¿POR QUE ES IMPORTANTE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
- La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. La inteligencia artificial es diferente de la automatización de robots basada en hardware. En lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.
- La inteligencia artificial analiza más datos y datos más profundos utilizando redes neurales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con increíble poder de cómputo y el big data. Usted necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje a fondo porque éstos aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos pueda integrarles, más precisos se vuelven.
- IA agrega inteligencia a productos existentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial no se venderá como aplicación individual. En su lugar, los productos que ya utiliza serán mejorados con recursos de inteligencia artificial, de forma muy similar en que se agregó Siri como característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.
- La inteligencia artificial logra una precisión increíble a través de redes neurales profundas – lo cual antes era imposible. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos están basadas en el aprendizaje a fondo – y se siguen volviendo más precisas cuanto más las utilizamos. En el terreno de la medicina, ahora se pueden emplear técnicas de inteligencia artificial de aprendizaje a fondo, clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos para detectar cáncer en imágenes por resonancia magnética con la misma precisión que radiólogos altamente especializados.
- La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivos para permitir que los datos llevan a cabo la programación. La inteligencia artificial encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o en un indicador. De tal suerte que, así como el algoritmo puede enseñarse a jugar ajedrez, también puede enseñarse qué producto recomendar después en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les proporcionan nuevos datos. La propagación retrasada es una técnica de inteligencia artificial que permite al modelo hacer ajustes, a través de entrenamiento y datos agregados, cuando la primera respuesta no es correcta.
- La inteligencia artificial saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; usted sólo tiene que aplicar inteligencia artificial para sacarlas a la luz. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca antes, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos triunfarán.
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