La IA está pasando por un momento serio. Lo que alguna vez fue un tema de conversación de ciencia ficción o marketing ahora está ampliamente disponible para consumidores y empresas (al menos en algunos contextos para algunas definiciones de lo que cuenta como inteligencia artificial).

Si estas herramientas te han impresionado, te has confundido por la forma en que son capaces de girar párrafos largos y coherentes o crear imágenes fotorrealistas, y solo quieres saber más, estoy a punto de profundizar en todo eso. Y si tiene miedo de lo que significan para su carrera, o está entusiasmado con lo que podrían hacer por su negocio , también lo analizaremos.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es un término que se refiere a la capacidad de las máquinas para imitar las funciones cognitivas que los humanos asocian con otras mentes humanas, tales como percibir, razonar, aprender y resolver problemas. Sin embargo, no existe una definición universalmente aceptada de lo que significa la IA, ya que es una ciencia que abarca muchas áreas diferentes y está en constante evolución.

La IA se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender y mejorar con el tiempo, sin necesidad de una intervención humana constante. Esto se logra mediante el uso de algoritmos y modelos matemáticos complejos que permiten a las máquinas analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones en función de esos datos.

La IA se divide en dos categorías principales: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil se refiere a sistemas diseñados para realizar tareas específicas, como reconocimiento de voz o detección de fraude. La IA fuerte, por otro lado, se refiere a sistemas capaces de llevar a cabo tareas generales de inteligencia humana, como la toma de decisiones y la resolución de problemas complejos.

En resumen, la Inteligencia Artificial es una disciplina que busca imitar las funciones cognitivas de las mentes humanas mediante el uso de algoritmos y modelos matemáticos complejos. A medida que la tecnología continúa avanzando, se espera que la IA tenga un papel cada vez más importante en la resolución de problemas complejos y en la toma de decisiones en una variedad de campos.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

Actualmente, la mayoría de las IA se basan en un proceso llamado aprendizaje automático para desarrollar algoritmos complejos que constituyen su capacidad para actuar de manera inteligente. Hay otras áreas de investigación de la IA, como la robótica, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, que también desempeñan un papel importante en muchas implementaciones prácticas de la IA, pero la capacitación y el desarrollo subyacentes aún comienzan con el aprendizaje automático.

Con el aprendizaje automático, un programa de computadora recibe un gran conjunto de datos de entrenamiento : cuanto más grande, mejor. Digamos que quiere entrenar una computadora para que reconozca diferentes animales. Su conjunto de datos podría ser miles de fotografías de animales emparejados con una etiqueta de texto que los describa. Al hacer que el programa de computadora analice todo el conjunto de datos de entrenamiento, podría crear un algoritmo, una serie de reglas, en realidad, para identificar a las diferentes criaturas. En lugar de que un humano tenga que programar una lista de criterios, el programa de computadora crearía los suyos propios.

Esto significa que las empresas tendrán más éxito en la adopción de IA si tienen datos existentes, como consultas de clientes, para entrenarlos.

Aunque los detalles se vuelven mucho más complicados, el entrenamiento estructurado que utiliza el aprendizaje automático es el núcleo de cómo se desarrollaron tanto GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) como Stable Diffusion. GPT-3, el GPT en ChatGPT.

A partir de estos conjuntos de datos de entrenamiento, tanto GPT-3 como Stable Diffusion desarrollaron redes neuronales (algoritmos ponderados complejos, de muchas capas, modelados a partir del cerebro humano) que les permiten predecir y generar contenido nuevo en función de lo que aprendieron de sus datos de entrenamiento. Cuando le haces una pregunta a ChatGPT , responde utilizando su red neuronal para predecir qué token debe venir a continuación. Cuando le das un mensaje a Stable Diffusion, utiliza su red neuronal para modificar un conjunto de ruido aleatorio en una imagen que coincide con el texto.

Ambas redes neuronales son técnicamente «algoritmos de aprendizaje profundo«. Aunque las palabras a menudo se usan indistintamente, una red neuronal teóricamente puede ser bastante simple, mientras que las IA modernas se basan en redes neuronales profundas que a menudo tienen en cuenta millones o miles de millones de parámetros. Esto hace que sus operaciones sean turbias para los usuarios finales porque los detalles de lo que están haciendo no se pueden deconstruir fácilmente. Estas IA a menudo son cajas negras que toman una entrada y devuelven una salida, lo que puede causar problemas cuando se trata de contenido sesgado o objetable.

También hay otras formas en que las IA pueden ser entrenadas. AlphaZero aprendió a jugar al ajedrez jugando millones de partidas contra sí mismo. Todo lo que sabía al principio eran las reglas básicas del juego y la condición de victoria. Mientras probaba diferentes estrategias, aprendió qué funcionó y qué no, e incluso se le ocurrieron algunas que los humanos no habían considerado antes.

IA para empresas: ejemplos de inteligencia artificial en los negocios

Los sistemas impulsados ​​por IA están cada vez más presentes en el mundo que te rodea, a menudo de manera sutil. Los grandes casos de uso interactivo de IA como DALL·E 2 y ChatGPT son llamativos, pero están lejos de ser las formas más populares de uso. La IA comercial comenzará a cambiar la forma en que trabajamos, así que una vez que haya terminado de pedir bromas a ChatGPT y publicar selfies de IA, eche un vistazo a estos ejemplos de IA en los negocios.

