Comprendiendo la asombrosa IA: Una gu铆a definitiva para entender la inteligencia artificial

Hoy en d铆a puede parecer que todo gira entorno a la Inteligencia Artificial y esto ha creado un cierto miedo a esta tecnolog铆a.

Puede para parecer que la Inteligencia Artificial es nuestra enemiga, que ha llegado a quitarnos nuestros trabajo y a cambiar por completo nuestra forma de vida. Esto 煤ltimo puede ser cierto (en parte).

La realidad es que la IA no se va a ir para nunca lado, por esa raz贸n lo mejor que podemos hacer es aprender m谩s sobre ella y sobretodo aprender a c贸mo usarla para que puedas obtener todo su potencial y puedas destacar en tu trabajo.

Recuerda que la Inteligencia Artificial est谩 para facilitar nuestro trabajo y de esta forma nos podamos dedicar a hacer otras actividades.

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驴Por qu茅 ahora?

La Inteligencia Artificial (IA) est谩 de moda, de eso no hay duda.

Pero, me creer铆as si te digo que la IA no es nueva y tampoco es la primera vez que se produce un ciclo de exageraci贸n en torno a ella.

Aunque muchos dicen que hemos estado en un invierno de IA durante los 煤ltimos a帽os, la realidad es que tras bastidores han seguido acumul谩ndose importantes progresos, sin los cuales no tendr铆amos todos los avances que tenemos hoy.

Inclusive, y sin profundizar mucho, si repasamos algunas de los progresos que nos han llevado hasta el d铆a de hoy, tenemos los siguientes:

  • El crecimiento exponencial de la potencia de c谩lculo: el n煤mero de transistores en un microchip (los encargados de realizar los c谩lculos) se duplican casi cada dos a帽os. Esto lo que significa es que cada dos a帽os el nivel de potencia a nivel de hardware se duplica, y este aumento en la potencia ha sido uno de los motores m谩s importantes del progreso de la IA, porque ha permitido a los investigadores entrenar y estudiar modelos de IA cada vez m谩s complejos.
  • Disponibilidad de datos: gracias al Internet y la proliferaci贸n de dispositivos digitales, se ha producido una explosi贸n en la cantidad de datos generados. En estos momentos contamos con una cantidad de datos nunca antes vista, esto ha proporcionado a los investigadores de IA gran parte de la materia primera que necesitan para desarrollar y mejorar los sistemas de IA. Recuerda que sin datos no tenemos Inteligencia Artificial.
  • Impresionantes avances en la investigaci贸n: en los 煤ltimos a帽os, se han desarrollado nuevos algoritmos y t茅cnicas que han mejorado significativamente las capacidades de la IA. Avances novedosos como las redes neuronales, el aprendizaje por transferencia y los transformadores, han hecho posible que la investigaci贸n en IA progrese como lo ha hecho.
  • Comunidad colaborativa: la comunidad investigadora de la IA se ha beneficiado considerablemente del movimiento de c贸digo abierto. Tanto los investigadores y desarrolladores comparten activamente sus herramientas, software y algoritmos en plataformas como Github y en publicaciones abiertas como https://arxiv.org/. Sin ninguna duda, esto ha acelerado el desarrollo de la IA y a menudo ha llevado a la colaboraci贸n de equipos de investigaci贸n de grandes empresas tecnol贸gicas competidoras como Google, Meta y Microsoft.
  • Aumento de la inversi贸n y la financiaci贸n: para nadie es un secreto que la inversi贸n en la IA ha ido en aumento. R谩pidamente 77.000 millones de d贸lares en inversiones en IA en 2021, m谩s del doble de lo que se invirti贸 en 2020.

Por todo esto y mucho m谩s, este es momento de empezar a entender de qu茅 se trata la Inteligencia Artificial y c贸mo la puedes utilizar en tu d铆a a d铆a.

