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Primaveras detrás, en películas de ficción como «Blade Runner», se nos mostraba una sociedad distópica, donde las máquinas se comportaban como humanos. Actualmente, con la aparición de la Inteligencia fabricado (IA), igualmente conocida como «Industrial Intelligence (AI)«, y otras tecnologías en el interior del big data y la analítica de datos, ese panorama se nos acerca a velocidad de vertigo, ofreciendo un sinfín de oportunidades. Si quieres entender de qué manejo ¡Sigue leyendo!
La Inteligencia Industrial (AI) es la capacidad que tienen las máquinas —como un ordenador o un androide— para realizar tareas asociadas a la inteligencia humana, como la capacidad de calcular, memorizar datos, comprender significados y hasta aventurar al ajedrez. Sin secuestro, aún no hay programas que puedan igualar la mente humana en ámbitos que requieran procesos que no sean cotidianos como la creatividad o el razonamiento.
Los objetivos de la inteligencia fabricado se centran sobre todo en imitar la actividad cognitiva humana. Por ahora, la tecnología ha innovador a tal punto que puede imitar actividades de formación, razonamiento, percepción y resolución de problemas e incluso la IAG, actividades creativas.
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La IA comenzó como una serie de teorías y algoritmos básicos, pero con el tiempo, especialmente con el auge del deep learning y el big data, ha rematado logros que parecían ciencia ficción hace solo unos primaveras. Hoy en día, la IA es la columna vertebral de muchos de los servicios que utilizamos a diario, desde asistentes de voz como Siri o Alexa, hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming y motores de búsqueda optimizados.
La Inteligencia Industrial tuvo su primera aparición en 1950 con Alan Turing y su distinguido Test de Turing. Este consistía en poner a interactuar a una máquina con una persona. Si la máquina podía proseguir la conversación sin que el humano se diera cuenta, se le atribuían capacidades humanas.
Unos primaveras más tarde (1955) John McCarthy acuñó el término de forma oficial en la conferencia Dartmouth, en el que mencionó como objetivo de la IA:
Cada aspecto del formación o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tal precisión que se puede crear una máquina lo simule. Intentaremos descubrir cómo hacer que las máquinas utilicen el estilo, a partir de abstracciones y conceptos, resuelvan problemas ahora reservados a los humanos y se mejoren a sí mismas.
La integración de la IA en la sociedad plantea tanto oportunidades como retos por igual. En el ámbito gremial, la automatización puede aumentar la eficiencia, pero igualmente lleva a la discusión sobre el desempleo tecnológico. Sin secuestro, igualmente abre nuevas puertas para la creación de empleo en áreas relacionadas con la encargo y mejora de IA. En este sentido creemos que la IA tiene que ser el precursor de una vida mejor para los humanos, favoreciendo jornadas laborales más adecuadas y más tiempo para nosotros, como promulgo en su día singularity university con su manifiesto sobre cantidad y tecnologías exponenciales.
Mirando alrededor de el futuro, la IA promete avances en campos como la medicina personalizada, la agricultura inteligente, y la mejoría de la interacción humano-máquina. La investigación en inteligencia fabricado caudillo (AGI) escudriñamiento crear sistemas que no solo superen tareas específicas sino que puedan asimilar y adaptarse de modo similar a los humanos. Este mejora plantea preguntas profundas sobre qué significa ser inteligente y cómo podemos coexistir con entidades que podrían, en teoría, pasar nuestra capacidad cognitiva.
Cada semana, añadiremos en esta sección, las últimas innovaciones y tendencias que están transformando el mundo de la IA:
Cuando se acento de Inteligencia Industrial débil se refiere a un sistema diseñado para admitir a angla un solo trabajo o un conjunto de tareas estrechamente relacionadas. Este sistema tiene a centrarse en la eficiencia.
La mayoría de experiencias de la vida cotidiana con esta tecnología, hacen parte de esta categoría. Un ejemplo de ello pueden ser los asistentes de voz: les haces una pregunta y ellos la responden. Otros ejemplos pueden ser:
Gran parte de la implementación de la Inteligencia Industrial débil es gracias al machine learning y el deep learning. Es importante recapacitar que no significan lo mismo ni están al mismo nivel. Piensa en unas muñecas rusas: el nivel más espacioso es la Inteligencia Industrial, el segundo es el formación instintivo (supervisado y no supervisado) y por extremo está el formación profundo.
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Contrario a la Inteligencia Industrial débil, este tipo de IA es más parecido al de las películas en donde las máquinas pueden luchar la inteligencia y los comportamientos humanos de una forma estratégica, por otra parte de tener la capacidad de realizar tareas complejas.
