El papel de la IA en la tecnología: Cómo la Inteligencia Artificial está transformando las industrias

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial es un subcampo de la informática que se centra en la creación de agentes inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requerirían niveles humanos de inteligencia. Estas tareas incluyen la resolución de problemas, el reconocimiento del habla y la toma de decisiones, entre otras.

Componentes clave de la IA

La IA es una ciencia interdisciplinar con muchos enfoques. Presentemos algunas de las más relevantes:

Aprendizaje automático

Uno de los temas más relevantes de la IA es el aprendizaje automático, un subcampo que se centra en cómo los ordenadores pueden aprender de los datos y tomar decisiones sin ser programados explícitamente. Piensa que se trata de enseñar a los ordenadores a aprender de la experiencia, como hacen los humanos. 

En esencia, el aprendizaje automático es el método por el que la IA obtiene la parte de "inteligencia" de su nombre. Puedes aprender más sobre el tema en nuestro curso Comprender el Aprendizaje Automático.

Aprendizaje profundo

Otro ámbito importante de la IA es el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que se centra en un tipo de aprendizaje automático llamado redes neuronales, que imita cómo funciona nuestro cerebro. 

Las redes neuronales permiten a los ordenadores aprender de la experiencia y comprender el mundo en términos de una jerarquía de conceptos. Gracias a las redes neuronales, los investigadores han podido resolver algunos de los problemas más complejos, como el procesamiento de imágenes y vídeo. 

Igualmente, un tipo de red neuronal llamada transformadora es clave para comprender el desarrollo y auge de la IA generativa.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Campo de la IA que se centra en la interacción entre los ordenadores y los seres humanos a través del lenguaje natural. El objetivo último de la PNL es permitir que los ordenadores comprendan, interpreten y generen lenguajes humanos de forma significativa y útil. 

Consulta nuestro curso Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural en Python para saber más.

Robótica

La IA es clave para el desarrollo de la robótica. Las tecnologías de IA pueden integrarse en los sistemas robóticos para mejorar sus capacidades y permitirles realizar tareas más complejas. La IA en robótica permite a los robots aprender de la experiencia, adaptarse a nuevas situaciones y tomar decisiones basándose en los datos de los sensores.

La IA en relación con la ciencia de datos y otros conceptos clave. Fuente: DataCamp

Cómo funciona la IA

Para comprender realmente la esencia de la IA, es útil entender los pasos que hay que dar para que un sistema de IA funcione. Puedes obtener una comprensión completa de los fundamentos de la IA con nuestra pista de habilidades, que abarca conocimientos procesables sobre temas populares de IA como ChatGPT, grandes modelos de lenguaje, IA generativa y mucho más.

El flujo de trabajo de la IA y el aprendizaje automático. Fuente: DataCamp

Vamos a desglosarlo de una manera fácil para los principiantes. 

1. Recogida de datos. El primer paso en cualquier proyecto de IA es recopilar datos. Puede ser cualquier cosa, desde imágenes y texto hasta datos más complejos como el comportamiento humano. Los datos sirven como materia prima a partir de la cual el sistema de IA aprenderá.
2. Preparación de los datos. Una vez recogidos los datos, hay que prepararlos y limpiarlos. Esto significa eliminar cualquier información irrelevante y convertir los datos a un formato que el sistema de IA pueda entender.
3. Elegir un algoritmo. Un algoritmo es como una receta de cómo procesará los datos el sistema de IA. Diferentes algoritmos son más adecuados para diferentes tareas. Por ejemplo, puedes utilizar un algoritmo específico para el reconocimiento de imágenes y otro para el procesamiento del lenguaje natural. Puedes explorar varios tipos de algoritmos en otro artículo.
4. Entrenar el modelo. Los datos preparados se introducen en el algoritmo elegido para "entrenar" el modelo de IA. Durante esta fase, el modelo aprende a hacer predicciones o tomar decisiones basándose en los datos. Piensa en esto como si el sistema de IA estudiara para un examen.
5. Comprobación del modelo. Tras el entrenamiento, se comprueba el rendimiento del modelo. Si no es lo bastante preciso, puede que haya que entrenarlo más o ajustarlo.
6. Despliegue. Una vez entrenado y probado el modelo, está listo para ser desplegado en una aplicación del mundo real. Puede ser cualquier cosa, desde un chatbot que responda a las consultas de los clientes hasta una IA médica que analice radiografías.
7. Aprendizaje continuo. Muchos sistemas modernos de IA pueden aprender y adaptarse con el tiempo. Esto significa que pueden mejorar su rendimiento a medida que recopilan más datos, haciéndolos más eficientes y precisos.

