Aunque todos los organismos exhiben cierto grado de inteligencia, los humanos se han distinguido como la especie ápice por una muestra de inteligencia sin parangón. Mucha gente ha estudiado la mente humana por su complejidad y sus procesos avanzados, y cada investigación ofrece nuevas profundidades sobre cómo pensamos. Algunas de las investigaciones se han ramificado hacia otras especies, ya que también nos intriga la inteligencia que muestran ciertos animales como los perros y los chimpancés.
Sin embargo, parece que ahora nos fascina algo totalmente distinto: la inteligencia artificial (IA).
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial se define como la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Se trata de un conjunto de programas diseñados para imitar capacidades humanas como la resolución de problemas y la toma de decisiones mediante el uso de la tecnología.
Sorprendentemente, la inteligencia artificial no sólo modela el comportamiento humano, sino que las tecnologías avanzadas también le permiten mejorar ciertas capacidades humanas. De hacer el trabajo más rápido y fácil, las máquinas han pasado a ser cada vez más sofisticadas.
¿Cómo funciona la IA?
En pocas palabras, los desarrolladores de IA enseñan a las máquinas a imitar los procesos de aprendizaje humanos. Con más información, sus conocimientos y capacidades se desarrollan. Sin embargo, a diferencia de cómo se enseña a un niño, los ordenadores se basan más en tecnologías de aprendizaje profundo como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la comprensión del lenguaje natural (NLU) y otros entrenamientos algorítmicos. Mediante estos métodos, las máquinas pueden procesar grandes cantidades de datos y aprender patrones a partir del análisis. Por ejemplo, dar a un chatbot ejemplos de conversaciones de texto puede simular intercambios reales entre personas.
En esencia, la programación de IA abarca tres funciones cognitivas. Éstas son:
- Aprender: Este primer aspecto se centra en adquirir datos para que la máquina aprenda y enseñarle a analizarlos. Las instrucciones paso a paso proporcionan un algoritmo para que la máquina procese los datos y los convierta en información procesable.
- Razonamiento: La segunda fase trata de cómo las máquinas convierten la información en resultados deseados. ¿Cómo responde Siri con precisión a preguntas y otras instrucciones en general? Esto tiene que ver en gran medida con los algoritmos y cómo dictan el comportamiento de las tecnologías inteligentes.
- Autocorrección: Esta característica iterativa de la programación de IA tiene como objetivo la optimización continua del algoritmo y garantizar una mayor precisión. Al igual que las personas pueden aumentar su comprensión, la IA permite a los dispositivos informáticos ampliar sus conocimientos y mejorar su funcionalidad mediante el aprendizaje automático. Cada vez que un sistema de IA procesa datos, evalúa su propio rendimiento y realiza las mejoras necesarias.
Gracias a los recientes avances científicos, la tecnología de IA ha mejorado significativamente. Estas son algunas de las tecnologías que han mejorado considerablemente la funcionalidad de la inteligencia artificial.
- Mayores conjuntos de datos: La IA se nutre de datos y, gracias al Internet de las Cosas (IoT), junto con conjuntos de datos cada vez mayores, las máquinas ahora pueden acceder fácilmente a más información para ampliar sus capacidades. Los macrodatos y la inteligencia artificial han desarrollado una relación de codependencia y beneficios mutuos. La IA es inútil sin datos, y analizar enormes cantidades de datos es insuperable sin IA. A medida que la interconectividad mejora y más información sigue encontrando su camino online, los sistemas de IA desarrollan igualmente su pericia.
- Análisis avanzado de datos: El acceso a grandes conjuntos de datos es importante para los avances de la IA. Sin embargo, todos esos datos serían inútiles sin un potente medio para filtrarlos y convertirlos en información significativa. El procesamiento de cantidades masivas de datos requiere un análisis en profundidad y los avances en este campo han ayudado a pulir los algoritmos que dictan las operaciones de la IA. Los nuevos y mejores algoritmos permiten a las máquinas inteligentes analizar los datos más rápidamente y, a menudo, de forma simultánea. Al capacitar a la IA para procesar conjuntos de datos de forma más eficiente, las tecnologías de análisis avanzado permiten a las máquinas comprender mejor los sistemas complejos y mejorar la precisión de los resultados.
