Tipos de inteligencia artificial

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. 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. En realidad, antes de elegir una solución inteligente debe considerarse cuál es la tarea que le será asignada, qué potencia computacional requiere y, naturalmente, de qué presupuesto se dispone.

5 tipos de inteligencia artificial

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.

Por ejemplo : 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

2.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.

Por ejemplo: 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.

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. Al hablar de aprendizaje profundo nos referimos a algoritmos con un alto nivel de complejidad que permiten llevar a cabo tareas más complicadas y con requisitos computacionales elevados. 

Ejemplos de uso del deep learning en los negocios

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.

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.

Ejemplos de uso de robótica en los negocios

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.

5. Agentes inteligentes

 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.

Ejemplo

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.