La Inteligencia Artificial (IA) no es solo una tendencia; es una revolución que está transformando la forma en que vivimos y trabajamos. En Brasil, las soluciones relacionadas con la IA son cada vez más accesibles y ya son una realidad en los negocios.

Estudios recientes de la consultora McKinsey indican que el 65% de las empresas a nivel mundial comenzaron a utilizar la IA de manera regular en sus operaciones en 2024, una cifra que prácticamente se duplicó en comparación con el año anterior.

Pero, ¿cómo aplicar la IA en su empresa y cuáles son los verdaderos beneficios que la Inteligencia Artificial aporta a los negocios? Desde el sector agroindustrial hasta la salud, existen innumerables posibilidades que este avance —del aprendizaje automático a la automatización de tareas y la optimización de procesos complejos— puede proporcionar. Descubra a continuación los principales puntos relacionados con el tema.

En pocas palabras, la Inteligencia Artificial puede definirse como la capacidad de los sistemas informáticos para realizar tareas complejas mediante el reconocimiento de patrones y el análisis de una amplia gama de datos. Los sistemas informáticos pueden así realizar tareas que antes requerían la intervención humana, como la atención al cliente, el análisis de datos, la identificación de patrones y la optimización de procesos. Para ello utiliza conceptos como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales. Esta idea de máquinas capaces de "pensar" como humanos ha acabado revolucionando la rutina corporativa y la economía en su conjunto, con empresas que utilizan la IA para mejorar su negocio e impulsan nuevas inversiones en tecnologías para este ámbito.

Hoy en día, la inteligencia artificial puede aplicarse para mejorar los procesos y está dictando la transformación digital en varios frentes empresariales.

Los primeros pasos

A pesar de su popularización a gran escala en los últimos años, la Inteligencia Artificial se remonta a la década de 1940. Los primeros estudios sobre la posibilidad de que los sistemas informáticos realizaran actividades muy próximas a las capacidades humanas comenzaron con el neurofisiólogo Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts. Durante este periodo se desarrollaron las primeras máquinas de cálculo informático complejas, entre las que destaca la de Alan Turing, que descifró los mensajes alemanes y ayudó a los Aliados a ganar la Segunda Guerra Mundial.

Evolución gradual

En los años 50 empezaron a desarrollarse programas sencillos capaces de resolver problemas complejos simulando el pensamiento humano. Fue también en esta década cuando Alan Turing propuso una prueba que lleva su apellido y que verifica si una máquina puede mostrar un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. El Test de Turing se ha convertido en una referencia en este campo.

El comienzo de una nueva era

Sin embargo, fue en la década de 1990 cuando los estudios relacionados con el campo de la Inteligencia Artificial se desarrollaron a un ritmo más rápido, hasta llegar a los recursos actuales. En esta fase, tras muchos altibajos relacionados con las inversiones en el sector, los juegos de ordenador, las aplicaciones de reconocimiento de voz y el aprendizaje automático han evolucionado considerablemente.Basándose en la historia de la evolución de la IA, el Departamento de Defensa de Estados Unidos - DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) - ha creado un concepto de 3 grandes oleadas de innovación en estas tecnologías:

1ª Ola: Sistemas basados en reglas simples

En sus inicios, la IA se limitaba a sistemas que seguían reglas predefinidas. Estos sistemas, conocidos como sistemas expertos, se diseñaban para resolver problemas específicos basándose en grandes conjuntos de sentencias "si-entonces".

Ciclo 2: Introducción al aprendizaje estadístico

Con el crecimiento de la potencia de cálculo y la disponibilidad de datos, la IA empezó a utilizar algoritmos de aprendizaje estadístico para encontrar patrones en grandes volúmenes de información. Fue durante esta fase cuando evolucionó el aprendizaje automático y se consolidaron la clasificación de datos y el reconocimiento de imágenes.

3ª Ola: Modelos generativos e IA adaptativa (actual)

La tercera oleada trajo consigo avances significativos, como la creación de redes neuronales profundas (deep learning) y la implementación de modelos generativos, que no solo aprenden patrones, sino que también crean nuevos contenidos, como imágenes y textos. Algunos ejemplos son herramientas como GPT y DALL-E. Además, la automatización avanzada y los sistemas adaptativos permiten a la IA tomar decisiones en tiempo real y ajustarse a nuevos datos de forma continua

IA estrecha

Esta es la forma más común de IA hoy en día, que realiza tareas específicas con un alto rendimiento. Un ejemplo práctico es un asistente virtual, como Alexa o Google Assistant, que puede responder preguntas, programar alarmas y controlar dispositivos domésticos conectados. Aunque es extremadamente eficaz en tareas limitadas, la IA estrecha no tiene la capacidad de generalizar o transferir su aprendizaje a diferentes contextos.