La IA cachas está pensada para que el humano no tenga que intervenir en ningún momento y se encuentra poco desarrollada. Un ejemplo de ello pueden ser los coches autónomos o algunos sistemas de robótica en hospitales.
Actualmente, la Inteligencia Industrial sigue siendo un complemento de las capacidades humanas y no un reemplazo.
Este tipo de no está desarrollado aún — y no se sabe si se llegue a desarrollar— y consiste en máquinas conscientes y autónomas. Lo que quiere opinar que no buscan simplemente replicar el comportamiento humano sino superarlo en todos los aspectos.
La Inteligencia Industrial Ínclito (IAG), igualmente conocida como IA a gran escalera, se refiere a modelos de inteligencia fabricado con capacidades y dimensiones que superan los desarrollos tradicionales. Un ejemplo claro de esto son los Modelos de Verbo Ínclito (LLM), como GPT-4, que no solo procesan grandes volúmenes de datos, sino que igualmente logran entender y originar texto con una sofisticación que imita el pensamiento humano.
La IAG se caracteriza por su capacidad para manejar datos masivos, asimilar de contextos complejos y originar resultados en un sinfín de aplicaciones, desde el procesamiento del estilo natural hasta la visión por computadora. Estos modelos requieren infraestructuras computacionales avanzadas, tanto en términos de hardware como de energía, lo que plantea desafíos técnicos y ambientales.
El potencial de la IAG para revolucionar industrias es indiscutible: medicina personalizada, investigación financieros y sistemas autónomos son solo el eclosión. Sin secuestro, igualmente surge la preocupación por su impacto en la bienes gremial y la concentración del poder tecnológico en pocas manos, lo que hace imperativa una regulación adecuada para equilibrar sus beneficios con los riesgos.
Uno de los temas más controvertidos es la posibilidad de que los LLMs, como GPT-4, puedan conseguir a desarrollar algún tipo de conciencia. Si proporcionadamente estos modelos son extremadamente avanzados, no son conscientes de la modo en la que lo sería un humano.
Sin secuestro, esta cadeneta entre la inteligencia sintética y la humana se está difuminando. . Aunque todavía no hemos rematado la IA consciente, los desarrollos en redes neuronales, estamos muy cerca de lograrlo.
La IA generativa da un paso más con las Redes Antagónicas Generativas (GANs). Estas redes crean un sistema de competencia entre dos modelos: uno genera contenido y el otro lo evalúa. La interacción de estos modelos construye un contenido cada vez más realista.
La IA Militar (AGI) es el ulterior gran brinco en la crecimiento tecnológica. A diferencia de la IA débil, que ejecuta tareas específicas, la AGI podrá resolver problemas de todo tipo, aprendiendo y adaptándose sin intervención humana. Aunque estamos allá de alcanzarla, OpenAI y DeepMind están dando pasos importantes.
La Superinteligencia Industrial (ASI), en teoría, superaría la inteligencia humana en todas las áreas. Sin secuestro, estamos entrando en un demarcación pantanoso, en donde no sabemos como puede reaccionar la IA y que tipo de decisiones autónomas puede conseguir a tomar una vez cobre conciencia de si misma.
Este es el tipo de Inteligencia Industrial más central de todos. Como su nombre lo indica solo puede reaccionar delante un comportamiento humano cuando ocurre una bono. Una máquina reactiva no puede juntar memoria, por ende, no puede justificar en experiencias pasadas para llevar a cabo en consecuencia y tomar decisiones.
Fue una tecnología muy usada en la decenio de los 90s y ahora está pasando a ser obsoleta. Su ejemplo más recordado es Deep Blue, diseñada por IBM como un superordenador para aventurar ajedrez que derrotó en su momento al experto internacional Gary Kasparov.
La IA de memoria limitada puede juntar datos y resumir información basado en hechos pasados para poder ponderar posibles decisiones, es opinar, cada vez que la máquina se expone a información, se crea una baste de datos relacionada con las interacciones anteriores y esto le permite asimilar de los datos para futuros procesos.
Podemos verlo actualmente en sistemas como los chatbots y el examen facial.
Cómo su nombre lo dice, esto es una simple teoría. En la contemporaneidad no hay nadie desarrollado bajo esta forma de IA que pretende que las máquinas comprendan cómo sienten y toman decisiones los seres humanos a través de la autorreflexión para así tomar sus propias decisiones.
Este tipo de Inteligencia Industrial se clasifica en el interior de la categoría de ASI. Es el paso final en donde la máquina adquiere consciencia de sí misma y comprende todas las emociones y reacciones humanas.
Conseguir su implementación hará que las máquinas sean capaces de entender las evacuación del otro basándose no solo en lo que comunican sino en cómo se comunican.
