Comience su aventura tecnológica: explicación de los conceptos básicos de IA

A principios del verano, entré en la sede corporativa de G2 en Chicago, con los ojos muy abiertos y nervioso por si había acertado con el atuendo informal de negocios.

Me emocionó haber conseguido una pasantía sólida en la industria tecnológica. Pero, al llegar, me di cuenta de que tenía algo que aprender. Desde entonces, he aprendido más sobre cómo el mundo empresarial se ha visto afectado por el auge de la inteligencia artificial (IA) y por qué es importante para todos, independientemente del puesto o campo en el que se encuentren.

Esto es lo que me hubiera gustado saber sobre la IA y la tecnología antes de comenzar mi pasantía de verano.

Términos de inteligencia artificial

La IA existe desde hace décadas, pero no ha sido hasta los últimos meses cuando realmente ha comenzado a despegar.

¿Pero a qué se debe tanto alboroto? ¿Por qué debería importarte la IA? Primero, definamos algunos de los términos básicos.

¿Qué es la inteligencia artificial?

HCLTech define la IA como “ la ciencia de fabricar máquinas que puedan pensar como humanos”. Puede hacer cosas que se consideran 'inteligentes'”. Continúan: “La tecnología de inteligencia artificial puede procesar grandes cantidades de datos de maneras diferentes a las de los humanos. El objetivo de la IA es poder hacer cosas como reconocer patrones, tomar decisiones y juzgar como humanos. Para hacer esto, necesitamos que se les incorpore una gran cantidad de datos”.

Kabir Sidana de Medium escribió que "el objetivo de la IA es imitar la inteligencia humana para mejorar la eficiencia y reducir el error humano".

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA e implica la idea de que un sistema informático pueda crear y aprender nuevos algoritmos de forma autónoma.

Las computadoras tradicionales siguen un formato de A a B, lo que significa que hacen lo que el creador las programó para hacer. Sin embargo, el ML puede aprender nuevos procesos y adaptarse a nuevos problemas sobre la marcha.

En resumen, la IA es el qué (una computadora que piensa como los humanos y puede adaptarse), mientras que el ML es el cómo (los algoritmos que detectan y analizan patrones en una variedad de campos).

Por ejemplo, los programadores no planifican todos los escenarios que podría enfrentar un automóvil autónomo. En cambio, su sistema está capacitado para aprender y tomar decisiones sobre la marcha.

¿Qué es un chatbot?

Creado por primera vez en 1966 como un chatterbot (más tarde denominado chatbot ), un chatbot es un programa informático de inteligencia artificial conversacional y predictivo diseñado para simular un diálogo similar al humano.

ChatGPT es quizás el ejemplo más conocido y actual de un chatbot de IA, pero Bard de Google y AI Bing de Microsoft están buscando ganar parte de la cuota de mercado.

¿Qué es un modelo de lenguaje grande?

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son otra forma de IA conversacional predictiva que se entrena a través de conjuntos de entrada/salida de datos. Son predictores, lo que significa que el programa considera que cualquier dato que se introduzca en el LLM es preciso. La cantidad de datos que se introducen en estos programas predictivos puede alcanzar más de billones de puntos de datos (también conocidos como parámetros).

Por ejemplo, utilicé el modelo LLM de Google, Bard, y escribí: "Hoy para desayunar comí..." y respondió con "un plato de avena", "dos huevos revueltos" y "un panecillo con queso crema". Esto sucedió porque Bard aprendió previamente que estos platos generalmente se comen durante la hora del desayuno.

Una preocupación importante con los LLM es que los datos que se incorporan en ellos pueden estar sesgados o ser inexactos sin saberlo. Esto ha permitido que algunas respuestas sean incorrectas, ambiguas e incluso ofensivas.

Actualmente, parece que el objetivo de crear LLM no es tanto hacerlos más grandes con más puntos de datos, sino hacerlos mucho más pequeños y más centrados en un determinado negocio.

Esto es más barato, más rápido y más preciso ya que los datos ingeribles se pueden autenticar antes de introducirlos en el programa.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) se refiere a que una computadora aprende a comprender y procesar palabras habladas de la misma manera que lo hacen los humanos. Toma las reglas y los fundamentos del lenguaje y los combina con una gran cantidad de datos ingresados ​​para comenzar a procesar un lenguaje natural.

Este principio es el motivo por el que tenemos sistemas GPS operados por voz, opciones de texto a voz, chatbots de servicio al cliente y más. Todas estas cosas están diseñadas para acelerar los procesos comerciales, aumentar la productividad de los empleados y permitir a los clientes obtener resultados precisos más rápido.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo (DL) es un subconjunto del ML que se ocupa de problemas de mayor escala.

Estos programas pueden ejecutar múltiples cálculos simultáneamente, lo que permite obtener resultados más rápidos. Muchos programas de DL pueden, al igual que los sistemas de ML, crear nuevos algoritmos sin la ayuda ni la guía de humanos. Los programas amplían su amplitud de conocimientos y nos ayudan de formas nuevas e innovadoras en los ámbitos de la salud, las redes sociales, las finanzas, la ciberseguridad y muchos más.

