Decodificando la jerga: un glosario de IA para B2B

Inteligencia artificial. Todos lo sabemos, a algunos les encanta. Una cosa en la que todos podemos estar de acuerdo es en cuánta información hay al respecto, y con esa riqueza de información viene una lista igualmente desalentadora de nuevos términos para agregar a nuestro vocabulario. Desde el aprendizaje automático hasta el procesamiento del lenguaje natural, estamos descomponiendo la compleja jerga de la IA en conceptos digeribles.

Aquí está la guía definitiva de Zen para comprender los términos y frases de IA con los que te puedes encontrar (¡y algunos de los que quizás nunca hayas oído hablar!).

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El glosario de IA definitivo para B2B

Algoritmo (IA)

Los algoritmos son como recetas para las computadoras: guías paso a paso que les dicen cómo resolver problemas. Actúan con conjuntos de reglas a seguir en cálculos u operaciones de resolución de problemas. Ya sea rastreando datos o detectando información, los algoritmos son el secreto de una IA de alto funcionamiento.

Detección de anomalías

La detección de anomalías identifica valores atípicos que no se ajustan a un patrón esperado en un conjunto de datos. Ayuda a la IA a reconocer cuando algo anda sospechoso, ya sea un fraude con tarjetas de crédito, fallas en la red o incluso patrones inusuales en los latidos del corazón.

Antropomorfismo

El antropomorfismo da rasgos humanos a cosas no humanas. En el mundo de la IA, se trata de hacer que las máquinas parezcan más humanas, aunque no sean más que fragmentos de código súper inteligentes (incluso si los trolls de Internet quieren convencernos de que se volverán inteligentes).

Inteligencia artificial (IA)

Imagínese tener un compañero al alcance de su mano: ¡eso es IA! Esta rama de la informática tiene como objetivo construir máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían mano de obra. Es como enseñar a las computadoras a pensar y aprender para que puedan realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Desde responder preguntas básicas hasta ayudarle a alcanzar sus objetivos de marketing (y realmente todo lo demás), la IA está definiendo rápidamente industrias y haciendo que nuestro mundo sea más inteligente y emocionante.

Modelos de lenguaje de IA

Los modelos de lenguaje de IA están diseñados para comprender, generar y mejorar el lenguaje humano. Pueden escribir historias, responder preguntas e incluso componer poesía en segundos. Algunos ejemplos incluyen ChatGPT, Bing, Bard y Ernie.

Sesgo en la IA

Si la IA es una esponja que absorbe información del mundo, a veces la información que absorbe no será totalmente justa o equilibrada. Eso es un sesgo en la IA. Este error sistémico se introduce en el modelo de IA debido a los sesgos presentes en los datos de entrenamiento (por ejemplo, Internet). Estos sesgos pueden dar lugar a resultados sesgados o inexactos y pueden ser realmente perjudiciales para las comunidades marginadas.

Grandes datos

Big data es exactamente lo que parece. Es lo que los expertos llaman conjuntos de datos grandes y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional no puede procesar adecuadamente. Es como un rompecabezas gigantesco hecho de piezas de información de todas partes: tu teléfono, Internet… lo que sea. Con las herramientas adecuadas, podemos reunir conocimientos valiosos y resolver problemas que nunca creímos posibles.

chatbot

Conoce a tu mejor amiga digital. Los chatbots son software de inteligencia artificial diseñados para interactuar con humanos en sus lenguajes naturales y son tan geniales como su nombre. Normalmente se utilizan en aplicaciones de servicio al cliente y actúan como un asistente virtual que chatea con usted, lo ayuda a encontrar información o lo redirige a un profesional en vivo.

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ChatGPT

ChatGPT es un chatbot moderno de modelo de lenguaje grande que utiliza datos de Internet para responder a indicaciones y comandos (limitado a septiembre de 2021). Desarrollada por OpenAI y disponible para el público en noviembre de 2022, esta IA ha resistido una demanda abrumadora y una acogida bastante positiva.

Así es como se define ChatGPT:

“ChatGPT es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial creado por OpenAI que puede tener conversaciones basadas en texto. Genera respuestas similares a las humanas en función de la información que recibe, lo que lo hace útil para chatbots, asistentes virtuales y más. Está entrenado con una gran cantidad de texto de Internet, por lo que puede producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes, aunque realmente no entiende como un humano”.

