¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de una máquina u ordenador para imitar las capacidades de la mente humana. La IA aprovecha múltiples tecnologías para dotar a las máquinas de una inteligencia similar a la humana a la hora de planificar, actuar, comprender, aprender y percibir. Los sistemas de IA pueden percibir entornos, reconocer objetos, tomar decisiones, resolver problemas, aprender de la experiencia e imitar ejemplos. Estas capacidades se combinan para realizar acciones que de otro modo requerirían la intervención humana, como conducir un coche o recibir a un invitado.

¿Por qué está creciendo la popularidad de la IA?

Puede que la Inteligencia Artificial haya entrado en la conversación cotidiana en la última década o así, pero existe desde hace décadas. El aumento relativamente reciente de su protagonismo no es casual.

La tecnología de IA, y especialmente el aprendizaje automático, se basa en la disponibilidad de grandes volúmenes de información. La proliferación de Internet, la expansión de la computación en nube, el auge de los teléfonos inteligentes y el crecimiento del Internet de los objetos han creado una enorme cantidad de datos que crece cada día. Este tesoro de información, combinado con los enormes avances en potencia informática, ha hecho posible el tratamiento rápido y preciso de enormes cantidades de datos.

Hoy en día, la IA completa nuestras conversaciones de chat, sugiere respuestas de correo electrónico, proporciona indicaciones para llegar en coche, recomienda la próxima película que deberíamos ver en streaming, aspira nuestros suelos y realiza complejos análisis de imágenes médicas.

¿Cuál es la historia de la IA?

La historia de la inteligencia artificial se remonta a la antigua Grecia. Sin embargo, es el auge de la informática electrónica lo que ha hecho de la IA una posibilidad real. Tenga en cuenta que lo que se considera IA ha cambiado con la evolución de la tecnología. Por ejemplo, hace unas décadas, las máquinas que podían realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o aritmética simple se clasificaban como IA. Hoy en día, el OCR y los cálculos básicos no se consideran IA, sino una función elemental de un sistema informático.

• Década de 1950 - Alan Turing, famoso por descifrar el código ENIGMA utilizado por los nazis en la Segunda Guerra Mundial, publica el documento Computing Machinery and Intelligence in the Mind. Intenta responder a la pregunta de si las máquinas pueden pensar. Esboza el Test de Turing que determina si un ordenador muestra la misma inteligencia que un ser humano. La prueba sostiene que un sistema de IA debe tener la capacidad de mantener una conversación con un humano sin que éste sepa que está hablando con un sistema de IA. La primera conferencia sobre IA se celebra en el Dartmouth College. Es aquí donde se utilizó por primera vez el término inteligencia artificial.
• Años 60 - El Departamento de Defensa de Estados Unidos, a través de DARPA, se interesa mucho por la IA y se embarca en el desarrollo de programas informáticos que imiten el razonamiento humano. Frank Rosenblatt construye el ordenador Mark 1 Perceptron basado en una red neuronal que aprende a través de la experiencia.
• Década de 1970 - DARPA finaliza varios proyectos de cartografía de calles.
• Década de 1980 - Surge una oleada de IA más compleja. Las redes neuronales con algoritmos de retropropagación tienen una amplia aplicación en los sistemas de IA.
• Década de 1990 - Se producen volúmenes de datos que crecen exponencialmente. Los potentes ordenadores procesan grandes cantidades de datos con rapidez. El superordenador Deep Blue derrota dos veces al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. El proyecto de secuenciación del genoma y otras empresas de complejidad similar generan una enorme cantidad de información. Los avances informáticos permiten almacenar, consultar y analizar estos datos.
• Década de 2000 - La revolución de Internet lleva la IA a cotas sin precedentes. Los macrodatos se incorporan al léxico empresarial. DARPA puso en marcha asistentes personales inteligentes mucho antes de que Alexa, Siri, Cortana y Google Assistant se convirtieran en nombres conocidos. Esto allana el camino para el razonamiento y la automatización que forman parte de los actuales ordenadores personales y teléfonos inteligentes. Eso incluye sistemas de búsqueda inteligentes y sistemas de apoyo a la toma de decisiones que aumenten y complementen las capacidades humanas.
• 2010 - El gigante chino de las búsquedas Baidu presenta el superordenador Minwa, que se basa en una red neuronal convolucional para identificar, analizar y categorizar imágenes con mayor precisión que la media humana. El programa de red neuronal profunda AlphaGo, de DeepMind, vence al campeón mundial de Go, Lee Sodol, en un combate a cinco partidas. El Go es un antiguo juego chino bastante más complejo que el ajedrez.
• Década de 2020 - En este periodo se han producido rápidos avances en las capacidades de la IA, sobre todo en los modelos lingüísticos y la IA generativa. También ha sido una época de creciente concienciación y debate público sobre las posibles repercusiones de la IA en la sociedad, el trabajo y la vida cotidiana. Cabe destacar que OpenAI ha lanzado GPT-3, que muestra impresionantes capacidades de lenguaje natural, seguido de GPT-4 con mejoras significativas. También se lanzó ChatGPT, que introduce la IA conversacional, y DallE para la creación de imágenes. AlphaFold de DeepMind logra un gran avance en la predicción de estructuras de proteínas. La Unión Europea propone la Ley de IA, destinada a regular el desarrollo y uso de la IA. Siguen produciéndose avances en los sistemas multimodales de IA (que combinan texto, imagen y audio) y cada vez se presta más atención a la investigación sobre la alineación y la seguridad de la IA.

