Para comenzar, el ecosistema de laInteligencia Artificial (IA) actualmente se encuentra en un flujo constante de aprendizaje, cambios y crecimiento. Existen diferentes ramas de la Inteligencia Artificial que se usan en elementos cotidianos del día a día para mejorar y automatizar procesos.
Una encuesta realizada en 2018 por Economist Intelligence Unit reveló que Seniors Executives de todo el mundo esperan que la IA mejore el crecimiento, la productividad, la innovación y la creación de nuevos empleos en sus respectivos países e industrias.
¿Cuáles son las 10 principales ramas de la Inteligencia Artificial y sus usos más frecuentes?
- Machine Learning (ML).
- Deep Learning.
- Neural Networks.
- Computer vision.
- Natural Language Processing (NLP).
- Natural Language Generation (NLG).
- Chatbot.
- Virtual Digital Assistants.
- Recommender Systems.
- Predictive Analysis.
Qué es la IA?
La IA es una rama de las ciencias computacionales que se encarga del diseño y construcción de sistemas capaces de realizar tareas asociadas con la inteligencia humana.
Normalmente, un sistema de IA permite procesar grandes cantidades de datos (Big Data), identificar patrones y tendencias de forma automatizada, y generar predicciones con precisión. El fin de dicho proceso es la automatización, generación de resultados precisos y mejora de la experiencia humana.
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La IA, es una ciencia muy amplia que puede ser aplicada en una infinidad de áreas de aprendizaje. Sin embargo, buscamos ser más precisos a la hora de hablar de Inteligencia Artificial.
Conoce cuáles son las 10 ramas de la Inteligencia Artificial que tienen usos más comunes en tu día a día.
Machine Learning (ML):
Es una rama de computación de la IA que se basa en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático a través de datos anteriores. Luego de determinado tiempo de aprendizaje, dichos algoritmos mejoran su performance y logran alcanzar su objetivo de optimización de procesos. La mayoría de las tecnologías de IA se basan en Machine Learning.
Deep Learning:
Es una rama compleja de ML. Busca construir y entrenar redes neuronales con múltiples capas. El objetivo de dichas redes es ordenar, clasificar datos y encontrar anomalías en sus patrones.
Neural Networks:
Las redes neuronales son algoritmos de Machine Learning y modelos computacionales diseñados para funcionar como las neuronas en el cerebro humano. Están entrenadas con un conjunto específico de datos que utilizan para adivinar respuestas a una consulta. Si se producen errores, las redes neuronales ajustan su proceso y lo repiten hasta que los niveles de error disminuyan. Es similar a la regresión estadística.
Computer vision:
La visión computacional es la rama de la IA que se encarga de interpretar y extraer el significado de elementos visuales en el mundo real, por ejemplo caracteres impresos, caras y objetos. Es la base de muchas prometedoras innovaciones como los automóviles sin conductor y las tiendas sin cajero.
Natural Language Processing (NLP):
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la IA que hace referencia a la capacidad de máquinas para entender palabras habladas e impresas en lenguaje humano, a diferencia de una computadora la cual entiende lenguajes de programación. Esta tecnología es utilizada en Chatbots, asistentes virtuales digitales y en motores de búsqueda para filtrar Spam.
Natural Language Generation (NLG):
La generación de lenguaje natural hace alusión a la capacidad de toma de decisión de una computadora sobre cómo comprender un concepto específico y plasmarlo en palabras. Dicha tecnología es muy utilizada en la automatización de procesos manuales para el análisis de datos.
Chatbot:
Es un programa de computadora que utiliza un conjunto de reglas para conducir una conversación con un humano a través de una interfaz en línea. Los Chatbots están cada vez más impulsados por la IA y usan NLP y NLG para imitar una conversación humana.
Virtual Digital Assistants:
Los asistentes digitales virtuales son una versión más sofisticada de Chatbots. Pueden organizar, almacenar y generar información según la ubicación del usuario y pueden responder consultas basadas en voz o texto. Algunos ejemplos son Siri de Apple, el Asistente de Google, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft.
Recommender Systems:
Los sistemas de recomendación están impulsados por tecnologías de IA. Son sistemas de filtrado de información que pueden predecir automáticamente las preferencias del usuario y generar respuestas a consultas basadas en el comportamiento pasado. Algunos ejemplos son el algoritmo de Amazon “Frequently Bought Together”, el algoritmo de CineMatch de Netflix y algoritmos utilizados por redes sociales para encontrar conexiones entre personas y datos.
Predictive Analysis:
El análisis predictivo es un programa que utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, estadística e IA para analizar conjuntos de datos no estructurados, descubrir patrones y relaciones, y usarlos para hacer predicciones sobre probables resultados futuros.
¿Cómo trabajar con IA?
Está claro que existen muchas variantes para la aplicación de dicha tecnología. Sus campos de actuación pueden atravesar desde el Marketing Digital, la ciencia, medicina, medio ambiente, hasta en disciplinas sociales como la antropología y sociología. A medida que avance y se genere mayor conocimiento científico, más grandes serán las oportunidades de uso que brindará la Inteligencia Artificial.
Es importante posicionarse como una empresa competitiva y comenzar a utilizar dicha disciplina para generar mayor valor agregado a tus clientes y procesos.
En Ovrmind somos una agencia de marketing digital Full Service “AI first”, que busca potencializar tu plan de Marketing Digital con Inteligencia Artificial, diseñando estrategias digitales que incrementen tus oportunidades de negocio. Trabajamos de la mano con las empresas gracias a la data generada optimizando el conocimiento de las audiencias, generando clientes potenciales gracias al Machine Learning y el mejor entendimiento de la Big Data.
Fuente: Braze. Artificial Intelligence Trends 2019 Roundup. New York, 2019.