AI Guía completa para estudiantes universitarios de empresariales

"La IA no va a sustituir a los humanos, pero los humanos con IA van a sustituir a los humanos sin IA". - Profesor Karim Lakhani de la Harvard Business School (Lakhani, 2023)

Lo que los universitarios deben saber sobre la IA

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando diversos sectores, desde la sanidad a las finanzas. Comprender sus fundamentos y su evolución es crucial para cualquiera que desee mantenerse a la vanguardia en el mundo empresarial actual. Esta guía desglosa las diez cosas más importantes que debes saber sobre la IA, adaptada específicamente a los estudiantes universitarios de empresariales.

Comprender el auge y la aparición de la IA

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de la informática centrada en la creación de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen reconocer el habla, identificar imágenes, comprender el lenguaje natural, tomar decisiones e incluso jugar a juegos complejos como el ajedrez y el Go. El objetivo último de la IA es desarrollar sistemas capaces de aprender de la experiencia, adaptarse a nuevos datos y ejecutar tareas similares a las humanas con precisión y eficacia.

La IA en el contexto empresarial

Para los estudiantes de empresariales, comprender la IA es crucial, ya que transforma diversos sectores, como las finanzas, el marketing y la gestión de operaciones, entre otros. Las herramientas de IA permiten a las empresas analizar conjuntos de datos masivos, predecir tendencias, automatizar tareas rutinarias y mejorar los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, en marketing, la IA puede personalizar las experiencias de los clientes analizando el comportamiento y las preferencias de los consumidores. En finanzas, la IA puede mejorar la detección del fraude y automatizar las estrategias comerciales.

Diferentes definiciones de IA

No existe una definición universalmente aceptada de IA. A grandes rasgos, puede describirse como el uso de algoritmos para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Sin embargo, el alcance de la IA puede variar:

• AI estrecha: Sistemas de IA diseñados para tareas específicas, como asistentes virtuales como Siri o Alexa, que son buenos realizando una gama limitada de funciones.
• AI general: Sistemas hipotéticos de IA que poseen la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual que pueda hacer un ser humano. Este nivel de IA sigue siendo un tema de investigación teórica.
• IA superinteligente: Una IA que supere la inteligencia humana en todos los campos. Este concepto es más especulativo y objeto de debate entre los expertos.

La Comisión Europea define la IA como sistemas que muestran un comportamiento inteligente analizando su entorno y emprendiendo acciones para alcanzar objetivos específicos. Esta definición abarca la amplia gama de capacidades que puede tener la IA, desde simples sistemas automatizados hasta complejos algoritmos de aprendizaje.

Raíces históricas y evolución de la IA

Primeros pasos

El concepto de seres artificiales se remonta a mitos e historias antiguas. Por ejemplo, Talos, el autómata gigante de la mitología griega, y el Golem, una criatura del folclore judío, fueron las primeras representaciones de entidades creadas por el hombre con poderes especiales. Estos mitos reflejan la fascinación de la humanidad por crear máquinas que parezcan vivas.

Fundamentos filosóficos

En el siglo XVII empezó a tomar forma la idea de explicaciones mecanicistas del pensamiento humano. René Descartes y otros filósofos especularon sobre la posibilidad de cerebros mecánicos, allanando el camino para posteriores avances tecnológicos. La famosa afirmación de Descartes "Cogito, ergo sum" ("Pienso, luego existo") subrayó la importancia del pensamiento y la conciencia, temas centrales en la investigación de la IA.

Nacimiento formal de la IA

El nacimiento formal de la IA como disciplina científica se produjo en 1956 en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Este acontecimiento marcó el inicio de la primera oleada de IA. El objetivo de la conferencia era explorar la posibilidad de crear máquinas que pudieran imitar aspectos de la inteligencia humana. Los asistentes debatieron temas como el procesamiento del lenguaje natural, las redes neuronales y los algoritmos de mejora automática.

