¿Qué es la inteligencia artificial?
Desde la planificación y la previsión hasta la inspección y la personalización, la IA ya está integrada en los sistemas y herramientas mantienen la competitividad de las industrias actuales.
Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la inteligencia artificial (IA) rara vez ha dejado de estar presente en las noticias. Ese tipo particular de IA generativa se denomina modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) y se construye utilizando una red neuronal que le permite interactuar con nosotros mediante intercambios cada vez más similares a los humanos. Por esta razón, resulta mucho más atractiva y "cercana" que otras formas de IA. Pero es importante recordar que los LLM representan solo una fracción de las soluciones, herramientas y dispositivos basados en IA que cada vez más potencian y mejoran las operaciones empresariales modernas. Desde la optimización de las cadenas de suministro hasta la detección de anomalías en sistemas complejos, la IA ya está integrada en las plataformas y procesos que mantienen en funcionamiento las industrias modernas. Algunas de estas herramientas funcionan silenciosamente tras bastidores. Otras ayudan a los equipos de primera línea a trabajar más rápido, reducir riesgos o tomar mejores decisiones. Pero, dondequiera que las encontremos, las soluciones impulsadas por IA están transformando cada vez más la forma en que se trabaja.
La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para resolver problemas, realizar tareas y simular funciones cognitivas humanas como la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones. A diferencia del software tradicional, que sigue reglas fijas, los sistemas de IA mejoran su rendimiento con el tiempo al analizar datos, identificar patrones y ajustar su comportamiento sobre la base de los resultados y la retroalimentación. Algunos sistemas de IA se basan en reglas o árboles lógicos. Otros utilizan modelos estadísticos entrenados con grandes conjuntos de datos. El elemento en común es que la IA permite a las máquinas gestionar complejidad, ambigüedad y variabilidad.
La idea de que las máquinas pudieran pensar surgió antes que las computadoras y comenzó con preguntas como: ¿Se puede automatizar la lógica? ¿Puede el razonamiento seguir reglas? ¿Puede una máquina aprender en algún momento? Ya desde la década de 1950, pioneros como John McCarthy y Alan Turing exploraban formas programáticas de cuantificar y formalizar el pensamiento.
En la década de 1990, los sistemas basados en reglas podían capturar la toma de decisiones en código. Funcionaban bien en dominios limitados, pero no podían escalar ni adaptarse fácilmente. Fue esta limitación, combinada con el rápido crecimiento de la memoria y capacidad de las computadoras, lo que impulsó los avances en el desarrollo del deep learning. Esto permitió que los modelos comenzaran a aprender patrones directamente a partir de los datos, en lugar de ser programados manualmente para hacerlo.
Hoy en día, la IA es un fenómeno que avanza exponencialmente. Y aunque obviamente requiere supervisión, entrenamiento y gestión humanas, se ha vuelto históricamente única entre las tecnologías por su capacidad para utilizar datos y experiencias para perfeccionar y mejorar su propio rendimiento.
Existe un gran entusiasmo en torno a la IA. En particular, sus resultados son cada vez más difíciles de distinguir de los generados por seres humanos. Con frecuencia se describe en distintos niveles, desde sistemas especializados para tareas específicas hasta formas hipotéticas de inteligencia capaces de igualar o incluso superar la humana. A continuación, se explica cómo se clasifican estos tipos y en qué punto nos encontramos actualmente.
La IA ayuda a las máquinas a realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. En resumen, estas son las principales capacidades que esperamos de la IA moderna, tanto en entornos personales como empresariales:
El análisis de patrones es un componente fundamental del entrenamiento de cualquier sistema de IA. Esto le permite estimar qué es probable que ocurra a continuación. Esto incluye pronosticar la demanda, predecir fallas en los equipos o anticipar el comportamiento de los clientes.
La IA debe ser capaz de procesar el lenguaje, reconocer imágenes o interpretar datos de sensores, cámaras o cualquier otra fuente. Así es como los asistentes de voz entienden una pregunta o una cámara de control de calidad detecta defectos en una línea de producción.
Una capacidad fundamental de la IA es evaluar y ponderar opciones y recomendar la mejor alternativa. Esta capacidad se basa en objetivos o reglas y utiliza grandes volúmenes de datos de entrenamiento y la evaluación de resultados anteriores. Estas decisiones pueden desencadenar posteriormente una respuesta humana o automatizada.