¿Cómo funciona la IA?

La Inteligencia Artificial afirma que existen principios que rigen las acciones de los sistemas inteligentes. Se basa en la ingeniería inversa de las capacidades y rasgos humanos en una máquina. El sistema utiliza una potencia de cálculo que supera la capacidad humana media. La máquina debe aprender a responder a determinadas acciones. Se basa en datos históricos y algoritmos para crear un modelo de propensión. Las máquinas aprenden de la experiencia a realizar tareas cognitivas que normalmente realiza el cerebro humano. El sistema aprende automáticamente a partir de las características o patrones de los datos.

La IA se basa en dos pilares: la ingeniería y la ciencia cognitiva. La ingeniería implica construir las herramientas que dependen de la inteligencia humana comparable. Grandes volúmenes de datos se combinan con una serie de instrucciones (algoritmos) y un rápido procesamiento iterativo. La ciencia cognitiva consiste en emular el funcionamiento del cerebro humano y aporta a la IA múltiples campos, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las redes neuronales, la computación cognitiva, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y el razonamiento del conocimiento.

¿Son monolíticos los sistemas de IA?

La Inteligencia Artificial no es un tipo de sistema. Están los sistemas de IA sencillos y de bajo nivel centrados en realizar una tarea específica, como la previsión meteorológica, el análisis de datos empresariales, la localización de taxis y los asistentes digitales. Este es el tipo de IA, denominada "narrow AI," con la que es más probable que interactúe el ciudadano de a pie. Su principal objetivo es la eficiencia de la conducción.

En el otro extremo del espectro están los sistemas avanzados que emulan la inteligencia humana a un nivel más general y pueden abordar tareas complejas. Entre ellas se incluyen el pensamiento creativo, abstracto y estratégico. En sentido estricto, este tipo de máquina verdaderamente sensible, denominada "inteligencia general artificial" o AGI, sólo existe por ahora en la gran pantalla, aunque la carrera hacia su realización se acelera.

¿Dónde se utiliza la inteligencia artificial?

Los seres humanos han perseguido la inteligencia artificial en reconocimiento de lo inestimable que puede ser para la innovación empresarial y la transformación digital. La IA puede reducir costes e introducir niveles de velocidad, escalabilidad y coherencia que de otro modo estarían fuera de nuestro alcance. Probablemente interactúe con algún tipo de IA varias veces al día. Las aplicaciones de la IA son demasiado numerosas para tratarlas aquí de forma exhaustiva. He aquí un resumen de algunas de las más significativas.

1. Ciberseguridad

A medida que los ciberataques crecen en escala, sofisticación y frecuencia, las ciberdefensas dependientes del ser humano ya no son suficientes. Tradicionalmente, las aplicaciones antimalware se creaban pensando en amenazas específicas. Las firmas de virus se actualizaban a medida que se identificaban nuevos programas maliciosos.

Pero mantenerse al día con la enorme cantidad y diversidad de amenazas acaba convirtiéndose en una tarea casi imposible. Este enfoque era reactivo y dependía de la identificación de un malware específico para que se añadiera a la siguiente actualización.

Los sistemas antispam, cortafuegos, detección/prevención de intrusiones y otros sistemas de ciberseguridad basados en IA van más allá de la arcaica estrategia basada en reglas. La identificación, el análisis, la mitigación y la prevención de amenazas en tiempo real es el nombre del juego. Despliegan sistemas de IA que detectan rasgos de malware y toman medidas correctivas incluso sin la identificación formal de la amenaza.

Los sistemas de ciberseguridad de IA se basan en la alimentación continua de datos para reconocer patrones y rastrear ataques. Al alimentar los algoritmos con grandes volúmenes de información, estos sistemas aprenden a detectar anomalías, vigilar el comportamiento, responder a las amenazas, adaptarse a los ataques y emitir alertas.

