Bajo la abreviatura “K.I.” para inteligencia artificial, se resumen innumerables aplicaciones, tecnologías y conceptos, y también conceptos completamente erróneos.

El significado concreto, sin embargo, es en realidad bastante simple: cada vez que una máquina utiliza procedimientos modelados en los de nuestro cerebro humano, es inteligencia artificial.

Comprender la Inteligencia Artificial

Cuando el ciudadano promedio escucha el término, por lo general piensa primero en robots sofisticados que destruyen espectacularmente la Tierra en escenas de acción en películas de Hollywood. Lo único que esta imagen tiene en común con la inteligencia artificial es la tecnología utilizada en los estudios de animación para producir la película.

En su lugar, el uso de la IA (o el término más común en inglés “AI” para “inteligencia artificial”) no dice nada sobre la forma o aplicación de un dispositivo. Incluso una aplicación discreta en nuestro teléfono puede cumplir con las condiciones de la inteligencia artificial. Porque sólo cuenta cómo funciona un programa: el uso de patrones de pensamiento, que son evidentes para nosotros los seres humanos, como el pensamiento lógico, sacar conclusiones o resolver problemas creativos, define una IA.

Uno puede imaginar que no es fácil para una máquina aprender lógica. Un ordenador, por ejemplo, domina sólo una actividad desde un punto de vista técnico: puede realizar cálculos. Si le da entrada en forma de una tarea de cálculo, devuelve la salida en forma de un resultado. Todas las demás posibilidades modernas a las que nos hemos acostumbrado tanto, sobre todo a través de la transformación digital, se basan en esta sencilla función básica.

Sin embargo, está muy lejos de realizar cálculos simples hasta detectar, comprender y resolver problemas complejos de forma inteligente. Los sistemas informáticos simples y no inteligentes a menudo utilizaban soluciones como forzar a resolver problemas a través de miles de millones de operaciones informáticas calculando todas las posibilidades hasta que se pudiera encontrar una exitosa. En su lugar, un sistema basado en inteligencia artificial está tratando de encontrar la solución correcta sin probar todas las formas equivocadas.

Debido a la digitalización progresiva de nuestra sociedad, el aumento de las redes y la disponibilidad favorable de computadoras de alto rendimiento, el camino ya ha sido allanado para el uso de la inteligencia artificial en todas las áreas de la vida.

Definición de digitalización

La digitalización es, bastante sobriamente hablando, simplemente la transferencia de procesos anteriormente analógicos a los digitales. Incluso si actualmente nos encontramos cada vez más con estos y términos similares, este es un proceso muy antiguo y simple, porque casi todas las formas de digitalización se ven recompensadas con aumentos de eficiencia, reducciones de costos y nuevas posibilidades, hasta ahora desconocidas. No es de extrañar que los humanos siempre hayamos estado muy interesados en ella.

Debido al rápido progreso técnico y al apoyo mutuo (las nuevas tecnologías permiten las nuevas tecnologías…) la digitalización ha ganado tanta velocidad en los últimos años que ahora ha penetrado en todas las áreas de nuestras vidas y es indispensable desde allí. Esta transformación digital es un proceso tecnológico, sociocultural, económico e intelectual que trae consigo agitaciones gigantescas.

Para las empresas en particular, la transformación digital crea oportunidades sin precedentes, pero también acecha con peligros considerables, especialmente si se ignora.

Demarcación de IA a otros sistemas

En la práctica, a menudo se discuten los tipos de aplicaciones que no son inteligencia artificial. Además, las tareas que se consideraban innovadoras en el pasado, pero que mientras tanto se han convertido en el estándar absoluto (por ejemplo, el reconocimiento automático de imágenes), pueden perder su “estado de IA”.

Del mismo modo, los intentos de hacer una distinción basada en la solución son erróneos: aunque es cierto que una IA no encuentra la respuesta deseada por pura potencia informática y prueba todas las posibilidades; Sin embargo, ya que también es (y en algunos casos aún más dependiente) en sistemas informáticos extremadamente potentes, los límites se desdibujan rápidamente aquí también.

Debido al desenfoque que siempre está presente en la determinación de los sistemas de IA, pueden producirse malentendidos rápidamente. En la práctica, por lo tanto, nombrar el método concreto (“Utilizamos una red neuronal para ….”) se ha naturalizado sobre el uso del término de IA (“Utilizamos una IA para…”). Sin embargo, a menudo se requiere mucha paciencia cuando se habla de inteligencia artificial en una empresa.

Aplicaciones

Incluso si es una frase muy tensa, encaja perfectamente aquí: las posibilidades son ilimitadas. Debido al enorme potencial de la inteligencia artificial en nuestra sociedad ya extremadamente agrupada y digitalizada, hay áreas de aplicación en todas partes. Además, los avances en IA a su vez conducen a una aceleración del desarrollo, creando un efecto de crecimiento exponencial.