En esencia, es MLg pero para problemas más grandes y complicados. El aprendizaje, a medida que avanza, puede almacenar enormes cantidades de información para seguir aprendiendo y desarrollándose de una manera que sea útil para los humanos.

La historia de la IA

Entonces, ¿cuándo comenzó la IA?

El origen de la IA se produjo en la década de 1950 con Alan Turing, el padre de las computadoras modernas. En 1950, Turing publicó un artículo titulado “Computing Machinery and Intelligence”, que se centraba en la idea de que, si los humanos utilizan información almacenada para resolver nuevos problemas y tomar decisiones, ¿qué impide que una máquina haga lo mismo?

Lamentablemente, las computadoras en aquel entonces eran caras y lentas. Y en lugar de almacenar comandos, solo los ejecutaban, prohibiéndoles así aprender y analizar como lo imaginaba Turing. Sin embargo, con el tiempo, las computadoras aumentaron en capacidad y memoria y al mismo tiempo redujeron en tamaño y precio.

A finales de 2022, OpenAI lanzó un producto innovador: ChatGPT , un chatbot de IA que se especializa en PNL. Cuatro días después del lanzamiento, superaron el millón de usuarios y, un mes después, los expertos estimaron que ChatGPT había acumulado alrededor de 265 millones de usuarios únicos.

Como referencia, a TikTok le tomó nueve meses acumular 100 millones de usuarios activos mensuales, y a Instagram casi dos años y medio para llegar a ese punto.

Empresas de todo el mundo luchaban por mantenerse al tanto de la creciente demanda de IA. Pronto, importantes empresas de todos los sectores anunciaron el uso de la IA para optimizar sus procesos comerciales.

Por ejemplo, Microsoft anunció poco después del ascenso de ChatGPT que se había asociado con OpenAI y había acordado invertir 10 mil millones de dólares en la investigación y el desarrollo de la IA. Otras empresas importantes siguieron su ejemplo, y no todas eran importantes empresas de tecnología como Microsoft; algunos ni siquiera estaban en tecnología en absoluto.

IA en la industria tecnológica

Las empresas siempre están buscando formas de obtener ventaja sobre sus competidores. La IA es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas a hacer precisamente eso.

La IA puede ayudar a aumentar la eficiencia y el tamaño de las empresas, permitiendo a las empresas combinar cerebros humanos y artificiales para maximizar la producción y el valor. También se puede personalizar según las necesidades individuales de una empresa y es una forma muy rentable de optimizar un modelo de negocio.

¿Cómo utilizan las empresas la IA?

En abril de 2023, EY encuestó a más de 250 líderes del sector tecnológico.

G2 tampoco se queda atrás.

Hace unos meses, G2 lanzó nuestra propia versión de un chatbot artificial llamado Monty . En pocas palabras, Monty permite a los investigadores de software preguntar qué tipo de servicios están interesados. Luego, Monty, en cuestión de segundos, proporciona una lista de sugerencias.

A continuación se muestra un ejemplo de una búsqueda que alguien podría realizar:

Muy bien, ¿verdad?

Aquí, la IA está suavizando el proceso comercial de G2. Según Tim Handorf, uno de los cofundadores de G2, la implementación de IA en los procesos comerciales de G2 ayuda a " guiar a los usuarios hacia las soluciones de software ideales para sus necesidades comerciales únicas".

Considerándolo todo, la IA es el futuro de los negocios. Es la unión entre el hombre y la máquina lo que permite que una empresa crezca, crezca y tenga éxito de maneras que nunca antes se habían hecho.

Richard Baldwin, economista y profesor del Instituto de Graduados de Ginebra, en Suiza, dice: “La IA no le quitará el trabajo. Es alguien que usa IA quien lo hará”.

Al utilizar la IA de manera efectiva, nosotros, como sociedad, veremos un aumento en la productividad y la producción, lo que en definitiva dará paso a una nueva generación construida sobre la base del trabajo duro junto con procesos optimizados que solo están disponibles a través de la IA.

La IA no es nada; es todo

La IA tiene un amplio rango de potencial. Desde un sistema educativo personalizado que aumenta en dificultad cuando el estudiante está listo para el siguiente nivel hasta un sistema de inteligencia artificial que encuentra a Waldo más rápido que cualquier humano, las capacidades son infinitas.

Al aplicar el aprendizaje automático a nuestra sociedad, veremos resultados de crecimiento más positivos en la forma en que utilizamos la tecnología, sin importar la industria. Hoy en día, no basta con utilizar la IA: hay que adoptarla.

Al igual que nosotros, la inteligencia artificial nunca deja de aprender. Obtenga más información sobre cómo estos robots utilizan el aprendizaje por refuerzo para perfeccionar sus habilidades.