2. Reconocimiento del habla y procesamiento del lenguaje natural

El reconocimiento de voz es una tecnología que reconoce el habla y la convierte en texto digital. Está en el corazón de las aplicaciones de dictado por ordenador, así como de los GPS y menús controlados por voz.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se basa en una aplicación informática para descifrar, interpretar y generar texto legible por humanos. La PNL es la tecnología que hay detrás de Alexa, Siri, los chatbots y otras formas de asistentes basados en texto. Algunos sistemas de PNL utilizan el análisis de sentimientos para determinar la actitud, el estado de ánimo y las cualidades subjetivas de un idioma.

3. 3. Reconocimiento de imágenes

También conocido como visión artificial o visión por ordenador, el reconocimiento de imágenes es la inteligencia artificial que permite clasificar e identificar personas, objetos, textos, acciones y escritos que aparecen en imágenes en movimiento o fijas. El reconocimiento de imágenes, que suele basarse en redes neuronales profundas, tiene aplicaciones en coches autoconducidos, análisis de imágenes y vídeos médicos, sistemas de identificación de huellas dactilares, aplicaciones de depósito de cheques, etc.

4. Recomendaciones en tiempo real

Los sitios web y las aplicaciones de comercio electrónico y entretenimiento aprovechan las redes neuronales para recomendar productos y medios que atraigan al cliente basándose en su actividad anterior, la actividad de clientes similares, la estación del año, el tiempo, la hora del día, etc. Estas recomendaciones en tiempo real se personalizan para cada usuario. Para los sitios de comercio electrónico, las recomendaciones no sólo aumentan las ventas, sino que también ayudan a optimizar el inventario, la logística y la distribución de la tienda.

5. Comercio automatizado de acciones

El mercado bursátil puede ser extremadamente volátil en tiempos de crisis. Sin embargo, es casi imposible que un ser humano reaccione con suficiente rapidez a los acontecimientos que influyen en el mercado. Los sistemas de negociación de alta frecuencia (HFT) son plataformas basadas en IA que realizan miles o millones de operaciones automatizadas al día para optimizar las carteras de valores de grandes instituciones.

6. Servicios de viajes compartidos y coches autónomos

Lyft, Uber y otras aplicaciones de viajes compartidos utilizan la IA para poner en contacto a los usuarios que lo solicitan con los conductores disponibles. La tecnología de IA minimiza los desvíos y los tiempos de espera, proporciona ETA realistas y calcula los precios de los picos de demanda.

Los coches que se conducen solos aún no son estándar en la mayor parte del mundo, pero ya se ha dado un impulso concertado para incorporar funciones de seguridad basadas en la IA para detectar escenarios peligrosos y prevenir accidentes.

7. Tecnología de piloto automático

A diferencia de los vehículos terrestres, el margen de error en los aviones es extremadamente estrecho. Los fabricantes de aviones tuvieron que impulsar los sistemas de seguridad y convertirse en unos de los primeros en adoptar la inteligencia artificial.

Para minimizar la probabilidad y el impacto de los errores humanos, los sistemas de piloto automático llevan décadas pilotando aviones militares y comerciales. Utilizan una combinación de tecnología GPS, sensores, robótica, reconocimiento de imágenes y prevención de colisiones para guiar a los aviones con seguridad por el cielo, al tiempo que mantienen informados a los pilotos y al personal de tierra cuando es necesario.

8. Automatización de pruebas de software

La inteligencia artificial acelera y simplifica la creación, ejecución y mantenimiento de pruebas mediante la automatización inteligente de pruebas impulsada por IA. El aprendizaje automático basado en IA y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) avanzado permiten el reconocimiento avanzado de objetos, y cuando se combinan con la identificación de maquetas basada en IA, la grabación basada en IA, la coincidencia de texto basada en IA y la automatización basada en imágenes, los equipos pueden reducir el tiempo de creación de pruebas y los esfuerzos de mantenimiento de pruebas, y aumentar la cobertura de las pruebas y la resistencia de los activos de pruebas.

9. Pruebas funcionales

La inteligencia artificial le permite realizar pruebas antes y más rápido con los productos de automatización de pruebas funcionales de OpenText™. Combina un amplio soporte tecnológico con capacidades impulsadas por la IA para ofrecer la velocidad y la capacidad de recuperación que soportan los cambios rápidos de las aplicaciones dentro de una canalización de entrega continua.

10. Gestión de servicios de empresa

Tanto los departamentos de TI como las empresas se enfrentan a los retos que plantean un número excesivo de flujos de trabajo manuales y propensos a errores, un volumen cada vez mayor de solicitudes, empleados insatisfechos con el nivel y la calidad del servicio, etc. La inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático pueden llevar la gestión de servicios al siguiente nivel:

• Las funciones de búsqueda inteligente permiten a los empleados encontrar respuestas fácil y rápidamente
• Los agentes virtuales o bots pueden realizar tareas mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Los análisis inteligentes permiten optimizar y automatizar los flujos de trabajo
• Las métricas de datos no estructurados, por ejemplo las encuestas a usuarios, pueden recopilarse y analizarse con mayor eficacia.

