La inteligencia artificial

Existen innumerables artículos que hablan de la Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático, (incluso el aprendizaje profundo), y muchos autores hablan también de la IA, el aprendizaje automático…

Inteligencia artificial

El gran avance de la inteligencia artificial en la comunicación

Las nuevas tecnologías y la organización del trabajo de influencia digital, todos lo vemos. Este trastorno impuesto por la inteligencia artificial (IA) lleva a todas las empresas del mundo, sin excepción, a adaptar y confiar la mayoría de las tareas profesionales a máquinas o robots.

Por lo tanto, los robots, ahora colegas humanos, ya no están asignados para realizar tareas repetitivas y mecánicas, sino gestos que requieren facultad intelectual. Esto precipitó la organización del trabajo en la oficina y también permitió su evolución en forma. Hoy, después de haber asediado completamente las oficinas, la IA está en proceso de aterrizar en la comunicación.

avances en inteligencia artificial - AC Consultors

¿Deberíamos confiar realmente en la inteligencia artificial , esta tecnología que ha invadido casi todas las áreas de actividad y, sin embargo, nos expone a todos los peligros? Antes de responder a esta pregunta, debemos conocer exactamente la realidad y el potencial de esta ciencia con aplicaciones inteligentes. En realidad, es un tema que está en el centro de toda atención, porque interviene en todos los sectores globales, incluso en el marketing electrónico. Es fascinante para algunos y aterrador para otros.

Según los especialistas en marketing, por ejemplo, para 2020, algunas tareas de marketing estarán automatizadas. ¿Realmente temen por su carrera? En cualquier caso, en 2017, más del 300% de los aumentos en las inversiones globales se referirán a la inteligencia artificial, según las predicciones.

Gracias al uso de interfaces cognitivas de sistemas complejos, análisis avanzados y aprendizaje automático, AI ofrecerá a los usuarios un acceso fácil a un software aún más potente. Serán esenciales para tomar decisiones más rápidas en marketing, comercio electrónico y gestión de productos.

Esta revolución de TI y sus muchas aplicaciones ya están deslumbrando al mundo humano, incluso creando dependencia. Sin embargo, las principales tendencias que probablemente alteren la vida del consumidor deben seguirse de cerca para no caer en sus atractivos.

La mayoría de las marcas adoran estas nuevas tecnologías porque creen que son un instrumento que les permite desarrollar muchas oportunidades de seguros y ganancias rentables para la comercialización.

En realidad, la inteligencia artificial otorga a los humanos recursos únicos caracterizados por el advenimiento de la robótica colaborativa y la reinvención del marketing que está en aumento. El encanto de esta técnica digital terminó seduciendo y atrayendo a todos los usuarios.

La llegada de los chatbots en 2016 es, por ejemplo, el gran éxito del marketing digital, casi todos los profesionales son unánimes en esto. Esto confirma que la IA ya no es solo una ciencia ficción, sino una realidad a tener en cuenta en los próximos años.

Los primeros en beneficiarse ampliamente de esta aplicación son los profesionales de la comunicación y los especialistas en marketing, porque ahora sus tareas serán más fáciles y simplificadas. De lo contrario, la inteligencia artificial tiene una gran capacidad para escribir novelas, escenarios de cortometrajes y artículos de prensa.

Un ejemplo de este avance tecnológico es la publicación de la edición “riendas editoriales” de la aplicación IBM Watson.

La conquista de este vasto y rico mercado que mantiene AI ha provocado una feroz batalla entre los gigantes digitales. Esta pelea resultó en la creación de asistentes virtuales. Es un robot digital real que muy pronto entrará triunfante en el mundo digital a través de teléfonos inteligentes y se utilizará como intermediario en todas las interacciones humanas.

Este asistente debe intervenir en muchos sectores. En principio, debería poder organizar las tareas habituales de manera eficiente, planificar bien las vacaciones y pagar impuestos, entre otros. Experto en varios campos, el asistente personal puede reemplazar a un abogado, un banquero o un médico, según investigadores informáticos.