En nuestro entorno privado, los efectos ya son perceptibles, aunque no siempre directamente visibles. La inteligencia artificial permite a Alexa entender nuestras instrucciones y hace que la aplicación de traducción de Google sea un poco mejor cada día.

Debido a la extrema adaptabilidad de la inteligencia artificial, no sería conveniente enumerar los beneficios potenciales para las industrias individuales. En su lugar, las siguientes son aplicaciones y potenciales concretos que puede realizar la IA, independientemente del área de negocio en casi todas las empresas. Abierto

Análisis

Los datos son el activo más importante de una empresa digital moderna: su existencia y calidad determinan la capacidad de actuar centrada en el cliente y competir a largo plazo.

El análisis de estos datos es uno de los usos más interesantes de la inteligencia artificial. Si bien los seres humanos ya están obteniendo conocimientos extremadamente valiosos en las áreas de inteligencia empresarial y ciencia de datos, el uso de la IA proporciona nuevas ideas hasta ahora desconocidas. La naturaleza no humana de los sistemas informáticos se puede utilizar para identificar las conexiones que permanecen ocultas al espectador humano y sus patrones de pensamiento igualmente humanos.

Por ejemplo, el analista de un minorista en línea se daría cuenta inmediatamente de que el fuerte aumento en el número de televisores vendidos está relacionado con una próxima Copa del Mundo – y que, una vez que ha terminado, usted tiene que ajustarse a mayores rendimientos. Como resultado, el minorista en línea probablemente ajustaría sus reglas de negocio, como aumentar los costos de envío de los aparatos eléctricos o rechazar a los nuevos clientes que solo piden un televisor. Sin embargo, la parte de los clientes “honestos” que están buscando un nuevo dispositivo y quieren mantenerlo permanentemente se perdería; al mismo tiempo, sin embargo, se ahorra errores relacionados con las devoluciones. Un mal necesario.

Sin embargo, gracias al análisis de los datos históricos, el uso de IA podría obtener más información. Por ejemplo, la diagonal de pantalla y el precio de venta se pueden utilizar para determinar que ciertos dispositivos o clases de dispositivo son menos propensos a ser devueltos. Los compradores de estos dispositivos podrían ser alentados por una oferta de pago a plazos para mantener el nuevo televisor después de la Copa del Mundo. Esto permite a la empresa tomar las decisiones correctas, eludir los riesgos (en este caso, retornos) y, en última instancia, generar nuevos ingresos, incluso en un entorno difícil. Un valor añadido directo que podría realizarse a través del análisis de datos basado en AnI.

La tecnología de IA sobresale en el análisis de datos no estructurados, que según estimaciones comunes representan el 80-90% de toda la información disponible en una empresa: este tesoro de datos es normalmente inaccesible a los métodos de procesamiento estándar, pero puede ser examinado por la inteligencia artificial. Los potenciales y los conocimientos adquiridos son a menudo extremadamente de gran alcance.

Estructurar datos no estructurados

Como se mencionó en el primer punto, con mucho la mayor cantidad de información dentro de una empresa está disponible en forma no estructurada. Estos datos suelen ser muy pesados en el texto y no se indexan, por lo que no se sabe dónde se puede encontrar un documento sobre un tema determinado.

No se necesita mucha imaginación imaginar que el uso de esta información sólo sería azotado por un gigantesco esfuerzo humano. Incluso los programas informáticos “clásicos” no tienen ninguna posibilidad aquí: podrían buscar palabras clave especiales en todos los archivos y luego agruparlos en consecuencia. Pero eso requeriría que ya conozca todas las palabras clave y temas relevantes, y eso es casi imposible, al menos en las empresas más grandes. Otras opciones podrían ser crear una Wordcloud, pero sólo podría decirte las palabras más comunes… cómo girarla y girarla: sin IA, se le niega el acceso a esta información.

Mediante el uso de la inteligencia artificial, por otro lado, es posible por primera vez no sólo examinar los archivos para ciertas características, sino también hacer que el sistema los lea y comprenda , completamente abierto a los resultados. Similar a cómo Google hoy en día, en respuesta a nuestra consulta de búsqueda, no sólo proporciona una lista de sitios web que tienen las mismas palabras, sino que trata de entender y responder a nuestra pregunta (como “Plan B”, si la pregunta no se entiende, Google está de nuevo buscando palabras, pero esa es una historia diferente).

Dado que una IA conoce y comprende nuestros datos no estructurados, puede realizar diferentes clasificaciones con solo tocar un botón o clasificarlo por tema. También la información que no contiene las palabras clave correspondientes, pero que todavía está relacionada con nuestro contenido buscado, se puede reconocer y asignar de esta manera.

Si se va a utilizar todo el capital intelectual de una empresa, por lo tanto, no hay manera de evitar el uso de la inteligencia artificial.

Reconocimiento y mapeo

Una de las características más conocidas de la inteligencia artificial es el reconocimiento de imágenes, un sistema que reconoce, por ejemplo, los rostros humanos y sus emociones, así como diversos objetos en imágenes o vídeos. El concepto se puede describir, muy generalizado, como “asignar significado a un montón de píxeles”.

