La inteligencia artificial es un tema que está en boca de todos debido a las grandes promesas que ofrece en el mejoramiento de la vida humana y laboral.

Aunque sus orígenes se remontan a la década de 1950, con planteamientos de figuras como John McCarthy y Alan Turing, su importancia ha ido en aumento con el paso del tiempo. En la actualidad, esta tecnología se ha convertido en un pilar fundamental en diversas industrias, como la automotriz, la medicina, el arte y la educación, ofreciendo herramientas que permiten realizar tareas de manera eficiente y en menor tiempo.

Sin ir más lejos, hoy en día son muchas las industrias que se han visto beneficiadas por sus funciones: el sector automotor y la medicina, e incluso disciplinas como el arte o la educación, han encontrado en la inteligencia artificial las herramientas ideales para hacer más en menor tiempo y de mejor manera.

No obstante, no todas las tecnologías inteligentes son buenas para lo mismo. Antes de elegir una solución inteligente es crucial considerar la tarea asignada, la potencia computacional necesaria y el presupuesto disponible. En este artículo hablaré sobre los tipos de inteligencia artificial disponibles en el mercado que se espera dominen en 2024, junto con cómo cada una contribuye a tareas específicas en áreas como los negocios.

Esto implica la capacidad de ejecutar funciones como el razonamiento, la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas. 

Existen distintas categorías y tipos en los que se divide la inteligencia artificial. En este artículo te mostraré desde la categorización que definieron los principales científicos que trataron el tema de la IA, según la definición de la Comisión Europea e incluso la segmentación más utilizada en la actualidad con ejemplos de aplicación.

Stuart Russell es un profesor de ciencias de la computación en la Universidad de California, Berkeley. Es conocido por sus contribuciones a la inteligencia artificial, especialmente en el campo de la racionalidad artificial y la toma de decisiones. Por su parte, Peter Norvig es un científico informático y director de investigación de Google Inc. Norvig ha trabajado en varias áreas de la inteligencia artificial, incluida la búsqueda en la web, el procesamiento de lenguaje natural y la robótica.

Ambos informáticos son los autores de «Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno», uno de los libros de texto más utilizados en cursos de inteligencia artificial en todo el mundo.

En su libro, los científicos clasifican los tipos de inteligencia artificial en cuatro categorías principales:

1. Sistemas que piensan como humanos

Este enfoque se centra en el estudio de cómo los humanos piensan y tratan de emular ese proceso en las máquinas. Implica el desarrollo de sistemas capaces de razonar, aprender, comprender el lenguaje natural y resolver problemas de manera similar a los humanos.

2. Sistemas que actúan como humanos

Este enfoque se centra en el comportamiento observable de los humanos y trata de simular ese comportamiento en las máquinas. Implica el desarrollo de sistemas que puedan realizar tareas y acciones específicas de manera similar a como lo haría un ser humano.

3. Sistemas que usan la lógica racional

Este enfoque se basa en la lógica formal y el razonamiento deductivo para tomar decisiones. Implica el desarrollo de sistemas que puedan seguir reglas lógicas y realizar inferencias para resolver problemas y tomar decisiones de manera lógica y consistente.

4. Sistemas que actúan racionalmente

Este enfoque se centra en el comportamiento racional y en la toma de decisiones óptimas para alcanzar objetivos específicos. Implica el desarrollo de sistemas que puedan tomar decisiones informadas y razonadas en función de la información disponible y los objetivos deseados.

De acuerdo con el nivel de inteligencia, se pueden clasificar los tipos de inteligencia artificial en tres categorías principales:

1. IA débil o estrecha (Weak AI)

  • Se refiere a sistemas diseñados para realizar tareas específicas y limitadas dentro de un dominio particular.
  • Estos sistemas no poseen conciencia ni capacidad de autoaprendizaje fuera de su ámbito de aplicación.
  • Ejemplos incluyen sistemas de recomendación, reconocimiento de voz, chatbots y sistemas de visión por computadora.

