Está presente en sectores tan variados como sanidad transporte, marketing, finanzas o agricultura, y ya es indispensable en todos ellos. La Inteligencia Artificial, IA, es una tecnología en auge gracias a la versatilidad que tienen sus aplicaciones y su capacidad para facilitar procesos. Mejora los resultados en los ámbitos en los que se utiliza, ahorrando costes e incluso salvando vidas. Y aunque ha irrumpido en numerosos campos de la vida cotidiana, muchos de sus aspectos claves siguen siendo desconocidos para la ciudadanía en general.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial es la capacidad que tienen las máquinas de imitar la manera en la que los seres humanos aprenden e incluso razonan. Las máquinas aprenden a realizar tareas y a mejorarlas a partir de la información que tienen, tal y como haría un humano.
Esta rama de la computación tiene como objetivo replicar en las máquinas procesos cognitivos. En función de lo que se intente replicar, hay Inteligencias Artificiales que piensan como humanos y otras que actúan como tales, pues tienen en cuenta la emotividad y otros aspectos similares como la creatividad.
Así, desde el comienzo de la investigación en este campo, tras finalizar la II Guerra Mundial, lo que han buscado los expertos es sintetizar, emular y automatizar cualquier tarea que implique la intervención de la inteligencia. Esto incluye la resolución de problemas, la planificación, el procesamiento del lenguaje o la interacción entre individuos, por lo que se trata de un ámbito con aplicaciones universales.
¿Cómo funciona una IA?
Para que la Inteligencia Artificial funcione necesita datos, por este motivo, el desarrollo de esta tecnología ha ido de la mano de otras como Big Data, Internet de las Cosas o la red móvil 5G. Es esa información la que permite crear patrones a las máquinas y sistemas (softwares) con los que aprender.
Además de esos datos, también utiliza algoritmos. Los algoritmos son una serie de instrucciones para que las máquinas mejoren los patrones, es decir, se crean conductas predeterminadas para manejar los datos.
Del procesamiento controlado de la información es de donde la IA sacará los patrones de conducta que desarrollará con el tiempo. Así, la combinación de algoritmos y datos hace que la IA aprenda automáticamente y posibilita que se enfoque en una o varias tareas específicas.
Los diferentes tipos de Inteligencia Artificial
No todas las Inteligencias Artificiales funcionan del mismo modo. Esto se debe a que hay estrategias diferentes para su creación y el desarrollo de las habilidades que se precisan de ellas. Desde la Comisión Europea señalan dos: Software e integrada. La primera se utiliza en asistentes virtuales, análisis de imágenes, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz y rostro. La segunda está ligada al IoT, robots, drones y coches autónomos.
Hay otras clasificaciones, según se basen en funcionalidades y el desarrollo de capacidades. Aquí se incluye el Machine Learning, ya que tiene importantes peculiaridades. Estas son las claves de cada IA:
- Basada en funcionalidades: Se trata de inteligencias que son capaces de asumir problemas o retos, pero que no pueden aprender de sus acciones del pasado, así que son más limitadas. Por poner un ejemplo, la famosa Deep Blue de IBM entraría dentro de este grupo.
- Basada en capacidades: Estas inteligencias cuentan con memorias que les dan la oportunidad de aprender automáticamente de sus propias conductas pasadas. En consecuencia, es el campo más desarrollado en la actualidad. De hecho, las conocidas como Artificial Super Intelligence han demostrado superar a los humanos en diversos aspectos.
- Machine Learning (ML): Más que un tipo de inteligencia artificial en sí mismo, consiste en la forma en la que aprende la IA. Si existe ML, entonces el aprendizaje lo lleva a cabo el propio sistema de manera autónoma sin que haya intervención humana. Es algo que parece complejo, pero ya funciona en sistemas que anticipan las preferencias en el consumo de individuos en muchos ámbitos. Sin embargo, la más conocida (y quizá compleja) es la de Arend Hintze, profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de la Michigan que habla de máquinas reactivas, máquinas con memoria limitada, teoría de la mente e inteligencia con autoconciencia, o conciencia de sí misma. Esta última es la que está más lejos de ser desarrollada, pero a la vez es el reto mayor.
Aplicaciones actuales de la IA
Aunque la IA es un sistema que ayuda a solucionar problemas complejos, su uso es más cotidiano lo que muchos piensan. Y es tal su potencial que se estima que dentro de 5 años generará más de 400.000 millones de dólares, y crecería cerca de un 36% cada año, según un estudio de MarketsandMarkets, dedicada a la investigación de mercado.
Hay otras Inteligencias Artificiales que pasan más desapercibidas, como el asistente de voz de un smartphone, las traducciones automáticas, el apoyo en la de formación de idiomas, los motores de búsqueda en internet y compras online. Esta tecnología participa también en el diseño de robots, por lo que tiene cada vez mayor peso en la Industria 4.0 e incluso la ganadería y la agricultura se benefician de ello con usos como el control de la salud de los animales y el estado de los cultivos.
El transporte de mercancías y personas es otro sector que ha evolucionado gracias a las inteligencias artificiales. Calcular las rutas con eficiencia o modificarlas si cambian las condiciones son algunas de sus tareas actuales. Y los coches autónomos pilotados por una IA podrán evitar colisiones y hacer que la mortalidad en la carretera descienda.
Pero el sector de la sanidad será el que mayor crecimiento tendrá el uso de la Inteligencia Artificial, junto con el Machine Learning. Ya se utiliza para obtener diagnósticos certeros y valorar diagnósticos por imágenes o ensayos clínicos. También se han desarrollado herramientas para cuidar de la salud mental que pueden detectar tendencias suicidas, salvando vidas. Incluso hay hospitales que han implementados chats en los que una IA realiza el primer contacto con el paciente para crear un pronóstico de lo que le sucede.
