La inteligencia artificial se proyecta desde diversos propósitos, entre los cuales figuran el aprendizaje, el razonamiento y la percepción. Son variados los sectores productivos que la utilizan, lo cual ha favorecido su crecimiento y la demanda, hasta el punto en que las aplicaciones son infinitas e imposibles de enumerar con exhaustividad.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Gran parte de las definiciones de Inteligencia Artificial, se encuentran relacionadas con la idea de desarrollo de métodos y algoritmos que permitan comportarse a las computadoras de modo inteligente; otras ideas transcurren en la utilidad tecnológica para la construcción de máquinas y programas capaces de realizar complejas tareas con una habilidad y eficiencia iguales o superiores a las que consigue el ser humano.

A continuación, otras definiciones sobre el concepto:

Características de la inteligencia artificial

• Uso de caracteres no numéricos para especificar los diferentes algoritmos. Las secuencias son evaluadas desde el algebra o la lógica, procurando el uso de símbolos no matemáticos.
• El comportamiento de los programas no está explícitamente definido por los algoritmos: El flujo de ejecución del programa, depende del problema y, es este quien define los pasos a llevar a cabo para encontrar la solución.
• El razonamiento se basa en el conocimiento: Los programas son capaces de diferenciar los motores de inferencia o la base de conocimientos, explicar discrepancias entre estos, por ello incorporan relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que operan.
• Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas:  Los cierres son determinados por las ideas intermedias, por esto las consideraciones al problema específico, involucran lenguajes orientados al objeto, compartiendo esta afinidad con la Inteligencia Artificial.

Técnicas de la Inteligencia Artificial

Una técnica en el IA es un método que utiliza conocimiento y permite representar generalizaciones, se puede modificar fácilmente, usarse en gran cantidad de situaciones. Entre las más comunes se encuentran:

• Búsqueda de soluciones: Son una forma de resolver problemas en la que no se dispone de un método más directo como una estructura con técnicas directas existentes. Se sugiere utilizar para este caso, la búsqueda heurística, escogiendo una ramificación con mayor posibilidad de éxito y así acotar el número de soluciones exploradas.
• Representación del conocimiento: Proporciona una forma de resolver problemas complejos explotando las estructuras de los objetivos involucrados; para ello, es preciso distinguir entre las modalidades del conocimiento; general, vincula las leyes que se cumplen sobre un conjunto de objetos; procedural, son las secuencias de acciones a seguir y se pueden representar mediante diagramas de flujo; factual, representa los hechos; metacognición, es una forma de reflexionar sobre el conocimiento.
• Reconocimiento de patrones: Son diferentes técnicas de clasificación que facilitan la identificación de los subgrupos con características comunes, y de esta manera, con cada grado de asociación obtener una conclusión diferente.
• Procesamiento del lenguaje natural: Involucra tanto el lenguaje escrito, que consta del léxico, sintaxis y semántica de las palabras; como el lenguaje verbal que implica fonología, características del habla y su procesamiento.
• Robótica: Construcción de robots inteligentes capaces de funcionar con autonomía; se ocupa de que realicen tareas motrices y perceptuales, además, de recibir y emitir la comunicación, motorizar sus operaciones, formular y ejecutar planes.
• Redes neuronales: Inspirados en la estructura del cerebro humano; son sistemas compuestos por estructuras de red con gran número de conexiones entre diferentes capas de procesadores; a su vez, tienen asignadas diversas funciones y efectúan aprendizajes por la reproducción de las salidas de un conjunto de señales de entrenamiento.
• Algoritmos genéticos: Representa la posible solución a un problema, aplica para operadores genéticos y para combinar posibilidades de solución mediante la reproducción.
• Sistemas expertos: Basados en la simulación de los procesos intelectuales de los expertos humanos, interactúan con objetos del mundo real y desarrollan tareas de manera precisa, rápida y cómoda; son utilizados para el análisis, interpretación, predicción, diagnóstico, depuración, control diseño, planificación y enseñanza.

Tipos de inteligencia artificial

• Máquinas reactivas:  Tipo básico y simple de inteligencia artificial; es un modelo introductorio, con capacidad limitada para accionar, su función es reproducir el comportamiento humano cuando es estimulado, es decir, solo una acción reactiva.
• Memoria Limitada: Estas máquinas son reactivas también, tienen una pequeña cantidad de memoria disponible; haciéndolas más avanzadas, por el aprendizaje de los datos, cada vez que se exponen a información son capaces de generar aprendizajes por el contenido.
• Teoría de la Mente: Es una idealización en ejecución, busca desarrollar máquinas que puedan comprender emociones, deseos, necesidades, creencias y procesos de reflexión que presenta la mente humana.
• Autoconciencia: Aunque aún no se conocen creaciones concretas al respecto, su desarrollo se basa en la búsqueda de la máquina con emociones, deseos, necesidades y creencias propias.

Clasificación de la inteligencia artificial Vs la mente humana

• Artificial Narrow Intelligence (ANI): Es un tipo de IA, que no se amolda ni se adapta a los requisitos de un sistema o máquina en particular; tiene como función centrarse en un trabajo único y dedicar toda su complejidad. El funcionamiento se proyecta a través de la programación de sus acciones, puesto que cuenta con un carácter reactivo y memoria limitada. Algunos ejemplos son; asistentes virtuales (Siri, Alexa, Cortana), reconocimiento facial, filtros de spam en correos electrónicos, sistemas de vehículos autónomos.
• Inteligencia Artificial General (AGI): Se considera una máquina capaz de imitar la inteligencia humana y con gran capacidad de acción. Es capaz de aprender y replicar actitudes para resolver diferentes cuestiones; es un sistema capaz de estudiar y comprender a los humanos y facilitar el reconocimiento en las interacciones y los comportamientos con los usuarios.
• Superinteligencia Artificial (ASI): Supera la capacidad de replicar el comportamiento humano, se le considera capaz de pensar mejor y de ser más hábil; se esfuerza para que los robots puedan ser mejores que los humanos en absolutamente todo.

Ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial

Es claro dentro de los procesos de innovación, que la Inteligencia Artificial supone grandes avances en distintos aspectos de la vida humana, en la medicina, la educación, las comunicaciones, el trasporte, el cuidado de la gente mayor o el confort; no obstante, estas ventajas también traerán desventajas; por ejemplo, en el mercado laboral, surgen con la inteligencia artificial nuevas profesiones, pero otras desaparecerán.

En este sentido, varios líderes de la tecnología han alertado sobre un peligro masivo en el mercado laboral, pues las aplicaciones de la inteligencia artificial supondrán menores oportunidades para la fuerza laboral humana; este tipo de incidencia en el mundo del trabajo, por ende, impactará tanto, en la vida social como humana.

En relación a estas preocupaciones, el físico-científico Stephen Hawking, en una entrevista para la BBC en el año 2014, indicó que el desarrollo de una inteligencia artificial completa podría significar el fin de la raza humana; si bien defendió los desarrollos de esa tecnología, enunció su preocupación por la innovación acelerada; posteriormente en Londres en el 2015, mencionó que los ordenadores superarán a los seres humanos en los próximos cien años, gracias a esa tecnología; con esta frase señaló que los humanos deben asegurarse de que los equipos tengan objetivos alineados con los de los sistemas de inteligencia artificial y que pueden igualar o superar las capacidades intelectuales de los humanos.

Ejemplos de Inteligencia Artificial

• El programa Deep Blue que, en 1997, derrotó al campeón del mundo de ajedrez Garry Kaspárov.
• El vehículo autónomo (vehículos sin conductor).
• La robótica (máquinas para ejecutar tareas físicas).
• El reconocimiento de voz.
• El procesamiento del lenguaje natural (la traducción automática ha sido en lo que más se ha avanzado).
• La visión computarizada (permite reconocer, identificar e interpretar imágenes).

Aplicaciones y casos prácticos de la inteligencia artificial

• En el ámbito de la salud, se utiliza para desarrollar tratamientos personalizados, descubrir nuevos fármacos o analizar imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas; también se puede ayudar a los pacientes recordándoles el consumo de los medicamentos o el desarrollo de alguna actividad física.
• El sector del comercio minorista, tiene utilidad en la comunicación con los clientes, relacionada con recomendaciones y publicidad personalizadas; es utilizada también para optimizar la disposición de los productos o gestionar mejor el inventario.
• En las fábricas, los programas apoyan el analizar los datos de los equipos, son capaces de predecir la carga y la demanda o pueden anticiparse a posibles fallos de funcionamiento e intervenir en una fase temprana.
• En los bancos, son óptimas para prevenir y detectar el fraude; se usa la tecnología para hacer proyecciones, automatizar la gestión de datos e inclusive para comprobar si un cliente está capacitado económicamente para pagar un crédito.

Inteligencia artificial y servicio al cliente

La inteligencia artificial tiene grandes repercusiones en el marketing actual, pues aprovecha las tecnologías para recolectar datos e información sobre los clientes y así tomar decisiones en el área. Estas acciones son posibles gracias al uso de análisis de big data, aprendizaje automático y otros procesos para obtener información sobre el público objetivo; esto facilita que los responsables de marketing puedan comprender en profundidad los comportamientos de sus clientes y, diseñar estrategias que logren aumentar el retorno de la inversión.

A continuación, se enuncian algunas de sus aplicaciones:

• Generación de contenidos: Generar contenido y mostrarlo al público adecuado, seleccionando las plataformas más eficientes. Utilizar herramientas de automatización en tareas específicas, como contenido de los correos electrónicos, los informes, los mensajes personalizados o la curación de contenidos en las redes sociales.
• Chatbots: Permiten responder las preguntas más frecuentes de los clientes, disminuir el tiempo de espera y mejorar su experiencia; sin embargo, no debe tener la última palabra en el reclamo de un cliente o en la necesidad de los usuarios de hablar con una persona.
• Comportamiento del Consumidor: El Machine Learning y el análisis de big data, brindan a las empresas datos e información profunda sobre sus clientes, esto facilita personalizar puntos de contacto e interacciones con los clientes, hacer predicciones de sus comportamientos futuros basándose en datos históricos, lo que ayuda también al equipo de marketing en la definición del producto a promocionar.
• Reconocimiento automático en las imágenes: Marcas como Amazon, Facebook y Google identifican personas y objetos en imágenes y vídeos con un alto porcentaje de precisión; para el marketing, este reconocimiento puede sincronizar mejor el contenido en línea y las visitas a las tiendas.

Conclusión

Los avances en la inteligencia artificial en la actualidad se caracterizan por promover desarrollos sustanciales en las tecnologías; por ello, la aplicación en el marketing, debe suscribirse en optimizar la relación y atención a los clientes y en la identificación de sus necesidades e intereses para sugerirles ofertas y productos llamativos.