¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es un término general para aquellas herramientas y sistemas diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como comprender el lenguaje o reconocer patrones. La IA brinda a las máquinas la capacidad de comprender, comunicarse, aprender, resolver problemas y crear. La IA es el producto de varias disciplinas, incluidas la informática, la ciencia de datos, la lingüística, la neurociencia, la filosofía (particularmente el estudio de la lógica) y la psicología.

>La IA representa un paradigma transformador en el análisis de datos, lo que permite obtener información a una escala y velocidad que superan ampliamente las capacidades humanas. Hoy en día, las empresas de todo el mundo utilizan la IA para tareas como la recuperación de datos, la correlación y el procesamiento. Está integrada en aplicaciones diarias como la observabilidad, ciberseguridad, experiencia del cliente y gestión de riesgos.

En 1950, Alan Turing (sí, el famoso descodificador de códigos de la Segunda Guerra Mundial) publicó "Computing Machinery and Intelligence" (Maquinaria computacional e inteligencia), que avanzó con la noción de la inteligencia de las máquinas.¹ Luego, en 1956, John McCarthy fundó el Dartmouth Summer Research Project sobre Inteligencia Artificial, acuñando el término "inteligencia artificial" y consolidando la IA como un campo de estudio.²

En 1966, Joseph Weizenbaum creó ELIZA, el primer chatbot.³ ELIZA utilizó el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para imitar la interacción humana y engañar a los usuarios haciéndoles creer que era un psicoterapeuta.

Luego llegaron los años 80, una década conocida por el "auge de la IA".⁴ Esta era se centró en sistemas expertos, programas basados en reglas que imitaban la toma de decisiones, lo que provocó entusiasmo sobre el potencial de la inteligencia artificial, a pesar de que el aprendizaje profundo y los modelos de lenguaje grande (LLM) aún estaban a décadas de distancia.

Luego de un período de estancamiento a fines de los 80, causado por altas expectativas, poder informático limitado y resultados decepcionantes, el entusiasmo y la financiación se agotaron. Este período llegó a conocerse como el "invierno de la IA", que duró hasta que un resurgimiento del interés a fines de la década de 1990 y principios de la de 2000 introdujo agentes de IA y capacidades de automatización mejoradas. La IA estaba en todas partes, desde el primer Roomba en 2002 y los rovers Spirit y Opportunity de la NASA que aterrizaron en Marte en 2004, hasta los motores de recomendación basados en machine learning (ML) de las plataformas de redes sociales y Netflix. 2011 vio dos grandes logros de la IA: Watson de IBM y Siri de Apple. Y así de rápido, la IA se convirtió en parte de la vida diaria, pero todavía la controlaban principalmente los ingenieros y las empresas.

Avanzamos rápidamente hasta el 2022: el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI hizo que la IA generativa fuera fácil de usar y accesible para el público en general. Si bien BERT5 de Google se lanzó en 2018, ChatGPT cambió las reglas del juego globalmente, estimulando una nueva era de innovación. Algunos podrían llamar a esto el nuevo boom de la IA, lo que marcó un hito significativo en la adopción de la IA.

La IA es importante porque es la base de una parte significativa de la innovación tecnológica moderna. Si bien no toda la nueva tecnología utiliza IA, esta se usa frecuentemente tras bastidores. A medida que crece la cantidad de datos producidos y consumidos, y los ecosistemas digitales se vuelven cada vez más complejos, las organizaciones pueden tener dificultades para ver claramente sus operaciones.

La IA puede ser una herramienta invaluable para ayudar a las organizaciones a realizar tareas complejas relacionadas con los datos a escala, cuando se utiliza correctamente. La sofisticada tecnología de IA puede mejorar la velocidad y la precisión de las operaciones relacionadas con los datos que impulsan las decisiones comerciales. Por ejemplo, en la previsión de la demanda, la IA puede analizar datos históricos de ventas para predecir cuánto inventario deben pedir. En su mejor momento, la IA impulsa la innovación al transformar la forma en que trabajamos y vivimos.

A medida que continúa su adopción, la IA tiene el potencial de asumir tareas rutinarias y repetitivas, lo que libera a los seres humanos para que puedan dedicarse a tareas más valiosas que requieren pensamiento creativo y crítico. Sin embargo, la IA es tan buena como los datos con los que está entrenada y la sofisticación de la tecnología.

La IA funciona con el uso de machine learning, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales para analizar datos, reconocer patrones y simular aspectos de la cognición humana.