IA general

Todavía en fase de desarrollo e investigación, la IA General representa un sistema que puede realizar cualquier tarea cognitiva de la que sería capaz un ser humano e incluye el concepto de aprendizaje automático. Soluciones como ChatGPT, Copilot y Bard pueden clasificarse en esta fase y, además de extender su uso a diversos frentes, están abriendo debates sobre el uso ético de la Inteligencia Artificial en los negocios.

Principales tecnologías y enfoques: La IA en la vida cotidiana

Existe una amplia gama de tecnologías vinculadas al uso de la IA, que permiten ampliar la capacidad operativa en diversos contextos cotidianos. Gracias a los estudios de las últimas décadas, la Inteligencia Artificial está desarrollando actualmente una serie de acciones estrechamente vinculadas a la capacidad e interacción humanas y que van más allá de las secuencias lógicas y los comandos. Estas tecnologías incluyen:

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se centra en construir sistemas que mejoran su rendimiento con el tiempo porque aumentan su capacidad de aprender patrones y situaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático se encuentran entre los más utilizados en IA. Se entrenan sobre un conjunto de datos y evolucionan a medida que se alimenta esta base de datos. Recientemente, se está popularizando el uso de redes neuronales profundas (Deep Learning) para aumentar la precisión de los modelos y la aplicación de modelos preentrenados, como GPT, para reducir el tiempo y los costes de implementación.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Se trata de una tecnología que avanza rápidamente gracias a la disponibilidad de big data, una informática más avanzada y mejores algoritmos. Consiste en la capacidad de las máquinas y los sistemas para comprender, interpretar y responder a la interacción humana de una forma más natural. La PNL es capaz, por ejemplo, de identificarcomentarios positivos o negativos, analizar opiniones y producir contenidos o análisis complejos.

Visión por ordenador

Esta tecnología destaca por su capacidad para interpretar y reconocer imágenes y describirlas con precisión y eficacia. Se utiliza, por ejemplo, en la identificación de matrículas por parte de vehículos autónomos y en el diagnóstico más ágil en pruebas de imagen en el sector sanitario, además de ser la base de los sistemas de reconocimiento facial. Entre los avances de la visión por ordenador destacan el uso de redes neuronales convolucionales (CNN), que permiten detectar y clasificar imágenes con precisión, y los algoritmos de segmentación semántica, que identifican cada píxel de una imagen con un contexto detallado.

Sistemas de recomendación

Utilizan algoritmos para analizar el comportamiento de los usuarios y sugerir contenidos o productos personalizados, optimizando la experiencia del cliente. Es la base de productos como las redes de streaming y las redes sociales. Permite personalizar contenidos, ya sea de forma colaborativa, cuando existe una base de preferencias de usuarios similares, o en contenido, cuando tiene en cuenta el historial de acceso del consumidor. También existen sistemas de recomendación híbridos, que combinan estas dos formas de personalización.

Podemos ver que, aunque existe una amplia gama de tecnologías y aplicaciones, el uso de la IA para contribuir a la economía y al crecimiento empresarial en diferentes áreas es cada vez mayor. La inversión en tecnologías de IA sigue creciendo y sus aplicaciones abarcan desde start-ups hasta operaciones complejas en grandes empresas. Los beneficios de la IA para las empresas son numerosos y las aplicaciones están cada vez más orientadas a la realidad de cada sector. He aquí algunos ejemplos.

Sanidad

Las aplicaciones de visión artificial realizan exploraciones y agilizan los diagnósticos por imagen, optimizando el flujo hospitalario y los tratamientos. Los análisis genéticos más precisos proporcionan tratamientos personalizados, mientras que los asistentes virtuales reducen los tiempos de espera, facilitan la programación de exámenes y el triaje en las consultas. El procesamiento ágil de un gran volumen de datos ayuda a los profesionales a encontrar mejores tratamientos y comparar casos.

Agronegocios

Seguimiento, análisis y gestión precisos de los riesgos climáticos, mejor gestión de los recursos, identificación precoz de las averías y sistemas automatizados para el uso eficiente de los insumos son algunas de las acciones presentes en este sector. En ganadería, cabe citar también el seguimiento de la salud y el comportamiento de los rebaños y el uso de operaciones autónomas para suministrar y controlar la alimentación.

Fabricación

El mantenimiento y los análisis predictivos reducen las averías y los tiempos de inactividad no programados. Las inspecciones más precisas aumentan la calidad de la producción y los modelos predictivos reducen los cuellos de botella en los procesos, así como la posibilidad de una mayor agilidad en la logística interna mediante equipos guiados por IA.

Servicios financieros

Además de los chatbots de servicio, que ya son bien conocidos por el público, la IA aporta al sector soluciones para la prevención del fraude, análisis crediticios más precisos, reducción de los fallos en los pagos y procesamiento eficiente de documentos.