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Tipos de Inteligencia Artificial

Si hablamos ahora sobre de los tipos de la Inteligencia Artificial, algunas de las preguntas que te puedes hacer es 驴qu茅 tipo deber铆a utilizar? 驴y para qu茅 casos de uso?

Por esto, ac谩 nos vamos a enfocarnos en la clasificaci贸n de manera global y analizaremos la Inteligencia Artificial Predictiva y la Inteligencia Artificial Generativa.

De manera muy resumida:

  • La IA Generativa se centra en crear contenidos nuevos y originales, mientras que la IA Predictiva pretende hacer predicciones o pron贸sticos precisos sobre acontecimientos futuros.
  • La IA Generativa genera nuevos ejemplos que se parecen a los datos de entrenamiento, por su parte la IA Predictiva analiza datos hist贸ricos para identificar patrones y relaciones con el fin de hacer predicciones.
  • Desde el punto de vista t茅cnico, emplean t茅cnicas, algoritmos y metodolog铆as diferentes, y tienen aplicaciones distintas en diversos sectores. Sin embargo, en la pr谩ctica, estas formas de IA suelen generar alg煤n tipo de resultado. Resultados que pueden y deben utilizarse para pasar a la acci贸n.

Ia Generativa vs IA Predictiva
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Inteligencia Artificial Predictiva

Si definimos de qu茅 se trata la IA Predictiva, ella es un subconjunto del an谩lisis predictivo que utiliza algoritmos estad铆sticos y Machine Learning para predecir tendencias, comportamientos, patrones y predicci贸n a partir de grandes fuentes de datos.

En este tipo de sistemas se utilizan los datos hist贸ricos para aprender de ellos e identificar patrones y hacer predicciones sobre resultados futuros.

Ac谩 los datos hist贸ricos son fundamentales, y muchas empresas cuentan con ellos, por esa raz贸n se utiliza para predecir resultados futuros en diversas 谩reas de operaciones, como por ejemplo, identificar qu茅 clientes tienen m谩s probabilidades de realizar una compra o qu茅 productos tienen m谩s probabilidades de venderse en el futuro.

Aunque la IA Predictiva es extremadamente 煤til, es cierto que en ocasiones puede quedarse corto en cuanto a la precisi贸n. Acontecimientos inesperados, como la pandemia mundial y los cambios en el comportamiento de los consumidores, pueden alterar significativamente los patrones, afectando as铆 a la fiabilidad de algunas predicciones.

La IA Predictiva es una herramienta poderosa que puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones al proporcionar informaci贸n sobre tendencias y comportamientos futuros.

Ventajas de la IA Predictiva

La raz贸n de que se utilicen datos hist贸ricos, es que contienen mucha informaci贸n, que en ocasiones no est谩 tan a la vista, pero si los analizamos utilizando la IA Predictiva pueden traernos los siguientes beneficios:

  • Previsi贸n tendencias futuras: al utilizar diversas fuentes de datos se puede reducir la imprecisi贸n y ayudar a las empresas a optimizar aspectos como el inventario, los plazos de entregar y las ventas en funci贸n de eventos y comportamientos en tiempo real.
  • Experiencias mejoradas: la IA Predictiva se puede utilizar para mejorar las experiencias en l铆nea, como la b煤squeda en el sitios, proporcionando resultados de b煤squeda m谩s relevantes que utiliza una combinaci贸n de datos hist贸ricos, comportamiento del usuario e intenci贸n para ayudar a los usuarios a encontrar informaci贸n r谩pidamente.
  • Adaptabilidad: en situaciones impredecibles como fen贸menos meteorol贸gicos catastr贸ficos o atentados, inclusive pandemias, m煤ltiples fuentes de datos combinadas con algoritmos de Machine Learning permiten a la IA Predictiva proporcionar perspectivas y predicciones relevantes y oportunas.
  • Mejora en la gesti贸n del inventario: si tenemos los datos sincronizados en tiempo real y con la IA, los minoristas pueden evitar el exceso y la falta de existencias. Tambi茅n facilita una planificaci贸n m谩s eficaz del inventario.
  • Optimizaci贸n de las entregas: haciendo un an谩lisis de accidentes, congesti贸n de tr谩fico o condiciones meteorol贸gicas adversas, y otros problemas relacionados con el tr谩fico, la IA predictiva puede ayudar a optimizar las rutas de reparto y garantizar entregas puntuales.