Pero cuidado, es necesario marcar las acciones de las nuevas tecnologías para que no piensen que todo está permitido. Es por eso que el legislador debe regular absolutamente el campo para canalizar las invenciones. De hecho, este es el primer paso a seguir para dominar las diversas tentaciones de crear máquinas peligrosas para la humanidad.

A nivel técnico, los usuarios de IA están preocupados por la protección de los datos personales. Es cierto que su recopilación permite predicciones claramente confiables, sin embargo, ¿qué hacemos con esta información almacenada sin ninguna protección? La integración de datos médicos, legales y personales es ahora parte de nuestros hábitos, pero ¿están estos parámetros realmente bien protegidos?

Hoy, para realizar una compra en línea, navegar o comunicarse, debe utilizar sus datos personales. Pero debe tener cuidado al manejar esta gran cantidad de datos.

Las aplicaciones inteligentes son reconocidas por su espectacular capacidad para reconocer voz e imagen gracias a la aparición de redes neuronales. Sin embargo, háganos saber por el momento que realizar tareas naturales aún le plantea serios problemas. Este es el caso, por ejemplo, con el análisis del lenguaje que aún no ha logrado dominar.

Aplicaciones de inteligencia artificial en comunicación

Los avances en la tecnología de la comunicación asustan a las empresas especializadas en el sector. La mayoría de las tareas que antes se confiaban a los humanos hoy están destinadas a desaparecer o tal vez ahora sean realizadas por máquinas.

Deje que cada jugador tenga en cuenta que AI invertirá completamente en comunicación corporativa sostenible. Nuestro mundo se caracteriza por la abundante oferta y demanda, es una oportunidad de comunicación para impulsar los intercambios, por lo que será esencial.

Estos son algunos ejemplos de las ventajas de la comunicación con esta revolución técnica:

  • Los paneles publicitarios se han hecho eficientes gracias a la tecnología desarrollada por la agencia M&C Saatchi. Gracias a su sistema de reconocimiento facial, estos paneles son capaces de identificar la reacción de los transeúntes y también de modificar rápidamente el contenido de la pantalla. Estas reacciones de los transeúntes permitirán al anunciante determinar qué imágenes usar para lanzar una importante campaña publicitaria.
  • Los informes diarios fueron realizados previamente por seres humanos. Pero hoy, son producidos exclusivamente por robots. Las redes de impresión, camiones y distribución, por nombrar algunas, han dado paso a tecnologías inteligentes, de ahí las grandes inversiones observadas en esta área.

Una cosa es cierta, incluso si hasta ahora no existe una tecnología capaz de comprender o reproducir emociones exactamente, la inteligencia artificial ha tomado el camino de la mejora y la mejora.

Existen innumerables artículos que hablan de la Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático, (incluso el aprendizaje profundo), y muchos autores hablan también de la IA, el aprendizaje automático, y sobre la ciencia de datos como si estas palabras fueron en gran medida intercambiables. ¿Pero, que son exactamente?

Comencemos describiendo la Inteligencia Artificial como la implementación de agentes inteligentes. Según Peter Norvig y Stuart Russel, un agente inteligente es una entidad autónoma capaz de percibir su entorno a través de sensores, actuar en él a través de actuadores (es decir interactuar con su entorno), también es capaz aprender, y por último, analiza, usa el conocimiento y toma decisiones.

Históricamente, las primeras I.A. no eran realmente “aprendices”. Usaron en el mejor de los casos funciones heurísticas combinadas con motores de reglas. Hoy, la evolución de las tecnologías ya no nos hace pensar en una I.A. que no sea “aprender”. En particular, gracias a los avances recientes en algoritmos de aprendizaje profundo.

Y, precisamente, el hecho de “aprender” una máquina se llama literalmente “aprendizaje automático”. Se basa en algoritmos (principalmente estadísticos) para permitir que una máquina “aprenda” a partir de una cantidad de respuestas correctas disponibles conocidas al principio (muestra o base de aprendizaje). Sin esta base de datos disponible, a menudo muy grande, el aprendizaje no es posible.

