Si busca en Google el tema de la inteligencia artificial, lo más probable es que se adentre en una profunda y sinuosa madriguera. Si se aventura solo un poco bajo la superficie, verá términos tan sencillos como “perceptrón”, “neurona sigmoidea” y “clasificaciones no linealmente separables”. Para evitar quedarse atrapado en este agujero, este artículo le dará una explicación breve y clara de la IA frente a la IA generativa. También trataremos otros tres tipos comunes de IA, dándole la información suficiente para entender lo básico sin sentir que necesita un máster en desarrollo de IA.
4 tipos de inteligencia artificial (IA)
IA generativa.
Qué hace: La IA generativa crea algo nuevo a partir de lo que ha aprendido durante el entrenamiento. Su resultado puede ser un código, una receta, una imagen, etc.
Ejemplo: Probablemente haya conocido el concepto de IA generativa a través de ChatGPT, a menos que haya estado aislado del mundo los últimos seis meses (en cuyo caso, ¡bienvenido de nuevo!). ChatGPT es una herramienta que puede conversar con alguien como si fuese un humano y dar una respuesta original a una pregunta. Sin embargo, se podría argumentar que los resultados que genera ChatGPT no son realmente “originales”, porque ha obtenido sus conocimientos de fuentes de Internet como Reddit y Wikipedia y se limita a predecir qué palabra es más probable que sea la correcta basándose en lo que ha aprendido. (¿Quizá eso es lo que hacemos nosotros también y no nos damos cuenta? Dígaselo a Shakespeare, a ver qué le parece).
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IA predictiva.
Qué hace: La IA predictiva es el proceso mediante el cual una máquina puede hacer predicciones basadas en una combinación de entradas anteriores y un análisis de las tendencias y escenarios actuales. Este tipo de IA ya se utiliza ampliamente en el mundo empresarial.
Ejemplo: La IA predictiva puede utilizarse, entre otras cosas, para la compra programática de anuncios. En este ejemplo, basándose en el conocimiento histórico de los precios y el rendimiento de los anuncios, un algoritmo puede predecir cuándo una empresa debe comprar espacio publicitario para obtener la mejor tarifa. También puede encontrar IA predictiva en el mercado de valores en forma de negociación de alta frecuencia (HFT). Estos modelos de IA utilizan algoritmos para realizar operaciones de gran volumen basadas en análisis predictivos.
IA basada en anomalías.
Qué hace: La IA basada en anomalías detecta anomalías en un patrón. Este tipo de IA está entrenada para reconocer regularidades, por lo que también puede detectar cualquier momento en que surja una excepción.
Ejemplo: Este tipo de IA es especialmente útil en ciberseguridad. Su IA basada en anomalías puede aprender qué tipo de actividad es habitual en su red. Si detecta actividad fuera de ese patrón, puede activar una alerta para ayudar a su equipo a responder en tiempo real. La IA basada en anomalías también es útil en la gestión de la cadena de suministro, ya que aprende patrones de demanda normales a partir de los datos de compra. Si la demanda se dispara por encima o por debajo de ese rango, la IA puede detectarlo y avisar a su equipo para que ajuste los precios en consecuencia o se ponga en contacto con los proveedores.
IA basada en decisiones.
Qué hace:La IA basada en decisiones ayuda a tomar decisiones de forma similar a como lo haría un ser humano, como clasificar cosas en función de sus características.
Ejemplo: Supongamos que tiene cuatro tipos de productos diferentes y desea clasificar los correos electrónicos de atención al cliente en función de la categoría de producto a la que pertenecen. Al dar a su modelo de IA basado en decisiones algunos correos electrónicos de muestra para aprender, puede entrenar a su modelo de IA para identificar qué correo electrónico está relacionado con qué producto, y luego dirigir cada uno al departamento apropiado. (Esto es realmente posible con Appian AI Skill Designer: vea este seminario web en el que se muestra cómo funciona).
Más en breve.
Como puede ver, la IA es un campo muy amplio que puede dividirse en muchas categorías diferentes, incluida la IA generativa. Y esto es solo el principio. Las empresas se encuentran en el inicio de una carrera por la IA. Para ver cómo Appian está pensando en el futuro de la IA y la automatización de procesos, eche un vistazo a nuestra visión de la IA.