Aplicaciones de la IA en la tecnología

Las posibilidades de la IA son infinitas, y no es de extrañar que empresas de todo tipo de sectores e industrias estén integrando tecnologías de IA para optimizar sus procesos empresariales y apoyar la toma de decisiones.

He aquí algunas formas en que se utiliza la inteligencia artificial en el mundo actual:

La IA en el desarrollo de software

Las herramientas de IA de nueva generación ya ofrecen muchas oportunidades en el desarrollo de software. El número de casos de uso crece rápidamente a medida que llegan al mercado nuevas herramientas potenciadas por la IA y los desarrolladores se familiarizan con ellas. Hoy en día, los programadores pueden utilizar la IA para tareas como la automatización de tareas, el archivo de errores, los procesos de prueba, la traducción de código y la optimización de código.

La IA en el análisis de datos

Lo mismo ocurre con el análisis de datos. Con el auge del aprendizaje automático y las herramientas de IA generativa como ChatGPT, los profesionales de los datos pueden realizar rápidamente tareas de procesamiento de datos, crear visualizaciones atractivas en cuestión de clics, o sentar las bases de codificación para potentes modelos predictivos.

IA en ciberseguridad

La IA está revolucionando rápidamente el campo de la ciberseguridad. Las herramientas basadas en IA pueden ayudar a detectar amenazas a la seguridad, aplicar respuestas automatizadas y avanzar en las estrategias de mitigación. Como dice Brian Murphy, director general de ReliaQuest, en nuestro podcast de DataFramed sobre Cómo la IA está cambiando la ciberseguridad: 

La IA en la computación en nube

A veces es difícil trazar una línea clara entre la computación en la nube y la IA, ya que casi todas las operaciones alojadas en la nube están impulsadas por tecnologías de IA. Desde la optimización de la asignación de recursos y la gestión de costes hasta la prestación de servicios y la seguridad en la nube, la IA es el núcleo del negocio en la nube. 

La IA en las finanzas

La IA en las finanzas está transformando rápidamente los procesos bancarios para hacerlos mucho más eficientes y también rentables. Mediante el examen de vastos conjuntos de datos, los algoritmos de IA pueden automatizar las tareas manuales, liberando a los empleados para que se centren en el trabajo de mayor valor.

La IA también está mejorando la detección y prevención del fraude. Aprovechando los datos en las finanzas, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar millones de transacciones para detectar patrones sutiles que indiquen cualquier fraude más rápido y también con más precisión que los humanos. La IA en la banca también utiliza estos análisis para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, reduciendo las pérdidas por fraude.

La IA en la sanidad

Hay muchas aplicaciones de la IA en la asistencia sanitaria, desde la detección de enfermedades (por ejemplo, los algoritmos pueden analizar imágenes médicas para identificar signos precoces de enfermedades como el cáncer) y el descubrimiento de fármacos hasta la monitorización de pacientes y la enfermería virtual.

Adam Baker, director general de Perspectives Behavioral Health Management LLC, sugiere en nuestro artículo sobre la IA en la asistencia sanitaria que,

Beneficios de la IA para las empresas B2B

La implantación de tecnologías de IA puede reportar importantes beneficios a las empresas B2B. En el Informe sobre el Estado de la Alfabetización en Datos e IA de 2024 DataCamp, en el que se encuestó a más de 550 líderes empresariales, la mayoría de los líderes de organizaciones que fomentan la alfabetización en IA en sus equipos afirman notar una toma de decisiones más rápida (76%), una mejora en la toma de decisiones (75%), una mayor innovación (75%) una mejora en la experiencia del cliente (65%), una disminución de los costes (66%) y un aumento de los ingresos (64%). 

