La inteligencia artificial (IA) es un campo en constante evolución con un potencial sorprendente que está transformando diversas industrias a nivel global. Desde la logística y la atención al cliente hasta la medicina y la educación, la IA se ha convertido en una herramienta clave para la automatización de tareas y la optimización de procesos.
Para ayudarte a dominar la IA, te presentamos los 6 tipos de inteligencia artificial más importantes, exploraremos su funcionamiento y cómo se aplican de manera efectiva en distintos contextos.
¿Qué tipos de inteligencia artificial existen?
Existen diferentes tipos de inteligencia artificial y se clasifican de varias formas. Por ejemplo, según el nivel está la Inteligencia Artificial Estrecha (ANI), por funcionalidad están los sistemas reactivos y por capacidad encuentras las máquinas reactivas.
También existen otros tipos de clasificaciones de acuerdo a expertos en Ciencias de Computación como Arend Hintze, Stuart Russell y Peter Norving. Esto deja ver que la IA nos presenta infinitos medios para hacer más fácil y eficiente nuestro trabajo, promoviendo una transformación digital que ha cambiado la manera de desenvolvernos en cualquier área.
1. Máquinas reactivas
Es el tipo más básico por ser máquinas automatizadas para dar respuestas a tareas específicas ante ciertos estímulos, y porque no tienen la habilidad de almacenar datos. Éstas no tienen la capacidad de formar recuerdos o usar experiencias pasadas para informar decisiones futuras.
Un ejemplo clásico de una máquina reactiva es una IA que juega al ajedrez, conocida como IBM’s Deep Blue, que puede identificar movimientos en el tablero de ajedrez, pero no “aprende” de sus movimientos pasados. Se hizo famosa por vencer al campeón Garry Kasparov.
Ejemplos de uso máquinas reactivas en servicio al cliente
Las máquinas reactivas son usadas en atención al cliente de la siguiente manera:
- Mediante el uso de chatbots reactivos para analizar en tiempo real el comportamiento de compra y las preferencias individuales de cada cliente.
- Tienen respuestas predeterminadas para preguntas específicas y responden al recibir ciertos estímulos o palabras clave.
- Utilizando el análisis reactivo para detectar instantáneamente cambios en las tendencias del mercado y comportamientos del consumidor.
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2. Inteligencia Artificial Estrecha (ANI, Artificial Narrow Intelligence)
También llamada IA débil. Se refiere a los sistemas diseñados para realizar una tarea específica y están limitados a ello. A diferencia de otros tipos, la ANI no puede aplicar el aprendizaje de una tarea a otra y carece de habilidades cognitivas generales.
Ejemplos de ello son los siguientes:
- Bots de servicios al cliente
- Asistentes virtuales como Siri o Alexa
- Sugerencias de auto-completado de Google
- Sistemas de recomendación de productos en servicios de e-commerce
Ejemplos de uso ANI en recursos humanos
¿Cómo usan las empresas sistemas ANI para automatizar parte de sus procesos? Estos son algunos ejemplos:
- Pruebas de preselección: se utilizan herramientas de inteligencia artificial para realizar pruebas de preselección en línea, que pueden evaluar a los candidatos en una variedad de habilidades relevantes para el puesto.
- Análisis de currículums: por ejemplo, durante la revisión la IA busca palabras clave y calificaciones específicas para destacar a los candidatos más prometedores.
- Encuestas de compromiso de empleados: la IA puede ayudar a analizar los resultados de las encuestas de compromiso de los empleados, identificando temas clave y áreas para mejorar.
Recuerda que aunque estos sistemas de IA son muy útiles, no son perfectos. Se debe encontrar un equilibrio entre utilizar inteligencia artificial en RRHH y mantener una interacción significativa con los empleados.
Conoce las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial.
3. Sistemas expertos
Estos sistemas trabajan en la solución de problemas en áreas específicas, tratando de igualar la toma de decisiones de personas expertas en una materia. Estos sistemas son capaces de tratar problemas complejos basándose en un conjunto específico de reglas y hechos.
¿Cómo es su funcionamiento? Se necesitan 3 componentes principales:
- Base de conocimientos: es la colección de conocimientos y reglas que el sistema utilizará para tomar decisiones.