Las redes neuronales utilizadas en deep learning permiten que la IA acceda a datos en cualquier formato y los utilice para facilitar conversaciones naturales entre las personas y los sistemas. Esto simplifica el trabajo con grandes conjuntos de datos y permite que los clientes y los empleados interactúen con los sistemas y la información.
La IA no es una herramienta única. Es un sistema compuesto por partes que trabajan juntas para procesar información, aprender de los datos y generar resultados. El modelo es la parte del sistema que aprende a partir de los datos. Identifica patrones, construye asociaciones o encuentra relaciones. Los modelos pueden ser simples o complejos, dependiendo de las tareas para las que hayan sido diseñados.
Los sistemas de IA necesitan datos para aprender, razonar y responder. Esto incluye historial de ventas, imágenes de productos, interacciones con clientes o lecturas de sensores. La calidad, la estructura y la diversidad de los datos son tan importantes como su volumen.
El entrenamiento perfecciona el modelo mediante el uso de datos. El sistema aprende qué entradas conducen a qué resultados. El objetivo es mejorar la precisión y la toma de decisiones sin necesidad de instrucciones humanas explícitas.
La inferencia no es "pensar" en sentido estricto, pero se acerca bastante. Una vez entrenado, el modelo utiliza los datos aprendidos para responder preguntas, clasificar entradas y sugerir acciones basadas en los patrones que ha reconocido.
Los bucles de retroalimentación ayudan a los modelos a seguir aprendiendo después de finalizar su entrenamiento. Se adaptan a nuevas condiciones y datos, reforzando lo que funciona, corrigiendo errores y mejorando el rendimiento con el tiempo.
Los primeros sistemas de IA se basaban estrictamente en reglas. Esto significaba que los sistemas seguían instrucciones programadas explícitamente para cada escenario. Aunque los componentes basados en reglas siguen formando parte importante del entrenamiento moderno de la IA, los métodos basados en el aprendizaje son indispensables para alcanzar el nivel actual de sofisticación. A diferencia de los modelos basados en reglas, el aprendizaje permite que los sistemas comiencen a inferir patrones a partir de los datos y mejoren su desempeño con el tiempo sin necesidad de que se les indique explícitamente qué hacer.
Sistemas basados en reglas
La primera IA se basaba en la lógica. Los programadores definían reglas del tipo "si ocurre esto, entonces haz aquello" que el sistema debía seguir. Estos modelos funcionaban correctamente en tareas estructuradas, como el cálculo de impuestos o la resolución de problemas en equipos. Sin embargo, no podían manejar matices ni adaptarse a los cambios.
Machine learning
El machine learning (aprendizaje automático) evolucionó junto con un aumento en la velocidad de procesamiento y la capacidad de cómputo. Esto permitió que la IA desplegara todo su potencial y desarrollara la capacidad de aprender realmente a partir de los datos. En lugar de indicarle qué debe hacer, el sistema analiza ejemplos e identifica patrones por sí mismo.
Deep learning
El deep learning (aprendizaje profundo) es una forma más avanzada de machine learning que utiliza modelos multicapa conocidos como redes neuronales. Estos sistemas pueden procesar imágenes, voz y lenguaje de manera similar a como el cerebro humano organiza la información. Requieren conjuntos de datos más extensos, pero a cambio pueden abordar problemas más complejos, como realizar predicciones avanzadas o comprender el contexto.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo se basa en el ensayo y error. El sistema explora distintas opciones, recibe retroalimentación (positiva o negativa) y aprende qué funciona mejor. Este tipo de IA se utiliza en entornos donde intervienen numerosos factores dinámicos, tanto literales como figurativos. Y la mejor respuesta surge de la experiencia acumulada, como ocurre en la automatización robótica o la optimización de procesos.
Los términos IA agéntica e IA generativa (GenAI) no definen tanto componentes o diferencias tecnológicas, sino más bien diferencias en la forma en que se utilizan estas herramientas de IA o en lo que se espera que produzcan.
En las empresas e industrias actuales, la IA se utiliza de formas cada vez más amplias y esenciales. A continuación, se presenta un resumen de las capacidades que aporta en esta muestra de tareas y aplicaciones clave:
Identifica lo que existe o detecta lo que es inusual mediante el análisis rápido de cualquier tipo de dato que se le proporcione, como imágenes, transacciones o flujos de datos de sensores. Esto permite detectar problemas de forma temprana, como defectos en una línea de producción, un aumento en la insatisfacción de los consumidores o indicios de fraude.
