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Con una serie de datos, las máquinas han aprendido a tomar decisiones por sí solas.
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Tecnología

Inteligencia artificial: una herramienta al alcance de nuestras manos

Muchas de las actividades cotidianas están intervenidas por la IA. El aprendizaje de las máquinas ha facilitado el trabajo de muchos humanos.

Está sin efectivo y necesita encontrar un cajero. Activa el GPS de su smartphone y abre Google Maps, indica con voz o escribiendo qué es lo que requiere y automáticamente su dispositivo arrojará cuales son los puntos más cercanos donde usted puede retirar dinero. Eso es Inteligencia Artificial (IA).

Desbloquear la pantalla de su celular solo con poner el rostro, indicarle a su parlante bluetooth qué música quiere oír y que este empiece a reproducir canciones según sus gustos, también son ejemplo de lo que la IA puede hacer, solo a nivel de la cotidianidad.

La IA  hace parte de nuestro día a día.

Los correos electrónicos filtran los mensajes no deseados gracias a la inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El investigador con formación en Ingeniería de Sistemas y Matemáticas Martín Ochoa define la IA como un grupo de sistemas que a través de algoritmos simulan el conocimiento del ser humano para resolver problemas concretos.

“A grandes rasgos podemos decir que esta tecnología se ha apropiado de muchas tareas mecánicas, que las personas generalmente debían realizar de manera manual, y en el día a día se ha vuelto algo mucho más cotidiano para todos, ya que se utiliza en industrias como la salud, manufactura, retail, banca y ciberseguridad”, explica.

El también research manager de AppGate pone como ejemplo las traducciones instantáneas en los textos que los usuarios leen en computadores o dispositivos móviles. De igual forma, relaciona los chatbots habilitados por las empresas para atender a sus clientes y las plataformas de redes sociales.

“Grandes empresas de tecnología como Google o Facebook también están utilizando herramientas de IA para la verificación de información, evitando la difusión de noticias falsas y desinformación”.

Por ejemplo, cuando usted revisa su correo electrónico se encuentra con una carpeta llamada spam en la que se almacenan los mensajes no deseados.

Esta clasificación se da precisamente porque la IA identifica algunas características en común de los correos basura para que no  llenen su bandeja de entrada y reciba la información que es realmente pertinente para usted.

En los televisores inteligentes los algoritmos recomiendan producciones según los gustos de su dueño.

Aprendizaje automático

El ingeniero industrial con máster en Tecnología y senior manager de Applied Intelligence de Accenture José Milton Buitron añade que el aprendizaje automático es fundamental para que un sistema sea inteligente y apunta que la capacidad de “decidir cómo actuar” a partir del análisis de datos y “no por programación” es lo que diferencia la IA de otras formas de automatización.

“Su potencia se debe a que las personas no siempre podemos explicar por qué actuamos de una cierta forma en una situación concreta, lo que hace que sea muy difícil programar una máquina teniendo en cuenta todas las variables. El aprendizaje automático es muy útil para que una máquina pueda aprender sus propias reglas”.

El ingeniero electrónico y CEO de Fluid Attacks, Vladimir Villa, se refiere a este aprendizaje automático, también conocido como machine learning (ML), como un subconjunto de la IA que permite que las máquinas adquieran el conocimiento a partir de la experiencia con los datos.

“El ML permite el análisis de enormes cantidades de información, identificación de patrones y toma de decisiones con la mínima intervención de la inteligencia humana”, explica.

Por ejemplo, uno de los aspectos en los que se emplea el ML es en el reconocimiento de imágenes.

“En ambientes legales puede utilizarse el reconocimiento de rostros a través de un sistema que evalúa enormes bancos de imágenes para identificar en ellas puntos en común y establecer relaciones. El ML también puede implementarse para transformar la voz de una persona en texto escrito”.

Algo no tan nuevo

Javier Rengifo, ingeniero de sistemas con maestría en Ciencias de la Computación, afirma que el machine learning se viene utilizando desde hace varios años.

“Muchos de los algoritmos que usamos en la actualidad fueron inventados hace décadas, pero el resurgimiento del interés por el aprendizaje de máquina y otras técnicas más profundas se ha incrementado en los últimos años debido al volumen creciente de datos disponibles”.

El gerente de customer advisory de SAS hace la salvedad de que aunque muchos algoritmos de aprendizaje basados en máquinas han estado desde hace mucho tiempo “entre nosotros”, la posibilidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a la big data es un logro reciente.

Pone como ejemplo el automóvil de conducción autónoma de Google que está basado en machine learning y las ofertas de recomendación en línea como las de Amazon o Netflix que emplean algoritmos de ML como máquinas de factorización y modelos de análisis de secuencia y similaridad.

Más capacitación

Para Rengifo, la inteligencia artificial junto con la analítica de datos hacen parte de “una de las innovaciones más importantes que han revolucionado el mundo” y considera importante que cada vez más personas adquieran conocimientos relacionados a esta materia.

En esa misma línea, Martín Ochoa afirma que las carreras ligadas al área tecnológica están teniendo un gran auge y debido a la transformación digital que está viviendo el mundo.

No reemplazarán a los humanos

Según Martín Ochoa, es un hecho que la inteligencia artificial reemplazará parcialmente algunas tareas realizadas actualmente por las personas, pero existen muchas actividades creativas o que necesitan de un criterio ético que “no parecen ser posibles de automatizar en el mediano plazo”.

“Estas nuevas tecnologías necesitan activamente de humanos que diseñen, evalúen y mantengan los sistemas que las utilizan, por lo cual a su vez generan nuevas necesidades en el mercado laboral”.

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