Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías más prometedoras para el crecimiento actual. Según datos recientes publicados por la consultora Gartner organizaciones quehan implementado IA creció del 4 al 14% entre 2018 y 2019.

De hecho, la misma consultora incluye la Inteligencia Artificial en sus tendencias tecnológicas para el año 2020. En concreto, la IA enfocada a mejorar la seguridad TI.

La IA es una tecnología clave en la Industria 4.0 por todas las ventajas que aporta a las empresas y todas aquellas que quieran iniciar un proceso de transformación digital tendrían que adoptarlo en sus procesos.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El concepto de Inteligencia Artificial existe desde hace mucho tiempo. De hecho, John McCarthy creó el término Inteligencia Artificial en 1950 y Alan Turing Ya comenzamos a hablar de esta realidad ese mismo año en un artículo titulado “Maquinaria de Cómputo e Inteligencia”.

Desde entonces esta disciplina de la informática ha evolucionado mucho.

Para el profesor Patrick H. Winston del Instituto Tecnológico de Massachusetts IA son "algoritmos habilitados para restricciones expuestos por representaciones que admiten modelos de bucle que vinculan el pensamiento, la percepción y la acción. ”

Otros autores, como el CEO de DataRobot, Jeremy Achin , definen la inteligencia artificial como un sistema informático que se utiliza para que las máquinas realicen trabajos que requieren inteligencia humana.

Para la jefa de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, Margaret Rose, es un sistema que simula diferentes procesos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

Como vemos, las tres definiciones de IA se refieren a máquinas o sistemas informáticos que piensan. Emiten razonamientos emulando la inteligencia humana para realizar tareas que solo las personas pueden hacer.

Sin embargo, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema informático utilizado para resolver problemas complejos. que están más allá de la capacidad del cerebro humano.

En este sentido, la IA aprovecha el poder de las máquinas para resolver problemas complejos que la mente humana no puede alcanzar.

El presidente del Future Life Institute, Max Tegmark , apunta en esta dirección y afirma que “dado que todo lo que nos gusta de nuestra civilización es producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a que la civilización florezca como nunca antes”.

Con respecto a este problema, Google Deep Mind y la Universidad de Oxford realizó una investigación cuyas conclusiones indican que la IA es capaz de descifrar textos griegos antiguos dañados e ilegibles. Mientras que la tasa de error de los historiadores y epigrafistas es del 57,3 %, la tasa de error del algoritmo responsable de esta hazaña es del 30,1 %.

Estos ejemplos nos muestran cómo la IA va más allá de la capacidad humana para resolver problemas complejos. Pero, ¿cómo funciona la IA?

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las diferentes técnicas de ML como Deep Learning (DL).

Aprendizaje automático (AA)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y uno de los más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para los algoritmos que se han desarrollado para aprender y mejorar con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado.

Este aspecto de la IA es uno de los más desarrollados con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de una manera comprensible para los humanos.

Un claro ejemplo de ello son los datos de plantas productivas donde los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de la máquina, producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central.

Esta enorme cantidad de datos derivados del proceso productivo deben ser analizados para lograr la mejora continua y la adecuada toma de decisiones. sin embargo, el volumen de estos datos significa que los humanos deben dedicar una gran cantidad de tiempo (días) al análisis y la trazabilidad.

Aquí es cuando entra en juego el aprendizaje automático , lo que permite analizar los datos a medida que se incorporan al proceso de producción e identificar patrones o anomalías en funcionamiento con mayor rapidez y precisión. De esta forma, se pueden activar avisos o alertas para la toma de decisiones.

Sin embargo, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos nodos de inteligencia artificial ha dado lugar a lo que ahora se conoce como aprendizaje profundo (DL).

Aprendizaje profundo (DL)

Es una versión aún más específica de Aprendizaje automático (ML) que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están diseñados para el aprendizaje automático y participan en el razonamiento no lineal.

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que están destinados a actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que te permite aprender de manera profunda sin un código específico para ello.

Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplia gama de factores al mismo tiempo.

Por ejemplo, Deep Learning se usa para contextualizar la información que reciben los sensores utilizados en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones basadas en el movimiento que están realizando, etc. Usan esta información para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otras cosas.