Estadísticas del Informe sobre el Estado de la Alfabetización en Datos e Inteligencia Artificial 2024

Analicemos las principales ventajas:

Mejora de la toma de decisiones

Las herramientas de IA pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, proporcionando a las empresas conocimientos más profundos en menos tiempo. Estas tecnologías permiten el análisis predictivo avanzado, el reconocimiento de patrones e incluso el análisis de sentimientos, ofreciendo información basada en datos para una mejor toma de decisiones. 

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir tendencias, demandas de los clientes y fluctuaciones de la cadena de suministro, lo que permite a las empresas anticiparse a los cambios del mercado y ajustar sus estrategias con rapidez. Al reducir el riesgo de error humano y de sesgo en la toma de decisiones, la IA garantiza resultados más objetivos y precisos, dando a las empresas una ventaja crítica sobre sus competidores.

Eficacia operativa

Las tecnologías de IA y los modelos de aprendizaje automático pueden desplegarse internamente para supervisar, optimizar y automatizar tareas repetitivas. Por ejemplo, la IA puede ayudar a automatizar flujos de trabajo rutinarios como la gestión de inventarios, la introducción de datos o la programación de empleados, reduciendo significativamente el tiempo y la mano de obra necesarios para estas actividades. 

Además, las herramientas de optimización basadas en IA pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y ahorros potenciales en procesos como la gestión de la cadena de suministro, la fabricación y la logística. Esta racionalización permite reducir costes, acelerar los plazos de entrega y aumentar la productividad en diversas funciones empresariales, desde RR.HH. y finanzas hasta producción y atención al cliente.

Mejora de la experiencia del cliente

La IA puede analizar los datos de los clientes a una escala sin precedentes, revelando información procesable sobre sus preferencias, comportamientos y necesidades. Esto permite a las empresas ofrecer experiencias personalizadas, como recomendaciones de productos específicas y campañas de marketing a medida, que impulsan una mayor satisfacción y fidelidad de los clientes. 

Los chatbots potenciados por IA, las herramientas de procesamiento del lenguaje natural y los asistentes virtuales garantizan un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, proporcionando respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes. 

Además, la IA permite el compromiso omnicanal al integrar las interacciones de los clientes en varias plataformas, como las redes sociales, el correo electrónico y los sitios web, proporcionando una experiencia fluida y coherente. Esto no sólo mejora la retención de clientes, sino que también fomenta las relaciones a largo plazo mediante soluciones personalizadas y oportunas.

Retos de la aplicación de la IA

El viaje hacia la implantación de la IA es una empresa compleja pero potencialmente gratificante. Analicemos los principales retos para la adopción de soluciones de IA: 

Desafíos técnicos

Desde un punto de vista técnico, la integración de estos datos en conductos optimizados y la puesta en producción de modelos de IA son algunos de los retos más comunes para las empresas que desean implantar herramientas de IA en sus operaciones diarias.

Construir una estrategia de IA con éxito requiere un esfuerzo y unos recursos considerables, pero incluso las empresas con grandes bolsillos fracasan a la hora de implantar soluciones de IA. ¿Por qué? Porque carecen de suficientes empleados cualificados con conocimientos de IA. 

Si eres nuevo en el mundo de la formación en IA, consulta nuestra guía sobre cómo aprender IA, que detalla todo lo que necesitas saber para iniciar tu viaje hacia la alfabetización en IA, ya sea para ti o para tu equipo.

Cuestiones éticas y normativas

La IA está remodelando rápidamente el ecosistema empresarial. Sin embargo, como siempre ocurre con las tecnologías emergentes, con el poder viene la responsabilidad. Como explica Glenn Hopper en esta entrevista:

A pesar de las capacidades únicas de la IA, es importante tener en cuenta sus riesgos potenciales y los problemas normativos:

• Prejuicios y discriminación. Los modelos de IA sesgados pueden dar lugar a decisiones injustas que a menudo exacerban la discriminación, sobre todo contra los grupos minoritarios.
• Cuestiones de privacidad. Los modelos de IA se entrenan con ingentes cantidades de datos extraídos principalmente de forma indiscriminada de Internet. En muchos casos, esos datos contienen datos personales. Esto puede dar lugar a problemas y riesgos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos.
• Riesgos de cumplimiento. A medida que entran en vigor nuevas normativas de protección de datos y de IA en países de todo el mundo, las empresas deben realizar esfuerzos de cumplimiento para garantizar un uso justo y seguro de la IA y evitar multas cuantiosas. Un gran ejemplo de cómo será el futuro del cumplimiento normativo es la recientemente aprobada Ley de IA de la UE, una normativa exhaustiva que obliga a las empresas a adelantar estrictas medidas reguladoras. Echa un vistazo a nuestro Curso de Fundamentos de la Ley de IA de la UE para aprenderlo todo sobre esta legislación innovadora y ambiciosa.

