¿Qué es la inteligencia artificial?

Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la ciencia informática que se basa en la capacidad de las máquinas y los sistemas informáticos para simular ciertas funciones cognitivas humanas. Utiliza modelos de redes neuronales artificiales, que imitan la función de las neuronas en el cerebro humano, así como sofisticados algoritmos para analizar grandes cantidades de datos. Gracias a estas tecnologías, la IA puede comprender cuestiones complejas, predecir intenciones, identificar objetos en imágenes, modelar comportamientos a partir de datos y resumir información valiosa para múltiples usos. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y deep learning, los sistemas de inteligencia artificial pueden, entre otras cosas, calcular probabilidades y proporcionar respuestas claras y pertinentes a los seres humanos.

Otro avance importante en el ámbito de la IA es la IA generativa, que permite a los sistemas crear contenidos originales, como texto, imágenes o vídeos, basándose en los datos sobre los que han sido entrenados. Esta capacidad abre nuevas perspectivas de innovación en diversos sectores y usos, como la creación de contenidos, el diseño de productos o incluso el arte y la música. Desde hace varios años, modelos como ChatGPT, desarrollado por OpenAI, han demostrado su eficacia en estas áreas, ofreciendo nuevos servicios y aplicaciones a los usuarios y a las empresas.

Historia de la inteligencia artificial

Desde la década de 1940, con el nacimiento de las primeras computadoras, muchos científicos, como Alan Turing, se centraron en desarrollar lo que entonces se llamaba un "cerebro artificial". Estos investigadores realizaron varios experimentos para alcanzar su ambicioso objetivo: crear una máquina más inteligente que la humana. Para demostrar esta inteligencia, diseñaron un sistema de puntuación que sigue siendo famoso, el test de Turing.

El principio de esta prueba es simple: durante cinco minutos, una persona envía mensajes por computadora a dos personas, una persona, la otra una máquina. Al final de la conversación, si la persona no puede diferenciar lo humano de la máquina, la prueba se considera exitosa. La IA ha demostrado que tiene las habilidades necesarias para reproducir el lenguaje natural y participar en un diálogo inteligente, que tal vez incluya un toque de humor, lo que demuestra su capacidad de imitar la interacción humana.

En 1956, tres matemáticos crearon el primer lenguaje de inteligencia artificial, IPL-11, entrenando un programa para resolver problemas matemáticos. Este modelo evolucionó rápidamente y se hizo capaz de demostrar teoremas matemáticos con una explicación clara e inteligible. En consecuencia, los investigadores han desarrollado una tecnología de autoaprendizaje llamada "machine learning", que permite a los sistemas de inteligencia artificial construir sus propias inteligencias al practicar la replicación de análisis humanos en grandes cantidades de datos. OpenAI aprovecha estos conceptos para crear sistemas avanzados como ChatGPT, que pueden comprender y generar texto de forma natural.

El machine learning y el big data (o la capacidad de recopilar y analizar un volumen exponencial de información para entrenar los modelos de IA) son, por lo tanto, el núcleo de los éxitos de la inteligencia artificial y de sus avances. Gracias a estas tecnologías, las empresas pueden beneficiarse de esta capacidad de uso intensivo de datos para desarrollar sistemas capaces de un rendimiento inédito en diversos sectores, desde servicios de clientes automatizados hasta máquinas industriales inteligentes.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se basa en tres pasos clave para simular procesos cognitivos humanos: la asimilación de la información, el análisis de los datos y la implementación de respuestas o acciones apropiadas. Cada paso juega un papel crucial en la capacidad de la IA para aprender, entender e interactuar de manera eficaz.

1. Asimilar la información

Para que funcione, la inteligencia artificial primero debe capturar y almacenar una gran cantidad de datos. Cada interacción digital genera información, tanto si se hace clic en un sitio web como si se trata de datos de un sensor. En ocasiones, esta información debe ser anónima, de acuerdo con regulaciones como el RGPD, para proteger la privacidad de los usuarios.