2. IA general (AGI – Artificial General Intelligence)

  • También conocida como inteligencia artificial fuerte.
  • Se refiere a sistemas con la capacidad de comprender, aprender y realizar cualquier tarea que un humano pueda hacer.
  • Estos sistemas poseerían una inteligencia comparable o incluso superior a la humana en todos los aspectos.
  • Actualmente, la IA general sigue siendo un objetivo de investigación y desarrollo, y no se ha logrado de manera completa.

3. IA superinteligencia (ASI – Artificial Superintelligence)

  • Se refiere a una forma de inteligencia artificial que supera significativamente la inteligencia humana en todos los aspectos.
  • Estos sistemas tendrían la capacidad de resolver problemas complejos de manera rápida y eficiente, y podrían tener un profundo impacto en la sociedad.
  • La IA superinteligente es un concepto teórico que ha generado debate y especulación sobre sus posibles implicaciones éticas y sociales.

La Comisión Europea ha definido los tipos de Inteligencia Artificial (IA) en función de su uso y características. A continuación, te presento los principales tipos según su clasificación:

1. Software de IA

  1. Asistentes virtuales: ayudan con tareas diarias, gestión de calendario, recordatorios y búsquedas en línea.

  2. Software de análisis de imágenes: Procesan y analizan imágenes para extraer información relevante.
  3. Motores de búsqueda: Realizan búsquedas y recuperan información de la web.
    1. Sistemas de reconocimiento de voz y rostro: Transforman el habla humana en texto y reconocen rostros

2. Inteligencia artificial integrada

  1. Robots: Utilizados en diversas aplicaciones, desde la industria hasta la atención médica.
  2. Drones: Se emplean en áreas como la agricultura, la inspección de infraestructuras y la cartografía.
  3. Vehículos autónomos: Incluyen automóviles, drones aéreos y submarinos.
  4. Internet de las Cosas (IoT): Conecta dispositivos y sensores para recopilar y compartir datos.

1. Sistemas expertos 

Los sistemas expertos son una de las formas más simples de inteligencia artificial y, aunque generalmente no somos conscientes de ello, son tecnologías que nos acompañan todo el tiempo y forman parte de nuestro día a día.

Estas tecnologías pueden definirse como herramientas construidas para resolver tareas específicas del mismo modo en que lo haría el razonamiento humano. Como puedes imaginar, se les conoce así porque están diseñadas para funciones y tareas concretas que requieren un buen nivel de conocimiento en la materia, tal como se exigiría de un agente humano.

Su funcionamiento consiste en la estructuración de reglas que le indican a la máquina qué decisión tomar frente a un escenario concreto. Esto hace que los sistemas complejos sean muy precisos, pero que tengan dificultades para resolver problemas imprevistos.

Ejemplos de uso de sistemas expertos en los negocios

  • Control de inventario. Estas herramientas son ideales para llevar el control de inventario, ya que solo deben seguir reglas numéricas y controlar el stock para gestionar la disponibilidad de mercancías.

  • Evaluación de mercancías. Algunas herramientas son construidas para que detecten productos dañados o fallas en la producción a través de reglas simples.

  • Planeación empresarial. Al basarse en reglas, los sistemas expertos pueden pronosticar los resultados de una toma de decisión, así como los riesgos de una inversión o proyecto.

Aplicación de los sistemas expertos en distintos campos

  1. Medicina: En el campo de la medicina, los sistemas expertos se utilizan para diagnosticar enfermedades, diseñar planes de tratamiento personalizados y brindar recomendaciones clínicas basadas en datos médicos y síntomas del paciente. Por ejemplo, IBM Watson Health ha desarrollado sistemas expertos para ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento del cáncer.

  2. Servicios Financieros: En el sector financiero, los sistemas expertos se utilizan para el análisis de riesgos, la detección de fraudes, la gestión de carteras y la toma de decisiones de inversión. Grandes instituciones financieras como JP Morgan Chase y Goldman Sachs utilizan sistemas expertos para optimizar sus operaciones y mejorar la precisión de sus pronósticos financieros.

  3. Tecnología: En la industria de la tecnología, los sistemas expertos se aplican en áreas como la asistencia virtual, la optimización de sistemas informáticos y la detección de vulnerabilidades de seguridad. Empresas como Google, Microsoft y Amazon utilizan sistemas expertos en sus productos y servicios para mejorar la experiencia del usuario y aumentar la eficiencia operativa.

