17 aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial

Luis Miguel Garay

El experto Luis Miguel Garay, director de dos másteres sobre IA y Ciencia de Datos de UNIR, repasa las cuatro áreas clave de la inteligencia artificial en la actualidad, explica cuáles son las técnicas aplicadas y analiza las aplicaciones más comunes.

La inteligencia artificial (IA) es un campo en constante evolución que ha experimentado un gran auge en los últimos años. Con el aumento de la capacidad de procesamiento de datos, el desarrollo de nuevas técnicas de aprendizaje automático y la disponibilidad de grandes cantidades de datos, la IA se está convirtiendo en una herramienta cada vez más valiosa para una amplia variedad de aplicaciones, desde el procesamiento de lenguaje natural hasta la toma de decisiones complejas.

En este contexto, se están observando varias tendencias emergentes en la IA que se espera que tengan un impacto significativo en las empresas y la sociedad en el futuro cercano. Examinaremos cuatro áreas clave de tendencias en la IA: tecnología de lenguaje natural, simulación de inteligencia artificial, plataformas de inteligencia de decisiones e inteligencia artificial centrada en datos.

Tecnología de lenguaje natural

La tecnología de lenguaje natural se refiere a los sistemas de IA que pueden entender y generar lenguaje humano. Estos sistemas utilizan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para analizar el texto y comprender el significado detrás de las palabras. Por lo tanto, NLP es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre el lenguaje humano y las máquinas.

En NLP se utilizan diversas técnicas para procesar el lenguaje natural y extraer información útil de los textos. Algunas de las técnicas más comunes son:

• Tokenización: es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas tokens. Los tokens pueden ser palabras, signos de puntuación o números, entre otros.
• Análisis morfológico: se refiere a la identificación de las formas gramaticales de las palabras en un texto, como el género, número, tiempo verbal o modo, entre otros. Esto permite identificar el significado preciso de una palabra en su contexto.
• Análisis sintáctico: es el proceso de analizar la estructura de una oración para identificar las relaciones entre las palabras y su función en la oración. El análisis sintáctico se puede utilizar para determinar la estructura gramatical de un texto, lo que puede ser útil para identificar temas y patrones.
• Análisis semántico: se refiere a la interpretación del significado de un texto y cómo se relacionan las palabras en él. El análisis semántico puede ayudar a identificar los temas principales de un texto, así como las emociones y las opiniones expresadas en él.
• Desambiguación de sentido: se refiere a la identificación del significado correcto de una palabra que tiene múltiples significados en un contexto dado. Por ejemplo, la palabra “banco” puede significar un lugar donde las personas depositan dinero o una estructura que se utiliza para sentarse. La desambiguación de sentido ayuda a determinar el significado correcto de una palabra en un contexto dado.
• Modelado de lenguaje: se refiere a la construcción de un modelo estadístico que predice la probabilidad de una secuencia de palabras en un texto. El modelado de lenguaje se utiliza para tareas como la generación de texto, la corrección ortográfica y la traducción automática.

NLP tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas en la actualidad. A continuación, se presentan algunas de las aplicaciones más comunes:

• Asistentes virtuales y chatbots: Estos sistemas utilizan NLP para comprender el lenguaje natural utilizado por los usuarios y proporcionar respuestas relevantes y útiles. Por ejemplo, los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant pueden realizar tareas como enviar mensajes de texto, hacer llamadas telefónicas y buscar información en línea.
• Análisis de sentimiento: El NLP también se utiliza para analizar el sentimiento detrás de las palabras en un texto. Esto puede ser útil en campos como el marketing, donde las empresas pueden utilizar el análisis de sentimiento para medir la opinión del público sobre un producto o servicio.
• Traducción automática: Los sistemas de traducción automática utilizan NLP para traducir automáticamente un texto de un idioma a otro.
• Resumen de texto: El NLP también se utiliza para resumir grandes cantidades de texto en un resumen más corto y fácil de leer. Esto puede ser útil para aquellos que necesitan procesar grandes cantidades de información, como periodistas o investigadores.