Los algoritmos de aprendizaje, también llamados «neuronas artificiales», analizan y descifran estos datos. Por ejemplo, para reconocer imágenes, las descomponen píxel a píxel antes de convertirlas en un conjunto de datos. Otros algoritmos recogen y redistribuyen los datos masivos del big data, mientras que el cloud computing ofrece la potencia de cálculo necesaria para tratar esta información a gran escala.

2. Análisis de los datos

Una vez recopilados los datos, la IA utiliza el deep learning, una forma avanzada de aprendizaje automático, para analizarlos. Los data scientists definen criterios de análisis, que los algoritmos enriquecen con el tiempo ofreciendo respuestas cada vez más pertinentes.

La eficacia de la IA depende de la cantidad y la calidad de los datos disponibles. La minería de datos, por ejemplo, permite identificar similitudes, tendencias o información que puede utilizarse en grandes conjuntos de datos. Sin embargo, esta capacidad de análisis requiere una gran potencia de cálculo. Tecnologías como las GPU (unidades de procesamiento gráfico) y soluciones dedicadas como OVHcloud AI Training optimizan estos recursos para acelerar los procesos de aprendizaje de la IA.

A medida que los algoritmos de deep learning se hacen más sofisticados, el procesamiento de datos se vuelve casi instantáneo, abriendo así nuevas posibilidades de aplicaciones para la IA.

3. Poner en marcha las respuestas o acciones adecuadas

La inteligencia artificial utiliza los datos analizados para proponer respuestas o acciones adaptadas a las expectativas. Este proceso, similar a un «reflejo cognitivo», permite a la IA:

• ofrecer recomendaciones de vídeo adaptadas al usuario (inteligencia relacional);
• Automatizar tareas repetitivas para aumentar la eficiencia operativa (automatización inteligente).
• realizar traducciones en tiempo real para facilitar la comunicación (análisis semántico, interpretación de las lenguas);
• Identificar tendencias de mercado para ayudar en la toma de decisiones estratégicas (inteligencia empresarial).
• reconocer objetos o animales en miles de fotografías (reconocimiento visual);
• Gestionar vehículos autónomos con total seguridad (reflejos cognitivos, propiocepción).

Ejemplos de la inteligencia artificial

Modelo predictivo en el sector público

La gestión de las infraestructuras y los servicios públicos puede resultar compleja y requerir mucho tiempo, ya que cada decisión requiere un análisis minucioso de numerosos parámetros. Por ejemplo, la decisión de renovar una estación de ferrocarril implica afrontar una serie de problemas, como la priorización de las obras según el presupuesto previsto, el estudio de los flujos de tráfico para proponer rutas alternativas o la optimización de los transportes de sustitución.

Aquí es donde entra en juego la IA. Al entrenar modelos de inteligencia artificial, los datos disponibles se pueden capturar, procesar y analizar con más eficacia, lo que permite realizar proyecciones más precisas. Estos modelos predictivos facilitan la elaboración de árboles de decisión, detallando los costes y beneficios asociados a cada opción considerada, y se convierten en herramientas valiosas de apoyo a la decisión para los gestores públicos.

Así, la inteligencia artificial se impone como una solución de elección en la planificación y optimización de las operaciones para el conjunto de las administraciones y servicios públicos. Gracias a los sistemas avanzados y al uso del machine learning, las administraciones no solo pueden mejorar la calidad de sus servicios, sino también reducir los costes y tomar decisiones informadas basadas en la información data-driven.

Investigación y desarrollo en el ámbito de la salud

La inteligencia artificial es el núcleo de muchos programas de investigación y desarrollo (I+D) en el ámbito de la salud, donde produce resultados especialmente prometedores. En efecto, la IA se utiliza para aplicaciones críticas, como la detección precoz de cánceres y enfermedades graves, que representan retos importantes para el sector sanitario.

Por ejemplo, después de que las pruebas de reconocimiento visual resultaran exitosas, los algoritmos de IA se incorporaron a los programas de detección temprana del tumor. En comparación con un equipo de neurocirujanos, los algoritmos de reconocimiento por resonancia magnética son diez veces más rápidos y más efectivos en la detección de tumores cerebrales. Comparan cada nueva imagen del cerebro con miles más en bases de datos, lo que proporciona un análisis rápido y preciso.