Consideraciones sobre los costes

Por último, cuando hablamos de implantar soluciones de IA, tenemos que hablar de dinero. El avance de las soluciones de IA requiere recursos considerables. Aunque la IA puede suponer un ahorro de costes y un aumento de la eficacia, hay que tener muy en cuenta la inversión inicial y los costes de mantenimiento continuo, así como los posibles problemas de escalabilidad. 

En este sentido, evaluar el coste y el retorno de la inversión (ROI) de implantar soluciones de IA es clave para las empresas.

La necesidad de competencias y alfabetización en IA

La demanda de profesionales con conocimientos de IA se está disparando. Las empresas que quieran seguir siendo competitivas deben dotar a sus equipos de la capacidad de comprender, aplicar e innovar con las tecnologías de IA. Desde el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural hasta la IA generativa y el análisis de datos, contar con una plantilla que domine la IA ya no es opcional, sino esencial.

Sin embargo, esta creciente necesidad plantea un reto importante: la falta de competencias en IA. Muchas organizaciones carecen de los conocimientos de IA necesarios para aprovechar todo el potencial de estas tecnologías, y sin una formación adecuada, corren el riesgo de quedarse atrás en el panorama digital en rápida evolución.

Aquí es donde entra en juego el DataCamp para empresas. Ofrecemos un conjunto completo de cursos de IA y ciencia de datos, que permiten a las empresas mejorar las competencias de sus equipos de forma escalable y eficaz. Tanto si tu equipo necesita conocimientos básicos sobre aprendizaje automático como habilidades avanzadas en análisis de datos basados en IA, los cursos de DataCamp están diseñados para satisfacer las necesidades de las empresas que buscan fomentar una cultura de innovación.

Invirtiendo hoy en la alfabetización en IA, tu empresa estará bien posicionada para navegar con confianza por el futuro de la tecnología. Solicita una demostración para ver cómo DataCamp puede ayudar a tu organización a cerrar la brecha de competencias en IA y mantenerse por delante de la competencia.

Tendencias futuras de la tecnología de IA

Si miramos hacia el futuro, la importancia de la IA crecerá exponencialmente. Con las tecnologías de IA evolucionando a un ritmo rápido y sus aplicaciones expandiéndose por diversos sectores, la IA seguirá siendo una habilidad crítica para las personas, las empresas y las sociedades.

A continuación, encontrarás algunas de las tendencias más prometedoras de la tecnología de IA:

Integración de IA e IoT

La IA y el Internet de las Cosas (IoT) son dos conceptos íntimamente unidos en varios ámbitos. IoT se refiere a la interconexión digital entre múltiples sistemas físicos (tecnológicos). Los hogares y las ciudades inteligentes son ejemplos de sistemas IoT. La relación simbiótica entre la IA y el IoT mejora las interacciones inteligentes con el entorno físico mediante la recopilación de distintos tipos de datos sensoriales y su procesamiento para tomar decisiones similares a las humanas en dicho entorno de forma autónoma.

La IA en la computación de borde

La IA a menudo depende de servidores remotos en la nube para su trabajo pesado. Esto podría cambiar con la computación de borde. La IA de borde es la práctica de desplegar modelos y algoritmos de IA directamente en los dispositivos de borde, que son dispositivos situados en la periferia de la red, cerca de donde se generan los datos y deben realizarse las acciones. 

Los recientes avances en IA, como el desarrollo de modelos lingüísticos más pequeños y eficientes como GPT-4o Mini, Llama 3.1 8B y Gemma 2 2B, están acelerando aún más la adopción de la IA de borde.