Simulación de inteligencia artificial

La simulación de inteligencia artificial implica el uso de IA para simular sistemas o entornos complejos. Esta tecnología se puede utilizar para crear entornos virtuales realistas para fines de entrenamiento, como simuladores militares o de vuelo. También se puede utilizar para modelar sistemas complejos, como patrones de tráfico o patrones climáticos.

En la simulación de inteligencia artificial se utilizan una variedad de técnicas y algoritmos para crear entornos virtuales que permitan la interacción y el aprendizaje de sistemas de IA. Algunas de las técnicas más comunes incluyen:

• Algoritmos genéticos: son algoritmos de optimización basados en la selección natural y la evolución biológica. Estos algoritmos se utilizan para evolucionar soluciones a problemas complejos a través de la selección natural y la mutación.
• Modelos de agentes basados en reglas: son modelos de IA que utilizan reglas predefinidas para modelar el comportamiento de los agentes en un entorno virtual. Estos modelos se utilizan para simular situaciones específicas y para estudiar el comportamiento de los sistemas de IA en diferentes escenarios.
• Sistemas multiagentes: son sistemas formados por múltiples agentes que interactúan entre sí y con el entorno. Estos agentes pueden ser sistemas de IA que aprenden y mejoran su comportamiento a medida que interactúan con otros agentes y con el entorno.

Los sistemas de simulación de IA tienen aplicaciones prácticas en diversos campos, entre ellos:

• Entrenamiento de pilotos: los simuladores de vuelo son una herramienta valiosa para la formación de pilotos, ya que permiten simular una amplia variedad de situaciones y condiciones climáticas sin poner en peligro la seguridad de las personas.
• Industria automotriz: los simuladores de conducción se utilizan para probar la seguridad de los vehículos en diferentes escenarios y condiciones de conducción.
• Investigación en robótica: los sistemas de simulación permiten probar y mejorar el comportamiento y la interacción de los robots con su entorno, antes de su implementación en situaciones reales.
• Planificación urbana: los simuladores de tráfico permiten a los planificadores urbanos simular el flujo de tráfico en diferentes áreas de la ciudad y prever posibles problemas antes de que ocurran.
• Investigación científica: los simuladores se utilizan en investigación científica para simular sistemas complejos, como el clima o el comportamiento de la economía, y predecir su evolución futura.
• Diseño de videojuegos: los simuladores son una herramienta valiosa para el diseño y prueba de videojuegos, permitiendo a los desarrolladores probar diferentes escenarios y niveles de juego antes de su lanzamiento al público.

Luis Miguel Garay, director ejecutivo del Máster Universitario en Inteligencia Artificial y del Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data de UNIR.

Plataformas de inteligencia de decisiones

Las plataformas de inteligencia de decisiones utilizan IA para ayudar a los humanos a tomar mejores decisiones. Estas plataformas combinan análisis de datos con algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar información y recomendaciones basadas en grandes cantidades de datos.

Las plataformas de inteligencia de decisiones utilizan diversas técnicas de inteligencia artificial para analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información y recomendaciones basadas en ellos. Algunas de las técnicas más comunes utilizadas en estas plataformas incluyen:

• Aprendizaje automático: Esta técnica se utiliza para permitir que el sistema aprenda de los datos y encuentre patrones y relaciones en ellos. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en las plataformas de inteligencia de decisiones para clasificar, predecir y modelar los datos.
• Análisis de regresión: Esta técnica se utiliza para identificar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se utiliza en las plataformas de inteligencia de decisiones para identificar las variables que influyen en los resultados y hacer predicciones.
• Análisis de series de tiempo: Esta técnica se utiliza para analizar datos que cambian con el tiempo y para hacer predicciones sobre cómo cambiarán en el futuro. Se utiliza en las plataformas de inteligencia de decisiones para identificar patrones y tendencias en los datos a lo largo del tiempo.
• Análisis de redes neuronales: Esta técnica se utiliza para identificar patrones y relaciones complejas en los datos. Las redes neuronales se utilizan en las plataformas de inteligencia de decisiones para el reconocimiento de patrones y la clasificación de datos.

