El mayor reto en el campo no es imitar a las articulaciones humanas, sino construir una inteligencia artificial que dé sentido a sus movimientos. Lograr que un robot o software razone como un ser humano, sea capaz de tomar decisiones y, en última instancia, lo haga con conciencia, son las grandes metas.
Todo ello forma parte de objetivos a largo plazo que requieren de una innovación enorme en diversos campos. Pese a ello, sin haber llegado a avances tan revolucionarios, ya podemos hacer muchos aspectos de la vida más fáciles y eficientes poniendo a las máquinas a trabajar por nosotros, mediante cálculos profundos efectuados de una manera similar a la nuestra.
¿Qué es la inteligencia artificial en 2018?
Según la Wikipedia, podemos definir a la inteligencia artificial desde un punto de vista científico “como la encargada de imitar el cerebro, que no el cuerpo, de una persona en todas sus funciones”. Esta concepción es correcta, por supuesto, y aunque coincide en algunos puntos, no es del todo lo que gigantes de Silicon Valley están llamando inteligencia artificial en sus conferencias de cara al público.
Lo que se está empleando en servicios que usamos cada día responde al nombre de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. La primera es la disciplina que, como su nombre indica, se encarga de aprender de la experiencia del manejo del aluvión de datos de los que hoy en día disponemos en muchas áreas.
En segundo lugar, y como parte del aprendizaje automático, que requiere supervisión humana, está el aprendizaje profundo, disciplina cuyos algoritmos pueden obtener conclusiones de forma autónoma gracias al uso de redes neuronales. Éstas son estructuras que imitan el funcionamiento cerebral de los seres humanos, pudiendo gracias a ellos mejorar en tareas específicas como el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento automático del habla.
Además de beneficiar al usuario con muchas herramientas inteligentes, Google y Facebook ponen a disposición de los desarrolladores bibliotecas de código abierto como Tensorflow y Caffe2, que permiten crear y entrenar modelos de redes neuronales para aplicaciones muy variadas. Pese a todas las novedades, son muchos los expertos que afirman que aún no podemos considerar inteligencia artificial a estas herramientas, y que más bien deberíamos considerarlos algoritmos avanzados.
Inteligencia artificial, una realidad ya presente en las empresas
Al comienzo hacíamos mención a la sustitución laboral e incluso social que los robots con forma humana podían realizar del ser humano en base a las capacidades que les otorga la concepción clásica de la inteligencia artificial. Sin embargo, la “robótica” que triunfa hoy en día tiene formas muy distintas a las a priori imaginables, desde cadenas de montaje automatizadas a tiendas donde el trabajo de los cajeros ha sido sustituido por sistemas inteligentes que habilitan a las empresas a no tener empleados en ellas.
La inteligencia artificial existente en estas soluciones es minúscula o inexistente, y hablamos más de automatización avanzada. Sin embargo, son muchas las empresas que ya se están beneficiando de grandes incrementos de productividad gracias a la puesta en práctica de herramientas que sí son intensivas en los recursos y herramientas enmarcados en inteligencia artificial contemporánea.
En el periodismo, algo que quita mucho tiempo es la transcripción de las entrevistas grabadas. Gracias al empleo de inteligencia artificial, soluciones basadas en aprendizaje profundo ya son capaces de transcribir un audio completo en minutos, frente a las horas y la atención necesaria que en ello emplea una persona. Los resultados son además mucho más ricos, pues el software separa incluso por interlocutores.
Otro sector muy beneficiado es la banca, que gracias a la profundidad de los análisis realizados con inteligencia artificial, puede ofrecer mejores oportunidades de inversión a sus clientes a la vez que coloca mejor sus activos en el mercado. En empresas pequeñas, el uso de la inteligencia artificial puede llegar a ser incluso más efectivo que en las grandes, pues la falta de recursos para investigar y mejorar la actividad puede suplirse con mejores respuestas a problemas complejos que no necesitan de mucha inversión.
Inteligencia emocional y el camino a seguir
La inteligencia artificial por sí sola no tendrá todas las respuestas de nuestro porvenir. Es más, si no la alimentamos correctamente conforme vaya iterando, podría no llegar a resolver positivamente ni siquiera los retos más sencillos. La unión de tecnología y humanos suele traer mucho bueno, pero también cambios negativos que hay que ir corrigiendo. Lo muestra un estudio de la OCDE donde se recoge que el uso de los ordenadores en las aulas no siempre trae resultados satisfactorios y que, de hecho, un uso excesivo de la tecnología, los empeora.
Como personas, hemos descubierto que lo que entendíamos como inteligencia no es suficiente, y que por tanto hay que tener en cuenta la inteligencia emocional, un término acuñado por el psicólogo Daniel Goleman. Él contempla la auto-conciencia, la auto-motivación, la empatía y las habilidades relacionales con otras personas. Si no es el cociente intelectual, la medida clásica, la que mide la efectividad de una persona en sus acciones, debe ser el cociente emocional el que recoja todo eso. Y pensando en el futuro, si la meta es producir robots y software con el grado de creatividad que una persona que controla y explora sus emociones con acierto, la inteligencia artificial no tiene sentido sin que en ella cuenten los sentimientos.
Inteligencia artificial en Entelgy
En Entelgy Digital apostamos por la transformación digital basada en la robotización de procesos y la aplicación de analítica avanzada, autónoma y profunda. Nuestro catálogo cuenta con soluciones que permiten la robotización de procesos, siendo capaces de imitar el comportamiento de un humano en el uso de aplicaciones empresariales y/o ejecutando tareas repetitivas como una persona. Con esto, se logra reducir hasta en un 80% la intervención manual en tareas de front y back office, haciendo que las personas sólo tengan que tomar el control en situaciones que aún requieren de los atributos que poseemos en exclusiva.
Además, mediante la aplicación de modelos de aprendizaje automático, el equipo de Entelgy Digital es capaz de ofrecer una inteligencia enriquecida a negocios mediante la aplicación de modelos basados en redes neuronales profundas, desde el análisis predictivo y la extracción de patrones de comportamiento hasta la aplicación de las más modernas técnicas de procesamiento de imagen, vídeo y audio.
