¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de una máquina u ordenador para imitar las capacidades de la mente humana. La IA aprovecha múltiples tecnologías para dotar a las máquinas de una inteligencia similar a la humana a la hora de planificar, actuar, comprender, aprender y percibir. Los sistemas de IA pueden percibir entornos, reconocer objetos, tomar decisiones, resolver problemas, aprender de la experiencia e imitar ejemplos. Estas capacidades se combinan para realizar acciones que de otro modo requerirían la intervención humana, como conducir un coche o recibir a un invitado.

¿Por qué está creciendo la popularidad de la IA?

Puede que la página web artificial Intelligence haya entrado en la conversación cotidiana en la última década, pero existe desde hace décadas. El aumento relativamente reciente de su importancia no es casual.

La tecnología de IA, y especialmente el aprendizaje automático, se basa en la disponibilidad de enormes volúmenes de información. La proliferación de Internet, la expansión de la computación en nube, el auge de los teléfonos inteligentes y el crecimiento de la Internet of Things han creado una enorme cantidad de datos que crece cada día. Este tesoro de información, combinado con los enormes avances en potencia de cálculo, ha hecho posible el procesamiento rápido y preciso de datos ingentes.

Hoy en día, la IA completa nuestras conversaciones de chat, sugiere respuestas de correo electrónico, proporciona indicaciones para llegar en coche, recomienda la próxima película que deberíamos ver en streaming, aspira nuestros suelos y realiza complejos análisis de imágenes médicas.

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¿Cuál es la historia de la IA?

La historia de la inteligencia artificial se remonta a la antigua Grecia. Sin embargo, fue el auge de la informática electrónica lo que hizo de la IA una posibilidad real. Hay que tener en cuenta que lo que se considera IA ha cambiado a medida que evolucionaba la tecnología. Por ejemplo, hace unas décadas, las máquinas que podían realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o aritmética simple se clasificaban como IA. Hoy en día, el OCR y los cálculos básicos no se consideran IA, sino más bien una función elemental de un sistema informático.

• Década de 1950 - Alan Turing, famoso por descifrar el código ENIGMA utilizado por los nazis en la Segunda Guerra Mundial, publica el artículo Computing Machinery y Intelligence en la revista Mind. En él intenta responder a la pregunta de si las máquinas pueden pensar. Esboza la Prueba de Turing, que determina si un ordenador muestra la misma inteligencia que un ser humano. Según esta prueba, un sistema de IA debe ser capaz de mantener una conversación con un ser humano sin que éste sepa que está hablando con un sistema de IA. La primera conferencia sobre IA se celebra en el Dartmouth College. Es aquí donde se utiliza por primera vez el término inteligencia artificial.
• Años 60 - El Departamento de EE.UU. Defense a través de DARPA se interesa mucho por la IA y se embarca en el desarrollo de programas informáticos que imiten el razonamiento humano. Frank Rosenblatt construye el ordenador Mark 1 Perceptron basado en una red neuronal que aprende a través de la experiencia.
• Década de 1970 - DARPA finaliza varios proyectos de cartografía de calles.
• Década de 1980 - Surge una ola de IA más compleja. Las redes neuronales con algoritmos de retropropagación se generalizan en los sistemas de IA.
• Década de 1990 - Se producen volúmenes de datos que crecen exponencialmente. Potentes ordenadores procesan rápidamente grandes cantidades de datos. El superordenador Deep Blue derrota dos veces al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. El proyecto de secuenciación del genoma y otras empresas de complejidad similar generan una enorme cantidad de información. Los avances informáticos permiten almacenar, consultar y analizar estos datos.
• Década de 2000 - La revolución de Internet lleva la IA a cotas sin precedentes. Los macrodatos se incorporan al léxico empresarial. DARPA lanza asistentes personales inteligentes mucho antes de que Alexa, Siri, Cortana y Google Assistant se conviertan en nombres conocidos. Esto allana el camino para el razonamiento y la automatización que forman parte de los actuales ordenadores personales y teléfonos inteligentes. Esto incluye sistemas de búsqueda inteligentes y sistemas de apoyo a la toma de decisiones que aumentan y complementan las capacidades humanas.
• 2010s - El gigante chino de las búsquedas Baidu presenta el superordenador Minwa, que se basa en una red neuronal convolucional para identificar, analizar y categorizar imágenes con mayor precisión que el humano medio. El programa de red neuronal profunda AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee Sodol, en un enfrentamiento a cinco partidas. El Go es un antiguo juego chino bastante más complejo que el ajedrez.
• Década de 2020 - En este periodo se han producido rápidos avances en las capacidades de la IA, sobre todo en los modelos lingüísticos y la IA generativa. También ha sido una época de creciente concienciación y debate público sobre las posibles repercusiones de la IA en la sociedad, el trabajo y la vida cotidiana. Cabe destacar el lanzamiento por parte de OpenAI de GPT-3, con impresionantes capacidades de lenguaje natural, seguido de GPT-4, con mejoras significativas. También se presentó ChatGPT, que incorpora la IA conversacional a la corriente dominante, así como DallE para la creación de imágenes. AlphaFold de DeepMind logra un gran avance en la predicción de estructuras de proteínas. La Unión Europea propone la Ley de IA, destinada a regular el desarrollo y uso de la IA. Continúan los avances en los sistemas de IA multimodal (que combinan texto, imagen y audio) y se presta cada vez más atención a la investigación sobre alineación y seguridad de la IA.

