Qué es AI, Inteligencia artificial y sus aplicaciones

La inteligencia artificial se basa en el principio de que la inteligencia humana puede definirse y estructurase de tal forma que una máquina pueda imitarla fácilmente y ejecutar tareas, desde las más sencillas hasta las más complejas. Es decir, que el objetivo de la inteligencia artificial es imitar la actividad cognitiva humana.

Aunque es cierto que en los últimos años este concepto vive una explosión, dado que los investigadores y desarrolladores de este campo están avanzando con sorprendente rapidez en la imitación de actividades como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción, el desarrollo de esta tecnología ha vivido momentos de auge, pero también de valle, desde que en 1951 Alan Turing desarrollara el que se considera primer proyecto de IA.

Aunque algunos investigadores consideran que, dado el nivel y ritmo de desarrollo, en algún momento los sistemas podrían incluso superar la capacidad de los humanos para aprender o razonar sobre cualquier tema, para otros hay aspectos de la inteligencia (como la emocional) que nunca podrán tener las máquinas, dado que toda actividad cognitiva está impregnada de juicios de valor que están sujetos a la experiencia humana.

Partes de la IA

Aunque forma parte de ella, muchas veces se utiliza indistintamente los términos Inteligencia Artificial y Machine Learning o aprendizaje automático (ML), que se refiere a la funcionalidad de ciertos programas informáticos para aprender automáticamente los nuevos datos y adaptarse a ellos sin la ayuda de los humanos. Las técnicas de aprendizaje profundo permiten este aprendizaje automático mediante la absorción de enormes cantidades de datos no estructurados, como texto, imágenes o vídeo.

Otras partes que componen la inteligencia artificial es el procesamiento natural del lenguaje (Natural Language Processing, NLP). Se trata del procesamiento del lenguaje humano por un programa informático. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de PNL es la detección de spam, que examina el asunto y el texto de un correo electrónico y decide si es basura. Los enfoques actuales de la PNL se basan en el aprendizaje automático. Las tareas de PNL incluyen la traducción de textos, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz.

Todas las partes relacionadas con la robótica (que se utilizan para realizar tareas que son difíciles de llevar a cabo para los humanos o que se realizan de forma consistente) también están incluidas en la IA (de hecho, una de las primeras imágenes que nos viene a la cabeza cuando hablamos de IA son, precisamente, los robots). Los sistemas de conducción autónoma también están incluidos bajo este paraguas.

En cualquier caso, todos los desarrollos de IA funcionan gracias al tratamiento de grandes volúmenes de datos con los que se entrenan estos sistemas, con el fin de poder analizar los datos en busca de correlaciones y patrones. Además, emplean estos patrones para hacer predicciones sobre estados futuros.

Dónde aplicar la IA

Precisamente porque para poder entrenarse primero y funcionar después el desarrollo de IA necesita de cantidades ingentes de datos. En aquellos sectores donde hay más volumen (especialmente si estos son digitales) es donde más aplicación puede haber.

• Sanidad. Una de las mayores apuestas está en el tema sanitario. Las empresas están aplicando el aprendizaje automático para realizar diagnósticos mejores y más rápidos que los humanos, como en el cáncer. Se da la circunstancia de que es en aquellos en los que hay más datos (como en el de mama) donde más éxito tienen estos algoritmos.
• Fabricación. La industria manufacturera lleva incorporando los robots al flujo de trabajo desde hace décadas para realizar tareas únicas y separadas de los trabajadores humanos. Estos robots están dotados cada vez más de IA, lo que les permite ser más eficientes y operar en nuevas áreas, como la de logística.
• Transporte. La IA es fundamental para el funcionamiento de los vehículos autónomos, dado que son las responsables de gestionar el tráfico, predecir los retrasos de los vuelos y hacer más seguro y eficiente el transporte. Algo que aplica tanto al terrestre como al marítimo o ferroviario.
• Seguridad. Las organizaciones utilizan el aprendizaje automático en el software de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) y áreas relacionadas para detectar anomalías e identificar actividades sospechosas que indican amenazas. Al analizar los datos y utilizar la lógica para identificar similitudes con códigos maliciosos conocidos, la IA puede proporcionar alertas sobre ataques nuevos y emergentes mucho antes que los empleados humanos y las iteraciones tecnológicas anteriores.

Además, se espera que en el futuro pueda aplicarse a otras áreas ahora menos digitalizadas, como todo lo que tiene que ver, por ejemplo, con el derecho.