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8 ejemplos de Inteligencia Artificial

Tecnología | Artículo
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    143
  • Noviembre 2021
  • Fecha de publicación
  • Noviembre 2021
  • Tecnología
  • Artículo
  • Autor
  • Andrés Visus
  • Profesor de Grado, Postgrado y Executive Education en ESIC. Especializado en Transformación Digital y liderazgo de equipos cros-funcionales en entornos muy dinámicos.

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A veces no es fácil explicar de una forma sencilla qué es y para qué se utiliza la inteligencia artificial. De una forma simple, podríamos decir que la inteligencia artificial (IA) es un software que trata de imitar las capacidades y los comportamientos de una persona. 

La IA se basa en el aprendizaje a partir de datos, lo que se denomina machine learning. Aprende de los patrones y correlaciones que encuentra en los datos. Una vez que ha identificado esos patrones y correlaciones, es capaz de hacer predicciones, detectar anomalías y clasificar. 

Las imágenes y los sonidos también son datos. Las imágenes están formadas por píxeles y el sonido son ondas que se pueden representar como datos. Por lo tanto, la IA aprende de datos de imágenes y sonidos. 

De forma general, podríamos decir que la inteligencia artificial abarca tres áreas: 

  • Machine learning o aprendizaje automático: Realiza predicciones y obtiene conclusiones a partir de los datos. 

  • Computer vision o visión computarizada: Interpreta imágenes y vídeos. 

  • Natural language processing o procesamiento del lenguaje natural (PLN): Interpreta la voz y el lenguaje. 

Otro término habitual es deep learning, que consiste en técnicas de machine learning muy utilizadas también en el tratamiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural (PLN) 

Ejemplos de IA: usos de machine learning o aprendizaje automático 

  1. Predicción de ventas 

Son muchos los factores que impactan en las previsiones de ventas; pongamos como ejemplo la cerveza. Cuando hace calor, se vende más que cuando hace frío, al igual que si hay eventos deportivos o festivos también se incrementan las ventas. ¿Cuánto voy a vender si va a hacer frío, pero hay una final de fútbol? Es aquí donde la IA encuentra patrones entre los históricos de estas tres variables para estimar resultados futuros. 

  1. Sistemas de recomendación en el Marketing 

¿Cómo puede saber Netflix qué películas me gustan? De nuevo aprende de tus hábitos y de los datos que le das. En este caso los datos son, por ejemplo, el género de la película, los actores que aparecen, la trama, si ves la película hasta el final o la dejas a medias, etc. 

Utiliza esta información y la de miles de otros usuarios para encontrar entre su catálogo productos (películas o series) con similitudes a las que más ves. Y aprende de sus fallos, como por ejemplo si te recomienda una película que no llegas a terminar de ver. Esto mismo se aplica en la música o en los comercios online. 

  1. Detección de ataques cibernéticos 

Una tarea que hace muy bien la inteligencia artificial es detectar anomalías en los datos. Los ataques cibernéticos provocan situaciones en las redes, como comportamientos de los sistemas o flujos de datos que no son habituales. En tiempo real y analizando cantidades masivas de datos, la IA detecta estos ataques 

Ejemplos de IA: usos de computer vision o visión computarizada 

  1. Diagnóstico de enfermedades COMO EL cÁncer 

Los mayores avances en la salud se están dando gracias a la inteligencia artificial. Se sabe que la IA puede identificar en las imágenes anomalías o patrones que una persona no es capaz de ver. 

De nuevo, los modelos de computer vision aprenden de miles de imágenes radiológicas, por ejemplo de mama, de pacientes sanos y con cáncer. Cuando analizan una nueva imagen, son capaces de clasificarla e identificar a nivel microscópico determinadas características propias de una persona sana o enferma. 

  1. Aplicaciones en vehículos autónomos 

Al igual que detecta células cancerígenas en una imagen, puede identificar señales de tráfico, objetos o los límites de una carretera. Estas técnicas de computer vision son ampliamente utilizadas en los sistemas de seguridad de los vehículos para avisarte cuando superas el límite de velocidad o te sales del carril y se están desarrollando con gran precisión en los vehículos autónomos. 

  1. Reconocimiento de personas 

Las mismas técnicas se utilizan para identificar personas en aeropuertos, manifestaciones o controles de acceso a instalaciones. Pueden reconocer si es hombre, mujer, adulto o niño y expresiones como triste, enfadado, alegre, riendo, etc. Por ejemplo, se utiliza en la emisión de películas para analizar cómo reaccionan los espectadores en las diferentes escenas. 

Ejemplos de IA: uso de natural language processing o procesamiento del lenguaje 

  1. Siri, Alexa, Google, etc. 

En este caso, la inteligencia artificial trabaja en interpretar el lenguaje. Cuando decimos: «Oye, Siri», nuestra voz se convierte en texto que es interpretado utilizando técnicas de PLN. Y cuando nos contesta Siri, lo que está pasando es que la respuesta a nuestra petición se reproduce en forma de voz. A estos procesos se los denomina voice-to-text y text-to-voice. 

  1. Análisis de la reputación de una marca 

Las técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural son capaces de interpretar no solo lo que se dice, sino el sentimiento con el que se dice. Se utiliza, por ejemplo, para rastrear las redes sociales e interpretar comentarios sobre un producto o una marca, clasificándolos como positivos o negativos. 

 

Conclusiones 

Generamos datos y estamos rodeados de datos. La inteligencia artificial es capaz de sacar provecho de estos datos y, aunque no seamos conscientes muchas veces, estamos rodeados de soluciones de inteligencia artificial en el coche, con el móvil, en fábricas, comercios, en el sector de la salud y en muchos otros entornos 

Si tienes una necesidad y datos, posiblemente la inteligencia artificial pueda ayudarte. 

 

 

  • Fecha de publicación
  • Noviembre 2021
  • Tecnología
  • Artículo
  • Autor
  • Andrés Visus
  • Profesor de Grado, Postgrado y Executive Education en ESIC. Especializado en Transformación Digital y liderazgo de equipos cros-funcionales en entornos muy dinámicos.


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