La IA generativa también añade un elemento a estos avances, ya que permite crear modelos de datos sintéticos, como imágenes médicas artificiales. Estos modelos se pueden utilizar para formar nuevos sistemas de cribado, respetando la confidencialidad de los datos de los pacientes, facilitando así la búsqueda sin comprometer los requisitos de protección de datos. Este uso del análisis predictivo y el reconocimiento de imágenes por la IA puede ayudar a salvar vidas al permitir un diagnóstico incluso antes de que se produzca la enfermedad, revolucionando así el mundo de la medicina y transformando la forma en que se prestan los servicios de salud.

Y, gracias a técnicas como la minería de datos y la extracción de conocimientos a partir de miles de informes científicos, la IA puede comprender mejor las causas de los brotes de ciertas enfermedades, detectar posibles contraindicaciones entre los diferentes medicamentos y acelerar la investigación científica a gran escala, mejorando así los resultados clínicos.

Seguridad informática y protección de datos

La protección y la gobernanza de los datos son cuestiones críticas en el mundo digital actual. Tanto para los grandes centros de investigación como para las empresas de todos los tamaños, el acceso, el uso compartido y la seguridad de la información son esenciales para mantener la confianza, garantizar la confidencialidad y cumplir con las normativas de protección de datos.

En este contexto, los programas informáticos de ciberseguridad basados en la inteligencia artificial desempeñan un papel fundamental. Al detectar posibles fallos de red y bloquear el software malintencionado que imita el comportamiento humano, estas herramientas ofrecen una capa de defensa dinámica y proactiva. Gracias al análisis de datos en tiempo real y a los algoritmos de machine learning, estos sistemas son capaces de anticipar y reaccionar rápidamente a las amenazas, incluso antes de que se materialicen, reduciendo considerablemente los riesgos de intrusión.

Además, la integración de la IA en el cloud computing refuerza aún más la seguridad informática. Las empresas pueden proteger su información confidencial y, al mismo tiempo, beneficiarse de una infraestructura escalable y flexible. Por ejemplo, el uso de la inteligencia artificial en la nube permite vigilar continuamente los accesos no autorizados e identificar comportamientos sospechosos a gran escala, ofreciendo así una defensa más sólida contra los ciberataques.

Al combinar inteligencia artificial con herramientas de seguridad avanzadas, las organizaciones están mejor equipadas para defender sus redes de las crecientes amenazas cibernéticas. Este enfoque holístico, que combina la inteligencia artificial con la ciberseguridad, no solo mejora la protección de los datos, sino que también mejora la resiliencia general de los sistemas informáticos, garantizando así la continuidad de la actividad y el cumplimiento de las normas internacionales.

Traducción automática en tiempo real

La gestión de la atención al cliente es un reto estratégico para cualquier empresa que busque sobresalir en la calidad de sus servicios. Al adoptar sistemas de inteligencia artificial especializados en el procesamiento automático de idiomas (Natural Language Processing), las empresas pueden centralizar las solicitudes de sus clientes internacionales y traducirlas instantáneamente al idioma de los encargados de clientes, desempeñando así el papel de un intérprete en tiempo real.

Esta automatización lingüística permite a cada encargado de cliente proporcionar respuestas personalizadas, precisas y adaptadas, que luego se traducen automáticamente al idioma del usuario final. El resultado es una mejora significativa de la satisfacción del cliente y una reducción significativa del tiempo de respuesta. Además, los modelos de respuesta predefinidos generados por chatbots, optimizados gracias al análisis de intercambios anteriores y los algoritmos de aprendizaje automático, permiten responder eficazmente a las preguntas frecuentes.

De este modo, el uso de la inteligencia artificial para la traducción automática en tiempo real transforma profundamente la experiencia del cliente, al tiempo que refuerza la competitividad de las empresas en un mercado mundial cada vez más interconectado.