Sin embargo, la aplicación no se limita a los medios ópticos; los campos de aplicación en las empresas son enormes.

Por ejemplo, una IA puede comprobar los contratos de departamento legal en busca de errores y lagunas, emitir alertas o sugerir la mejor categoría de contenido, los emojis más adecuados y el tiempo de lanzamiento ideal para generar el máximo alcance.

El plan de calefacción e iluminación que más ahorro de energía se puede crear utilizando sensores en el edificio de la empresa y, gracias a la identificación automática de la solicitud, el autor de la llamada se puede transferir directamente a la persona de contacto adecuada en el centro de llamadas. Y como esto no es suficiente, la inteligencia artificial también reconoce el estado de ánimo del cliente a través de la voz y propone textos adecuados a nuestro empleado en tiempo real, que tienen un efecto desescalada o promotor de ventas (y cuya eficacia, por supuesto, también ha sido determinada por el apoyo a la IA).

En Japón, las agencias de seguros han probado con éxito el uso de la IA en el análisis de imágenes de accidentes para identificar dónde hay daños reales y dónde se trata de un intento de fraude. El CEO ahora utiliza Siri, Alexa y Co. para dictar su correo electrónico, y la asistencia de la gerencia permite que una IA decodificar la letra ilegible en un bloc de notas, algo que el ordenador ya controla más del doble que cualquier ser humano.

La lista podría continuar sin fin y extenderse a todas las divisiones de la compañía. Dondequiera que algo necesite ser reconocido y categorizado, las IA tienen el potencial de generar un alto valor agregado. Además, si hay una cantidad correspondientemente grande de datos de los que la inteligencia artificial puede aprender, los resultados mejoran drásticamente.

Desventajas y peligros

El uso de IA se mantiene como casi ningún otro campo por las enormes posibilidades y efectos de la digitalización. Pero de nuevo, no todo el oro es lo que brilla.

Las desventajas significativas surgen principalmente de la complejidad y relativamente poca experiencia que se ha adquirido hasta ahora con la tecnología, que todavía es bastante joven. El optimismo expresado por los entusiastas también tiene el potencial de causar desilusión o decepción.

Complejidad y costo

El uso de una IA en un marco predeterminado es extremadamente fácil hoy en día. Si tiene un caso de uso concreto y manejable (“Queremos escanear nuestros archivos antiguos y convertirlos en archivos de texto”), encontrará proveedores o software que pueda implementar su solicitud de fábrica. Si, por otro lado, desea utilizar la inteligencia artificial de forma intensiva y de acuerdo con sus propios parámetros para sus necesidades, tiene que construir la experiencia adecuada en la empresa, y eso será costoso.

Los especialistas en IA se encuentran entre las personas más buscadas en la actualidad. Por supuesto, esto también se refleja en el precio: un graduado de una universidad conocida, sin experiencia profesional, ni siquiera dará a su oferta de trabajo una respuesta, a menos que al menos 200.000 euros se indique como base para las negociaciones.

Esto presenta a las pequeñas y medianas empresas tareas aparentemente insolubles. Por lo tanto, la formación y la educación de nuestros propios empleados es una alternativa popular. Aunque esto no es exactamente barato, se puede reservar a un costo mucho menor. Dado que los candidatos adecuados, además del desarrollo de software, a menudo provienen del campo de la ciencia de datos, en los últimos años se ha formado aquí un grupo considerable de especialistas competentes que se benefician de un intercambio muy abierto de conocimientos técnicos. Las ofertas de formación también son muy productivas en este momento.

Sin embargo, la creación de competencias en IA sigue siendo una empresa muy costosa y que requiere mucho tiempo.

Expectativas excesivas

El mundo de la tecnología está literalmente lleno de noticias diarias sobre los últimos avances en inteligencia artificial. En la aplicación concreta, por otro lado, la desilusión se produce rápidamente: aunque el potencial es realmente ilimitado, en realidad a menudo falla con utilidad.

Las principales razones de esto son generalmente la falta de base de datos (inexistente, cualitativamente suficiente o inaccesible por razones burocráticas), estructuras y procesos corporativos inadecuados o simplemente una falta de conocimientos técnicos.

Además, el hecho de que la tecnología se haya utilizado para una tarea completamente inapropiada es una conclusión común que debe escucharse después de proyectos fallidos.

Por último, pero no menos importante, no hay que olvidar la rapidez con la que la inteligencia artificial puede fracasar en la defensa de los empleados individuales, especialmente si toman posiciones de liderazgo y consideran que la digitalización es un fenómeno temporal que debe ser sentado.

Conclusión

Como la tecnología que influirá y ya influirá en nuestras vidas como ninguna otra, la importancia de la inteligencia artificial no puede ser sobreestimada. Sin embargo, el acceso sigue siendo difícil para muchas empresas debido a la complejidad a veces alta, aunque las dificultades reales a menudo permanecen muy por debajo de lo que se propaga por los rumores.