Muchas grandes compañías de software están integrando tecnologías basadas en la inteligencia artificial en sus productos para negocios. En los próximos años asistiremos a la aparición de nuevos productos y servicios, nuevas experiencias de clientes y nuevas formas de hacer las cosas.
Vivimos un cambio de era
La inteligencia artificial sigue evolucionando, y cada vez aparecen más aplicaciones de esta tecnología. Nos acercamos a una nueva era en la que aumentará la calidad, la eficiencia y la rapidez de los procesos empresariales.
Según los expertos, el 90% de empresas habrá integrado en sus procesos alguna forma de inteligencia artificial en 2025.
Esta cifra, que parece apabullante, en realidad no lo es tanto. Existen muchos tipos de tecnologías basadas en la inteligencia artificial, desde las más sofisticadas y costosas hasta las más sencillas.
Un sistema de control de acceso mediante reconocimiento facial se basa en la inteligencia artificial, al igual que un sencillo chatbot en un sitio web. Ambas herramientas tienen en común que están basadas en inteligencia artificial… y que consiguen optimizar procesos economizando los recursos necesarios para llevarlo a cabo.
Tecnologías de inteligencia artificial
Cuando hablamos de software basado en Inteligencia artificial, es importante distinguir entre las diferentes tecnologías o ramas de estudio y sus aplicaciones.
A continuación hablaremos de 10 tipos de tecnologías de la inteligencia artificial que las empresas de software están empezando a incluir en sus productos. Los mejores resultados de su aplicación práctica se obtienen integrando varias de estas tecnologías en el desarrollo de una solución.
1. Aprendizaje automático o Machine Learning
Esta tecnología persigue que las máquinas aprendan y sean capaces de relacionar información igual que las personas. Funciona con algoritmos que analizan el negocio a partir de grandes cantidades de datos, y son capaces de crear predicciones, por ejemplo sobre la demanda o los precios.
2. Deep learning
Se trata de una rama del machine learning que consiste en desarrollar algoritmos que imitan el aprendizaje humano, estructurando la información de forma jerárquica.
Muchos productos de Google se basan en el deep learning. Un ejemplo típico es el buscador de imágenes, capaz de localizar imágenes a partir de una palabra clave. Aunque las imágenes no hayan sido etiquetadas, el algoritmo se ha entrenado para poder reconocerlas.
3. Reconocimiento automático del habla o “Speech recognition”
Esta disciplina hace posible que exista comunicación verbal entre personas y máquinas. Los avances de la inteligencia artificial han facilitado enormemente la vida de las personas con alguna discapacidad. Otras aplicaciones son las búsquedas de voz o la transcripción de audios.
4. Procesamiento del lenguaje natural
Esta tecnología persigue comprender las intenciones del usuario cuando emite determinado mensaje, ya sea escrito o de voz. Más que reconocer el significado del mensaje, trata de analizar el estado anímico de quién lo emite y lo que espera conseguir.
Se aplica para mejorar la atención al cliente, como por ejemplo en los chatbots o en el análisis de comunicaciones escritas.
5. Reconocimiento visual
Esta tecnología es capaz de reconocer patrones y formas en las señales de vídeo, y de extraer información interesante de las mismas. Los grandes proveedores de servicios cloud ofrecen modelos prediseñados con diferentes funcionalidades.
Ejemplos de aplicaciones de esta tecnología son el etiquetado de imágenes, el control de calidad en una línea de producción, los coches autónomos o la diagnosis de enfermedades.
6. Reconocimiento de textos: OCR (optical character recognition)
La tecnología OCR se utiliza hace tiempo para extraer automáticamente información de documentos con un determinado formato. Gracias a los avances en inteligencia artificial, es posible realizar esta tarea también con documentos de formatos muy diferentes.
Esta tecnología permite digitalizar grandes cantidades de documentos en poco tiempo. Además, toda la información que se extrae de los mismos se almacena y puede ser analizada posteriormente.
7. Big Data para Inteligencia Artificial
Este término se refiere a grandes conjuntos de datos imposibles de procesar con herramientas tradicionales debido a su enorme volumen, a su complejidad o bien a otros factores. No es una tecnología en sí misma, sino la base de la que se alimenta el machine learning o la analítica de nueva generación.
8. Sistemas expertos
Un sistema experto se desarrolla volcando toda la información humana en un campo determinado, y programándolo para que sea capaz de imitar el razonamiento humano para resolver problemas. Los sistemas expertos son capaces de mejorar la productividad de la información. Tienen múltiples aplicaciones, por ejemplo en domótica o en el campo de la seguridad informática.
9. Inteligencia cognitiva
Esta rama de la inteligencia artificial combina muchas de las tecnologías que hemos visto: las tecnologías de reconocimiento visual y sonoro, la comprensión lectora, el procesamiento del lenguaje natural y el Machine Learning. Así se puede crear sistemas capaces de comprender la información relacionada con la interacción humana y responder en consecuencia.
10. RPA: automatización robótica de procesos
Gracias a esta tecnología de la inteligencia artificial es posible automatizar las tareas repetitivas, que se ejecutarán sin intervención humana, con mayor rapidez y capacidad de análisis muy superior.
La inteligencia artificial continua evolucionando, y los algoritmos aprenden y mejoran con cada aplicación. En los próximos años veremos cada vez más ejemplos de software empresarial capaz de integrar capacidades como estas. ¡El futuro ya está aquí!