Limitaciones de las IA Predictiva

Aunque ya vimos las ventajas que se tiene con IA Predictiva, nunca nos debemos olvidar de sus limitaciones, algunas de ellas son las siguientes:

  • Limitaciones de datos: la IA Predictiva necesita datos para sus an谩lisis y predicciones, por lo que solo dispone de los conocimientos que se le proporcionan. Esto podr铆a ser un problema en la que los datos y par谩metros esenciales no se incluyan en el conjunto de datos dado y podr铆a dar lugar a predicciones o pron贸sticos falsos.
  • No todas las acciones tiene un patr贸n: ciertas cosas ocurren en diferentes patrones durante un largo per铆odo, por lo que al utilizar la IA Predictiva para la previsi贸n de esas ocurrencias es probable que se cree un patr贸n falso que conducir谩 a un resultado que no se puede probar.
  • Corta duraci贸n: como la IA Predictiva se basa 煤nicamente en datos para ofrecer continuamente una predicci贸n, las predicciones pueden tener una vida corta, especialmente en las que los datos cambien a un ritmo r谩pido. Por lo tanto, ser谩 necesario realizar un an谩lisis y actualizar continuamente el modelo.

Caso de uso y aplicaciones de la IA Predictiva

Con toda la informaci贸n dada anteriormente, ya debes tener una idea de todo lo que puedes hacer con la IA Predictiva, por que si es cierto tiene innumerables aplicaciones, aqu铆 una breve lista de opciones:

  • Detecci贸n de fraudes: se puede analizar patrones y anomal铆as en los datos de transacciones para detectar actividades fraudulentas, como fraudes con tarjetas de cr茅ditos o fraudes en reclamaciones de seguros, lo que permite a las organizaciones identificar y prevenir comportamientos fraudulentos en tiempo real.
  • An谩lisis predictivo en marketing: se puede analizar datos de clientes, datos demogr谩ficos, historial de compras y comportamiento en l铆nea para identificar audiencias objetivo, personalizar campa帽as de marketing y optimizar estrategias de segmentaci贸n de clientes.
  • Previsi贸n de la demanda: se puede analizar los datos hist贸ricos de ventas, las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes para predecir la demanda futura de productos o servicios, lo que permite a las empresas optimizar el inventario, la producci贸n y la gesti贸n de la cadena de suministro.
  • Previsi贸n financiera
  • Mantenimiento predictivo
  • Predicci贸n de la p茅rdida de clientes
  • Diagn贸stico y pron贸stico sanitario
  • Predicci贸n del consumo de energ铆a
  • Predicci贸n y optimizaci贸n del tr谩fico
  • Optimizaci贸n de la cadena de suministro

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Inteligencia Artificial Generativa

La IA Generativa es una forma avanzada de Machine Learning que puede generar nuevo contenido desde cero. Toma datos brutos y crea algo nuevo que es reconocible, por ejemplo, texto, im谩genes o video.

Para funcionar, la IA Generativa necesita un gran volumen de datos para funcionar. Esto puede incluir texto, im谩genes, audio o c贸digo, en fin cualquier tipo de informaci贸n, que se introduce en un modelo de IA para someterlo a un proceso de entrenamiento en el que el modelo aprende a reconocer patrones, relaciones y matices.

Pero no todo es color de rosa, porque este tipo de tecnolog铆a tambi茅n es capaz de sufrir alucinaciones, es decir puede generar datos err贸neos. Por lo que, de alguna u otra forma siempre debe haber una intervenci贸n humana para verificar el correcto funcionamiento.