Machine learning

Machine learning usa algoritmos para aprender de los datos mediante el reconocimiento de patrones y relaciones entre puntos de datos, y los usa para mejorar el rendimiento de las tareas a largo plazo. Este principio básico le permite a las computadoras hacer predicciones en nuevos contextos. El machine learning está detrás de la capacidad de la IA para reconocer y responder al sentimiento y adaptarse a nuevos datos o entornos cambiantes. Es responsable de las capacidades de la IA, como el análisis de sentimientos, la detección de anomalías, el reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo.

Las organizaciones pueden usar modelos de machine learning preentrenados con nuevos datos o entrenar sus modelos desde cero.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una forma de IA que se basa en algoritmos de machine learning, aprendizaje profundo y lingüística computacional para enseñar a las computadoras el lenguaje humano (o natural). El NLP es una capa fundamental de la tecnología que permite el reconocimiento de voz, la búsqueda semántica, los chatbots y más aplicaciones relacionadas con el lenguaje.

Gracias al procesamiento del lenguaje natural, las computadoras pueden reconocer, procesar, comprender y generar lenguaje humano.

Redes neuronales

Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de machine learning que permite el aprendizaje profundo. Estos algoritmos están modelados según la estructura del cerebro humano (por lo tanto, “neuronal”) y cuentan con tecnología avanzada de reconocimiento de patrones. Las capas de nodos analizan conjuntos de datos complejos y vastos.

Las capas múltiples entre las capas de entrada y salida de una red neuronal profunda permiten el aprendizaje profundo. Esto, a su vez, permite que las características de los datos se extraigan automáticamente. Si bien no son réplicas exactas del cerebro, las redes neuronales son modelos computacionales simplificados inspirados en su estructura y función, lo que permite un poderoso reconocimiento de patrones.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales de múltiples capas para aprender y extraer automáticamente características de grandes cantidades de datos. Estos modelos están inspirados en la estructura del cerebro humano y sobresalen en reconocer patrones complejos.

Entrenamiento y ajuste fino de IA

El entrenamiento de IA se refiere al proceso de entrenamiento de algoritmos de machine learning para aprender patrones estadísticos a partir de datos. El ajuste fino enseña a los modelos a realizar tareas específicas.

Primero viene el entrenamiento de la IA, en el que el algoritmo se alimenta con un conjunto de datos, y luego, aprende a hacer predicciones a través de una de varias técnicas de entrenamiento:

• El aprendizaje supervisado es un proceso de reconocimiento de patrones. Los datos etiquetados se introducen en un algoritmo de machine learning que reconoce las relaciones entre los puntos de datos y sus etiquetas. Al aprender asociaciones estadísticas entre estas relaciones, puede predecir las etiquetas correctas para puntos de datos similares.
• El aprendizaje no supervisado se refiere al entrenamiento de algoritmos con datos sin etiquetar para encontrar patrones o estructuras ocultas. Las tareas incluyen el agrupamiento, como agrupar elementos similares, y la reducción de dimensionalidad, como simplificar datos mientras se conservan características específicas.
• El aprendizaje semisupervisado es un híbrido de aprendizaje supervisado y no supervisado, en el cual un modelo se enseña con datos tanto etiquetados como no etiquetados. El objetivo es mejorar el rendimiento del modelo en tareas como la clasificación o la regresión.

Una vez que se entrena un modelo, los equipos pueden empezar a ajustarlo. Las tareas como la detección de anomalías o el análisis de sentimientos frecuentemente se abordan al a justar los modelos preentrenados existentes. Esto resulta más rápido, menos intensivo en recursos y más rentable.

Si bien la IA se basa en su entrenamiento y ajuste para ofrecer resultados precisos y relevantes, lo más importante es que se basa en la calidad de los datos con los que se entrena. Es por eso que el proceso de entrenamiento y ajuste comienza con la recopilación y el preprocesamiento de datos. Y cuanto más completo sea este proceso, mejores serán los resultados de la IA.

Si bien la IA comprende varias tecnologías, también hay muchos tipos de IA.

Inteligencia artificial estrecha

La IA estrecha está entrenada para realizar tareas muy específicas. Es el tipo de IA que más se utiliza en la actualidad. Piensa en sistemas de reconocimiento de voz y habla, chatbots básicos (generalmente basados en reglas o en recuperación, a diferencia de los modelos generativos que crean contenido original) y sistemas de recomendación (como los utilizados por los servicios de streaming).

Inteligencia artificial general

La IA general es un tipo teórico de inteligencia artificial que puede aprender, comprender y adaptarse para realizar diferentes tareas en un conjunto amplio o general de casos de uso.