  4. Manufactura: En la industria manufacturera, los sistemas expertos se utilizan para el control de procesos, el mantenimiento predictivo y la optimización de la cadena de suministro. Empresas como Toyota y Siemens utilizan sistemas expertos para mejorar la calidad de sus productos y aumentar la eficiencia de sus operaciones de fabricación.

  5. Educación: En el ámbito educativo, los sistemas expertos se utilizan para personalizar el aprendizaje, proporcionar retroalimentación instantánea y ayudar a los estudiantes a identificar áreas de mejora. Plataformas educativas como Khan Academy y Coursera utilizan sistemas expertos para ofrecer contenido educativo adaptado a las necesidades individuales de cada estudiante.

2. Redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales son un tipo de algoritmo de inteligencia computacional que superan algunas limitaciones de los sistemas expertos (como su incapacidad de resolver casos nuevos o que están fuera de sus reglas de programación). Su funcionamiento se basa —tal como en el cerebro humano— en pequeñas unidades de información que, en colaboración con otras, procesan información.

Su principal función es permitir que las máquinas extraigan información nueva a partir de aquella con la que se le alimenta, con el fin de obtener un aprendizaje de ella. Por ello, a los procesos que estas tecnologías llevan a cabo comúnmente se les conoce como machine learning, o aprendizaje de máquinas. Esto permite que la máquina optimice progresivamente sus funciones, ofrezca mejores resultados y trabaje de forma eficiente.

Estos algoritmos son realmente populares y generan un gran impacto en los negocios, ya que posibilitan analizar información de forma automática y obtener algunas tendencias, estadísticas o predicciones sobre un tema específico.

Ejemplos de uso de redes neuronales artificiales en los negocios

  • Atención al cliente. Si bien algunos chatbots únicamente funcionan mediante reglas definidas, existen algunas soluciones de atención que operan mediante redes neuronales para dar respuestas más personalizadas y útiles para solucionar las demandas de los clientes.

  • Automatización de procesos. Las redes neuronales artificiales permiten delegar tareas simples a las máquinas, automatizando procesos de producción, tomas de decisión o evaluaciones de consumidores. 

  • Creación de contenidos. Seguramente ya has visto que puedes crear copy con IA. Los sistemas basados en redes neuronales artificiales también han demostrado ser eficaces como herramienta para reescribir textos, mejorar imágenes y fotografías, entre muchas otras tareas. Puedes aprovechar estas tecnologías para hacer que tus contenidos sean más impactantes. 

Aplicaciones modernas de las redes neuronales

Las redes neuronales son ampliamente utilizadas en diversos campos en la actualidad, siendo aplicadas en una variedad de sectores. Aquí tienes algunos ejemplos de aplicaciones modernas de redes neuronales y marcas reconocidas que trabajan con ellas:

  1. Tecnología: En el sector tecnológico, las redes neuronales se utilizan para reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, traducción automática y mejora de la experiencia del usuario. Empresas como Google, Facebook, Amazon y Microsoft utilizan redes neuronales en sus productos y servicios, como Google Photos, Facebook’s DeepFace, Amazon Alexa y Microsoft Translator.

  2. Salud: En el campo de la salud, las redes neuronales se utilizan para diagnóstico médico, análisis de imágenes médicas, descubrimiento de medicamentos y análisis genómico. Grandes empresas farmacéuticas como Pfizer y Novartis, así como hospitales de renombre como el Hospital Mount Sinai en Nueva York, utilizan redes neuronales en sus investigaciones y prácticas médicas.

  3. Automoción: En la industria automotriz, las redes neuronales se utilizan en sistemas avanzados de asistencia al conductor, reconocimiento de señales de tráfico, conducción autónoma y optimización de la cadena de suministro. Empresas como Tesla, Audi, Toyota y Ford están utilizando redes neuronales para desarrollar vehículos autónomos y mejorar la seguridad en la carretera.

