El uso de la Inteligencia Artificial (IA) está claramente identificado en cuatro grandes industrias: atención a la salud; retail; manufactura y deportes, de acuerdo con "Héctor Cobo Director Regional para SAS México, Caribe y Centroamérica".
Toda industria tiene una alta demanda de recursos de IA – en especial, sistemas de respuesta a preguntas que se puedan utilizar para asistencia legal, búsquedas de pacientes, notificación de riesgo e investigación médica", afirma.
| Atención a la salud
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Las aplicaciones de IA pueden proporcionar lecturas personalizadas de medicina y rayos X. Los asistentes personales de atención a la salud pueden actuar como asesores, recordándole tomar sus medicamentos, hacer ejercicio o comer más sano.
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| Retail
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La Inteligencia Artificial proporciona recursos para ventas virtuales que ofrecen recomendaciones personalizadas y analizan opciones de compra con el consumidor. Las tecnologías de gestión de inventario y disposición de sitios también se verán mejoradas con la IA.
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| Manufactura
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La Inteligencia Artificial puede analizar datos de IoT (Internet de las Cosas) de fábricas.
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| Deportes
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La IA se utiliza para capturar imágenes de juegos y proporcionar a los entrenadores reportes de cómo organizar mejor el partido, incluyendo posiciones y estrategia optimizadas en el campo.
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La Inteligencia Artificial habrá de transformar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites. ¿Cuáles son los retos de usarla?
La limitación principal de la IA es que aprende de los datos. No hay otra forma en que se pueda incorporar el conocimiento.
Eso significa que cualquier imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis se tiene que agregar por separado.
¿Cómo funciona?
La Inteligencia Artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos. La IA es un vasto campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, además de los siguientes subcampos:
- El Machine Learning automatiza la construcción de modelos analíticos. Emplea métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar o qué conclusiones sacar.
- Una red neural es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para hallar conexiones y obtener significado de datos no definidos.
- El Deep Learning utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes y del habla.
- El Cómputo Cognitivo es un subcampo de la IA que busca una interacción de tipo humano con las máquinas. Utilizando la Inteligencia Artificial y el Cómputo Cognitivo, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y el habla – y luego hable de forma coherente como respuesta
