Es un término que cada vez oímos más, en varios aspectos la Inteligencia Artificial (IA) o Artificial Intelligence (AI) forma ya parte de nuestras vidas, con máquinas capaces de aprender y buscar sus propias soluciones a los problemas que se les plantean, las aplicaciones que hacen y harán uso de este avance tecnológico son numerosas. En esta entrada vamos a explicar qué se entiende por Inteligencia Artificial, los tipos que existen y alguna de las aplicaciones que ya tiene.
En este artículo hablamos de:
¿Qué es la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial (o I.A.) es la capacidad de una máquina o sistema informática de emular en parte el comportamiento de la mente humana desarrollando capacidades que hasta hace poco solo estaban alcance del cerebro humano, como la creatividad o el análisis complejo en base de datos incompletos. Se basa en procesos que incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.
Aunque puede que a muchos el término de Inteligencia Artificial aún les suene a ciencia ficción, lo cierto es que ya está presente en muchos ámbitos de la sociedad y su uso y desarrollo no deja de crecer; está en los capuchas, en los chatbos, en los procesos de selección de candidatos, se emplea en la salud y la sanidad, en el análisis del Big Data, en los videojuegos, en los vehículos autónomos, etc.
Tampoco es un concepto muy nuevo, la primera vez que se acuñó fue en 1956, por el matemático estadounidense John MacCarthy, en la Conferencia de Dartmouth. Desde entonces, ha seguido desarrollándose, aunque todavía le queda un largo camino por recorrer para poder hablar de sistemas de IA completamente autónomos y conscientes de sí mismos.
Definición
Aunque los expertos no se ponen de acuerdo para dar una definición unificada de lo que es la Intelgiencia Artificial, sí que podemos encontrar aproximaciones muy válidas. Así, la Comisión Europea define la IA como aquellos sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, al ser capaces de analizar el entorno y realizar acciones, con cierto grado de autonomía, con el fin de alcanzar objetivos específicos.
Tipos de inteligencia artificial
El funcionamiento de la Inteligencia Artificial depende en gran medida de los algoritmos y proceso empleados para desarrollarla o de los objetivos que se persiguen con ella, por ello podemos hablar de diferentes tipos de IA.
Una primera diferencia la podemos hacer entre los sistemas de IA débil e IA fuerte. Los primeros, también conocidos como IA estrecha, son sistemas diseñados y entrenados para realizar una única tarea. Mientras que los segundos, también llamados como inteligencia general artificial, son sistemas que cuentan con habilidades cognitivas humanas generalizadas, de manera que tienen la capacidad de encontrar por sí mismas la solución a una tarea planteada.
Una segunda forma de distinguir entre tipos de IA la encontramos en la categorización que hizo Arend Hintze, profesor de biología integradora e ingeniería y ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Michigan. Hintze distingue entre 4 tipos de IA, tanto existentes hoy en día como todavía por desarrollarse. Los vemos en detalle a continuación:
Máquinas reactivas
Las máquinas reactivas son el tipo más básico de Inteligencia Artificial; se basan en decisiones sobre el presente, es decir, no tienen memoria y, por lo tanto, no pueden mirar al pasado para aprender de experiencias pasadas y son incapaces de evolucionar.
Un ejemplo de este tipo de IA lo encontramos en Deep Blue, el ordenador que ganó al ajedrez al campeón Kasparov. Este ordenador era capaz de reconocer las figuras en el tablero y procesar 200 millones de movimientos en un segundo, pero ese era su único objetivo, procesar la información y los datos en busca del mejor movimiento en tiempo real en función a las jugadas de su oponente.
Memoria limitada
Las máquinas de IA de memoria limitada son capaces de mirar al pasado, pero de una forma limitada y temporal. De esta manera, pueden almacenar la información que recogen durante cierto tiempo y añadirla a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento y respuesta para un futuro no lejano. Es decir, que no son capaces de realizar representaciones completas y perdurables en el tiempo.
Como ejemplo de este tipo de Inteligencia Artificial tenemos los coches autónomos.
Teoría de la mente
La teoría de la mente presenta sistemas o máquinas cuya IA les permite entender cómo funciona su entorno, es decir, las personas, objetos y otros sistemas que les rodean. Son sistemas capaces de aprender en base a nuestros comportamientos y deducir y saber cuáles son nuestros gustos, necesidades, deseos o hasta cómo esperamos ser tratados.