La IA Generativa tiene la capacidad de revolucionar las industrias produciendo contenidos de alta calidad con el m铆nimo esfuerzo humano.

Ventajas de la IA Generativa

La IA Generativa ha permitido que podamos reimaginar nuestros objetivos bajo una nueva luz, siendo esto algunos de los beneficios:

  • Acelera el desarrollo de productos: ayuda a crear nuevos productos con mayor rapidez generando nuevas ideas y dise帽os, lo que acelera el proceso de desarrollo de productos.
  • Mejora la experiencia del cliente: generando contenidos personalizados o respuestas relevantes a sus consultas.
  • Aumenta la productividad de los empleados: ayuda a trabajar de forma m谩s eficiente automatizando o agilizando tareas y procesos.
  • Apoya la innovaci贸n: genera o ampl铆a ideas y soluciones que pueden dar lugar a nuevos productos, servicios o estrategias empresariales.
  • Mejora los procesos empresariales: analiza los procesos empresariales y los optimiza identificando ineficiencias y sugiriendo mejoras.

Limitaciones de las IA Generativa

De igual forma, este tipo de IA presenta sus propias limitaciones, algunas de ellas son las siguientes:

  • Preocupaciones 茅ticas: se puede suscitar inquietudes en cuanto a la propiedad de los contenidos generados. Pero no solamente eso, tambi茅n preocupa la generaci贸n de contenidos que pueden ser inapropiados o sesgados. Esto puede ser causado a que los modelos solo se limitan a la cantidad de datos proporcionados, esto podr铆a dar lugar a graves problemas.
  • El entrenamiento depende de los datos: tienes que recordar que ning煤n modelo de IA Generativa tiene mente propia, ellos solamente se limitan a los datos que fueron proporcionados. Por lo tanto, si el conjunto de datos utilizado en el entrenamiento del modelo es inexacto o carece de m茅rito, podr铆a conducir a contenidos sesgados o resultados propensos a errores.
  • Uso indebido y desinformaci贸n: no es mentira que la IA Generativa puede utilizarse para crear contenidos falsos y explotar a la gente. Esto ya lo hemos visto en los 煤ltimos tiempos, en donde se ha aumentado las im谩genes falsas de personajes populares o las canciones falsas generadas con IA.

Caso de uso y aplicaciones de la IA Generativa

No cabe ninguna duda, que la IA Generativa tiene un mont贸n de aplicaciones potenciales. He aqu铆 algunas de ellas:

  • Generaci贸n de arte: se puede crear obras de arte 煤nicas y visualmente atractivas aprendiendo de pinturas existentes y generando nuevas piezas que imiten el estilo de artistas famosos.
  • Escritura creativa: se puede generar historias coherentes y atractivas, poemas o incluso ayudar a los autores a desarrollar nuevas ideas argumentales analizando la literatura existente y generando contenido original.
  • S铆ntesis de im谩genes y v铆deos: puedes generar im谩genes y v铆deos realistas aprendiendo de un conjunto de datos de contenido vidual existente, lo que permite la creaci贸n de visuales sint茅ticos para diversas aplicaciones.
  • Composici贸n musical
  • Dise帽o de moda
  • Dise帽o de productos
  • Creaci贸n de personas virtuales
  • Arquitectura y dise帽o de interiores
  • Investigaci贸n cient铆fica
  • Generaci贸n de contenidos para videojuegos

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Inteligencia Artificial Generativa vs. Predictiva

La IA Generativa y la IA Predictiva, aunque son tecnolog铆as diferentes, tienen el potencial de ayudar colectivamente a las empresas a ser m谩s 谩giles, innovadoras y eficientes.

La IA Predictiva es como una bola de cristal, que ayuda a detectar tendencias y planificar el siguiente movimiento bas谩ndose en datos hist贸ricos y acontecimientos en tiempo real. Por otro lado, la IA Generativa es como un asistente creativo, extremadamente eficiente, que te ayuda a generar, elaborar y ampliar ideas y contenidos. Tambi茅n es una gran herramienta para que las empresas recopilen, accedan y compartan informaci贸n.