Las plataformas de inteligencia de decisiones pueden aplicarse en una amplia variedad de campos y situaciones, por lo que aquí te presento algunas de las aplicaciones prácticas más comunes:

• Análisis financiero: los algoritmos de análisis de series de tiempo y el análisis de regresión se utilizan para predecir patrones y tendencias en los mercados financieros.
• Cuidado de la salud: los algoritmos de redes neuronales y los sistemas expertos se utilizan para identificar patrones y tendencias en los datos de salud, proporcionando información útil para la toma de decisiones en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
• Marketing y publicidad: el análisis de grandes conjuntos de datos de marketing y publicidad permite mejorar la comercialización de productos y servicios. Los algoritmos de análisis de regresión y los algoritmos de agrupamiento se utilizan para identificar patrones y tendencias en los datos de marketing.

Inteligencia artificial centrada en datos

La inteligencia artificial centrada en datos se centra en mejorar y enriquecer los datos utilizados para entrenar los algoritmos, en lugar de centrarse en mejorar los modelos de IA existentes. Entre las técnicas utilizadas en la inteligencia artificial centrada en datos se incluyen:

• Datos sintéticos: se refiere a la generación de datos artificiales que imitan la distribución estadística de los datos reales, pero que no contienen información personalmente identificable. Estos datos sintéticos pueden utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático sin tener que recopilar datos adicionales.
• Gráficos de conocimiento: son bases de conocimiento estructuradas que almacenan información sobre entidades y sus relaciones en un formato que puede ser procesado por máquinas. Los gráficos de conocimiento se pueden utilizar para mejorar la precisión de los modelos de IA al proporcionar una estructura semántica a los datos.
• Etiquetado y anotación de datos: es el proceso de agregar información adicional a los datos, como categorías, etiquetas o metadatos. El etiquetado y anotación de datos puede mejorar la precisión de los modelos de IA al proporcionar información adicional sobre los datos utilizados para entrenar los algoritmos.
• Aprendizaje federado: es un método de aprendizaje automático distribuido que permite el entrenamiento de modelos de IA utilizando datos de múltiples dispositivos o ubicaciones sin tener que compartir los datos reales. En lugar de compartir los datos, se comparten los parámetros del modelo entrenado.

La inteligencia artificial centrada en datos tiene aplicaciones prácticas en diversas áreas, algunas de ellas son:

• Personalización de recomendaciones: La IA centrada en datos puede ayudar a las empresas a recopilar información sobre los patrones de comportamiento de los usuarios y utilizarla para ofrecer recomendaciones personalizadas. Un ejemplo de esto es la función “Recomendaciones” en plataformas de streaming como Netflix, que utiliza datos de visualización y patrones de búsqueda para sugerir contenido relevante a los usuarios.
• Análisis de riesgo financiero: Los bancos y las empresas de inversión pueden utilizar la IA centrada en datos para analizar grandes cantidades de datos financieros y detectar patrones de riesgo. Estos patrones pueden utilizarse para tomar decisiones informadas sobre la inversión y la gestión del riesgo.
• Diagnóstico médico: La IA centrada en datos puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos precisos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos médicos y de pacientes. Esto puede ayudar a mejorar la precisión del diagnóstico y la elección del tratamiento.
• Prevención de fraudes: Las empresas pueden utilizar la IA centrada en datos para detectar y prevenir fraudes mediante la identificación de patrones y comportamientos sospechosos. Esto puede ayudar a reducir los costos asociados con los fraudes y mejorar la seguridad de los usuarios.

Un enorme potencial

Estas tendencias en IA tienen el potencial de mejorar la eficiencia, la productividad y la calidad de vida para muchas personas. Además, están transformando la forma en que las empresas y las organizaciones manejan sus datos y mejoran la toma de decisiones.

El potencial de la IA es enorme y, en el futuro, se espera que la IA tenga un impacto aún mayor en áreas como la medicina, la robótica y la automoción, donde la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones precisas en tiempo real es esencial.

En definitiva, la IA tiene el potencial de transformar la sociedad de una manera que aún no podemos imaginar por completo, y estas tendencias nos permiten adentrarnos en un futuro próximo emocionante en su desarrollo y avance.

Luis Miguel Garay es el director ejecutivo del Máster Universitario en Inteligencia Artificial y del Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR). Es Senior Digital Transformation Advisor en Telefónica y Doctor en Inteligencia Artificial.