Aún así, muchas personas no entienden del todo qué es y cómo funciona. Así que vamos a profundizar en el tema para aprenderlo todo sobre esta tecnología en auge que ha interesado al ser humano desde sus inicios.
Cómo funciona la IA
En esencia, la programación de IA se basa en la aplicación de tres habilidades cognitivas, que incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. El componente de aprendizaje de la programación de IA implica la agregación de datos y la definición de reglas para transformar esos datos en información que pueda utilizarse para resolver un problema concreto.
Estas reglas son lo que llamamos algoritmosque son procesos predefinidos o conjuntos de reglas que un ordenador debe seguir para resolver una tarea u operación específica. Las redes sociales son un buen ejemplo de cómo funcionan los algoritmos. Si te desplazas por TikTok, el algoritmo te ofrecerá vídeos de lo que cree que quieres ver. No sólo recoge información y determina lo que le interesa, sino que puede utilizar la autocorrección para mejorar.
Principales objetivos de la IA
Los objetivos de la IA pueden clasificarse en un enfoque humano o ideal. Según el enfoque humano, los sistemas pueden pensar y actuar como los humanos. Un enfoque ideal implicaría que los ordenadores pensaran y actuaran racionalmente.
En pocas palabras, la IA consiste en aplicar las últimas investigaciones en informática para que los ordenadores puedan resolver problemas complejos utilizando conjuntos de datos sólidos. Puede dividirse a su vez en campos que incluyen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ambos importantes para ayudarnos a diseñar sistemas que tengan la capacidad de resolver rápidamente problemas complejos utilizando un enfoque racional y similar al humano.
IA débil frente a IA fuerte
La Inteligencia Artificial se puede clasificar como débil o fuerte. La IA débil se conoce como un sistema que está diseñado para resolver una serie de problemas dentro de conjuntos predefinidos de reglas y funciones.
La IA fuerte es aquella en la que las máquinas muestran rasgos que se asemejan a la inteligencia y la consciencia humanas. Si se consigue, significa que las máquinas pueden tomar decisiones similares a las de los humanos, utilizando la consciencia de sí mismos y las emociones.
En el contexto actual, la IA débil prevalece porque permite a las personas u organizaciones resolver problemas y tareas específicas a un ritmo mucho más rápido que los humanos o que los procesos informáticos más convencionales.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que consiste en programar y desarrollar aplicaciones para que sean cada vez más precisas. Ayuda a predecir resultados sin límites explícitos.
El ML se basa en la utilización de algoritmos de aprendizaje que utilizan una fuente de datos como entrada para crear nuevos resultados. El objetivo del aprendizaje automático es crear sistemas que funcionen de forma autónoma a medida que se les alimentan fuentes de datos. A su vez, los algoritmos están diseñados para ayudar a estos sistemas a aprender, crecer, desarrollarse y adaptarse sin ninguna entrada de programación explícita.
En el contexto de una empresa y la prevalencia de los macrodatos, la informática ubicua y el Internet de las cosas, las empresas realmente necesitan tomar decisiones informadas que sean precisas y oportunas con grandes volúmenes de datos.
Así pues, el ML permite procesar una cantidad increíble de datos para identificar patrones. A continuación, toma decisiones precisas durante todo el proceso.
La importancia del ML
con una mayor frecuencia y volumen de entradas. Las empresas necesitan una forma de utilizar eficaz y eficientemente estos datos para tomar decisiones oportunas y precisas.
El ML automatiza el proceso de identificación de patrones importantes en el flujo de datos de una empresa. Proporciona resultados más precisos que los sistemas tradicionales, que no ofrecen el mismo nivel de conocimiento de sus entradas de datos.
Desde sistemas de puntuación de créditos más precisos hasta coches que se conducen solos, el ML es un subconjunto de la IA que crea nuevas posibilidades para las empresas, innovando y evolucionando para satisfacer las demandas de una sociedad cada vez más impulsada por los datos.
Nuestro enfoque de la IA y el ML
En Improving, ayudamos a nuestros clientes a modernizar y mejorar las arquitecturas empresariales y los sistemas de TI utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático a través de nuestro trabajo basado en proyectos. Nos hemos centrado en ayudar a nuestros clientes a resolver problemas específicos y complejos utilizando sistemas que aprovechan las últimas tecnologías e innovaciones en IA y aprendizaje automático.
Independientemente del tamaño, el presupuesto o el mercado, nuestro objetivo es ayudar siempre a nuestros clientes a aprovechar una única fuente de verdad en sus datos, que luego se pueden utilizar como entradas para los sistemas de IA/ML para ayudarles a tomar decisiones más informadas y precisas a lo largo del tiempo.
En Improving, gran parte del valor que generamos procede de la creación de soluciones ML/AI. Ahorra tiempo y dinero a nuestros clientes, les permite aprovechar oportunidades de mercado que de otro modo se habrían perdido y mejora la precisión en la toma de decisiones informadas.
La IA es el camino del futuro, y nosotros podemos proporcionar la formación y las habilidades necesarias para utilizarla con éxito. Póngase en contacto para obtener más información.
