La inteligencia artificial es un tema que está en boca de todos debido a las grandes promesas que ofrece en el mejoramiento de la vida humana y laboral. Sin ir más lejos, hoy en día son muchas las industrias que se han visto beneficiadas por sus funciones: el sector automotor y la medicina, e incluso disciplinas como el arte o la educación, han encontrado en la inteligencia artificial las herramientas ideales para hacer más en menor tiempo y de mejor manera.
No obstante, no todas las tecnologías inteligentes son buenas para lo mismo. En realidad, antes de elegir una solución inteligente debe considerarse cuál es la tarea que le será asignada, qué potencia computacional requiere y, naturalmente, de qué presupuesto se dispone.
Es por ello que en este artículo hablaremos de los tipos de inteligencia artificial existentes en el mercado y que dominarán este 2023. Además, te presentamos la forma en que cada uno contribuye a realizar tareas específicas en el mundo de los negocios.
5 tipos de inteligencia artificial
1. Sistemas expertos
Los sistemas expertos son una de las formas más simples de inteligencia artificial y, aunque generalmente no somos conscientes de ello, son tecnologías que nos acompañan todo el tiempo y forman parte de nuestro día a día.
Estas tecnologías pueden definirse como herramientas construidas para resolver tareas específicas del mismo modo en que lo haría el razonamiento humano. Como puedes imaginar, se les conoce así porque están diseñadas para funciones y tareas concretas que requieren un buen nivel de conocimiento en la materia, tal como se exigiría de un agente humano.
Su funcionamiento consiste en la estructuración de reglas que le indican a la máquina qué decisión tomar frente a un escenario concreto. Esto hace que los sistemas complejos sean muy precisos, pero que tengan dificultades para resolver problemas imprevistos.
Ejemplos de uso de sistemas expertos en los negocios
- Control de inventario. Estas herramientas son ideales para llevar el control de inventario, ya que solo deben seguir reglas numéricas y controlar el stock para gestionar la disponibilidad de mercancías.
- Evaluación de mercancías. Algunas herramientas son construidas para que detecten productos dañados o fallas en la producción a través de reglas simples.
- Planeación empresarial. Al basarse en reglas, los sistemas expertos pueden pronosticar los resultados de una toma de decisión, así como los riesgos de una inversión o proyecto.
2. Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales son un tipo de algoritmo de inteligencia computacional que superan algunas limitaciones de los sistemas expertos (como su incapacidad de resolver casos nuevos o que están fuera de sus reglas de programación). Su funcionamiento se basa —tal como en el cerebro humano— en pequeñas unidades de información que, en colaboración con otras, procesan información.
Su principal función es permitir que las máquinas extraigan información nueva a partir de aquella con la que se le alimenta, con el fin de obtener un aprendizaje de ella. Por ello, a los procesos que estas tecnologías llevan a cabo comúnmente se les conoce como machine learning, o aprendizaje de máquinas. Esto permite que la máquina optimice progresivamente sus funciones, ofrezca mejores resultados y trabaje de forma eficiente.
Estos algoritmos son realmente populares en los negocios, ya que posibilitan analizar información de forma automática y obtener algunas tendencias, estadísticas o predicciones sobre un tema específico.
Ejemplos de uso de redes neuronales artificiales en los negocios
- Atención al cliente. Si bien algunos chatbots únicamente funcionan mediante reglas definidas, existen algunas soluciones de atención que operan mediante redes neuronales para dar respuestas más personalizadas y útiles para solucionar las demandas de los clientes.
- Automatización de procesos. Las redes neuronales artificiales permiten delegar tareas simples a las máquinas, automatizando procesos de producción, tomas de decisión o evaluaciones de consumidores.
- Creación de contenidos. Algunos sistemas impulsados por redes neuronales artificiales son popularmente conocidos por estar basados en tecnologías para mejorar imágenes y fotografías. Puedes aprovechar estas herramientas para hacer más impactante tus contenidos.
3. Deep learning
El deep learning, conocido en español como aprendizaje profundo, es un tipo de algoritmo de redes neuronales artificiales que, como su nombre lo indica, son profundas. Pero ¿qué significa esto?