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¿Cómo funciona la IA?

Artificial Intelligence afirma que existen principios que rigen las acciones de los sistemas inteligentes. Se basa en la ingeniería inversa de las capacidades y rasgos humanos en una máquina. El sistema utiliza una potencia de cálculo superior a la del ser humano medio. La máquina debe aprender a responder a determinadas acciones. Se basa en datos históricos y algoritmos para crear un modelo de propensión. Las máquinas aprenden de la experiencia a realizar tareas cognitivas que normalmente realiza el cerebro humano. El sistema aprende automáticamente a partir de características o patrones en los datos.

La IA se basa en dos pilares: la ingeniería y la ciencia cognitiva. La ingeniería implica construir las herramientas que se basan en una inteligencia comparable a la humana. Se combinan grandes volúmenes de datos con una serie de instrucciones (algoritmos) y un rápido procesamiento iterativo. La ciencia cognitiva consiste en emular el funcionamiento del cerebro humano y aporta a la IA múltiples campos, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las redes neuronales, la computación cognitiva, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y el razonamiento del conocimiento.

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¿Son monolíticos los sistemas de IA?

Artificial Intelligence no es un único tipo de sistema. Están los sistemas de IA sencillos y de bajo nivel centrados en realizar una tarea específica, como la previsión meteorológica, el análisis de datos empresariales, la localización de taxis y los asistentes digitales. Este es el tipo de IA, llamada "IA estrecha", con la que es más probable que interactúe el ciudadano de a pie. Su principal objetivo es impulsar la eficiencia.

En el otro extremo del espectro están los sistemas avanzados que emulan la inteligencia humana a un nivel más general y pueden abordar tareas complejas. Esto incluye el pensamiento creativo, abstracto y estratégico. En sentido estricto, este tipo de máquina verdaderamente sensible, denominada "inteligencia general artificial" o AGI, sólo existe por ahora en la gran pantalla, aunque la carrera hacia su realización se acelera.

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¿Dónde se utiliza la inteligencia artificial?

Los seres humanos han perseguido la inteligencia artificial en reconocimiento de lo inestimable que puede ser para la innovación empresarial y la transformación digital. La IA puede reducir costes e introducir niveles de velocidad, escalabilidad y coherencia que de otro modo estarían fuera de nuestro alcance. Probablemente usted interactúa con alguna forma de IA varias veces al día. Las aplicaciones de la IA son demasiado numerosas para tratarlas aquí de forma exhaustiva. He aquí un resumen de algunas de las más significativas.

1. Ciberseguridad

A medida que los ciberataques crecen en escala, sofisticación y frecuencia, las ciberdefensas dependientes del ser humano ya no son adecuadas. Tradicionalmente, las aplicaciones antimalware se creaban teniendo en cuenta amenazas específicas. Las firmas de virus se actualizaban a medida que se identificaba nuevo malware.

Pero mantenerse al día con la enorme cantidad y diversidad de amenazas acaba convirtiéndose en una tarea casi imposible. Este enfoque era reactivo y dependía de la identificación de un malware específico para que se añadiera a la siguiente actualización.

Los sistemas antispam, cortafuegos, detección/prevención de intrusiones y otros sistemas de ciberseguridad basados en IA van más allá de la arcaica estrategia basada en reglas. La identificación, análisis, mitigación y prevención de amenazas en tiempo real es el nombre del juego. Despliegan sistemas de IA que detectan rasgos de malware y toman medidas correctivas incluso sin la identificación formal de la amenaza.

Los sistemas de ciberseguridad de IA se basan en la alimentación continua de datos para reconocer patrones y rastrear ataques. Al alimentar los algoritmos con grandes volúmenes de información, estos sistemas aprenden a detectar anomalías, vigilar el comportamiento, responder a las amenazas, adaptarse a los ataques y emitir alertas.