Las tres olas de la IA

1. IA simbólica (años 50-60): Esta época se centró en el razonamiento simbólico y la lógica. Los investigadores desarrollaron sistemas capaces de realizar deducciones lógicas y resolver problemas mediante reglas predefinidas. Entre los proyectos más destacados están Logic Theorist, que demostraba teoremas matemáticos, y ELIZA, un programa de procesamiento del lenguaje natural que simulaba a un psicoterapeuta.
2. Sistemas expertos (años 80): En la segunda oleada surgieron los sistemas expertos, que codificaban los conocimientos humanos en reglas para automatizar los procesos de toma de decisiones. Estos sistemas se utilizaron en diversos campos, como el diagnóstico médico, la planificación financiera y la ingeniería. A pesar de su éxito, los sistemas expertos se enfrentaban a limitaciones debidas a su dependencia de reglas predefinidas, lo que los hacía poco flexibles a la hora de manejar nuevas situaciones.
3. Aprendizaje automático y aprendizaje profundo (desde la década de 1990 hasta la actualidad): La tercera oleada trajo consigo avances significativos con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. A diferencia de los enfoques anteriores, estos algoritmos aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo. Los principales avances incluyen el desarrollo de redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y aprendizaje por refuerzo. Las aplicaciones van desde el reconocimiento de imágenes y del habla hasta los juegos y la conducción autónoma.

Conceptos básicos de la IA

Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA centrado en el desarrollo de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ellos. El aprendizaje automático se divide en tres tipos principales:

• Aprendizaje supervisado: Consiste en entrenar un modelo con datos etiquetados en los que se conoce el resultado deseado. El modelo aprende a asignar entradas a salidas basándose en estos datos de entrenamiento. Algunas aplicaciones comunes son la detección de spam, la clasificación de imágenes y el análisis predictivo.
• Aprendizaje no supervisado: Consiste en entrenar un modelo a partir de datos no etiquetados cuyo resultado deseado se desconoce. El modelo identifica patrones y estructuras en los datos. Sus aplicaciones incluyen la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y la detección de anomalías.
• Aprendizaje por refuerzo: Consiste en entrenar a un modelo para que tome una secuencia de decisiones interactuando con un entorno. El modelo aprende a alcanzar un objetivo recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones. Sus aplicaciones incluyen los juegos, la robótica y los vehículos autónomos.

Aprendizaje profundo (DL)

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (de ahí lo de "profundo") para modelar patrones complejos en los datos. Las redes neuronales se inspiran en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, formado por nodos interconectados (neuronas) que procesan información. Los componentes clave de las redes neuronales son

• Capa de entrada: Recibe los datos de entrada.
• Capas ocultas: Procesa los datos de entrada a través de una serie de transformaciones.
• Capa de salida: Produce el resultado final.

El aprendizaje profundo ha permitido avances significativos en áreas como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas autónomos. Entre las arquitecturas de aprendizaje profundo destacan las redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes y las redes neuronales recurrentes (RNN) para datos secuenciales.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La PNL es un campo de la IA que se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. La PNL permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Los componentes clave de la PNL son:

• Tokenización: Descomposición del texto en palabras individuales o tokens.
• Etiquetado de parte del discurso: Identificar las partes gramaticales de una frase.
• Reconocimiento de entidades con nombre: Identificar y clasificar entidades (por ejemplo, nombres, fechas, lugares) en un texto.
• Análisis del sentimiento: Determinar el sentimiento o la emoción expresados en un texto.

Entre las aplicaciones de la PNL se encuentran los chatbots, la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y la recuperación de información.

Visión por ordenador

La visión por ordenador permite a las máquinas interpretar y analizar datos visuales del mundo, como imágenes y vídeos. Entre los componentes clave de la visión por computador se incluyen:

• Clasificación de imágenes: Identificar los objetos o escenas de una imagen.
• Detección de objetos: Localización e identificación de objetos en una imagen.
• Segmentación: Dividir una imagen en regiones o segmentos significativos.
• Generación de imágenes: Creación de nuevas imágenes basadas en patrones aprendidos.

