La inteligencia artificial no es una aplicación; Es una Metodología

La IA está de moda en el mundo de los negocios. Si bien muchos hablan de métodos y aplicaciones de inteligencia artificial para empresas (incluidos nosotros), notamos una tendencia en la discusión:un gran enfoque en las aplicaciones.

El problema es que esta es una forma limitada de pensar sobre la IA. Está bien. Después de todo, solo somos humanos. Pero la IA es más que una aplicación o una forma útil de crear aplicaciones. La IA es una metodología.

Historia de la IA

La diferencia más significativa entre las aplicaciones impulsadas por IA y cualquier otra aplicación es la tecnología detrás de ellas. AI puede tomar decisiones independientes basadas en datos de entrada. Los desarrolladores crean una red neuronal artificial, que se basa en algoritmos para "memorizar" cosas y luego sacar conclusiones y observar patrones.

La IA surgió lentamente de personas que intentaban descubrir cómo funciona nuestro cerebro humano. Se preguntaron “¿qué es la inteligencia?” La inteligencia es complicada e implica:

● Interactuar con el mundo, percibir, comprender imágenes, lenguajes

● Planificación y razonamiento para gestionar problemas, incertidumbres

● Aprendizaje y adaptación, cambiando según sea necesario cuando se presenta nueva información

Crear todo esto dentro de una computadora tomó décadas. Cuando surgió la IA, estas redes neuronales, o marcos, fueron diseñadas por científicos de datos, no por desarrolladores. Intentaban construir un "cerebro" que pudiera manejar tales tareas y, por lo tanto, depende de nuestras formas humanas de procesamiento, que incluyen:

● Búsqueda y razonamiento

● Lógica

● Probabilidad

● Clasificadores y controladores

Límites humanos en IA

Construir IA desde cero requiere grandes recursos. Es por eso que hoy en día, la IA se ofrece como un servicio. Amazon, Microsoft e IBM ofrecen productos de IA que los desarrolladores pueden aprovechar para potenciar las aplicaciones. De esta manera, muchas más personas pueden aprovechar la IA sin construir una red neuronal independiente. Estas API ofrecen una variedad de características de IA, como aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. El software de aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, generalmente está capacitado para resolver un problema en particular.

Eso ha llevado a que menos personas trabajen en la construcción de los conceptos básicos de la IA, y muchas más están tratando de determinar la mejor manera de usar esta tecnología. Solo hay hasta 10,000 personas en el mundo que tienen las habilidades para construir IA. Estas personas tienen altos salarios y el mercado es competitivo por sus servicios entre los grandes nombres.

Esto significa que cuando un desarrollador crea una aplicación, como un chatbot, se enfoca en usar la IA para obtener un resultado final. Pero él o ella no necesariamente comprende el núcleo de la IA, qué es y cómo funciona.

Amazon y Google ahora ofrecen consultoría además de sus servicios de IA, como una forma de retener a sus expertos en IA internamente y al mismo tiempo ayudar a impulsar el campo en toda la industria. Facebook comenzó a “compartir” sus expertos en inteligencia artificial con las industrias de telecomunicaciones. Microsoft está comercializando un conjunto de cursos en línea llamado AI School. Amazon también está impulsando la educación para que se convierta en parte del aprendizaje de la programación a nivel universitario.

Mientras tanto, tenemos un pensamiento limitado sobre la tecnología. En lugar de centrarnos en nuevas aplicaciones, primero debemos centrarnos en cómo mejorar nuestras aplicaciones existentes, especialmente la línea de aplicaciones comerciales que impulsan nuestro negocio. Sin un cambio de paradigma en nuestro pensamiento, es posible que nos quedemos atrapados durante años con el poder de hacer mucho más de lo que nuestra imaginación puede adivinar.

Después de todo, cuando los humanos construimos una red neuronal, lo hacemos con nuestra capacidad humana para crear algo que “piensa” como nosotros. ¿Tomaría una máquina el mismo enfoque? Algunos argumentan que la metodología de la IA es muy diferente a nuestros enfoques actuales de la ingeniería de software. Google ahora está experimentando con IA que puede construir otra IA.

En Imaginovation, no estamos tratando de desarrollar nuevas formas de lograr la IA. En su lugar, estamos trabajando para aprovechar la tecnología existente iniciada por empresas como Google, Amazon e IBM para potenciar sus aplicaciones. Aprovechamos tecnologías como chat, voz, recomendaciones y búsqueda inteligente para mejorar las aplicaciones que ya impulsan a su empresa.

Al aplicar IA en aplicaciones comerciales, la interfaz de usuario es un excelente lugar para comenzar. Desde los primeros días de las terminales de mainframe, las empresas han confiado en el software basado en formularios para administrar todo, desde las ventas hasta la contabilidad. La única diferencia hoy es el cambio de una terminal a un navegador web.

Agregar interfaces de chat y/o voz a estas aplicaciones basadas en formularios puede mejorar el flujo de trabajo y al mismo tiempo modernizar verdaderamente el software. Esto es especialmente cierto para los sistemas heredados. A través de una aplicación móvil, su equipo podría acceder al software de planificación de recursos empresariales (ERP) a través de la voz. Lo mismo ocurre con la gestión de relaciones con los clientes (CRM) para ventas. Su equipo de ventas en el campo puede agregar y buscar clientes a través de comandos de voz mientras conduce (de forma segura).

Si le intriga encontrar nuevas formas de mejorar sus aplicaciones comerciales y aumentar la productividad, hable con nosotros sobre soluciones personalizadas para su empresa.