  4. Finanzas: En el sector financiero, las redes neuronales se utilizan para el análisis de riesgos, la detección de fraudes, la gestión de carteras y la predicción de tendencias del mercado. Grandes instituciones financieras como JP Morgan Chase, Goldman Sachs y Morgan Stanley utilizan redes neuronales en sus operaciones diarias para mejorar la toma de decisiones y optimizar sus estrategias de inversión.

  5. Entretenimiento: En la industria del entretenimiento, las redes neuronales se utilizan para recomendaciones de contenido, personalización de experiencias de usuario y generación de contenido creativo. Plataformas como Netflix, Spotify, YouTube y Twitch utilizan redes neuronales para ofrecer recomendaciones personalizadas y mejorar la satisfacción del usuario.

3. Deep learning

El deep learning, conocido en español como aprendizaje profundo, es un tipo de algoritmo de redes neuronales artificiales que, como su nombre lo indica, son profundas. Pero ¿qué significa esto?

Al hablar de aprendizaje profundo me refiero a algoritmos con un alto nivel de complejidad que permiten llevar a cabo tareas más complicadas y con requisitos computacionales elevados. Estas tecnologías destacan por tener un código complicado y por ser alimentadas con extensas bases de datos. Es por ello que generalmente el deep learning va de la mano con la minería de datos, una disciplina de la estadística que busca encontrar patrones en ingentes volúmenes de información.

Estas tecnologías son ideales para llevar a cabo tareas más complicadas, pero sobre todo para realizar actividades que trascienden las capacidades de los agentes humanos (o para las que no se dispone de personal o de tiempo).

Ejemplos de uso del deep learning en los negocios

  • Estimación financiera. Más allá de los análisis de los números empresariales, los algoritmos de deep learning ayudan a evaluar el comportamiento financiero no solo de una empresa, sino incluso en escala global. Esto ayuda a tomar mejores decisiones de negocios y conocer la volatilidad del mercado.

  • Marketing. Una de las tareas más importantes de una empresa es evaluar y predecir el comportamiento de los consumidores para diseñar la mejor estrategia de captación. Esto es algo que el deep learning hace a la perfección, ya que puede evaluar el comportamiento de grandes volúmenes de clientes.

  • Seguridad. Debido a que los sistemas de deep learning se adaptan mediante el procesamiento de datos, son ideales para gestionar las defensas informáticas de páginas web y servidores. También funcionan en la autenticación de personal y clientes.

 

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Aplicaciones modernas del deep learning

Aquí tienes algunos ejemplos de aplicaciones modernas de Deep Learning y marcas reconocidas que trabajan con esta tecnología:

  1. Tecnología: En el ámbito tecnológico, el Deep Learning se utiliza para reconocimiento de voz, reconocimiento facial, procesamiento de lenguaje natural, traducción automática y generación de contenido creativo. Empresas como Google, Facebook, Amazon, Microsoft y Apple utilizan Deep Learning en sus productos y servicios, como Google Assistant, Facebook’s DeepFace, Amazon Alexa, Microsoft Translator y Siri.

  2. Salud: En el campo de la salud, el Deep Learning se utiliza para diagnóstico médico, análisis de imágenes médicas, descubrimiento de medicamentos y análisis genómico. Grandes empresas farmacéuticas como Pfizer, Novartis y Roche, así como hospitales de renombre como el Hospital Mount Sinai en Nueva York, utilizan Deep Learning en sus investigaciones y prácticas médicas.

  3. Automoción: En la industria automotriz, el Deep Learning se utiliza en sistemas avanzados de asistencia al conductor, reconocimiento de señales de tráfico, conducción autónoma y optimización de la cadena de suministro. Empresas como Tesla, Audi, Toyota y Ford están utilizando Deep Learning para desarrollar vehículos autónomos y mejorar la seguridad en la carretera.

  4. Finanzas: En el sector financiero, el Deep Learning se utiliza para el análisis de riesgos, la detección de fraudes, la gestión de carteras y la predicción de tendencias del mercado. Grandes instituciones financieras como JP Morgan Chase, Goldman Sachs y Morgan Stanley utilizan Deep Learning en sus operaciones diarias para mejorar la toma de decisiones y optimizar sus estrategias de inversión.