Podemos ilustrar mejor el concepto de IA general al compararlo con la robótica para un ejemplo práctico, donde la mayoría de los sistemas todavía están limitados a capacidades estrechas y predefinidas. Los robots que pueden adaptar y ajustar sus acciones en función de su entorno dependen de la visión artificial y de un entrenamiento previo para comprender su entorno, pero están limitados a circunstancias, configuraciones y parámetros familiares.

Por ejemplo, un brazo robótico que se haya programado para verter el contenido de una lata de refresco en una taza solo puede hacerlo con parámetros fijos (es decir, el mismo tipo de lata de refresco, en la misma habitación, con un volumen constante de líquido). Pero fallaría si le entregaras una botella de vidrio, la pusieran en una habitación diferente con una mesa más alta o le dieran una copa de champán en lugar de una taza. La IA general permitiría al brazo robótico comprender conceptualmente la tarea de servir una bebida y adaptar su comportamiento a nuevos contenedores, entornos y limitaciones.

AI generativa

La IA generativa se distingue por su capacidad para generar o crear texto, código, software, imágenes y videos nuevos y originales. La IA generativa se basa en el machine learning para adaptarse y aprender de sus interacciones con los usuarios. También usa los LLMs, el NLP, las redes neuronales, las bases de datos vectoriales y varios tipos de algoritmos para analizar indicaciones y producir respuestas.

Los modelos de IA generativa se entrenan con grandes conjuntos de datos para aprender las relaciones entre diversos puntos de datos. Este tipo de reconocimiento de patrones es lo que permite a los modelos de IA generativa realizar predicciones cuando se les solicita o se les pregunta. Por lo tanto, cuando la IA generativa crea una respuesta en forma de contenido nuevo, esta respuesta es el producto de una predicción muy sofisticada.

Análisis profundo de 15 casos de uso de la IA generativa.

Cuando se entrena bien, la IA ofrece beneficios significativos para empresas e individuos en todas las industrias. Sus potentes capacidades de automatización impulsan la eficiencia y la precisión en diversas aplicaciones, mejoran las experiencias de los clientes a través de la personalización y ayudan a las organizaciones a gestionar los costos y optimizar las operaciones.

• Eficiencia mejorada: la automatización impulsada por IA es un avance revolucionario para las organizaciones que buscan mejorar la eficiencia. Ya sea que lo utilicen los ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) para ayudar a monitorizar y optimizar el rendimiento o los representantes de servicio al cliente para gestionar consultas, permitiendo que los empleados se concentren en casos de alta prioridad, la capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos a escala es clave para mejorar la eficiencia.
• Mejores decisiones comerciales: si usas un modelo sofisticado y bien entrenado, las capacidades de análisis de datos a escala pueden respaldar en gran medida las capacidades humanas. En el caso del análisis de la causa raíz o la gestión de riesgos, la IA puede brindar información más precisa y minimizar el error humano. Esto se traduce en mejores decisiones comerciales impulsadas por los datos.
• Experiencias mejoradas para el cliente: la búsqueda impulsada por IA puede ofrecerte experiencias de búsqueda sofisticadas y conversacionales que brindan resultados relevantes. Desde chatbots disponibles 24/7 hasta capacidades de personalización habilitadas por la IA, los clientes se benefician de un servicio más rápido, experiencias personalizadas y una resolución de problemas más eficiente, lo que mejora su satisfacción general y su compromiso con las marcas. Aprende a crear una estrategia de experiencia digital del cliente impulsada por IA.
• Ahorro de costos: al mejorar la eficiencia y la precisión, optimizar las operaciones y fomentar una mayor lealtad a la marca con experiencias de cliente mejoradas, la IA tiene en última instancia un impacto positivo en el resultado final. De hecho, el 82 % de los líderes de TI creen que pueden aumentar los ingresos con su capacidad para la ingesta de datos en tiempo real, usar herramientas de análisis de datos para la toma de decisiones empresariales y usar la IA para obtener información basada en datos.

A pesar de sus numerosas ventajas para las organizaciones y los usuarios y el rápido ritmo de desarrollo y adopción en los últimos años, la IA todavía tiene limitaciones y plantea desafíos que ameritan discusión.