Impulsa la resiliencia gracias a su capacidad para anticipar la demanda, ajustar el inventario, programar la mano de obra u optimizar las rutas de entrega. Estas tareas se llevan a cabo mediante modelos predictivos que aprenden del comportamiento pasado para recomendar el camino más eficiente a seguir.
Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para interpretar los datos y las entradas. Esto ayuda a los equipos a encontrar, combinar y resumir materiales sumamente complejos. Ofrece a los clientes respuestas más rápidas y relevantes, y permite comunicaciones e informes más precisos.
Analiza las interacciones a lo largo del tiempo para personalizar las experiencias, predecir las próximas acciones o recomendar contenido relevante. Esto ayuda a los equipos a mejorar la precisión tanto en el trabajo físico como en el administrativo. Y los clientes se benefician de resultados cada vez más relevantes.
Simula y modela escenarios rápidamente. En entornos complejos como las cadenas de suministro o la manufactura, esto ayuda a los equipos a probar ideas y planes de contingencia en un entorno sin riesgos, lo que brinda a los responsables de la toma de decisiones la confianza necesaria para actuar con rapidez y mantener la competitividad.
Aplica visión artificial para interpretar imágenes, videos o transmisiones en vivo de cámaras. Esto permite realizar tareas como detectar problemas de calidad en una línea de producción, supervisar el inventario mediante imágenes o verificar el cumplimiento de las normas de seguridad en las instalaciones, todo ello sin necesidad de revisión manual.
Actualmente, las principales industrias recurren cada vez más a soluciones impulsadas por IA para afrontar la complejidad y competir en un mercado cada vez más exigente.
Los distribuidores utilizan la IA para automatizar almacenes, planificar rutas, rastrear mercancías y asignar personal. Los equipos de logística optimizan las entregas en tiempo real utilizando datos de tráfico, clima y tiempos de entrega.
Las marcas de moda utilizan la IA para detectar tendencias de estilo con anticipación, modelar el comportamiento de los clientes y personalizar las experiencias digitales. También permite optimizar la planificación de la demanda y los descuentos al anticipar qué se venderá y cuándo.
Las empresas de alimentos y bebidas utilizan la IA para prever la demanda, reducir los desperdicios y prolongar la vida útil de los productos. Los sistemas de visión comprueban la calidad, mientras que los modelos predictivos optimizan la producción y la planificación del suministro.
Los equipos del sector salud utilizan la IA para detectar patrones en imágenes médicas, resultados de laboratorio y registros. Ayuda a priorizar tareas, sugerir tratamientos y agilizar el trabajo administrativo, mejorando la rapidez y la calidad de la atención.
Los fabricantes utilizan la IA para predecir fallas en los equipos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar el control de calidad. Detecta defectos en tiempo real y aprende de problemas anteriores para identificarlos con mayor anticipación.
Los gobiernos aprovechan la IA para detectar fraudes, analizar grandes volúmenes de datos de los ciudadanos y automatizar la clasificación de los servicios. En este sector sujeto a un alto nivel de escrutinio, ayuda a asignar los recursos según las necesidades, identificar excepciones y mejorar la transparencia en la prestación de los servicios.
Como dice el viejo dicho: “Un gran poder conlleva una gran responsabilidad”. La IA tiene una capacidad asombrosa para optimizar y transformar empresas e industrias. Pero para hacerlo bien y de forma segura, debe gestionarse con respeto, profesionalismo y dedicación.
Las mejores herramientas y soluciones de software actuales incorporan IA de manera muy controlada y regulada, desarrollando mecanismos de control y protección en cada etapa. Dicho esto, toda empresa debería establecer un conjunto claro de lineamientos para su gobernanza y uso adecuado:
Pasó casi un siglo entre la invención de la máquina de vapor y la del motor de combustión interna. Sin embargo, en tan solo unos años, la capacidad de cómputo y los sistemas de software han pasado de ser simples herramientas para ahorrar mano de obra a convertirse en herramientas verdaderamente "inteligentes" y capaces de aprender, capaces de respaldar decisiones precisas y ayudar a impulsar operaciones industriales amplias y complejas. Hoy en día, las mejores soluciones de software operan sobre plataformas unificadas basadas en la nube y están impulsadas por sofisticadas capacidades de IA y machine learning. Afortunadamente, esto significa que los líderes empresariales modernos contarán con la resiliencia y la fortaleza necesarias para prosperar y competir en un futuro en constante cambio.
Descubra cómo las potentes soluciones de IA específicas de la industria de Infor se integran directamente en sus procesos críticos de negocio, ayudándole a aumentar la productividad y la resiliencia.