2. Reconocimiento del habla y procesamiento del lenguaje natural

El reconocimiento de voz es una tecnología que reconoce el habla y la convierte en texto digital. Es la base de las aplicaciones de dictado por ordenador, así como de los GPS y los menús controlados por voz.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se basa en una aplicación de software para descifrar, interpretar y generar texto legible por humanos. La PNL es la tecnología que hay detrás de Alexa, Siri, los chatbots y otros asistentes basados en texto. Algunos sistemas de PNL utilizan el análisis de sentimientos para determinar la actitud, el estado de ánimo y las cualidades subjetivas de un lenguaje.

3. 3. Reconocimiento de imágenes

También conocido como visión artificial o visión por ordenador, el reconocimiento de imágenes es la inteligencia artificial que permite clasificar e identificar personas, objetos, texto, acciones y escritura en imágenes fijas o en movimiento. El reconocimiento de imágenes, que suele basarse en redes neuronales profundas, se utiliza en coches autoconducidos, análisis de imágenes y vídeos médicos, sistemas de identificación de huellas dactilares, aplicaciones de ingreso de cheques, etc.

4. Recomendaciones en tiempo real

Los sitios web y las aplicaciones de comercio electrónico y ocio aprovechan las redes neuronales para recomendar productos y medios que resulten atractivos para el cliente en función de su actividad anterior, la actividad de clientes similares, la estación del año, el tiempo, la hora del día, etc. Estas recomendaciones en tiempo real se personalizan para cada usuario. Para los sitios de comercio electrónico, las recomendaciones no sólo aumentan las ventas, sino que también ayudan a optimizar el inventario, la logística y la distribución de la tienda.

5. Negociación automática de acciones

El mercado bursátil puede ser extremadamente volátil en tiempos de crisis. Sin embargo, es casi imposible que un ser humano reaccione con la suficiente rapidez a los acontecimientos que influyen en el mercado. Los sistemas de negociación de alta frecuencia (HFT) son plataformas basadas en IA que realizan miles o millones de operaciones automatizadas al día para optimizar las carteras de valores de grandes instituciones.

6. Servicios de viajes compartidos y coches autónomos

Lyft, Uber y otras aplicaciones de viajes compartidos utilizan la IA para conectar a los usuarios que lo solicitan con los conductores disponibles. La tecnología de IA minimiza los desvíos y los tiempos de espera, proporciona tiempos estimados de llegada realistas y calcula los precios cuando hay picos de demanda.

Los coches que se conducen solos aún no son estándar en la mayor parte del mundo, pero ya se ha dado un impulso concertado para incorporar funciones de seguridad basadas en la IA para detectar escenarios peligrosos y prevenir accidentes.

7. Tecnología de piloto automático

A diferencia de los vehículos terrestres, el margen de error en los aviones es extremadamente estrecho. Los fabricantes de aviones tuvieron que impulsar los sistemas de seguridad y convertirse en uno de los primeros en adoptar la inteligencia artificial.

Para minimizar la probabilidad y el impacto de los errores humanos, los sistemas de piloto automático llevan décadas pilotando aviones militares y comerciales. Utilizan una combinación de tecnología GPS, sensores, robótica, reconocimiento de imágenes y prevención de colisiones para pilotar aviones de forma segura por el cielo, al tiempo que mantienen informados a los pilotos y al personal de tierra cuando es necesario.

8. Automatización de pruebas de software

La inteligencia artificial acelera y simplifica la creación, ejecución y mantenimiento de pruebas mediante la automatización inteligente de pruebas basada en IA. El aprendizaje automático basado en IA y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) avanzado permiten el reconocimiento avanzado de objetos, y cuando se combinan con la identificación de maquetas basada en IA, la grabación basada en IA, la coincidencia de texto basada en IA y la automatización basada en imágenes, los equipos pueden reducir el tiempo de creación de pruebas y los esfuerzos de mantenimiento de pruebas, y aumentar la cobertura de las pruebas y la resiliencia de los activos de pruebas.

9. Pruebas funcionales

Artificial Intelligence le permite realizar pruebas antes y más rápido con los productos de automatización de pruebas funcionales deOpenText™ . Combina un amplio soporte tecnológico con capacidades impulsadas por IA para ofrecer la velocidad y la resiliencia que soportan los cambios rápidos de las aplicaciones dentro de una canalización de entrega continua.

10. Gestión de servicios de empresa

Tanto el departamento de TI como las empresas se enfrentan a los retos de demasiados flujos de trabajo manuales y propensos a errores, un volumen cada vez mayor de solicitudes, empleados insatisfechos con el nivel y la calidad del servicio, etc. La inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático pueden llevar la gestión de servicios al siguiente nivel:

• Las funciones de búsqueda inteligente permiten a los empleados encontrar respuestas fácil y rápidamente
• Los agentes virtuales o bots pueden realizar tareas mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Los análisis inteligentes permiten optimizar y automatizar los flujos de trabajo
• Las métricas de datos no estructurados, por ejemplo las encuestas a usuarios, pueden recopilarse y analizarse con mayor eficacia.