  5. Entretenimiento: En la industria del entretenimiento, el Deep Learning se utiliza para recomendaciones de contenido, personalización de experiencias de usuario y generación de contenido creativo. Plataformas como Netflix, Spotify, YouTube y Twitch utilizan Deep Learning para ofrecer recomendaciones personalizadas y mejorar la satisfacción del usuario.

4. Robótica

La robótica es una rama computacional independiente de la inteligencia artificial, que se ha nutrido de forma importante mediante estos recursos digitales. Esto ha hecho que una gran cantidad de soluciones de robótica estén impulsadas por redes neuronales artificiales. 

Hoy en día existen robots capaces de caminar, hacer tareas complejas e incluso jugar ajedrez gracias a sistemas de visión computacional, algoritmos de aprendizaje y código que les permite tomar decisiones. La inteligencia artificial está detrás de todo ello.

En los negocios hay algunos casos de uso de estas tecnologías, especialmente en el rubro de la producción y de la atención al cliente.

Ejemplos de uso de robótica en los negocios

  • Logística. Los robots tienen un papel importante en la administración de almacenes y centros de distribución. Tal es el caso de Amazon, que emplea robots en sus instalaciones para gestionar el envío de mercancías.

  • Producción. En materia de producción los robots tienen un largo camino recorrido, pero hoy en día prometen aún más ventajas, gracias a que pueden identificar mercancías dañadas, corregir errores y efectuar tareas que son imposibles de realizar por un trabajador humano.

  • Atención al cliente. En algunos países, especialmente asiáticos, el uso de robots para la atención al cliente se ha hecho muy común. Tal es el caso de los robots que laboran en restaurantes tomando órdenes y entregando pedidos.

Aplicaciones modernas de la robótica

Aquí tienes algunos ejemplos de aplicaciones modernas de la robótica y marcas reconocidas que trabajan con esta tecnología:

  1. Automatización industrial: En la industria manufacturera, la robótica se utiliza para realizar tareas repetitivas y peligrosas en entornos de producción. Empresas como Fanuc, ABB, KUKA y Universal Robots son líderes en la fabricación de robots industriales para aplicaciones de ensamblaje, soldadura, pintura y manipulación de materiales.

  2. Asistencia médica: En el campo de la salud, la robótica se utiliza para realizar cirugías mínimamente invasivas, rehabilitación física y asistencia a personas con discapacidades. Empresas como Intuitive Surgical, Medtronic y Ekso Bionics desarrollan robots quirúrgicos y dispositivos de asistencia médica para mejorar la precisión y la eficiencia en el tratamiento de pacientes.

  3. Exploración espacial: En la exploración espacial, la robótica se utiliza para la investigación y la recopilación de datos en entornos extremos fuera de la Tierra. Agencias espaciales como la NASA y la ESA (Agencia Espacial Europea) utilizan robots como los rovers en Marte y los brazos robóticos en la Estación Espacial Internacional para realizar tareas de exploración y mantenimiento.

  4. Logística y almacenes: En el sector de la logística y almacenes, la robótica se utiliza para la automatización de procesos de almacenamiento, recogida y embalaje de productos. Empresas como Amazon, Ocado y Boston Dynamics utilizan robots autónomos y sistemas automatizados para agilizar las operaciones y aumentar la eficiencia en la cadena de suministro.

  5. Servicios domésticos: En los hogares, la robótica se utiliza para realizar tareas domésticas como limpieza, cuidado de mascotas y seguridad del hogar. Empresas como iRobot (creadores de Roomba), Dyson y Ecovacs Robotics desarrollan robots domésticos para ayudar a las personas en sus actividades diarias.

5. Agentes inteligentes

Por último, te hablaré de un último tipo de tecnología de inteligencia artificial conocida como agentes inteligentes.

Como su nombre sugiere, estos sistemas tienen la capacidad de tomar decisiones y actuar con base en ellas mediante razonamientos similares a los de los seres humanos. Esto significa que los agentes inteligentes deben poseer un buen margen de autonomía y libertad para aprender y ejecutar decisiones.

Actualmente, estas tecnologías están en desarrollo y prometen hacer que la gestión de tareas empresariales se vuelva más sencilla. Sin embargo, hoy en día su uso es reservado, ya que implica consideraciones éticas de importancia. 