Tecnologías emergentes de IA

La IA es una tecnología fundamental para la transformación digital y un facilitador crítico para las tecnologías emergentes, como la computación cuántica, los sistemas autónomos y la robótica.

Como afirma Bernard Marr, asesor de IA, autor de best-sellers y futurista:

Casos prácticos de IA en tecnología B2B

Analicemos algunos casos prácticos para ilustrar cómo las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para optimizar sus operaciones B2B.

La IA en la fabricación

En los últimos años, la IA ha realizado avances revolucionarios en la industria manufacturera debido a la gran cantidad de datos de los que depende. A continuación, puedes encontrar algunos de los casos de uso más ilustrativos de la IA en la fabricación.

• Mantenimiento predictivo. Se han desarrollado herramientas de IA para predecir el momento ideal para reparar o sustituir equipos industriales, ahorrando así tiempo y costes.
• Control de calidad e inspección. Los productos manufacturados suelen mantener un cierto nivel de control de calidad para garantizar que los productos son de buena calidad antes de ponerlos en manos de los consumidores. Se han desarrollado herramientas de IA, como cámaras y sensores, para mejorar la inspección exhaustiva de las herramientas para probar los productos antes de que lleguen al mercado.
• Gestión de la cadena de suministro. Un buen ejemplo de IA en la fabricación puede verse en la gestión de la cadena de suministro. Los fabricantes suelen tener que procesar millones de pedidos, compras, materiales, ingredientes, etc. Manejar manualmente estos procesos afecta al tiempo y los recursos de las personas, por lo que cada vez más empresas se inclinan por la IA para aumentar sus procesos de cadena de suministro.

La IA en las finanzas

Hay muchos casos de uso de la IA en las finanzas, un sector que históricamente ha sido pionero en el uso de nuevas tecnologías para hacer el negocio más seguro y rentable.

He aquí algunos ejemplos:

• Detección del fraude. El análisis del fraude en tiempo real basado en IA permite la intervención inmediata y evita las transacciones no autorizadas, protegiendo tanto a la entidad financiera como a sus clientes.
• Gestión del riesgo. Al identificar las correlaciones en enormes conjuntos de datos más allá de lo que es perceptible para los seres humanos, los sistemas de IA pueden permitir mejores análisis predictivos, planificación de escenarios y también evaluaciones de riesgos. Esto conduce a decisiones bien informadas sobre inversiones, préstamos, suscripción de seguros, etc.
• Atención al cliente. Los bancos también están utilizando la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos a los clientes en función de su historial de transacciones y sus pautas de gasto. Esto no sólo mejora la experiencia del cliente, sino también las tasas de conversión.

La IA en la sanidad

Las tecnologías de IA se utilizan en distintas combinaciones para resolver problemas en todo el sector sanitario. He aquí algunas formas en que se está aplicando la IA a la asistencia sanitaria.

• Imagen médica y diagnóstico. La IA ha revolucionado el diagnóstico médico por imagen al proporcionar herramientas que mejoran la precisión y la eficacia de la detección de enfermedades. Puedes aprender más sobre esto en el curso Análisis de Imágenes Biomédicas en Python de DataCamp.
• Descubrimiento y desarrollo de fármacos. La IA desempeña un papel crucial en la agilización del proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos, reduciendo el tiempo y los costes asociados a la comercialización de nuevos tratamientos.
• Iniciativas de salud pública. La IA apoya los esfuerzos de salud pública proporcionando herramientas para la vigilancia de enfermedades, la predicción de brotes y las estrategias de prevención.
• Administración sanitaria. La IA se utiliza cada vez más para mejorar la eficiencia de las operaciones sanitarias, desde la programación hasta el inventario y mucho más. 

Conclusión

Sin duda, la IA es una tecnología revolucionaria. Un número creciente de empresas del sector informático y de otros sectores ya lo están adoptando para mejorar sus prácticas, tomar mejores decisiones y crear tecnologías emergentes.

A medida que estos sistemas se hacen más inteligentes, es probable que las empresas con una sólida comprensión de los fundamentos de la IA tengan una ventaja significativa sobre su competencia. 

Solicita una demostración de cómo DataCamp puede guiarte a través del proceso de mejora de las competencias de todo tu equipo y de creación de una cultura favorable a los datos.