Lo que es cierto para el soporte informático, también lo es para ESM; la IA mejora las operaciones y los resultados.

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¿Cómo puedo iniciarme en la inteligencia artificial?

Hay muchas formas de aprovechar la inteligencia artificial en su empresa para mantener la competitividad, impulsar el crecimiento y generar valor. Sin embargo, su organización no dispone de recursos infinitos, por lo que debe establecer prioridades. Empiece por definir cuáles son los valores y objetivos estratégicos de su organización. A partir de ahí, evalúe las posibles aplicaciones de la IA en función de estos valores y objetivos. Elija la tecnología de IA que vaya a tener el mayor impacto en la empresa.

El mundo va a depender cada vez más de la IA. Ya no se trata de si adoptar o no la IA, sino de cuándo. Las organizaciones que se adelanten a sus competidores en el uso de la IA podrían obtener una ventaja competitiva significativa. Desarrollar y aplicar una estrategia de IA bien definida es el punto de partida. Puede que sea necesario experimentar un poco antes de saber qué es lo que le va a funcionar.

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¿Cómo ayuda OpenText a las empresas con la inteligencia artificial?

Los clientes ya confían en las soluciones de gestión de la información de OpenText para ayudarles a gestionar conjuntos de datos privados, desde transacciones B2B hasta contenido operativo, código de aplicaciones y propiedad intelectual. Ahora, sin tener que trasladar sus datos, pueden utilizar las capacidades de IA de OpenText Aviator para sacar el máximo partido a su información.

Estas son algunas de las ventajas de la IA creada para las empresas:

Mantenga los datos privados y seguros: Sus datos privados no deberían estar en dominios públicos para ejecutar los LLM. Experimente con LLM examinados en un entorno aislado para probar nuevos casos de uso mientras mantiene a salvo sus conjuntos de datos privados.

Emplee el modelo de IA adecuado para cada trabajo: Una talla no sirve para todos. Le ayudamos a contrastar los modelos de IA con los casos de uso y disponemos de un escuadrón de modelos para ayudarle a empezar.Se trata de los resultados que desea obtener de la IA y de cómo podemos ayudarle a conseguirlos.

Realice el pivote de la IA con un socio de confianza: Las transformaciones empresariales y tecnológicas nunca terminan. OpenText™ Los servicios profesionales le ayudan a explorar los casos de uso y modelos de IA que se aplican a su negocio y a navegar con seguridad por las complejidades de la IA.

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¿Cuáles son los ámbitos clave de la inteligencia artificial que aborda OpenText?

A continuación se enumeran las capacidades de IA empresarial que ofrece el software OpenText Aviator for Business:

OpenText™ Aviator de operaciones de TI: Redefina las funciones de soporte empresarial de nivel 1 con capacidades de autoservicio de IA generativa para operaciones de TI.

OpenText™ Experience Aviator: Transforme las comunicaciones con IA generativa privada para el éxito del cliente.

OpenText™ Aviator de redes empresariales: Revolucione la conectividad a través del Internet de las nubes con IA para cadenas de suministro.

OpenText™ DevOps Aviator: Eleve a millones de desarrolladores con IA para DevOps.

OpenText™ Content Aviator: Potencie los espacios de trabajo inteligentes con la gestión de contenidos de IA para modernizar el trabajo.

OpenText™ Aviator de ciberseguridad: Mejore su postura de seguridad con el poder de la detección de amenazas de la IA.

OpenText también ofrece OpenText Aviator for Technologists, plataformas y herramientas de ingeniería de IA para ayudar a su organización a establecer flujos de información y orquestar datos sin problemas: 

OpenText™ Aviator Platform: Permite tomar decisiones más inteligentes con plataformas empresariales de IA para procesar, organizar y analizar grandes conjuntos de datos de todo tipo.

OpenText™ Aviator IoT: Conecte personas, sistemas y cosas con IoT AI para gestionar mejor los activos de alto valor y acelerar su negocio.

OpenText™ Aviator Lab: Experimente con la IA con nuestros expertos en servicios profesionales y explore lo que puede hacer con la IA en la nube privada OpenText .

OpenText™ Aviator Search: Ofrezca a los usuarios acceso a las respuestas que necesitan, de forma más rápida y sencilla, con la búsqueda basada en IA en múltiples repositorios que le permite personalizar todo, desde los clics hasta las conversaciones.

OpenText™ Aviator Thrust: Constrúyelo a tu manera con las API de IA de OpenText Cloud que crean flujos de información en tiempo real para habilitar aplicaciones y flujos de trabajo personalizados.