Este tipo de Inteligencia Artificial tendría la capacidad de entender el mundo que le rodea y cuando esté desarrollada plenamente, será capaz de realizar una interacción social más cercana a la de un ser humano.
Autoconciencia
Hemos llegado a lo que todavía es terreno de la ciencia ficción, porque actualmente no existe ningún tipo de IA con autoconciencia. Se trataría de una Inteligencia Artificial que ha desarrollado conciencia de sí misma y es capaz de reconocerse como una entidad independiente, que puede tomar sus propias decisiones, diferenciando entre ella y los objetos, personas y sistemas que la rodean. Sería el primer paso en lo que ha denominado la singularidad de la tecnológica.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Como decíamos, la Inteligencia Artificial se emplea en muchos ámbitos actuales y sin duda son muchas las aplicaciones de la misma que pueden aprovechar las empresas para mejorar sus procesos de ventas, reclutamiento o en sus servicios de atención al cliente, como vamos a ver en los siguientes puntos.
Marketing y ventas
En un mercado cada vez más competitivo, donde se hace necesario ofrecer productos o servicios con un valor añadido para poder diferenciarse de la competencia, el análisis de datos y la elaboración de perfiles de consumidores son clave y es aquí donde entra la Inteligencia Artificial aplicada al marketing y las ventas, puesto que permite automatizar procesos como la minería y análisis de la información extraída.
La IA aplicada al marketing permite predecir futuras necesidades a través del empleo de herramientas capaces de analizar condutas y elaborar patrones de comportamiento en base a la huella que los usuarios dejan en Internet. Así, pueden elaborar perfiles de usuarios, segmentar la audiencia y poder así ofrecerles productos según sus necesidades y deseos.
Ejemplos
Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial aplicada al campo del marketing y las ventas los tenemos en:
- Publicidad programática: Son plataformas que permiten la compra de espacios publicitarios en función de las audiencias a las que se desea llegar, y se hace de forma completamente automatizada.
- Creación de contenido: Ya podemos encontrar programas capaces de generar contenido completamente original en base a determinados conceptos y palabras clave.
- Curación de contenido: Se trata de sistemas de IA capaces de analizar el comportamiento de los usuarios en Internet y en base a ello ofrecerles contenidos acorde a su perfil.
- Email marketing: Se basa en la automatización y algunas de las herramientas que emplea pueden usar el procesamiento del lenguaje natural para redactar asuntos más llamativos o cuerpos de email personalizados.
Atención al cliente
Los departamentos de atención al cliente también pueden beneficiarse del empleo de sistemas de Inteligencia Artificial, puesto que pueden delegar algunas tareas en asistentes virtuales. Pero no solo eso, como en el caso del marketing, pueden analizar el comportamiento de los usuarios y poder ofrecerles la ayuda que buscan prácticamente en tiempo real.
La atención al cliente genera una gran cantidad de datos que los sistemas de IA pueden ayudar a analizar para crear servicios predictivos con los que las empresas puedan adelantarse a las consultas y necesidades de sus clientes, ofreciéndoles una atención más personalizada.
Ejemplos
El ejemplo más claro de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el departamento de atención al cliente lo tenemos en los chatbots. Se trata de una aplicación informática que simula la conversación con cliente. Los hay muy básicos, con respuestas estándar a preguntas concretas, pero también existen chatbots realmente complejos, capaces de procesar un gran volumen de mensajes, aprender durante el proceso y prácticamente mantener una conversación natural con los usuarios.
Recursos humanos
Los departamentos de recursos humanos también pueden servirse de los sistemas de Inteligencia Virtual para llevar a cabo los procesos de selección y reclutamiento de trabajadores o llevar a cabo otras tareas relacionadas con el análisis y la gestión de los datos de la empresa, de manera que la IA agrupe estos datos y proporcione diferentes resultados respecto a diferentes áreas, como la evolución del talento, la productividad o los conflictos.
Pero donde sin duda la IA representa una ventaja para Recursos Humanos es en la eliminación de los llamados prejuicios cognitivos, es decir, la eliminación de valoraciones erróneas que puede hacer una persona sobre otra en base a su aspecto, apariencia, conducta, etc., puesto que la IA no hace juicios de valor de este tipo.
Ejemplos
Ejemplos del empleo de Inteligencia Artificial en Recursos Humanos podemos verlos en la automatización de algunos procesos, como la entrada y categorización de curriculums.