Ia Generativa vs IA Predictiva

Expliquemos mejor las diferencias de ambas ramas de la Inteligencia Artificial desde distintos puntos de vista:

Objetivos:

  • IA Generativa: crear contenidos nuevos y originales, como la generaci贸n de textos, la s铆ntesis de im谩genes o la composici贸n musical.
  • IA Predictiva: anticipar y predecir acontecimientos o tendencias.

Usos de datos:

  • IA Generativa: no requiere etiquetas espec铆ficas ni un objetivos de salida. En lugar, aprende los patrones y estructuras subyacentes de los datos.
  • IA Predictiva: analiza datos hist贸ricos para identificar patrones, pero requiere datos etiquetados con resultados conocidos para entrenar los modelos.

T茅cnicas y algoritmos:

  • IA Generativa: los modelos de IA Generativa generan contenidos aprendiendo la distribuci贸n de probabilidad de los datos de entrenamiento y tomando muestras de ella. Suele utilizar t茅cnicas como las Redes Generativas Adversarias (GAN), los autocodificadores variacionales (VAE) o el Aprendizaje por Refuerzo.
  • IA Predictiva: utiliza t茅cnicas como el an谩lisis de regresi贸n, el an谩lisis de series temporales, algoritmos de clasificaci贸n o modelos de Machine Learning como 谩rboles de decisi贸n, bosques aleatorios o redes neuronales.

Limitaciones:

  • IA Generativa: es capaz de aprender patrones complejos y generar contenidos nuevos, pero puede carecer de interpretabilidad.
  • IA Predictiva: se basa en reglas expl铆citas o caracter铆sticas predefinidas.

Flexibilidad:

  • IA Generativa: m谩s adaptable y puede generar diversos resultados en funci贸n de las variaciones de entrada.
  • IA Predictiva: menos flexible a la hora de adaptarse a nuevos datos o tareas.

Tiempo de formaci贸n:

  • IA Generativa: puede ser intensiva desde el punto de vista inform谩tico y requerir mucho tiempo.
  • IA Predictiva: depende de la complejidad del modelo de Machine Learning y de la cantidad de datos.

Resultados:

  • IA Generativa: el resultado es un nuevo contenido generado que no exist铆a en el conjunto de datos original, pero que se asemeja a los datos de entrenamiento.
  • IA Predictiva: el resultado son predicciones o pron贸sticos sobre resultados o acontecimientos espec铆ficos en el futuro.

Casos de uso:

  • IA Generativa: utilizaci贸n de campos creativos, generaci贸n de lenguaje, asistentes virtuales y creaci贸n de contenidos.
  • IA Predictiva: en 谩mbitos como el an谩lisis predictivo, la detecci贸n de fraudes y los sistemas de recomendaci贸n.

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Conclusi贸n

En resumen, el objetivo de la IA Generativa es crear contenidos nuevos y originales a partir de datos de entrenamiento, mientras que la IA Predictiva pretende hacer predicciones o pron贸sticos precisos sobre acontecimientos futuros bas谩ndose en lo ocurrido en el pasado.

Por todo esto, no podemos negar que ambos tipos son muy potentes y tienen innumerables aplicaciones.

Aunque tambi茅n es cierto que, la IA Generativa recibe mucha atenci贸n por la orientaci贸n al consumidor de sus resultados: palabras escritas, contenidos de video, sonidos de audio e im谩genes generadas autom谩ticamente a partir de cero.

La IA Predictiva tiende a tener m谩s aplicaciones entre bastidores para empresas que buscan operaciones de forma m谩s eficiente y eficaz.

No cabe duda que la Inteligencia Artificial est谩 proliferando a un ritmo asombroso y estos dos tipos lideran el grupo de casos de uso de alto valor.

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