La inteligencia artificial (IA) no es solamente el título de una película taquillera dirigida por Steven Spielberg, sino que también es todo un abanico de oportunidades en un mundo cada vez más conectado. La IA, también conocida como “inteligencia computacional”, se refiere básicamente la inteligencia de las maquinas. IA es una idea no tan nueva pero con mucho futuro por delante. Más que nada se trata de resolver problemas a través de las matemáticas y las computadoras. Roger Loaiza Alvarez, en su libro De la información a la informática, señala que la IA “es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de computador”.
Puede ser considera como una ciencia ya que se enfoca a la elaboración de programas que, al compararse con la eficiencia humana, contribuyen a un mayor entendimiento de nuestro propio conocimiento. Es así que Michael C. Haris en Artificial Intelligence la define como “la ciencia de hacer máquinas inteligentes que realicen tareas tan bien, o mejor y de manera más rápida, que los humanos”.
En Historia y evolución de la Inteligencia Artificial , Marco Casella apunta que la IA “tiene una historia reciente y una fecha oficial de nacimiento con la que toda la comunidad científica está de acuerdo: 1956”. ¿Por qué ese año? Porque el informático John McCarthy introdujo el término “inteligencia artificial” en la Conferencia de Dartmouth, el evento “génesis” de la IA. Sin embargo, antes de esa fecha oficial, hay rastros en la mitología griega de un “robot inteligente” como Talos, forjado por Hefesto, y de “seres artificiales” como Galatea, la escultura viviente de Pigmalión. Se cree que Ctesibio de Alejandría construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua, en 250 a. C. Ada Lovelace, la primera programadora de la historia, también reflexionó acerca de la posibilidad de que las máquinas pensaran como nosotros. Alan Turing fue el pionero de la IA y su trabajo fue recuperado y ampliamente valorado después de su muerte. El científico también es responsable por hacer el test de Turing (o prueba de Turing), que distingue a un robot de un humano.
Según el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, México está destacando en el campo de la IA a nivel mundial: “Las áreas de machine learning, sistemas expertos, robótica, procesamiento del lenguaje natural, son áreas en las que México ha producido resultados muy interesantes”, declara el doctor Miguel González Mendoza, presidente de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). No solamente existen diversas investigaciones en este campo. También hay un interés crecientes por la aplicación práctica de la IA en los negocios: un estudio de GFT revela que el 80% de los bancos en México le apuestan a la inteligencia artificial. Sin embargo, México invierte poco en ciencia, tecnología e innovación (CTI). El Informe sobre Ciencia hacia 2030 de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación la Ciencia y la Cultura (UNESCO) apunta que, para 2012, se invertía solamente el 0.38% del Producto Interno Bruto, un porcentaje bajo a comparación de países como Estados Unidos o Francia que invierten casi el 1% de su PIB. ¿Por qué ha sido tan baja la inversión aquí? El doctor Hiram Ponce, experto en IA y Ganador del Premio Google a la Investigación en América Latina 2017, apunta lo siguiente: “Algunos factores que identifico como barreras para la adopción de la IA en México son los siguientes: falta de educación en temas de IA y sobrevaloración de las tecnologías. Las películas, las noticias alarmantes sobre IA y la falta de difusión sobre esta tecnología generan falsas expectativas. Mientras los empresarios y gobiernos no se eduquen en los conceptos básicos y las aplicaciones que puede tener la IA, no podrán acercarse a ella. Por ejemplo, asumir falsamente que la IA y la robótica reemplazarán los trabajos de las personas, asusta”.
Para la IA, una máquina puede imitar las funciones cognitivas humanas como aprender y resolver problemas. En el artículo “The business of artificial intelligence. What it can —and cannot— do for your organization” publicado en la revista Harvard Business Review , los los investigadores del MIT Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee señalan que hay que tener en cuenta “que los sistemas de aprendizaje automático casi nunca reemplazan todo el trabajo, proceso o modelo comercial. Muy a menudo complementan las actividades humanas, lo que puede hacer que su trabajo sea cada vez más valioso”. Por ejemplo, si un proceso requiere de 10 pasos para ser completado la IA puede automatizar 2 pasos para hacerlo más eficiente y el trabajo humano adquiere mayor valor según estos expertos. Si bien la automatización pone en peligro algunas profesiones.
Sundar Pichai, director ejecutivo de Google, afirmó en el Foro Económico Mundial de este año que “la IA es probablemente lo más importante en lo que la humanidad ha trabajado alguna vez. Lo considero algo más profundo que la electricidad o el fuego” . Como lo expone Kevin Kelly, el fundador y director ejectuvo de la Revista Wired : “todo lo que hemos electrificado tendrá cognificación” por lo que la IA “será la segunda revolución industrial. Aquel auto en la autopista tendrá la fuerza de 250 caballos pero, además, 250 cerebros. Es el auto autónomo, un nuevo producto, con nuevo servicios. La IA estará presente en la red, la nube, fluirá cómo la electricidad”. Insertar vídeo
De acuerdo al reporte “Artificial Intelligence (Chipsets) Market by Technology (Deep Learning, Robotics, Digital Personal Assistant, Querying Method, Natural Language Processing, Context Aware Processing), Offering, End-User Industry, and Geography – Global Forecast to 2022” de Markets and Markets (marketsandmarkets.com) se espera que el valor total del mercado de la IA sea poco más de 16 mil millones de dólares para 2022 ¡con una tasa de crecimiento anual compuesto de 62.9% desde 2016 hasta ese año!
El reporte TechRadar sobre las tecnologías de IA de Forrester presenta las siguientes tendencias de IA que están transformando el rumbo de los negocios:
1. Generación de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) entre computadoras, que puede ser sumamente útil en servicio al cliente e inteligencia de mercado.
2. Reconocimiento de voz al estilo de “Siri”
3. Agentes virtuales como los que hay en las “casas inteligentes”
4. Plataformas machine learning para que las computadoras puedan realizar mejores predicciones a partir del análisis de datos.
5. Hardware optimizado con IA
6. Manejo de decisiones automatizadas como Adext , plataforma que hace campañas automatizadas en Internet.
7. Plataformas de aprendizaje profundo ¡que imitan las funciones del cerebro humano!
8. Tecnologías biométricas, que son ya usadas en la investigación de mercado.
9. Automatización de procesos robóticos para automatizar tareas humanas que pueden ser sumamente costosas e ineficientes si las realizan seres humanos
10. Herramientas analíticas de texto y lenguaje natural usadas en sistemas de seguridad.
¡La IA es una oportunidad!