Entre las aplicaciones de la visión por ordenador figuran el reconocimiento facial, los vehículos autónomos, las imágenes médicas y la realidad aumentada.

Robótica

La robótica consiste en el diseño y uso de robots, máquinas controladas por inteligencia artificial capaces de realizar tareas de forma autónoma o semiautónoma. Los componentes clave de la robótica son:

• Percepción: Utilización de sensores para percibir el entorno.
• Planificación: Determinar la secuencia de acciones para alcanzar un objetivo.
• Control: Ejecutar con precisión las acciones previstas.
• Accionamiento: Utilizar motores y actuadores para moverse e interactuar con el entorno.

Entre las aplicaciones de la robótica figuran la automatización de la fabricación, los robots quirúrgicos, los drones y los robots de servicio.

Impulsores del progreso y las aplicaciones de la IA

Avances científicos

La IA ha avanzado rápidamente gracias a numerosos avances científicos. Las innovaciones en algoritmos, como el desarrollo de redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y aprendizaje por refuerzo, han ampliado las capacidades de la IA. La investigación en ciencia cognitiva y neurociencia también ha contribuido a comprender cómo reproducir la inteligencia humana en las máquinas.

• Redes neuronales: Inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales están formadas por nodos interconectados (neuronas) que procesan información. Los avances en las arquitecturas de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), han propiciado mejoras significativas en tareas como el reconocimiento de imágenes y del habla.
• Máquinas de vectores soporte (SVM): Algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para tareas de clasificación y regresión. Las SVM funcionan encontrando el hiperplano óptimo que separa los puntos de datos de diferentes clases.
• Aprendizaje por refuerzo (RL): Ámbito del aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. La RL se ha aplicado con éxito a los juegos, la robótica y los sistemas autónomos.

Mayor potencia informática

El crecimiento de la potencia de cálculo, siguiendo la Ley de Moore, que predice la duplicación de transistores en un chip cada dos años, ha sido un motor clave del progreso de la IA. Los smartphones actuales son más potentes que los mejores ordenadores de hace unas décadas. Este aumento de la potencia de cálculo ha permitido procesar ingentes cantidades de datos necesarios para entrenar modelos complejos de IA.

• Unidades de procesamiento gráfico (GPU): Inicialmente diseñadas para renderizar gráficos, las GPU se utilizan ahora de forma generalizada para tareas de IA gracias a su capacidad para realizar cálculos paralelos de forma eficiente.
• Unidades de procesamiento de sensores (TPU): Hardware especializado diseñado por Google específicamente para cargas de trabajo de IA, que ofrece importantes mejoras de velocidad y eficiencia con respecto a las CPU y GPU tradicionales.

Explosión de datos

La era digital ha traído consigo una explosión de datos, que proporcionan la materia prima para que los sistemas de IA aprendan y mejoren. Las tecnologías de Big Data han permitido recopilar, almacenar y analizar conjuntos de datos masivos. Estos datos son esenciales para entrenar modelos de aprendizaje automático, que requieren grandes cantidades de información para hacer predicciones y tomar decisiones precisas.

• Fuentes de datos: Los datos se generan a partir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, transacciones de comercio electrónico y dispositivos móviles. Esta diversidad de datos permite a los sistemas de IA aprender de escenarios del mundo real y mejorar su rendimiento.
• Almacenamiento de datos: Los avances en computación en nube y sistemas de almacenamiento distribuido han hecho posible almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente.