Ejemplos de uso de sistemas expertos en los negocios

  • Asistentes personales. Son herramientas que de forma autónoma pueden gestionar las agendas de una persona, recomendarle lugares a visitar o hasta tomar decisiones respecto a su salud.

  • Logística. Mediante reglas simples, minería de datos y aprendizaje, existen tecnologías que pueden encontrar la mejor ruta de distribución e incluso gestionan las entregas autónomamente.

Aplicaciones modernas de los agentes inteligentes

Los agentes inteligentes son sistemas de inteligencia artificial que pueden percibir su entorno y tomar decisiones autónomas para alcanzar objetivos específicos. Aquí tienes algunos ejemplos de aplicaciones modernas de agentes inteligentes y marcas reconocidas que trabajan con esta tecnología:

  1. Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales como Siri de Apple, Google Assistant, Amazon Alexa y Microsoft Cortana utilizan agentes inteligentes para comprender y responder a las solicitudes de los usuarios. Estos agentes inteligentes utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para proporcionar respuestas precisas y útiles a las consultas de los usuarios.

  2. Sistemas de recomendación: Plataformas como Netflix, Spotify, Amazon y YouTube utilizan agentes inteligentes para recomendar contenido personalizado a los usuarios. Estos agentes inteligentes analizan el historial de navegación y las preferencias de los usuarios para ofrecer recomendaciones relevantes de películas, música, productos y videos.

  3. Chatbots: Las empresas utilizan chatbots basados en agentes inteligentes para proporcionar atención al cliente automatizada a través de sitios web, aplicaciones de mensajería y redes sociales. Empresas como Zendesk, LivePerson y Intercom utilizan agentes inteligentes para responder preguntas frecuentes, resolver problemas de los clientes y dirigir las consultas a los departamentos correspondientes.

  4. Sistemas de monitorización y control: En entornos industriales, los agentes inteligentes se utilizan para monitorear y controlar sistemas complejos, como plantas de energía, redes eléctricas y procesos de fabricación. Estos agentes inteligentes pueden detectar anomalías, predecir fallas y tomar medidas correctivas para garantizar el funcionamiento seguro y eficiente de los sistemas.

  5. Navegación autónoma: En robótica y vehículos autónomos, los agentes inteligentes se utilizan para la navegación autónoma en entornos dinámicos y desconocidos. Empresas como Tesla, Waymo y Uber utilizan agentes inteligentes para interpretar datos de sensores, planificar rutas y evitar obstáculos mientras conducen de forma autónoma en carreteras y entornos urbanos.

Ventajas y desafíos de los tipos de inteligencia artificial

Tipo de IA Ventajas Desafíos
Sistemas Expertos Eficiencia y disponibilidad 24/7 Flexibilidad limitada y dependencia de expertos humanos
Redes Neuronales Artificiales Aprendizaje automático y manejo de datos no lineales Requieren grandes cantidades de datos y son una “caja negra”
Deep Learning Manejo de datos complejos y mejora continua Necesidad de grandes cantidades de datos y potencia de cálculo, y son una “caja negra”
Robótica Automatización de tareas físicas y trabajo en entornos hostiles Costo y flexibilidad limitada
Agentes Inteligentes Automatización de tareas digitales y personalización Privacidad y interacciones complejas

Campos de aplicación de los tipos de inteligencia artificial

Aquí te muestro detalladamente los diferentes tipos de inteligencia artificial y sus aplicaciones en distintos campos. Vamos a explorar cada uno de ellos:

1. Sistemas Expertos

Los sistemas expertos son programas informáticos diseñados para emular el razonamiento y la toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico. Estos sistemas utilizan bases de conocimiento y reglas lógicas para resolver problemas complejos. Algunas aplicaciones destacadas son:

  • Medicina: Ayudan en el diagnóstico de enfermedades y la elección de tratamientos.
  • Ingeniería: Asisten en el diseño y optimización de sistemas.
  • Finanzas: Proporcionan recomendaciones de inversión y gestión de riesgos.

