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Las Inteligencias Artificiales trabajan en nuestro equipo.
Imagen creada por el equipo de diseño de Lewis & Carroll con la colaboración de DALL-E y Midjourney.
En Lewis & Carroll hace ya tiempo que decidimos que las Inteligencias Artificiales iban a ser buenas amigas, buenas colaboradoras y piezas importantes en el desarrollo de nuestro negocio y la evolución de nuestra compañía.
Es este un tema complejo y un terreno que tiene mucho, pero que mucho, por explorar. No es sencillo orientarse en un panorama tan cambiante en el que solamente la actitud y la voluntad de aprender nos puede llevar a buen puerto.
En este artículo compartimos con vosotros algo de lo que hemos aprendido.
Pongámonos en contexto: Inteligencia Artificial no hay solamente una.
Hablar de Inteligencia Artificial en singular es hablar de una tecnología que no es nueva, que lleva desarrollándose desde los años 50 y que ha ido evolucionando a diferentes ritmos desde entonces, y que ha eclosionado en estos últimos dos años, particularmente, diría, en los últimos dos meses.
La vertiginosa evolución de la tecnología que sustenta la IA pone hoy a nuestro alcance herramientas tan variadas, en lo que a sus fundamentos y usos se refiere, que resulta complicado comprender su potencial si seguimos hablando en singular. El primer paso es asumir que solo si hablamos en plural comenzaremos a entender y podremos aprovechar las enormes posibilidades que de cada una se deriva.
Clasificar las Inteligencias Artificiales ayuda a entender qué pueden hacer con y para nosotros.
Posiblemente para muchos de quienes estéis leyendo este artículo lo que viene a continuación estará más que superado, pero, aun así, me parece útil plantear una clasificación sencilla y lo más práctica posible de las Inteligencias Artificiales que hay “ahí fuera”.
De los muchos criterios que se podrían utilizar para agrupar las IA, tomaremos como base su capacidad cognitiva, dicho de otra manera, su capacidad para simular habilidades mentales humanas:
Inteligencias Artificiales de nivel 1:
Aquí ubicamos los sistemas de automatización de tareas simples y estandarizadas. Estas IA siguen un proceso establecido, no aprenden cosas nuevas y no mejoran con el tiempo.
Se utilizan IA de nivel 1 (Reactivas) para diagnósticos médicos sencillos, análisis financieros rutinarios o diseño de procesos industriales repetitivos, por ejemplo. Son adecuadas para automatizar tareas rutinarias y repetitivas como los sistemas de control de tráfico aéreo, los asistentes de navegación GPS, la entrada masiva de datos en BB.DD, la gestión de citas o la programación de máquinas.
Inteligencias Artificiales de nivel 2:
En este segundo nivel agruparemos los sistemas que aprenden de datos existentes, en entornos amplios o acotados, y que mejoran su rendimiento con el tiempo. Aquí es donde entra el aprendizaje automático.
Se utilizan IA de nivel 2 (Deliberativas) para el análisis, el reconocimiento de patrones y la clasificación de grandes conjuntos de datos. Aquí encontramos las IA de reconocimiento facial, reconocimiento de voz, sistemas de detección de fraude, sistemas de predicción de ventas y de segmentación de mercados, entre otras.
De este nivel son, por ejemplo, las IA que se utilizan en plataformas de comercio electrónico para recomendaciones de productos, análisis de datos de comportamiento del cliente y establecimiento dinámico de precios.
Los robots de limpieza doméstica se basan en IA de nivel 2. Y esto, dados los comportamientos detectados en algunos robots de la marca Roomba (que han acaparado titulares en los últimos meses), nos lleva a un debate ético que abordaré en otro artículo.
