Mucho se habla de inteligencia artificial, ¿Qué es realmente y cómo la aprovechamos?
Leemos y escuchamos de Inteligencia Artificial (IA) con mucha frecuencia en los diferentes medios de comunicación empresarial, sobre todo en aquellos en que se promueve el uso e implementación de estrategias digitales. El lector poco familiarizado puede no estar atento a su desarrollo, por lo que podría dejar de prestarle atención a su crecimiento y al impacto en su mercado y competencia.
La IA es considerada una rama de la computación que ha ganado relevancia por sus promesas de aplicación sobre los grandes volúmenes de datos que las empresas vienen recopilando. Uno de los primeros en mencionarla fue Jhon McCarthy en el legendario Congreso de Darmouth[1], hace casi sesenta años.
Sus técnicas y métodos pueden realizar de manera más eficiente y rápida la identificación de patrones en los datos, permitiendo obtener más información e “insights” desde ellos. Pensar en una inteligencia artificial que imita a la humana puede parecer irreal - dada que la complejidad del cerebro humano es mayor que la de un cerebro electrónico - pero es innegable que algunas operaciones repetitivas, como la traducción de documentos o el reconocimiento facial, pueden desarrollarse mejor por los computadores.
La interrogante pendiente es su utilidad en el desarrollo de una empresa, y aquí es importante recordar uno de los primeros artículos del reconocido especialista Michael Porter, quien indicaba que una empresa no desarrollaría ventajas competitivas solo por usar tecnologías de la información sino por aplicarlas para desarrollar ventajas competitivas[2].
Hoy la apreciación de Porter es más vigente que nunca: la adopción e implementación de la IA en una empresa no es mágica y su aporte en cualquier negocio no se presentará inmediatamente; es tecnología que debe ser preparada para que sea de utilidad a la empresa.
En base a ello una de las principales actividades a realizar es el proceso de preparación de estos grandes conjuntos de fórmulas y algoritmos matemáticos. Es decir, programarlos para que puedan tomar decisiones automáticas a partir de enormes cantidades de datos para alcanzar un aprendizaje automático.
Existen tres tipos de aprendizaje automático:
El denominado aprendizaje supervisado, en el que los conjuntos de datos están etiquetados para que sus patrones puedan ser detectados y utilizados a fin de etiquetar nuevos conjuntos de datos
El aprendizaje no supervisado, en el que los conjuntos de datos no están etiquetados y son clasificados de acuerdo a similitudes o diferencias; y finalmente
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 IA recibe retroalimentación y aprende de ello.
Existen diversas aplicaciones de la IA: en el campo de la salud realizando mejores y más rápidos diagnósticos al extraer datos de los pacientes para formar hipótesis sobre las posibles causas de determinadas enfermedades; en la atención al cliente implementando programas de computadora (Robots) utilizados en línea para responder preguntas y ayudar a los clientes; en los negocios con algoritmos de aprendizaje automático integrados a plataformas de análisis de clientes para atenderlos de mejor manera.
Antes de dejarse llevar por el entusiasmo, primero debe responder sus interrogantes de uso y aplicación de estas nuevas y atractivas tecnologías, el éxito de su uso se encontrará cuando se aplique para el desarrollo de ventajas competitivas.
[1] A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. McCarthy J. Minsky M. A. Dartmouth College 1955 [2] How Information Gives You Competitive Advantage. Michael Porter y Victor E. Millar. Revista HBR July-August 1985