2. Redes Neuronales Artificiales

Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por capas de nodos interconectados (neuronas artificiales). Sus aplicaciones incluyen:

  • Visión por computadora: Detección de objetos, reconocimiento facial y segmentación de imágenes.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Traducción automática, chatbots y análisis de sentimientos.
  • Predicción y clasificación: Pronóstico del tiempo, recomendaciones de productos y análisis de datos.

3. Deep Learning

El deep learning es una subcategoría de las redes neuronales que utiliza múltiples capas ocultas para aprender representaciones complejas de los datos. Sus aplicaciones abarcan:

  • Automatización industrial: Control de procesos, mantenimiento predictivo y calidad de producción.
  • Bioinformática: Análisis de secuencias genéticas y predicción de estructuras de proteínas.
  • Conducción autónoma: Procesamiento de imágenes y toma de decisiones en vehículos autónomos.

4. Robótica

La inteligencia artificial en robótica se centra en crear máquinas autónomas capaces de interactuar con su entorno. Algunas aplicaciones notables son:

  • Robots industriales: Automatización de líneas de ensamblaje y tareas repetitivas.
  • Robots de servicio: Asistencia en hospitales, limpieza y atención al cliente.
  • Robots exploradores: Exploración espacial, submarina y en entornos peligrosos.

5. Agentes Inteligentes

Los agentes inteligentes son programas que actúan de forma autónoma en un entorno para lograr objetivos específicos. Sus aplicaciones son diversas:

  • Agentes de búsqueda: Optimización de rutas, planificación de horarios y resolución de problemas.
  • Agentes de juegos: Ajedrez, Go y videojuegos.
  • Agentes de comercio electrónico: Recomendaciones de productos y personalización.

10 usos de distintos tipos de IA en el día a día

En esta sección quiero mostrarte los diversos usos y aplicaciones de la inteligencia artificial en la sociedad actual, examinando cómo esta tecnología está redefiniendo sectores clave como la salud, el transporte, el comercio electrónico y más.

Categoría Uso Marcas
Asistentes virtuales personales Ayuda con tareas diarias, gestión de calendario, recordatorios, búsquedas en línea, entre otros. Siri (Apple), Google Assistant (Google), Alexa (Amazon), Cortana (Microsoft)
Recomendaciones de contenido Ofrecen recomendaciones personalizadas de películas, música, libros, productos, etc. Netflix, Spotify, Amazon, YouTube
Reconocimiento de voz Transforma el habla humana en texto, permite control de dispositivos y asistencia en la escritura. Google Speech-to-Text, Siri (Apple), Amazon Alexa, Dragon NaturallySpeaking
Filtros de spam de correo electrónico Identifica y filtra correos electrónicos no deseados. Gmail (Google), Outlook (Microsoft), Yahoo Mail
Traducción automática Traduce texto o habla de un idioma a otro de manera automática. Google Translate, Microsoft Translator, DeepL
Detección de fraudes financieros Identifica patrones sospechosos en transacciones financieras para prevenir fraudes. IBM Safer Payments, SAS Fraud Detection, Featurespace
Sistemas de conducción autónoma Permiten que vehículos se conduzcan de manera autónoma. Tesla Autopilot, Waymo (Alphabet Inc.), Cruise (General Motors)
Asistentes de voz en hogares inteligentes Controlan dispositivos domésticos como luces, termostatos, cerraduras, etc. Amazon Echo (Alexa), Google Home, Apple HomePod
Diagnóstico médico asistido por IA Ayuda a los profesionales médicos en la interpretación de imágenes médicas y diagnósticos. IBM Watson Health, Aidoc, Zebra Medical Vision
Servicio al cliente automatizado Responde consultas de clientes y brinda soporte técnico a través de chatbots. Zendesk, Intercom, LivePerson

Ahora que conoces algunas de las opciones disponibles en el mercado para integrar tecnologías de inteligencia artificial en tu empresa y las ventajas que cada una de ellas tiene, puedes evaluar cuál alternativa es la que más te conviene para alcanzar tus objetivos. Recuerda que esta tecnología está al alcance de todos; puedes encontrar herramientas de IA gratis que son útiles diariamente. 

Fuente: https://blog.hubspot.es/marketing/tipos-inteligencia-artificial