Resumen

Resumen

  • La IA es una combinación de tecnologías que se pueden usar para conseguir que una máquina o un sistema perciba, comprenda, actúe y aprenda.
  • Para que un sistema sea inteligente (y potente) es muy importante enseñarle mediante técnicas de aprendizaje automático o aprendizaje profundo.


¿Qué es la IA?

Se trata de un concepto muy difícil de definir ya que, según el contexto, puede significar cosas muy diferentes para cada persona. La razón para ello es que no es en sí misma una tecnología, sino una combinación de diferentes tecnologías que se pueden combinar para hacer que una máquina se comporte de manera inteligente. En lugar de buscar una definición, es preferible pensar en lo que puede hacer una máquina o sistema gracias a la IA.

Hay cuatro capacidades especialmente importantes:

  • Sentir: Una máquina con IA puede adquirir y procesar imágenes, sonidos, voz, texto y otros datos para percibir el mundo que la rodea.
  • Comprender: Una máquina con IA puede reconocer patrones y contexto en la información que adquiere, del mismo modo que las personas interpretan información a partir de patrones y contexto cuando perciben el mundo.
  • Actuar: Una máquina con IA puede utilizar esa percepción o comprensión para realizar acciones en el mundo físico o digital.
  • Aprender: Una máquina con IA puede aprender del éxito o el fracaso de sus acciones para optimizar continuamente su rendimiento.

El aprendizaje automático es fundamental para que un sistema sea inteligente. La capacidad de decidir cómo actuar a partir del análisis de datos (y no por programación) es lo que diferencia la IA de otras formas de automatización.

Su potencia se debe a que las personas no siempre podemos explicar por qué actuamos de una cierta forma en una situación concreta, lo que hace que sea muy difícil programar una máquina teniendo en cuenta todas las variables. El aprendizaje automático (y el aprendizaje profundo, en particular) es muy útil para que una máquina pueda aprender sus propias reglas.

Estadística: La IA ejecuta ya más del 60 % de todas las operaciones que se realizan actualmente en Wall Street, con poca o ninguna supervisión humana en tiempo real. Esta tecnología ya está empezando a dar sus frutos. Ya se trate de un algoritmo para aprender a jugar mejor que las personas a un juego tan complejo como el Go, de un sistema de visión artificial que interpreta estímulos visuales con extraordinaria precisión, o de modelos predictivos con una impresionante capacidad para prever lo que va a ocurrir, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son la base de incontables avances en IA.

Para las empresas, la IA no es más que otra serie de herramientas que pueden complementar los conocimientos de sus empleados y ayudarles en las partes más monótonas, aburridas y repetitivas de sus trabajos. Al integrarse en soluciones analíticas avanzadas o ayudar a automatizar tareas mediante la automatización robótica de procesos (ARP), la IA hace que el trabajo diario sea más productivo, eficaz e interesante.

Estadística: En un proyecto de facturación con ARP para una gran empresa manufacturera…

  • Se redujo un 70 % la duración del procesamiento.
  • Se aumentó la productividad un 30 %.
  • Se consiguió una precisión del 100 %.
"La IA ejecuta ya más del 60 porciento de todas las operaciones que se realizan actualmente en Wall Street, con poca o ninguna supervisión humana en tiempo real."

— CHRISTOPHER STEINER, Automate This

Ray Eitel-Porter

Managing Director de Accenture Digital, responsable de inteligencia aplicada en Reino Unido e Irlanda


Dr. Athina Kanioura

Chief Analytics Officer and Global Lead – Applied Intelligence

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