- Mecanismo de inferencia: este es el “cerebro” del sistema experto, que utiliza la base de conocimientos para sacar conclusiones y tomar decisiones.
- Interfaz de usuario: este es el sistema de comunicación que permite a los humano interactuar con el sistema experto.
Ejemplos de uso de sistemas expertos en medicina
El uso más común son los sistemas de diagnóstico de enfermedades. Estos sistemas utilizan los síntomas que el paciente está experimentando para determinar la posible enfermedad.
Un ejemplo es Watson for Health de IBM, una plataforma de IA que puede analizar grandes cantidades de datos médicos y de investigación para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
4. Memoria limitada
La memoria limitada tiene la capacidad de aprender de experiencias pasadas o datos históricos para informar sus acciones futuras. Cuenta con una escasa memoria a partir de la cual genera un historial de interacción. Dicho historial permite tomar decisiones puntuales para responder a una solicitud o realizar una acción.
Ejemplos de uso de memoria limitada en negocios
En los negocios, la memoria limitada es usada para:
- Monitorear la forma en que es percibida una marca: en las redes sociales y analizar los comentarios y publicaciones en tiempo real. Esto puede ser útil para empresas de consumo masivo o de tecnología.
- Detectar fraudes en grandes conjuntos de datos: por ejemplo, instituciones financieras como bancos, compañías de tarjetas de crédito y otras instituciones pueden aprovechar la memoria limitada de IA para identificar patrones de fraude en las transacciones y detener actividades sospechosas.
Otro ejemplo puede ser en compañías de comercio electrónico, donde utilizar la memoria limitada de IA puede ayudar a detectar comportamientos fraudulentos en las transacciones y proteger tanto a los vendedores como a los compradores.
5. Aprendizaje automático
Más conocido como machine learning, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
Las máquinas basadas en machine learning mejoran su rendimiento de forma autónoma a medida que se les proporcionan más datos.
Ejemplos de uso de machine learning en e-commerce
Estos sistemas de recomendación analizan grandes cantidades de datos de los usuarios, como el historial de compras, los productos que han buscado o que han añadido al carrito pero no compraron, las reseñas de productos que han leído o escrito, y su comportamiento de navegación en general.
Amazon utiliza algoritmos de aprendizaje automático para recomendar productos o contenido basados en el comportamiento anterior de los usuarios. Por ejemplo, si estás comprando una cámara DSLR, Amazon puede sugerir:
- Una tarjeta de memoria
- Un estuche para la cámara
- Un trípode
Lo hace porque estos son elementos que otros clientes han comprado con frecuencia junto con una cámara. Para iniciar en el tema te re comendamos el Curso de Introducción a Machine Learning y el Curso de Herramientas de Inteligencia Artificial para Equipos de Datos.
6. Aprendizaje profundo
Conocido como deep learning, es un subconjunto del aprendizaje automático en el que las redes neuronales artificiales pueden modelar y comprender patrones complejos a través de un proceso de imitación del cerebro humano.
Se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento de voz, de imagen, y en sistemas de conducción autónoma.
Ejemplos de uso de deep learning en marketing, SEO y contenido digital
Diferentes negocios y organizaciones utilizan el aprendizaje profundo para mejorar sus procesos y conseguir mejores resultados:
- Optimización de motores de búsqueda: Google utiliza el aprendizaje profundo en su algoritmo de clasificación, conocido como RankBrain. Así mejora mejora la comprensión, rastreo e indexación de páginas web.
- Segmentación de clientes: utilizando aprendizaje profundo, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos de los clientes y segregarlos en diferentes grupos según sus comportamientos de compra, preferencias, intereses, etc.
- Personalización de contenido: las plataformas de streaming, como Netflix y Spotify, usan deep learning para analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios y recomiendan películas, series o canciones personalizadas.
Recuerda que cada sistema tiene sus fortalezas y limitaciones y puede ser mejor para ciertas aplicaciones que para otras. Entendiendo el uso adecuado de cada uno de sus tipos puedes potenciar tu negocio al máximo y destacar en este mundo tan competitivo.
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