Energía y servicios públicos

La previsibilidad que proporcionan las soluciones de IA permite una gestión más eficiente de los recursos, la detección de anomalías o fallos en los equipos de distribución. También agiliza el servicio al cliente y la gestión inteligente de las redes de suministro.

Eficiencia operativa: permite automatizar tareas repetitivas como el procesamiento de datos y la atención inicial al cliente, reduciendo los costes operativos y liberando a los equipos para que puedan centrarse en actividades más estratégicas. Además, los sistemas basados en IA pueden identificar cuellos de botella y optimizar procesos, aumentando la productividad general.

Mejora de la toma de decisiones: la IA transforma los datos brutos en información valiosa, lo que permite a los directivos tomar decisiones estratégicas basadas en análisis predictivos y tendencias de mercado. Los modelos de aprendizaje automático ayudan a identificar patrones, predecir escenarios futuros y mitigar riesgos con mayor asertividad.

Personalización: al analizar el comportamiento y las preferencias de los consumidores, proporciona entregas personalizadas, así como estrategias de marketing y comunicación más eficientes. También crea un servicio de atención al cliente humanizado con el Procesamiento del Lenguaje Natural.

Escalabilidad: al reducir las acciones operativas y agilizar diversos procesos, permite acelerar el crecimiento del negocio, sin necesidad de aumentar los costes ni la estructura. Ayuda a las empresas a adaptarse a los picos de demanda sin comprometer la calidad de la entrega.

Uno de los retos más críticos de la IA está relacionado con el sesgo de los datos utilizados para entrenar los algoritmos. Esto puede reflejar desigualdades sociales o prejuicios, dando lugar a decisiones injustas o discriminatorias. Para minimizar este riesgo, es esencial garantizar la diversidad en los conjuntos de datos y aplicar técnicas de auditoría y supervisión continua de los sistemas de IA. Además, es fundamental que estos proyectos de desarrollo cuenten con equipos multidisciplinares para evitar este tipo de problemas.

Otro factor que ha suscitado debate es la reasignación de profesionales y las nuevas competencias necesarias para reducir el impacto en el mercado laboral. Los conocimientos informáticos junto con las competencias interpersonales serán esenciales para mantener los proyectos de IA de forma eficiente y aplicar la mejora continua a las operaciones.

La privacidad y seguridad de los datos y las empresas con procesos internos complejos que exigen un cuidado ético y legal también se enfrentarán a retos a la hora de implantar soluciones de IA. Garantizar el cumplimiento de los requisitos legales y la protección y el uso responsable de los datos será un tema de debate en muchas operaciones.

La llamada tercera etapa de la IA, que se refiere a la Superinteligencia Artificial (ASI), ya cuenta con una serie de debates y estudios que apuntan a una fase en la que la inteligencia sintética supera a la humana.

Más allá de las películas de ficción o de las predicciones desconcertantes, debemos entender que la Inteligencia Artificial debería aportar una serie de beneficios a las empresas de todo el planeta. Y esto implica el desarrollo de herramientas aún más potentes.

La computación cuántica se anuncia como la próxima frontera, que debería elevar aún más el potencial de la IA, con la posibilidad, por ejemplo, de realizar cálculos complejos a una velocidad asombrosa. El fenómeno del entrelazamiento cuántico, en el que los ordenadores pueden funcionar en múltiples estados simultáneamente, también se considera uno de los puntos que se popularizarán en un futuro próximo.Como hemos visto, la interacción hombre-máquina es un camino sin retorno, cada vez más consolidado para el futuro de los negocios. Nos toca mirar de cerca las regulaciones y la seguridad para el desarrollo responsable de la Inteligencia Artificial, rompiendo las barreras de la tecnología para un futuro mucho más próspero y eficiente.

No sólo hoy la IA impregna la imaginación humana. Varias películas de ciencia ficción han tratado el tema, como:

2001: Una odisea del espacio (1968)
La trilogía Matrix (1999-2003)
A.I.: Inteligencia Artificial (2001)
Ex_Machina (2014)

Los libros sobre el tema, por su parte, también van desde una introducción al tema hasta discusiones sobre el futuro de la IA. Recomendamos:

The Next Wave: Artificial Intelligence, Power and the 21st Century's Greatest Dilemma (Mustafa Suleyman, Michael Bhaskar y Alessandra Bonrruquer)

Introducción a la Inteligencia Artificial (Tom Taulli)

Estudio de caso

IA para garantizar la seguridad de los empleados de una empresa energética líder

Generative AI ChatBot fomenta una cultura de seguridad más sólida y eficaz.

Leer ahora

AMcast

TI en la práctica: la IA más allá del bombo publicitario y sus ventajas para las empresas

La Inteligencia Artificial y su papel transformador en el mundo empresarial.

Escuchar ahora

Artículo

Inteligencia Artificial en la práctica: entre bastidores y casos prácticos

Conozca proyectos de impacto e historias reales de transformación.