• Sesgo: la IA es tan buena como los datos con los que se la entrena. Y existe un peligro inherente al entrenar la IA con datos sesgados, especialmente datos que las personas no identifican como sesgados. Esto puede reforzar los sesgos inconscientes y, en la aplicación, tener consecuencias devastadoras. Piensa en las organizaciones de atención médica que dependen de la IA para procesar reclamos o las organizaciones de aplicación de la ley que usan IA en investigaciones criminales. Algunos sistemas de IA que se utilizan en la evaluación de currículums han mostrado sesgos, penalizando los currículums con términos asociados con mujeres y degradando a las candidatas de universidades femeninas.
• Preocupaciones éticas: la IA plantea muchas preguntas éticas. ¿La IA está entrenada con datos privados o datos que son propiedad intelectual de personas que no han dado su consentimiento explícito? ¿Un modelo de reconocimiento facial se entrena con imágenes de cámaras callejeras sin el conocimiento de las personas? La IA generativa, en particular, ha planteado muchas preguntas relacionadas con la infracción de derechos de autor y el robo de imágenes. El uso responsable y ético de la IA es una preocupación constante para los reguladores y las organizaciones.
• Desplazamiento laboral: a pesar de que la IA esté destinada a que se use como una herramienta para incrementar las habilidades humanas, sus capacidades de automatización ya están llevando al desplazamiento laboral en muchos sectores, desde el entretenimiento hasta la manufactura.
• Explicabilidad: los modelos de aprendizaje profundo son algoritmos extremadamente complejos. Funcionan como cajas negras. Esto dificulta la comprensión de su proceso de toma de decisiones y, por lo tanto, la comprobación de la validez o exactitud de sus respuestas.

Estos desafíos requieren de una cuidadosa consideración por parte de los usuarios individuales, las organizaciones y los gobiernos. La IA tiene el potencial de impulsar una gran democratización e inclusión. Para capitalizar plenamente estos beneficios, los responsables de la toma de decisiones deben promover y hacer cumplir el uso responsable y ético.

Las organizaciones han aplicado la IA en una amplia gama de industrias y casos de uso.

Aplicaciones empresariales de inteligencia artificial

Para las organizaciones, la IA está revolucionando las operaciones, la ciberseguridad y la toma de decisiones.

• Analíticas de datos: las analíticas de datos impulsadas por IA son el elemento vital de la observabilidad y la ciberseguridad. La capacidad de la IA para analizar conjuntos de datos vastos y diversos permite a las organizaciones correlacionar información en diferentes dominios para obtener mejores conocimientos comerciales y mejorar la detección de anomalías y el análisis de la causa raíz.
• Servicio al cliente: los chatbots y los asistentes virtuales ayudan a los agentes de servicio al cliente a clasificar tickets y ofrecer un servicio personalizado las 24 horas del día. La IA se puede usar para motores de recomendación o características de búsqueda conversacional que mejoran la participación y relevancia general de los resultados.

Usos específicos de la IA en la industria

Algunas industrias han estado usando la IA durante décadas, mientras que otras, como la manufactura y la atención médica (especialmente la atención médica orientada al paciente), ahora están comenzando a implementar la IA para enfrentar desafíos únicos.

• Atención sanitaria: la IA se utiliza para el diagnóstico, la planificación de tratamientos personalizados y la aceleración de los procesos de descubrimiento de fármacos.
• Finanzas: Los sistemas de detección de fraude, el comercio algorítmico y las evaluaciones de riesgo crediticio se ven mejorados por la capacidad de la IA para procesar y analizar datos financieros complejos.
• Manufactura: la IA potencia la robótica para hacerse cargo de tareas peligrosas y repetitivas, y permite el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro.
• Venta minorista: la IA ofrece recomendaciones personalizadas de productos y la previsión de la demanda, lo que mejora las experiencias del cliente y optimiza las operaciones.

Aplicaciones de IA para consumidores

De "¡Oye, Siri!" a "Alexa, reproduce…", la IA se ha convertido en una parte integral de la vida diaria de las personas. Y detrás de ellas, se encuentra la IA.

• Dispositivos inteligentes para el hogar: desde navegar por internet hasta encender o apagar las luces, los dispositivos con IA como Google Home y Amazon Echo llevan la automatización directamente a los consumidores.
• Transmisión personalizada: las plataformas como Netflix y Spotify usan algoritmos de recomendación de IA para adaptar el contenido a tus preferencias individuales.
• Aplicaciones de fitness y salud: las herramientas impulsadas por IA ofrecen entrenamiento, seguimiento de actividad y planes de acondicionamiento físico personalizados para ayudar a los usuarios a alcanzar sus objetivos de bienestar.

A medida que las organizaciones continúan integrando la IA tradicional y adoptando la IA generativa, el futuro está repleto de posibilidades: nuevas capacidades, nuevos productos y avances tecnológicos transformadores. El futuro también exige un desarrollo responsable de la IA, que garantiza el uso ético, la equidad y la transparencia a medida que la adopción se acelera a nivel mundial.