Todavía estamos en una etapa en la que el DL todavía se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo de todo su potencial. Vemos que es cada vez más utilizado en los negocios mediante la conversión de datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.

IA en el entorno empresarial

La IA ya se usa en muchas aplicaciones comerciales y de producción, incluida la automatización, el procesamiento del lenguaje y el análisis de datos de producción.

Esto permite que a nivel general, las empresas están optimizando tanto sus procesos de fabricación, operaciones como la mejora de su eficiencia interna.

La IA funciona a través de diferentes reglas de programación informática que permiten que una máquina se comporte como un humano y resuelva problemas.

El interés de las empresas en implementar técnicas de IA en sus procesos radica en las ventajas que aporta.

Beneficios de la IA

Distintas voces del sector tecnológico defienden los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA).

Gerente de Producto de Infinia ML, Andy Chan, en una charla TED con más de 40 000 visitas en Youtube, desglosa los diversos beneficios de la IA en el trabajo.

Kai Fu Lee , fundador del fondo de capital de riesgo Sinovation Ventures y figura destacada en el campo de la tecnología, también describe los principales beneficios de la IA en un video de TED Talks con más de 600 000 reproducciones.

Teniendo en cuenta a estos dos expertos, estas serían las principales ventajas de la IA aplicada a un sector empresarial:

1. Automatiza los procesos. La Inteligencia Artificial permite a los robots desarrollar tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de forma automática y sin intervención humana.

2. Mejora las tareas creativas. La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y les permite dedicar más tiempo a funciones creativas.

3. Proporciona precisión. La aplicación de la IA es capaz de proporcionar mayor precisión que los humanos, por ejemplo, en entornos industriales, las máquinas pueden tomar decisiones que antes se tomaban manualmente o se monitorizaban sin IA.

4. Reduce el error humano. La IA reduce las fallas causadas por las limitaciones humanas. En algunas líneas de producción, la IA se utiliza para detectar, mediante sensores infrarrojos, pequeñas grietas o defectos en piezas que no son detectables por el ojo humano.

5. Reduce el tiempo dedicado al análisis de datos. Permite realizar en tiempo real el análisis y explotación de los datos derivados de la producción.

6. Mantenimiento predictivo. Permite realizar un mantenimiento de los equipos industriales en función de los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo aumentar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel productivo como empresarial. Al tener más información de forma estructurada, permite que cada uno de los responsables tome decisiones de una forma más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción A través de la IA se consiguen procesos más eficientes y libres de errores, obteniendo un mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción. La IA no solo aumenta la productividad a nivel de máquina, sino que también hace que los trabajadores sean más productivos y aumenta la calidad del trabajo que realizan. Tener más información les permite tener una visión más enfocada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

Riesgos y barreras de la IA

Algunas voces creen que la Inteligencia Artificial (IA) tiene riesgos. Especialmente si se explora el potencial de la IA y no solo se limita a reproducir tareas humanas. Autores como Stephen Hawking o Bill Gates y diferentes investigadores han expresado su preocupación por la IA.

En cuanto a las barreras de entrada, estas serían algunas de las más habituales que se pueden dar en el entorno empresarial: 

• Disponibilidad de datos. A menudo, los datos se presentan de forma aislada en todas las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para superar esta barrera, será vital diseñar una estrategia clara desde el principio para que los datos de IA se puedan extraer de manera organizada y consistente.

• Falta de profesionales cualificados. Otro obstáculo que suele presentarse a nivel empresarial para la adopción de IA es la escasez de perfiles con habilidades y experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma envergadura.

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• El costo y el tiempo de implementación de los proyectos de IA. El coste de ejecución, tanto a nivel de tiempo como a nivel económico, es un factor muy importante a la hora de optar por ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o no están familiarizadas con los sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implementación como del mantenimiento para obtener resultados exitosos en su proyecto.

En definitiva, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas ya que les permite ser mucho más competitivos y obtener mayores beneficios, especialmente en entornos de fabricación y producción.

Es por todo ello que este tipo de perfiles profesionales son cada vez más demandados en el sector industrial, por lo que es imprescindible contar con grupos de expertos en la materia paradesarrollar estrategias eficientes de transformación digital.