Machine Learning

Es disciplina principal de la Inteligencia Artificial, una primera evidencia, de acuerdo con estas definiciones, es que el aprendizaje automático es una disciplina principal de la inteligencia artificial moderna. Sin embargo, los algoritmos que hacen posible el aprendizaje se han desarrollado principalmente gracias a otra disciplina mucho más antigua conocida como las estadísticas.

Cuanto más simple es el algoritmo, más cerca se está de las estadísticas básicas; es más compleja, se utilizan combinaciones de procedimientos estadísticos básicos que, por tanto, constituyen los componentes básicos de la máquina moderna de aprendizaje (por ejemplo, como explica el prominente científico de datos y matemático ruso Vladimir Vapnik). Se debe notar de paso que cuanto más complejo sea el algoritmo, más preciso será, pero más requerirá una base de aprendizaje importante para poder funcionar.

Como una gran parte del éxito del aprendizaje estadístico y la máquina sobre la base de una buena preparación y una buena transformación de datos, vemos aparecer pronto una disciplina que abarca un mínimo la preparación de datos, aprendizaje estadístico y la máquina, que podemos llamar sin riesgo “Data Science”.

La disciplina que todo lo abarca y que permite desarrollar todo tipo de algoritmos para I.A. es comúnmente llamada “Ciencia de datos”, sus practicantes son Data Scientists o Data Engineers. Parece perfectamente obvio que Data Science e Artificial Intelligence tienen mucho en común.

¿Podemos confundir las dos disciplinas?

La primera objeción que se puede presentar es que podemos hacer ciencia de datos sin inteligencia artificial. Para estar convencido de esto, es suficiente, por ejemplo, llevar a cabo una encuesta de mercado utilizando muestreo estadístico de una población. Este estudio encaja perfectamente en Data Science, sin ser parte de la Inteligencia Artificial.

De hecho, existe toda una gama de ciencia de datos explicativa y predictiva que tiene como objetivo responder a las preguntas de negocios con una vocación “única” sin necesariamente querer automatizar la respuesta a toda costa.

Esto nos lleva a una primera conclusión que la I.A. no abarca (por mucho) todas las actividades de Ciencia de Datos.

¿Pero podemos incluir I.A. en Data Science?

En términos absolutos, la parte de recopilación y la parte de restitución de la información son obviamente parte de la Ciencia de Datos. De hecho, una de las principales dificultades de Data Science es también poder restaurar adecuadamente la información y explicar el conocimiento adquirido de los algoritmos a los comercios.

Si consideramos que percibir nuestro entorno a través de sensores es parte del proceso de recopilación de información, y que la parte que permite a un agente actuar directamente a través de actuadores es parte de la actividad de restitución de esta información o este conocimiento, nos queda entonces solo para examinar la parte “inteligente” de la IA para saber si podemos incluir esta actividad en Data Science.

Esta parte “inteligente” se define como la capacidad que tiene un agente inteligente para aprender, analizar, usar el conocimiento y tomar decisiones. Llamamos a esta actividad el aprendizaje automático, y admitamos que es una parte integral (e incluso importante) de Data Science.

Se puede concluir inequívocamente que I.A. es lógicamente parte de una disciplina más amplia que Data Science representa, lo contrario es falso, ya que también incluye la preparación de datos, estadísticas y todas las formas de estudios realizados utilizando todos o parte de estos métodos.

La inteligencia artificial es el campo más complejo de la Ciencia de datos Esto nos lleva a definir legítimamente la Ciencia de datos como la unión de cuatro disciplinas híbridas: preparación de datos, estadísticas, aprendizaje automático, e Inteligencia Artificial.

Hay que señalar que estos términos no son para nada intercambiables. Los profesionales que practican una o más de estas cuatro disciplinas son todos los científicos de datos o data Enginners.

De estas cuatro disciplinas, recordemos, están entrelazadas e interdependientes ya que sin el aprendizaje de máquina, hoy en día, no podemos hacer la Inteligencia Artificial Sin estadísticas no se puede hacer el aprendizaje automático y sin transformación de los datos, uno no puede tener éxito en sus modelos estadísticos.

En todas las disciplinas de la Ciencia de Datos, la IA es la más compleja de implementar, porque necesariamente utiliza los otros tres, desde la preparación de datos, hasta el aprendizaje automático.

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