Algoritmos de recomendación

Los algoritmos de recomendación se desarrollan cada vez más utilizando el aprendizaje automático, que se considera un subconjunto de la inteligencia artificial. Netflix, por ejemplo, ha publicado una gran cantidad de investigaciones sobre cómo utiliza el aprendizaje automático . De manera similar, Amazon utiliza algoritmos de recomendación impulsados ​​por IA para sugerir nuevos productos para que la gente los compre. Incluso la Búsqueda de Google tiene algunos componentes de IA . Pero en todos estos casos, opera en segundo plano.

Asistentes personales digitales

Los asistentes personales digitales como Siri y Alexa funcionan con IA conversacional , el proceso de simular la experiencia de hablar con otra persona. Es difícil etiquetar a cada uno como una IA individual porque tienen docenas de funciones diferentes, todas operando usando diferentes algoritmos. Por ejemplo, las sugerencias de Siri para que se abran las aplicaciones no utilizan la misma red neuronal que su reconocimiento de idioma o la que determina qué configuración le ha pedido que configure sus luces inteligentes Philips Hue. Sin embargo, la experiencia general está impulsada por IA.

Servicios de atención al cliente y chatbots

Los servicios de atención al cliente y los chatbots tienen cada vez más un componente de IA. Si alguna vez llamó a un departamento de atención al cliente que le pidió que dijera su número de cuenta o número de teléfono, estaba usando una IA de reconocimiento de voz, aunque como tengo un acento irlandés, en mi experiencia, no es muy bueno. Los chatbots también pueden funcionar significativamente mejor con un reconocimiento de idioma y un análisis de sentimientos mejorados . Las versiones basadas en reglas que solo responden a palabras clave nunca se sienten naturales, mientras que las basadas en IA pueden ofrecer una experiencia más fluida.

Contenido de Marketing

GPT-3 ahora puede generar texto que parece escrito por un ser humano . Eso significa que se puede usar para escribir publicaciones de blog, contenido de redes sociales, correos electrónicos y copias de sitios web utilizando un servicio como Jasper . Su eficacia depende del tipo de contenido que estés creando y de las indicaciones que le des. Advertencia: GPT-3 es muy bueno para crear texto que suene plausible, pero también puede crear tonterías plausibles .

Traducción

Las IA también pueden convertir texto en inglés a otros idiomas y viceversa. Servicios como Weglot automatizan el proceso para empresas que operan en varios países. Tan pronto como agrega una nueva copia web o una publicación de blog, se convierte a sus idiomas de destino. Por supuesto, este tipo de IA puede (y probablemente lo hará) perder algunos matices, pero con la supervisión humana, realmente puede acelerar el proceso de tener un sitio web internacional.

Programadores de reuniones de IA

Los programadores de reuniones de IA pueden reservar automáticamente reuniones y otras citas según sus requisitos y hábitos. ¿Quiere solo una reunión por la tarde al día o necesita un largo descanso entre llamadas? En lugar de tener un calendario abierto donde cualquiera puede tomar un espacio, un programador de IA puede ajustar dinámicamente las cosas a medida que las personas solicitan partes de su tiempo. Y aprende sus preferencias, por lo que puede predecir cuándo será el mejor momento para las reuniones.

Autocorrectores mejorados

Si bien la autocorrección básica no llega a ser una IA, hay una nueva generación de editores de IA como GitHub Co-pilot que buscan hacer sugerencias inteligentes en tiempo real. En lugar de simplemente corregir automáticamente la sugerencia más común, pueden comprender lo que está tratando de hacer y ayudarlo a hacerlo.

La seguridad cibernética

Los algoritmos de ciberseguridad y detección de fraude también se basan en el aprendizaje automático, y algunos pueden considerarse implementaciones de IA . Buscan patrones anómalos en grandes cantidades de datos y luego actúan para detener posibles infracciones o tarjetas de crédito robadas.

Comunicacion de negocios

Business AI también puede ayudarlo a comunicarse con sus clientes, socios y otros contactos comerciales. Aquí hay un ejemplo de cómo puede usar OpenAI y Zapier para redactar automáticamente correos electrónicos que responden a los mensajes que recibe.

Más ejemplos de IA en los negocios

Esas son solo algunas de las aplicaciones más obvias de la inteligencia artificial en los negocios. También podría usarse para optimizar las rotaciones de trabajo, decidir qué clientes priorizar e incluso manejar cosas como los gastos. Realmente, la lista es interminable, y la IA probablemente lo hará por nosotros.

El impacto de la IA en los negocios

Obviamente, hay razones para ser cauteloso con la IA: la función de piloto automático de Tesla continúa chocando autos , Amazon creó accidentalmente una IA de contratación sexista , y casi todos los productos importantes de IA todavía tienen algunos sesgos porque están entrenados en contenido extraído de Internet.

Y cuando se trata de robar puestos de trabajo , es probable que el crecimiento de la IA en los negocios cambie bastante las cosas. Por ejemplo, es posible que las herramientas de generación de contenido de IA no reemplacen a los humanos, pero ciertamente pueden aumentar la velocidad a la que un escritor puede producir. Del mismo modo, es probable que los chatbots mejorados puedan manejar más consultas de atención al cliente e incluso alcance de marketing. No es que las empresas no necesiten agentes de atención al cliente, pero probablemente tendrán una función más de supervisión.

Por supuesto, muchas de estas herramientas aún no se han construido. Entonces, por ahora, la IA podría ser la más utilizada como la nueva palabra de marketing.

Fuente: Zapier.com