Aplicaciones actuales de la IA

La IA está ya integrada en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, entre ellos:

• Asistentes virtuales: Asistentes impulsados por IA como Siri, Alexa y Google Assistant ayudan a los usuarios a realizar tareas, responder preguntas y controlar dispositivos domésticos inteligentes.
• Sistemas de recomendación: Los algoritmos de IA recomiendan productos, servicios y contenidos basándose en las preferencias y el comportamiento de los usuarios. Algunos ejemplos son las recomendaciones de películas de Netflix y las sugerencias de productos de Amazon.
• Sanidad: La IA se utiliza para diagnósticos, planes de tratamiento personalizados y descubrimiento de fármacos. Por ejemplo, la IA puede analizar imágenes médicas para detectar enfermedades como el cáncer o ayudar a los médicos a elaborar planes de tratamiento personalizados.
• Vehículos autónomos: Los coches autónomos utilizan la IA para navegar por las carreteras, evitar obstáculos y tomar decisiones de conducción. Empresas como Tesla, Waymo y Uber están a la vanguardia del desarrollo de la tecnología de conducción autónoma.
• Finanzas: Los algoritmos de IA analizan las tendencias del mercado, detectan el fraude y automatizan las operaciones. La IA también se utiliza en chatbots de atención al cliente y asesoramiento financiero personalizado.

Retos para definir la IA

Uno de los mayores retos de la IA es que es una imitación de algo que no comprendemos del todo: la inteligencia humana. Este campo en evolución desafía una definición única y fija. A medida que avanza la tecnología, nuestra comprensión y nuestras definiciones de la IA siguen evolucionando. Reconocer estos retos pone de manifiesto la complejidad y la naturaleza dinámica de la IA, que requiere un aprendizaje y una adaptación continuos.

• Consideraciones éticas: El desarrollo y el despliegue de la IA plantean cuestiones éticas, como la parcialidad de los sistemas de IA, la privacidad de los datos y el impacto de la automatización en el empleo. Abordar estas cuestiones es fundamental para garantizar un uso responsable de la IA.
• Explicabilidad: Comprender cómo toman decisiones los modelos de IA es crucial para ganar confianza y garantizar la rendición de cuentas. Los investigadores trabajan en el desarrollo de técnicas para que los modelos de IA sean más interpretables y transparentes.

El futuro de la IA

Aunque aún estamos lejos de alcanzar la inteligencia artificial general, en la que las máquinas poseen todas las capacidades intelectuales humanas, las aplicaciones actuales de la IA ya están transformando nuestro mundo. El futuro nos depara posibilidades apasionantes a medida que la IA sigue evolucionando e integrándose en diversas facetas de la vida. Mantenerse informado sobre los futuros avances de la IA es crucial para que los estudiantes de empresariales puedan anticiparse a los cambios y oportunidades del panorama empresarial.

• IA y Sociedad: El impacto de la IA en la sociedad seguirá creciendo, influyendo en ámbitos como la educación, la sanidad, el transporte y la economía. Comprender estas implicaciones ayudará a los líderes empresariales a tomar decisiones informadas y aprovechar el potencial de la IA para un cambio positivo.
• Tecnologías emergentes: La IA se cruzará cada vez más con otras tecnologías emergentes, como la Internet de los objetos (IoT), el blockchain y la realidad aumentada (RA). Estas sinergias crearán nuevas oportunidades de innovación y crecimiento empresarial.

Conclusión

Entender la IA y sus implicaciones no es sólo para los entusiastas de la tecnología; es vital para cualquier persona en el mundo de los negocios. A medida que la IA siga avanzando, su impacto no hará más que crecer, por lo que es esencial que los estudiantes de empresariales se mantengan informados y preparados para aprovechar las tecnologías de IA en sus futuras carreras. Esta completa guía pretende dotarle de los conocimientos básicos necesarios para navegar por el cambiante panorama de la IA y aprovechar su potencial en el mundo empresarial.

Referencias

Lakhani, K., & Ignatius, A. (2023, agosto). La IA no sustituirá a los humanos, pero los humanos con IA sustituirán a los humanos sin IA. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-humans-but-humans-with-ai-will-replace-humans-without-ai

Mollick, E. (2024). Co-Inteligencia: Vivir y trabajar con IA (ed. ilustrada). Grupo editorial Penguin. ISBN: 059371671X, 9780593716717.

Sheikh, H., Prins, C., Schrijvers, E. (2023). Artificial Intelligence: Definición y antecedentes. En: Mission AI. Research for Policy. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21448-6_2