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Computación cognitiva

La informática cognitiva simula los procesos de pensamiento humano a través de sistemas de autoaprendizaje que utilizan la extracción de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural para imitar la forma en que funciona el cerebro humano. Les da a las máquinas una muestra de la inteligencia humana, permitiéndoles pensar, razonar y aprender como humanos, tomando decisiones, resolviendo problemas y aprendiendo de la experiencia.

Visión por computador

¿Alguna vez has deseado que tu computadora pudiera ver y comprender el mundo como tú? Eso es visión por computadora. Es un campo de IA que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual de manera similar a los humanos. Le da a las computadoras el poder de reconocer rostros, identificar objetos e incluso conducir automóviles, todo mediante el análisis de imágenes y videos.

Procesamiento de datos

No, no se necesita martillo ni pala para este tipo de minería. La minería de datos es la forma en que las computadoras descubren patrones en grandes conjuntos de datos, con métodos en la intersección del aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos.

Aprendizaje profundo

¿Qué pasaría si tu cerebro tuviera capas y capas de células cerebrales súper enfocadas? Bueno, más o menos lo hace. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático inspirado en la estructura del cerebro humano que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos y crear patrones para la toma de decisiones. Es como entrenar computadoras para que reconozcan los detalles más pequeños de cualquier contenido.

elisa

Eliza caminó para que ChatGPT pudiera ejecutarse. Ampliamente considerada el primer chatbot en la historia de la informática, Eliza es como la abuela de los chatbots y se remonta a la década de 1960. Aunque no es tan ágil como la IA actual, allanó el camino para las máquinas parlanchinas que tenemos ahora.

Comportamiento emergente

El comportamiento emergente se refiere a hábitos inesperados o novedosos que exhiben los modelos de IA como resultado de sus procesos de aprendizaje, que no fueron programados explícitamente. Es como una rutina de baile coreografiada por una IA sin la ayuda de un instructor de baile.

IA generativa

Este es un tipo de IA que es capaz de crear contenido nuevo (texto, imágenes, video y código) que imita patrones en los datos de entrenamiento. Imagínese un artista mágico de IA que pueda crear arte, música o incluso nuevas ideas.

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Redes generativas adversarias (GAN)

Las GAN crean una competencia sana en el mundo de la IA. Trabajan juntos para hacer que el material generado por IA sea lo mejor posible, ya sea arte, música o incluso mundos virtuales.

Alucinaciones en IA

A veces, la IA se vuelve demasiado imaginativa y comienza a ver cosas que no existen; eso es una alucinación en la IA. Este término se refiere a casos en los que la IA proporciona resultados objetivamente incorrectos, irrelevantes o sin sentido debido a las limitaciones de sus datos de entrenamiento o su arquitectura.

Datos de entrada

Los datos de entrada son el "comando" para su IA. Es la información que le das a la IA, como texto, imágenes o sonidos, la que utiliza para producir su resultado. Así como un chef necesita ingredientes para cocinar, la IA necesita datos de entrada para crear sus maravillas digitales.

Modelo de lenguaje grande (LLM)

Un LLM es un tipo de modelo de inteligencia artificial que aprende a generar texto, entablar conversaciones y escribir código analizando Internet. A menudo sorprenden a sus desarrolladores con habilidades imprevistas y conocimientos de idiomas, chateando, respondiendo preguntas e incluso contando chistes.

Aprendizaje automático (ML)

Piense en el aprendizaje automático como una mascota inteligente que mejora con la experiencia. Se trata de entrenar a las computadoras para que mejoren en tareas alimentándolas con muchos ejemplos, pero sin estar programadas explícitamente. Así como se aprende con la práctica, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden patrones a partir de los datos y se convierten en sus amigos digitales, haciendo predicciones, recomendaciones e incluso arte.

Pila de Martech

Una pila de tecnología de marketing (martech) es un conjunto de herramientas de software de una empresa que los especialistas en marketing utilizan para organizar y ejecutar procesos de marketing. La pila puede incluir algunos o todos los siguientes: CRM, análisis, marketing por correo electrónico, gestión de redes sociales, herramientas de diseño web y más. La tecnología de marketing de una empresa es tan única como sus clientes y objetivos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

¿Alguna vez usaste Siri para el clima? La PNL es un método de la IA para comunicarse con sistemas inteligentes utilizando un lenguaje "natural" (léase: humano). Piénselo como chatear con una computadora como lo hace con amigos. Ayuda a las máquinas a comprender y hablar como humanos.

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Redes neuronales

Inspiradas en las neuronas biológicas, las redes neuronales son modelos matemáticos complejos que imitan la estructura del cerebro humano, lo que permite a los sistemas de inteligencia artificial aprender de patrones en los datos. Son las bases del aprendizaje profundo, donde se aprenden patrones complejos a partir de datos.

