueden adaptarse de forma independiente a medida que se exponen a nuevos datos y producen decisiones y resultados más confiables.

Tendemos a asociar la AI con la idea de reemplazar a los humanos, pero su verdadero potencial radica en la oportunidad de aumentar las capacidades humanas. Como explica el director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, Eric Brynjolfsson, en un Documento de 2022, centrando los esfuerzos en el AI aumentativo frente a la automatización que reemplaza el trabajo humano crea nuevas capacidades, productos y servicios, generando en última instancia más valor para la sociedad.

La AI moderna se puede utilizar en muchos escenarios del mundo real, como la evaluación de solicitudes de empleo en la contratación, el análisis del sentimiento para resolver las solicitudes de atención al cliente o la comprensión de biomarcadores individuales para recomendar intervenciones de salud en el estilo de vida. Las posibilidades son realmente ilimitadas.

En este punto de su evolución, la AI se ha implementado en casi todas las industrias importantes, como asistentes virtuales impulsados por voz como Alexa de Amazon y Siri de Apple, chatbots, motores de recomendación, traductores, agentes de etiquetado de fotos y analistas de datos.

Aquí hay algunas aplicaciones comunes de AI:

• Atención sanitaria Las empresas pueden usar AI para analizar imágenes médicas y ayudar a los profesionales a tomar determinaciones precisas. En un caso de uso emergente, se está estudiando una AI generadora de imágenes llamada Stable Diffusion para crear imágenes de entrenamiento para que los médicos aprendan sobre enfermedades raras.
• Minoristas han aprovechado el potencial de la AI para permitir el comercio conversacional, las compras virtuales en vivo y las experiencias personalizadas que complementan las experiencias de comercio electrónico, aumentando el compromiso y la lealtad.
• Fabricantes confiar en la AI para pronosticar la demanda, así como la carga frente a la capacidad de sus equipos. También pueden obtener información del análisis de datos de toda la empresa para mejorar la toma de decisiones y la detección de problemas de calidad.
• Cadenas de suministro globales que utilizan sistemas impulsados por AI se benefician de una planificación de la capacidad más precisa, una mejor previsión de la demanda, una mayor productividad y menores costes de la cadena de suministro.
• Servicios financieros Los proveedores han implementado la detección de fraude impulsada por AI y una calificación crediticia más inteligente para sus clientes bancarios para mejorar la seguridad y la eficiencia.
• Soluciones de ciberseguridad Utilice la AI para detectar y responder a las amenazas cibernéticas en tiempo real. La AI puede reconocer patrones y actuar en nombre del usuario, fortaleciendo las defensas contra los ataques cibernéticos.
• Creadores de contenido y especialistas en marketing digital Utilice la AI para acelerar la productividad y optimizar los flujos de trabajo. Uso de redes neuronales artificiales para identificar patrones y estructuras dentro de los datos existentes, la AI generativa puede crear copias e imágenes nuevas y originales a la velocidad del rayo. Este contenido generado por AI se puede utilizar para blogs, textos de marketing o mensajes de redes sociales.

En Sitecore, estamos liderando el camino con Búsqueda impulsada por AI, lo que permite a los visitantes obtener resultados hiperrelevantes de consultas complejas en todos los canales y activos digitales. Puede sonar contradictorio, pero creemos que implementar AI para ayudar con tareas rutinarias y repetitivas ayudará a las marcas a ser más humanas en sus interacciones con los clientes.

Y a medida que las tecnologías de AI adquieren más capacidades de toma de decisiones junto con una adopción generalizada, Anticipamos una nueva ola de innovación que beneficiará a los especialistas en marketing, desarrolladores, clientes y la sociedad.