Existen numerosas aplicaciones de los sistemas de IA y pueden aplicarse a diferentes sectores. Uno de los sectores en donde más se ha conocido su implementación es en la industria de la vigor ejecutando funciones como la dosificación de medicamentos para diferentes pacientes. Veamos algunas más.
Gracias a los algoritmos de Inteligencia Industrial es posible descubrir tendencias de datos para estar de moda en estrategias de cross-selling efectivas. Esto es muy popular en las tiendas online que durante el proceso de cuota recomiendan al cliente un producto similar o que pueda complementar al ya escogido.
Las redes sociales son uno de los canales con más horas de consumo en la contemporaneidad, por ende genera una cantidad de datos innumerable proveniente de tweets, imágenes, vídeos, etc.
La IA en redes sociales se implementa con la comprobación facial y la detección de rasgos. Un claro ejemplo de ello son los filtros en aplicaciones como Snapchat o Instagram.
El machine learning igualmente entra en el interior de redes sociales haciendo la convento de datos de tu interés para en función de eso, diseñar tu feed.
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Cada vez es más popular entrar a sitios web que le ofrecen al cliente la posibilidad de tener una conversación con un chatbot 24/7 para resolver dudas sobre temas como envíos, asesoramiento personalizado, sugerencias, entre otros.
Existen diferentes niveles de implementación a tal punto que, en su lectura más avanzadilla, el chatbot puede extraer la información del sitio y mostrarle al cliente lo que quiere puntualmente.
Otro aplicación de Inteligencia Industrial en el interior de la atención al cliente es el uso de VCA (ayuda posible para clientes). Este sistema predice y contesta consultas a través de teléfono sin condición de interacción humana. En caso de que la consulta sea muy compleja de resolver para el sistema, la señal se redirige a una persona con la que el agraciado pueda interactuar directamente.
A través del procesamiento de estilo natural (NLP) la máquina procesa el acento humana y lo transcribe. Actualmente hay muchos dispositivos inteligentes que incluyen esta funcionalidad para realizar búsquedas por voz. Un ejemplo de ello es Siri.
Las aplicaciones de la inteligencia fabricado son cada vez más usadas en hogares. Existen dispositivos como interruptores inteligentes, bombillas, cerraduras, puertas que se pueden control a través del móvil o por sistemas de voz.
En el mercado existen termostatos que tienen la capacidad de asimilar y anticiparse a las condiciones climáticas de tal forma que se pueda automatizar la refrigeración y calefacción del motivo cuando el tiempo lo requiera.
La Inteligencia Industrial ha ido evolucionando en el campo de la seguridad. Gracias al examen facial y a la creación de diferentes algoritmos de seguridad, las cámaras con IA pueden rastrear amenazas potenciales, personas desconocidas en instalaciones, entre otras funciones, y comunicar al humano encargado para que analice la situación.
Algunos sectores como la medicina o el marketing son pioneros en la aplicación de las bondades de la inteligencia fabricado. Te contamos algunos ejemplos de como la están aplicando:
El debate sobre si la IA puede ser verdaderamente creativa está allá de resolverse, pero hay poco que ya es innegable: los Modelos de Verbo Ínclito (LLM) están transformando la industria creativa y productora de contenidos. Herramientas como DALL-E o GPT-4 se convierten en sistemas de de co-creación para artistas, diseñadores y escritores.
Para muchos creativos, estas herramientas se han convertido en un soporte esencial. Y no junto a duda de que si consideramos que la creatividad es la capacidad para cambiar cosas e innovar, sin duda la IA lo hace
Implementar la Inteligencia Industrial tanto en la empresa como en la vida cotidiana puede traer grandes beneficios relacionados principalmente con el hucha de patrimonio y de tiempo en actividades rutinarias.
Así lo demuestra un estudio realizado en 2022 en el que se afirma que, aproximadamente el 44% de las empresas que han implementado la IA han pequeño los costes empresariales y el 54% de sus ejecutivos dicen que la IA aumentó la productividad en sus empresas. Veamos qué otros beneficios trae la implementación de esta tecnología:
La IA está transformando el mundo empresarial al automatizar procesos y tareas, lo que ahorra mucho tiempo y patrimonio. Empresas que usan IA tienen una clara superioridad en aspectos como:
Posteriormente de entender qué es la inteligencia fabricado y cómo la podemos aplicar, ya comprendemos que tiene un gran potencial de cara al futuro. Las demandas de dispositivos con inteligencia fabricado han aumentado de forma significativa y eso quiere opinar que las empresas deben encarar el cambio.