También puede emplearse para analizar el absentismo laboral en una empresa, determinar sus posibles causas y presentar soluciones. Así mismo puede analizar el comportamiento de los trabajadores encontrar los que tienen un mejor rendimiento son buenos líderes de equipo. Análisis que también se puede emplear para buscar perfiles similares para contratar nuevos trabajadores.
Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial
Como toda la tecnología actual y aquella que aún sigue en desarrollo, la Inteligencia Artificial cuenta con una serie de ventajas y desventajas que la sociedad en su conjunto debe valorar.
Como ventajas de la Inteligencia Artificial, entre otras, tenemos:
- Aumenta la eficacia de los procesos y los lleva a cabo de forma más rápida.
- Permite automatizar procesos repetitivos.
- Al estar basada en procedimientos computacionales, no comete errores humanos.
- Es incansable, puede trabajar todos los días a todas horas.
- Puede facilitar el día a día de las personas con herramientas como los asistentes virtuales.
- Es capaz de analizar enormes cantidades de datos, extraer información relevante y crear perfiles o modelos predictivos en muchos ámbitos (medicina, comportamiento social, medioambiente, etc.).
- Puede realizar tareas que para los humanos serían peligrosas o imposibles.
En cuanto a las desventajas o peligros que puede entrañar la IA encontramos:
- Cuanto más sofisticados y complejos se vuelven los sistemas de Inteligencia Artificial, más probable se hace que puedan sustituir a los trabajadores humanos, impactando negativamente en el mercado laboral.
- Puesto que aún carecen de creatividad y capacidad de improvisación, sus soluciones y respuestas están basadas en algoritmos y análisis de información preexistente, lo que limita su capacidad de tomar decisiones más allá de los datos.
- Su carencia de empatía o sentimientos la hace «inútil» para desempeñar tareas en las que el factor humano es fundamental.
- Se puede emplear con fines ilegales, como la creación y distribución de malware o la suplantación de identidad.
- Plantea dudas éticas en cuanto a su evolución hacia IA autoconscientes.
Obligaciones en un sistema de IA respecto al RGPD
La Intelegencia Artificial no es ajena a las leyes de protección de datos, puesto que, como hemos visto más arriba, puede haber usos en los que tenga acceso a datos personales de los usuarios. Por ello, en torno al RGPD y la IA existen una serie de obligaciones que debemos tener en cuenta si nuestra empresa utiliza este tipo de sistemas.
1.- Debe facilitarse información suficiente, legible y en lenguaje sencillo que permita entender el comportamiento del tratamiento de los datos personales.
La AEPD indica que como mínimo deberá indicarse:
- Los tipos de datos empleados por el sistema
- la importancia relativa que cada dato o parámetro en la toma de decisiones automatizadas por parte de una IA
- la calidad de los datos y el tipo de patrones utilizados
- Precisión, exactitud o medidas de error requeridos por el tratamiento.
- Requisitos de calidad en los datos de entrada al componente IA.
- Precisión, exactitud o medidas de error efectivas de la solución IA
- Convergencia del modelo
- Consistencia entre los resultados del proceso de inferencia.
- Predictibilidad del algoritmo
- Y cualquier otro parámetro de evaluación del componente IA.
Esto obligar a los responsables del tratamiento a facilitar información adicional y más detallada que la con carácter general se encuentra hoy en día en los avisos de privacidad.
2.-Inclusión de un modelo de gobernanza de la información que cumpla los siguientes criterios
- Efectividad
- Trazabilidad del dato (para identificar al responsable y permitir el ejercicio de derechos del interesado
3.- Cumplimiento de los principios y obligaciones del RGPD, especialmente respecto a:
- Licitud, lealtad y transparencia
- Limitación de la finalidad (especificación del propósito)
- Minimización de datos
- Exactitud
- Limitación del plazo de conservación
- Integridad y confidencialidad
4.- Responsabilidad activa en el uso de una IA mediante:
- La identificación del responsable del tratamiento.
- El análisis del riesgo para los derechos y libertades.
- El estudio de la necesidad y la proporcionalidad de las operaciones de tratamiento con respecto a su finalidad.
- El despliegue de medidas para la gestión del riesgo, medidas de privacidad por defecto y desde diseño, medidas de seguridad, de gestión de incidentes, etc.
Estos requisitos deben ser evaluados a lo largo de todo el ciclo de vida de un sistema de IA de forma continua.