Parámetros en IA

Los parámetros son como los ajustes de su cámara digital: son valores numéricos que dan forma al funcionamiento de la IA. Es como ajustar perillas para ayudar a la IA a aprender más rápido, trabajar mejor y convertirse en una superestrella solucionadora de problemas.

Módulos de posprocesamiento

Una vez que los módulos de preprocesamiento completan la limpieza, envían los datos a los módulos de posprocesamiento para finalizar el trabajo. Aquí se completan los retoques finales, refinando la salida de la IA para garantizar que esté pulida, precisa y lista para impresionar.

Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza datos, técnicas de aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para actuar como un adivino personal. Es como usar IA para mirar hacia el futuro analizando números del pasado. Desde adivinar qué película le encantará hasta ayudar a las empresas a tomar decisiones inteligentes, el análisis predictivo es la bola de cristal de la era digital y predice resultados futuros basándose en datos históricos.

Módulos de preprocesamiento

Si tuviera un grupo de asistentes digitales que ordenaran sus datos antes de que funcionen, serían módulos de preprocesamiento. Son como el equipo de limpieza, eliminan el ruido y se aseguran de que sus datos estén impecables para que los utilice la IA.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo de IA aprende a tomar decisiones en un entorno para lograr la máxima recompensa. Es prueba y error de IA, entrenando a las computadoras para tomar decisiones dándoles puntos por hacer las cosas bien y ayudándolas a aprender de sus errores.

Automatización Robótica de Procesos (RPA)

RPA es el uso de software con capacidades de IA y ML para manejar tareas repetibles y de gran volumen. Le permite entrenar robots de software para que se encarguen de trabajos tediosos, repetitivos (y, seamos sinceros, aburridos), liberando a los humanos para que hagan cosas más interesantes y creativas y ahorrando dinero y mano de obra a su empresa.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos incluye el uso del procesamiento del lenguaje natural para identificar y extraer información subjetiva de los materiales originales. Es como un anillo de humor, pero usando IA para determinar si las personas se sienten felices, tristes o en algún punto intermedio analizando sus palabras y tonos en línea.

TensorFlow

Piensa en TensorFlow como el lienzo donde puedes pintar tus sueños de IA. Es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que ayuda a crear y entrenar modelos de IA y es crucial para la investigación de redes neuronales y aprendizaje automático. Ya sea que estés construyendo un chatbot o enseñando a una computadora a jugar ajedrez, TensorFlow te respalda.

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Datos de entrenamiento

Piense en los datos de entrenamiento como el conjunto de herramientas del profesor para la IA. Es como enviar una IA bebé a la escuela para enseñarle toneladas de ejemplos para que pueda aprender y volverse más inteligente. Ya sean conjuntos de datos para su empresa o datos sobre la Segunda Guerra Mundial, los datos de entrenamiento ayudan a la IA a convertirse en una profesional.

Modelo de transformador

Piense en un modelo transformador como la superestrella multitarea de la IA. Este es un tipo de arquitectura de modelo de IA que puede analizar una oración completa a la vez en lugar de palabra por palabra y puede comprender el contexto, traducir idiomas e incluso escribir código, todo ello dominando el arte de la atención.

Prueba de Turing

La prueba de Turing fue diseñada por el científico informático Alan Turing en 1950 para determinar si las máquinas pueden chatear con tanta naturalidad que no se puede distinguirlas de un humano. Aunque se necesita un 30% para ser clasificado como aprobado, la puntuación más alta documentada hasta la fecha es solo del 33%, obtenida por Eugene Goostman en 2014 utilizando tecnología de PNL (en lugar de los algoritmos de aprendizaje profundo que se utilizan hoy en día). La IA LaMDA de Google también pasó la prueba de Turing, así como ChatGPT en febrero de 2023.

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo aprende de datos sin etiquetar en lugar de un conjunto de datos seleccionado. Se trata de dejar que las computadoras aprendan sin instrucciones específicas, encontrando patrones y conexiones ocultos que incluso nosotros, los humanos, podríamos pasar por alto.

Ahí lo tiene, nuestra guía completa de algunos de los conceptos de IA más populares. Si alguna vez te encuentras en un país de las maravillas digital perdido, hablemos. Nos encantaría ser su guía en el creciente uso de la IA en marketing.

Para obtener más información sobre la IA y cómo puede beneficiar a su B2B, consulte nuestro blog.