- Sistemas de procesamiento gráfico optimizados: Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son uno de los principales facilitadores del creciente valor de la IA. Aunque el propósito original de las GPU es mejorar los gráficos por ordenador, también pueden mejorar las redes de IA, ya que también se basan en cálculos de álgebra lineal. Las GPU aceleran los procesos computacionales de la IA al permitirle realizar millones de cálculos en poco tiempo. En cierto sentido, alimentan la analítica avanzada necesaria en la IA para procesar e interpretar grandes volúmenes de datos.
- Interfaces de procesamiento de aplicaciones (API): Las API son potentes herramientas tecnológicas en el ámbito del desarrollo de software. Una API de inteligencia artificial permite a los desarrolladores añadir funciones de IA a los programas informáticos tradicionales, mejorando así su capacidad para identificar y comprender patrones de datos complejos. Un buen ejemplo es la tecnología de reconocimiento facial que incorporan la mayoría de los smartphones. Muchas aplicaciones, especialmente las de tecnología financiera, también utilizan esta tecnología.
5 áreas populares de aplicación de la IA
Las máquinas inteligentes influyen en varias facetas de la vida cotidiana. He aquí cinco áreas en las que la IA está prosperando fuera del espacio tecnológico.
1. Empresas
Los datos publicados por New Vantage Partners, una consultora de negocios, muestran que más del 90% de las empresas líderes han aumentado sus inversiones en inteligencia artificial. No es de extrañar, ya que la IA ha revolucionado la esfera empresarial, especialmente en el ámbito de la atención al cliente. Además, sin la ayuda de la inteligencia artificial sería imposible analizar eficazmente los macrodatos para obtener información útil. Por lo que parece, la relación entre la IA y el mundo empresarial se ha convertido en una necesidad económica.
2. Sanidad
Los beneficios de la inteligencia artificial en el sector sanitario son innumerables. La IA ha producido resultados revolucionarios, desde métodos de diagnóstico hasta tratamientos, estimaciones de recuperación y seguimiento de pacientes. Los esfuerzos combinados de la inteligencia artificial y la experiencia médica han transformado los sistemas sanitarios mundiales en un ecosistema más inteligente, rápido y eficiente. Según CNN Health, más de 7 millones de personas son diagnosticadas erróneamente cada año. Dado que la IA puede procesar eficientemente toneladas de datos, ofrece sugerencias precisas de diagnóstico y tratamiento
3. Finanzas
Desde los chatbots hasta la detección de fraudes y otras tareas automatizadas, la IA está revolucionando la forma en que los clientes y las instituciones financieras gestionan sus finanzas. Los métodos bancarios tradicionales se están quedando obsoletos a medida que los consumidores evolucionan con la digitalización. En consecuencia, los bancos están encontrando nuevas formas de incorporar la tecnología moderna a sus servicios. Por ejemplo, ahora los chatbots pueden dar soporte a los departamentos de atención al cliente, normalmente abarrotados, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Con el diseño web integrado en IA para aplicaciones y páginas web financieras, los chatbots pueden guiar a los clientes descontentos a través de sus transacciones financieras.
4. Educación
Según la UNESCO, la IA tiene el potencial de abordar algunos de los mayores retos del sector educativo. Un ejemplo palpable es la introducción de métodos de enseñanza innovadores como el aprendizaje virtual y los sistemas de tutoría inteligente (STI). También mejora los métodos de calificación con el uso de programas informáticos que califican con precisión a los estudiantes, especialmente cuando su número es elevado.
5. Entretenimiento
A medida que aumenta el apetito de los consumidores, éstos esperan que los cineastas produzcan proyectos de mayor envergadura, sobre todo en los géneros de acción y ciencia ficción. La IA ha transformado la producción cinematográfica y ahora es una parte indispensable de la industria del entretenimiento. Entre otras cosas, crea mejores efectos cinematográficos, sugiere posibles maniobras de actuación y simula escenas más creíbles. Además de ahorrar tiempo y recursos, la IA ha permitido a los productores ajustarse a las expectativas del público.
Cómo crear un chatbot con IA
Los chatbots con IA son uno de los aspectos más interesantes de la tecnología digital moderna. Desde ayudar a realizar un pedido hasta ofrecer asistencia en cuestiones complejas de navegación web, pueden hacer mucho. Además, los chatbots de IA avanzados a veces parecen humanos con sus sofisticadas interacciones. En definitiva, son potentes herramientas que mejoran la experiencia del usuario (UX).
Con su versatilidad y nivel de sofisticación, algunos podrían asumir que los chatbots de IA son excesivamente complejos. Sin embargo, para crear un chatbot de IA, lo único que se necesita es una comprensión básica de su funcionamiento y un buen software. Como todos los sistemas de IA, los chatbots reciben información que traducen en información relevante. Se entrenan con toneladas de datos conversacionales para entender el contexto de varias consultas. En consecuencia, los chatbots pueden analizar las palabras de una persona y determinar las respuestas más adecuadas.