La IA generativa, en particular, está destinada a redefinir la creación de contenido, el diseño de productos y la resolución de problemas. Mientras tanto, la IA general, un objetivo lejano, sigue siendo la aspiración final de los científicos y los innovadores, que imaginan un "cerebro" de IA unificado capaz de ejecutar diversas tareas y controlar varias máquinas.

Search AI, la fusión de la tecnología de búsqueda y la inteligencia artificial, promete mejorar el intercambio de conocimientos y la eficiencia operativa para agilizar los procesos internos y la experiencia del cliente. Si bien la búsqueda revolucionó la recuperación de la información a través de su capacidad para devolver al instante resultados relevantes de conjuntos de datos masivos, aún puede tener dificultades para comprender completamente el contexto y generar información más profunda. Y aunque la IA sobresale en el análisis de patrones complejos y la generación de información, podría carecer de precisión al encontrar y acceder a información específica dentro de vastos almacenes de datos. Cuando se combina la IA con las tecnologías de búsqueda se obtiene lo mejor de ambas, lo que crea una capacidad única de transformar los datos no estructurados y no aprovechados en las respuestas que necesitas.

Elastic's Search AI Platform, una solución integral de extremo a extremo, transforma el crecimiento exponencial de los datos no estructurados y poco utilizados en las respuestas correctas, acciones impactantes y resultados significativos que pueden ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, maximizar la eficiencia, impulsar la innovación, elevar las experiencias de los clientes, mejorar la resiliencia operativa y mitigar el riesgo de seguridad.

La plataforma de búsqueda Search AI Platform sirve como base para las dos soluciones listas para usar de Elastic: Elastic Observability y Elastic Security. Es la plataforma preferida por los desarrolladores que buscan crear aplicaciones y servicios impulsados por IA generativa de próxima generación. La plataforma es abierta por diseño, está construida para el rendimiento y diseñada para la innovación.

Descubre Elastic Search AI.

• Guía integral de IA en el ámbito empresarial
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• Adopción de la IA en ciberseguridad: principales casos de uso y errores que debes evitar
• Cómo construir una estrategia de experiencia digital del cliente impulsada por IA
• IA en el gobierno
• ¿Qué es Search AI?
• ¿Qué es la IA generativa?
• ¿Qué es la IA conversacional?

¿Cómo se usa la IA en la búsqueda y el descubrimiento?

Los sistemas de búsqueda modernos utilizan IA para ir más allá de la coincidencia de palabras clave, analizando la semántica, el contexto y el comportamiento del usuario. Los modelos de IA priorizan los resultados relevantes y destacan información que de otro modo podría pasar desapercibida, lo cual es crítico tanto en las aplicaciones de consumo como en los entornos empresariales.

Además, la IA mejora la búsqueda al interpretar el lenguaje con mayor precisión, considerando el contexto, la redacción y el comportamiento del usuario. Con IA, los sistemas pueden mostrar información relevante incluso cuando las consultas están incompletas o son ambiguas. Esto es especialmente útil en conjuntos de datos grandes o complejos.

Transformar los datos no estructurados en una ventaja estratégica con Search AI.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la IA?

Si bien la IA cubre una variedad de tecnologías, desde sistemas basados en reglas hasta robótica, el machine learning (ML) usa específicamente métodos estadísticos para aprender de los datos. La IA es el campo más amplio que incluye cualquier método para simular la inteligencia similar a la humana en las máquinas. El machine learning (ML) es un enfoque basado en datos dentro de la IA, donde los algoritmos aprenden de la experiencia en lugar de depender de reglas codificadas.

Descubre las diferencias entre machine learning y AI.

¿Qué es la IA generativa y en qué se diferencia de la IA tradicional?

A diferencia de la IA tradicional, que identifica o responde en función de las entradas, la IA generativa crea resultados completamente nuevas. Esta aprende la estructura, el estilo y las relaciones a partir de los datos y los usa para generar resultados novedosos. La IA tradicional suele centrarse en el análisis, la clasificación o la predicción. Los modelos generativos amplían el papel de la IA desde el apoyo a la toma de decisiones hasta la creación de contenido.

1. A. M. Turing, "Computing Machinery and Intelligence," Mind 49: 433–460, 1950.

2. Dartmouth, "Artificial Intelligence Coined at Dartmouth," 1956.

3. Joseph Weizenbaum, Communications of the ACM, "ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine," 1966.

4. Thomas Haigh, "Historical Reflections: How the AI Boom Went Bust," 2024.

5. Devlin, Jacob, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," 2019.