Lo que es cierto para el soporte informático, también lo es para ESM; la IA mejora las operaciones y los resultados.

¿Cómo puedo iniciarme en la inteligencia artificial?

Hay muchas formas de aprovechar la inteligencia artificial en su empresa para mantener la competitividad, impulsar el crecimiento y generar valor. Sin embargo, su organización no dispone de recursos infinitos, por lo que debe establecer prioridades. Empiece por definir cuáles son los valores y los objetivos estratégicos de su organización. A partir de ahí, evaluar las posibles aplicaciones de la IA en función de estos valores y objetivos. Elija la tecnología de IA que más repercuta en su empresa.

El mundo va a depender cada vez más de la inteligencia artificial. Ya no se trata de si adoptar o no la IA, sino de cuándo. Las organizaciones que aprovechen la IA antes que sus homólogas podrían obtener una ventaja competitiva significativa. Desarrollar y aplicar una estrategia de IA bien definida es el punto de partida. Puede que tenga que experimentar un poco antes de saber qué le funcionará.

¿Cómo ayuda OpenText a las empresas con la inteligencia artificial?

Los clientes ya confían en las soluciones de gestión de la información de OpenText para ayudarles a gestionar conjuntos de datos privados, desde transacciones B2B hasta contenido operativo, código de aplicaciones y propiedad intelectual. Ahora, sin tener que mover sus datos, puede utilizar las capacidades de OpenText Aviator AI para sacar el máximo partido a su información.

Estas son algunas de las ventajas de la IA creada para las empresas:

Mantenga los datos privados y seguros: Sus datos de propiedad no deberían tener que estar en dominios públicos para ejecutar LLM. Experimente con LLM examinados en un entorno aislado para probar nuevos casos de uso mientras mantiene a salvo sus conjuntos de datos privados.

Emplee el modelo de IA adecuado para cada trabajo: No hay una talla única. Ayudamos a examinar los LLM en función de los casos de uso y disponemos de un escuadrón modelo para empezar. Se trata de los resultados que desea obtener de la IA y de cómo podemos ayudarle a conseguirlos.

Realice el pivote de la IA con un socio de confianza: Las transformaciones empresariales y tecnológicas nunca terminan. OpenText™ Professional Services le ayuda a explorar los casos de uso y modelos de IA que se aplican a su empresa y a navegar con seguridad por las complejidades de la IA.

¿Cuáles son las áreas clave de la inteligencia artificial que aborda OpenText?

A continuación se enumeran las capacidades de IA empresarial que ofrece el software OpenText Aviator for Business:

OpenText™ Aviator de operaciones de TI: Redefina las funciones de soporte empresarial de nivel 1 con capacidades de autoservicio de IA generativa para operaciones de TI.

OpenText™ Experience Aviator: Transforme las comunicaciones con IA generativa privada para el éxito del cliente.

OpenText™ Business Network Aviator: Revolucione la conectividad a través del Internet de las nubes con IA para cadenas de suministro.

OpenText™ DevOps Aviator: Eleve a millones de desarrolladores con IA para DevOps.

OpenText™ Content Aviator: Potencie los espacios de trabajo inteligentes con la gestión de contenidos de IA para modernizar el trabajo.

OpenText™ Cybersecurity Aviator: Mejore su postura de seguridad con el poder de la detección de amenazas de la IA.

OpenText también ofrece OpenText Aviator for Technologists, plataformas y herramientas de ingeniería de IA para ayudar a su organización a establecer flujos de información y orquestar datos sin problemas: 

OpenText™ Aviator Platform: Habilite decisiones más inteligentes con plataformas empresariales de IA para procesar, organizar y analizar grandes conjuntos de datos de todo tipo.

OpenText™ Aviator IoT: Conecte personas, sistemas y cosas con IoT AI para gestionar mejor los activos de alto valor y acelerar su negocio.

OpenText™ Aviator Lab: Experimenta con IA con nuestros expertos en servicios profesionales y explora lo que puedes hacer con IA en OpenText Private Cloud.

OpenText™ Aviator Search: Proporcione a los usuarios acceso a las respuestas que necesitan, de forma más rápida y sencilla, con la búsqueda basada en IA multirepositorio que le permite personalizar todo, desde los clics hasta las conversaciones.

OpenText™ Aviator Thrust: Constrúyelo a tu manera con las API de IA de OpenText Cloud que crean flujos de información en tiempo real para habilitar aplicaciones y flujos de trabajo personalizados.