Construir un chatbot de IA implica dos fases principales: la etapa preliminar de esbozar posibles conversaciones y el proceso técnico de desarrollar el chatbot.
Diseño de la conversación
Esta fase consiste en planificar todas las interacciones posibles que puede realizar tu chatbot. La clave para dominar esta fase es determinar primero el propósito de tu chatbot y lo que tu público querrá de él. También hay que tener en cuenta otros aspectos, como el tipo de asistencia que proporcionará, el tipo de preguntas a las que el público necesitará respuesta y los puntos en los que será necesario redirigir a los usuarios a un agente en directo. A continuación se explica cómo diseñar conversiones para un chatbot de IA.
- Flujo: Se refiere a todos los canales posibles que puede tomar una conversación. El mapa de flujos es la base de los scripts de conversación. Muestra las posibles direcciones que pueden tomar las interacciones de los usuarios. Descuidar esta etapa podría conducir a callejones sin salida en la comunicación y, en consecuencia, sabotear la experiencia del usuario. Puedes trazar el flujo de conversión con herramientas de mapas mentales como Lucidchart o XMind.
- Contexto e intención: Un chatbot inteligente analiza las consultas de los usuarios desglosándolas en contexto e intención. Debes entender las condiciones y los objetivos que rodean las declaraciones del usuario antes de poder responder con precisión. También capta palabras clave (entidades) sobre el tema de conversación para comprender mejor la interacción.
- Guionización: Tras trazar las posibles conversaciones y establecer cómo procesarlas, lo siguiente es la ejecución. Dado que los chatbots son para interacciones humanas, necesitan personas con las que identificarse. El guión consiste en enseñar a tu chatbot cómo responder a los usuarios. ¿Amable o formal? ¿Hablador o cortante? Es importante tomar estas decisiones pensando en el usuario, porque determinan cómo percibe el bot el público.
Desarrollo del chatbot
Esta fase consiste en elegir entre los programas (plataformas o frameworks) disponibles para construir el bot. Las plataformas de desarrollo de chatbots ayudan a los no desarrolladores a crear chatbots fácilmente. Dependiendo de la plataforma que utilices, tu chatbot puede ser sencillo, con respuestas enlatadas, o avanzado, con más funcionalidades NLP y NLU. Los desarrolladores pueden recurrir a algunos frameworks para construir sus chatbots utilizando varios lenguajes de programación. He aquí algunas plataformas para no desarrolladores.
- Chatfuel: Esta es una opción popular para bots en Facebook. Recopila y retiene información del usuario para predecir diferentes rutas de conversación. También es versátil y puede manejar una gran variedad de contenidos.
- Botsify: admite interfaces sencillas y se utiliza principalmente para bots de mensajería. Destaca por su función de aprendizaje automático que le permite afinar sus capacidades con el tiempo.
- Pandorabots: Se trata de una plataforma más sofisticada, por lo que es útil tener algo de experiencia en programación. Sin embargo, con paciencia y determinación, puedes construir un chatbot avanzado en ella sin conocimientos previos de programación.
Estos son algunos de los frameworks que los desarrolladores pueden utilizar para construir chatbots.
- Dialogflow: Propiedad de Google, aprovecha la amplia red de datos del buscador para ayudar en el proceso de diseño de conversaciones. Además, funciona bien tanto para chatbots basados en voz como en texto. Dialogflow también es compatible con varios idiomas.
- Amazon Lex: La plataforma utiliza las capacidades de IA existentes de Alexa y es una poderosa herramienta para analizar la intención del usuario. Sin embargo, solo es compatible con el idioma inglés.
- IBM Watson Assistant: Puedes utilizar esta plataforma para crear una gran variedad de chatbots gracias a sus múltiples tecnologías de IA como NLP, análisis de sentimientos y reconocimiento de voz.
Al igual que ocurre con los servicios en la nube, las principales empresas tecnológicas ofrecen sus propios frameworks. Tu elección depende en gran medida del ecosistema que prefieras.
Pruebas
La fase final de la creación de tu chatbot es la prueba. Determina su nivel de éxito o no antes de presentarlo a los usuarios. Puedes hacer pequeños ajustes o volver a la mesa de dibujo. Puedes utilizar herramientas de prueba como Botium para este paso final.
