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.
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.
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.
Las máquinas reactivas son usadas en atención al cliente de la siguiente manera:
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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:
¿Cómo usan las empresas sistemas ANI para automatizar parte de sus procesos? Estos son algunos ejemplos:
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.
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:
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.
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.
En los negocios, la memoria limitada es usada para:
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.
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.
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:
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.
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.
Diferentes negocios y organizaciones utilizan el aprendizaje profundo para mejorar sus procesos y conseguir mejores resultados:
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.
En un mundo en el que la inteligencia artificial está en pleno auge, resulta sumamente importante entenderla y saber cómo implementarla de manera estratégica y beneficiosa.
Imagina poder tomar decisiones impulsadas por datos con la velocidad de la luz, descubrir oportunidades ocultas como un detective digital y brindar experiencias que cautiven y enganchen a tus consumidores.
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Pregunta: una herramienta que implemente IA como ChatGPT estaría entre un sistema experto y un sistema con memoria limitada?
Teniendo en cuenta que las especificaciones dictan que ChatGPT puede recordar información en el contexto de la información, adicional a que cuenta con una base de conocimientos hasta Sept 2021 según su última versión, se puede consultar en un contexto específico aplicando una serie de reglas; este sería el mecanismo de inferencia, correcto?
Si los diferentes tipos de IA pueden interactuar entre sí de esta forma, las posibilidades no se podrán contar con los dedos de la mano, siendo exageradamente optimista.