Al hablar de aprendizaje profundo nos referimos a algoritmos con un alto nivel de complejidad que permiten llevar a cabo tareas más complicadas y con requisitos computacionales elevados. Estas tecnologías destacan por tener un código complicado y por ser alimentadas con extensas bases de datos. Es por ello que generalmente el deep learning va de la mano con la minería de datos, una disciplina de la estadística que busca encontrar patrones en ingentes volúmenes de información.
Estas tecnologías son ideales para llevar a cabo tareas más complicadas, pero sobre todo para realizar actividades que trascienden las capacidades de los agentes humanos (o para las que no se dispone de personal o de tiempo).
Ejemplos de uso del deep learning en los negocios
- Estimación financiera. Más allá de los análisis de los números empresariales, los algoritmos de deep learning ayudan a evaluar el comportamiento financiero no solo de una empresa, sino incluso en escala global. Esto ayuda a tomar mejores decisiones de negocios y conocer la volatilidad del mercado.
- Marketing. Una de las tareas más importantes de una empresa es evaluar y predecir el comportamiento de los consumidores para diseñar la mejor estrategia de captación. Esto es algo que el deep learning hace a la perfección, ya que puede evaluar el comportamiento de grandes volúmenes de clientes.
- Seguridad. Debido a que los sistemas de deep learning se adaptan mediante el procesamiento de datos, son ideales para gestionar las defensas informáticas de páginas web y servidores. También funcionan en la autentificación de personal y clientes.
4. Robótica
La robótica es una rama computacional independiente de la inteligencia artificial, que se ha nutrido de forma importante mediante estos recursos digitales. Esto ha hecho que una gran cantidad de soluciones de robótica estén impulsadas por redes neuronales artificiales.
Hoy en día existen robots capaces de caminar, hacer tareas complejas e incluso jugar ajedrez gracias a sistemas de visión computacional, algoritmos de aprendizaje y código que les permite tomar decisiones. La inteligencia artificial está detrás de todo ello.
En los negocios hay algunos casos de uso de estas tecnologías, especialmente en el rubro de la producción y de la atención al cliente.
Ejemplos de uso de robótica en los negocios
- Logística. Los robots tienen un papel importante en la administración de almacenes y centros de distribución. Tal es el caso de Amazon, que emplea robots en sus instalaciones para gestionar el envío de mercancías.
- Producción. En materia de producción los robots tienen un largo camino recorrido, pero hoy en día prometen aún más ventajas, gracias a que pueden identificar mercancías dañadas, corregir errores y efectuar tareas que son imposibles de realizar por un trabajador humano.
- Atención al cliente. En algunos países, especialmente asiáticos, el uso de robots para la atención al cliente se ha hecho muy común. Tal es el caso de los robots que laboran en restaurantes tomando órdenes y entregando pedidos.
5. Agentes inteligentes
Por último, podemos hablar de un último tipo de tecnología de inteligencia artificial conocida como agentes inteligentes.
Como su nombre sugiere, estos sistemas tienen la capacidad de tomar decisiones y actuar con base en ellas mediante razonamientos similares a los de los seres humanos. Esto significa que los agentes inteligentes deben poseer un buen margen de autonomía y libertad para aprender y ejecutar decisiones.
Actualmente, estas tecnologías están en desarrollo y prometen hacer que la gestión de tareas empresariales se vuelva más sencilla. Sin embargo, hoy en día su uso es reservado, ya que implica consideraciones éticas de importancia.
Ejemplos de uso de sistemas expertos en los negocios
- Asistentes personales. Son herramientas que de forma autónoma pueden gestionar las agendas de una persona, recomendarle lugares a visitar o hasta tomar decisiones respecto a su salud.
- Logística. Mediante reglas simples, minería de datos y aprendizaje, existen tecnologías que pueden encontrar la mejor ruta de distribución e incluso gestionan las entregas autónomamente.
Ahora que conoces algunas de las opciones disponibles en el mercado para integrar tecnologías de inteligencia artificial en tu empresa y las ventajas que cada una de ellas tiene, puedes evaluar cuál alternativa es la que más te conviene para alcanzar tus objetivos.
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