Historia y evolución de la inteligencia artificial

Clase 2 de 12 • Curso de Estrategia y Liderazgo de Proyectos Empresariales de Gen AI

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Resumen

Prompts usados para la creación de imágenes 

Automatización 

PROMPT: an AI powered machine executing a tedious and repetitive task previously done by a human.

Toma de decisiones 

PROMPT: AI working alongside a human,  finding patterns through huge amounts  of data and complementing a human being making a decision

Avances en medicina 

PROMPT: AI recombining ingredients and ideas to discover new drugs to solve human diseases.

Toma de decisiones 

PROMPT: AI working alongside a human,  finding patterns through huge amounts  of data and complementing a human being making a decision.

Optimización de procesos 

PROMPT: an AI powered machine controlling autonomous vehicles and production lines to manufacture and deliver goods.

Desarrollo de vehículos autónomos 

PROMPT: a hive of autonomous cars aware of each other and driving through a fast lane.

Asistentes virtuales 

PROMPT: A virtual assistant that knowing information about me will help me make decisions.

La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente nuestra manera de interactuar con la tecnología y resolver problemas complejos. Entender su origen, evolución y potencial futuro no solo nos prepara para aprovechar sus beneficios, sino que también asegura implementaciones más efectivas en nuestras organizaciones.

¿Cómo nació la inteligencia artificial?

  • Surge en 1950 con Alan Turing y su célebre "Test de Turing".
  • En 1956, en la conferencia de Dartmouth, se acuña el término "inteligencia artificial".
  • Su desarrollo avanza por etapas:
    • Años 60-70: Sistemas basados en reglas y expertos.
    • Años 80-90: Redes neuronales que simulan el procesamiento humano.
    • Desde los 2000: IA generativa que crea contenido nuevo basándose en datos.

¿Qué tipos de inteligencia artificial existen?

  1. IA débil o estrecha: Realiza tareas específicas siguiendo patrones matemáticos (e.g., Siri, Alexa).
  2. IA general: Aspira a pensar y resolver problemas de manera autónoma, acercándose a las capacidades humanas.
  3. IA súper inteligente: Una posibilidad futura en la que las máquinas podrían aprender exponencialmente y operar de forma autónoma.

¿Cómo ha evolucionado la IA en su capacidad de aprendizaje?

  • Sistemas basados en reglas: Ejecutan decisiones predefinidas mediante estructuras programadas.
  • Aprendizaje automático (Machine Learning): Encuentran patrones y correlaciones en grandes volúmenes de datos.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning): Usa redes neuronales para analizar datos de forma más compleja y generar inferencias, como identificar objetos en imágenes o predecir comportamientos.

¿Qué aplicaciones prácticas tiene la IA hoy?

  1. Automatización:
    • Acelera procesos repetitivos.
    • Mejora la eficiencia operativa.
  2. Apoyo en la toma de decisiones:
    • Recomienda acciones basadas en análisis de datos (e.g., políticas públicas, créditos).
  3. Avances médicos:
    • Facilita descubrimientos científicos.
    • Ayuda en la creación de medicamentos innovadores.
  4. Optimización industrial:
    • Aumenta la eficiencia en fábricas y procesos logísticos.
  5. Autos autónomos:
    • Toman decisiones de conducción basadas en redes neuronales.
  6. Asistentes virtuales:
    • Ofrecen recomendaciones personalizadas según nuestras preferencias.

¿Cómo la IA puede potenciar nuestras capacidades?

  • Permite delegar tareas complejas a sistemas que procesan datos más rápido que los humanos.
  • Libera tiempo para que enfoquemos nuestra energía en creatividad, innovación y toma de decisiones estratégicas.