Planificación, seguimiento de inventario y gestión de flujos

La gestión de los productos alimenticios, la previsión de la demanda y el seguimiento del inventario en tiempo real representan retos importantes para los actores de la gran distribución y del e-commerce. Gracias a la inteligencia artificial y a sus algoritmos predictivos, es posible anticipar las ventas y pedir la cantidad exacta de productos a los fabricantes, una tarea que antes se consideraba casi irrealizable.

Con los datos de ventas de años anteriores y la información actual, los profesionales pueden entrenar a los sistemas de IA para gestionar el flujo de miles de artículos en tiempo real. Estos programas de inteligencia empresarial pueden identificar rápidamente las mejores ventas de cada período y sugerir las cantidades óptimas a contratar. Por ejemplo, los modelos predictivos, los algoritmos de control y la visualización avanzada de datos permiten a los compradores ajustar sus pedidos para evitar el desperdicio y evitar la pérdida de inventario, al tiempo que se optimizan los costes y se mejora la satisfacción del cliente.

Por lo tanto, la integración de la inteligencia artificial en la gestión de inventarios y flujos de mercancías transforma toda la cadena de suministro, aportando una nueva eficiencia y agilidad a las empresas.

Robótica e inteligencia integrada

La robótica es una de las aplicaciones más importantes de la inteligencia artificial, centrándose en el desarrollo de la inteligencia cognitiva. En este ámbito, los desarrolladores no solo diseñan máquinas inteligentes conectadas a una red, sino que también crean máquinas independientes capaces de interactuar de forma independiente con su entorno.

Para lograr este objetivo, los robots y autómatas están equipados con varios sensores, como cámaras a bordo, micrófonos, radares y redes de objetos conectados. Estos dispositivos les permiten percibir su entorno en tiempo real y ajustar su comportamiento en función de la información recibida, simulando así reflejos cognitivos adaptados a cada situación. Esta capacidad de adaptación en tiempo real es esencial para que los robots puedan llevar a cabo tareas complejas en entornos diversos.

La inteligencia integrada ya ilustra su inmenso potencial a través de innovaciones como el coche autónomo. El coche autónomo, capaz de entender y respetar las normas de tráfico, aparcar por su cuenta y reaccionar instantáneamente ante un peligro, utiliza sistemas inteligentes que integran algoritmos avanzados para una toma de decisiones rápida y segura. Estos ejemplos muestran cómo la inteligencia artificial está transformando no sólo el campo de la movilidad, sino también muchos otros sectores al proporcionar soluciones autónomas e inteligentes que mejoran la seguridad y la eficiencia.

Sectores creativos

La inteligencia artificial generativa está revolucionando las industrias creativas, abriendo nuevas perspectivas para la creación de contenido. Ya sea en arte, música, literatura o publicidad, estas tecnologías permiten generar imágenes, vídeos, textos e incluso composiciones musicales originales, ofreciendo así oportunidades inéditas a los creadores.

En el mundo del arte y el diseño, por ejemplo, artistas y diseñadores están usando herramientas de IA generativa para crear obras digitales complejas que exploran formas y estilos que sería difícil imaginar de otra manera. En la literatura, los escritores pueden colaborar con sistemas de IA para coescribir historias o scripts, enriqueciendo sus historias con sugerencias inéditas y diversas.

Del mismo modo, en música, la IA generativa puede componer nuevas obras inspirándose en estilos existentes, permitiendo a los compositores descubrir nuevas inspiraciones o producir rápidamente piezas adaptadas a necesidades específicas, como bandas sonoras para películas o videojuegos. En el sector de la publicidad y el marketing, los algoritmos generativos se utilizan para crear contenidos personalizados, diseñados para campañas más específicas y atractivas, aumentando así el impacto y el alcance de los mensajes publicitarios.

Esta capacidad de la IA para generar contenido creativo ofrece a los profesionales del sector una mayor flexibilidad y eficiencia. También abre el camino a nuevas formas de expresión artística y a enfoques creativos innovadores, al tiempo que transforma los procesos tradicionales y estimula la innovación en las industrias creativas.