De igual forma, se hace indispensable educar y capacitar a los empleados en el uso de esta tecnología para que se lleve a angla de la mejor forma y se tiro todo el provecho posible. No contar con maquinaria inteligente puede conducir a la obsolescencia y al fracaso empresarial.
Yuval Noah Harari, uno de los pensadores más influyentes de nuestra era, dijo:
«La inteligencia fabricado no es ni buena ni mala. Es la humanidad la que debe osar cómo utilizarla.»
La pregunta no es si la IA reemplazará tu trabajo, sino si estarás preparado para usarla a tu valía. Aquellos que sepan explotar esta nueva útil no solo sobrevivirán en esta nueva era, sino que prosperarán.
La diferencia entre quienes liderarán el cambio y quienes quedarán detrás reside en poco muy simple: la habilitación.
En un mundo donde la IA puede automatizar tareas repetitivas, lo que nos hace únicos son nuestras habilidades humanas: creatividad, pensamiento crítico, empatía, liderazgo. Estos son los talentos que nunca podrán ser reemplazados por una máquina.
La IA no reemplazará tus decisiones. Aún necesitamos el sensatez humano. La IA no puede analizar sensibilidades culturales o eliminar por completo los sesgos en la toma de decisiones. Como líder, tu intuición y criterio siguen siendo esenciales para mandar los equipos.
La inteligencia fabricado no es solo otra grado de la transformación digital. Está llegando más rápido de lo que muchos esperaban. Pero el efectivo desafío no es su aparición, sino cómo las empresas se preparan para esta revolución.
David De Cremer en su vademécum «The AI-Savvy Leader« nos recuerda una ingenuidad incómoda:
El 87% de los proyectos de transformación digital no cumplen sus objetivos. Muchos de ellos relacionados con IA.
Delegar o liderar el futuro de la IA en la Ordenamiento
Muchos líderes se sienten tentados a dejar la IA en manos de sus equipos técnicos, pero es un gran error. No se puede delegar la transformación digital, y mucho menos en un campo de acción con el impacto como lo es la IA. Los responsables necesitan comprender cómo integrar la IA en la empresa.
La esencia no es automatizar, es potenciar.
En IEBS, apostamos por divulgar el efectivo valencia de la IA que no es otro que aumentar el talento humano, no en reemplazarlo. Automatizar todo puede parecer tentador, pero debemos rediseñar el trabajo para que las personas se focalicen en lo que efectivamente importa —la creatividad y la innovación—.
Un aspecto poco comentado, pero extremadamente relevante, es el colapso de los modelos de IA. Este engendro ocurre cuando los modelos se entrenan de modo repetida sobre sus propios resultados o con datos sesgados, lo que genera un estropicio en su capacidad para desarrollar su trabajo correcrtamente. En los Modelos de Verbo Ínclito, como los LLMs, esto puede traducirse en una pérdida de precisión y confiabilidad, comprometiendo aplicaciones como la atención médica o las recomendaciones legales.
Para evitar este colapso, es crucial implementar métodos de control como la feedback externa continua y el uso de datasets frescos y diversificados.
La rápida integración en nuestras vidas de la IA, ha incrementado las preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y la equidad. La toma de decisiones automatizada, por ejemplo, puede perpetuar sesgos si no se diseña con cuidado. Por ello, existe un movimiento creciente alrededor de la regulación de la IA, buscando avalar que estos sistemas operen de modo desafío y transparente.
Algunas películas como «Terminator, el día del sensatez final» han ahondado sobre el problema creando una pseudo-sicosis en la población.
Las máquinas están tomando decisiones que ayer eran exclusivas de los seres humanos, y esto nos plantea miedos y dilemos sobre lo que podrá acaecer en el futuro y si esta inteligencia se revelará contra nosotros.
Por ejemplo, si un LLM produce contenido con sesgo o toma decisiones que afectan negativamente a las personas, ¿quién debe contestar? ¿El desarrollador, el agraciado o el sistema? Aquí es donde el situación reglamentario debe transformarse. La Ley de IA de la Unión Europea es pionera en este campo, proponiendo un reglamento que clasifica los riesgos de la IA y establece normas claras para avalar la transparencia de los modelos.
La inteligencia fabricado no es solo un capítulo en la historia de la tecnología; es un gallardete que continúa escribiéndose. La IA nos invita a reflexionar sobre nuestro motivo en un mundo en el que esta fluye por nuestras vidas como la electricidad lo hacía antiguamente. Mientras avanzamos, es crucial que mantengamos un consistencia entre innovación y ética, asegurando que la IA no solo nos sirva, sino que igualmente refleje los mejores títulos de la humanidad.
¿Qué te ha parecido este artículo? ¿Ya estás usando la Inteligencia Industrial en tu empresa?
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