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Inteligencia artificial (DataOps, ModelOps y DevOps) y las empresas
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es el juicio, aprendizaje y conciencia exhibida por máquinas. Se refiere a los sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas, con la capacidad de mejorar continuamente a partir de la información que recopilan.
Se manifiesta de diversas formas:
- Los bots conversacionales que usan IA para comprender más rápido las problemáticas de los clientes y proporcionar respuestas más eficaces.
- Los asistentes inteligentes que usan IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto para mejorar la programación.
- Los motores de recomendación pueden brindar recomendaciones automatizadas para programas según los hábitos de visualización de los usuarios.
La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento y el análisis de datos, que sobre cualquier formato o función en particular, su propósito es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas.
Diferencia entre un programa informático y uno de IA
A pesar de que un término depende de otro, es de suma importancia establecer las diferencias que existen entre programa informático y la IA.
La característica principal de un programa, trata sobre un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones, esto quiere decir, que un programa informático no piensa, hace exactamente lo que le dicen.
Por otro lado, la IA no recibe órdenes para obtener resultados, es ella la que con datos de entrada, debe descifrar cuál es el mejor resultado, intenta imitar el pensamiento humano.
En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Un ejemplo es para identificar, si desea identificar fotos de celulares, debe procesar miles de fotos de celulares, de esta manera, aprenderá a distinguirlos.
Después empieza el entrenamiento, siguiendo el ejemplo anterior, recibirá fotos de diferentes objetos y debe separar los celulares. Al principio habrá que indicarle las fotos que acierta y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos.
Finalmente será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregando los datos de entrada, generará un resultado sin que exista una lista de órdenes que le diga los pasos que debe llevar a cabo.
Ingeniería de la inteligencia artificial
Los DataOps, son una nueva forma de administrar datos para promover la comunicación e integración de datos, equipos y sistemas anteriormente aislados. Aprovecha el cambio de proceso, la realineación organizacional y la tecnología para facilitar las relaciones entre todos los que manejan los datos, pueden ser los desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos, analistas, etcétera.
Conecta estrechamente a las personas que recopilan y preparan los datos, los que analizan los datos y los que utilizan los hallazgos de esos análisis para un buen uso comercial.
Los ModelOps y DevOps son una práctica de ingeniería de software con el propósito de unificar el desarrollo y operación de software.
La principal característica, es defender enérgicamente la automatización y el monitoreo en todos los pasos de la construcción del software, desde la integración, las pruebas, la liberación hasta la implementación y la administración de la infraestructura.
Estos tres factores, son los pilares de ingeniería de la inteligencia artificial, una estrategia para facilitar el rendimiento, escalabilidad, interpretabilidad y fiabilidad de los modelos, al tiempo que proporcionará un mayor valor a las inversiones realizadas en esta tecnología.
¿Por qué es importante la inteligencia artificial?
Automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivo a través de datos
La IA es diferente a la automatización de robots basada en hardware.
En lugar de automatizar tareas manuales, realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.
Agrega inteligencia a productos existentes
En la mayoría de los casos, no se vende como aplicación individual, es decir, los productos que ya utiliza serán mejorados.
La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar tecnologías, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.
Se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación
La IA encuentra estructura y regularidades en los datos, de modo que el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor.
La retropropagación es una técnica que permite al modelo hacer ajustes, a través de capacitación y datos agregados, cuando la primera respuesta no es totalmente correcta.
Analiza datos más profundos
Emplea redes neuronales con capas ocultas. Anteriormente, construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible.
Se necesitan muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos, cuantos más datos se les proporcione, más precisos se vuelven.
Precisión a través de redes neuronales profundas
Anteriormente, era imposible. Saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, estos mismos pueden volverse de propiedad intelectual.
Una red neural, es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas para procesar información respondiendo a entradas externas y transmitiendo información entre cada unidad.
El proceso requiere múltiples pases en los datos para encontrar conexiones y obtener significado de datos no definidos, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas.
Inteligencia artificial de la mano del hombre
La inteligencia artificial, aumenta nuestras habilidades y nos hace mejores en lo que hacemos.
Los algoritmos aprenden de forma diferente que los humanos, ellos observan las cosas de manera diferente. Pueden ver relaciones y patrones que a nosotros se nos escapan, como por ejemplo:
- Llevar la analítica a industrias y dominios donde actualmente está subutilizada.
- Mejorar el desempeño de tecnologías analíticas existentes, como la visión por computadora y el análisis de series temporales.
- Derribar obstáculos económicos, incluyendo barreras de idioma y traducción.
- Aumentar habilidades existentes y mejorar la especialización.
- Dar una mejor visión, un mejor entendimiento, mejor memoria, entre otras cosas.
Cómo funciona la inteligencia artificial
Funciona combinando cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos.
- El aprendizaje basado en máquina automatiza la construcción de modelos analíticos. Usa métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar o qué conclusiones sacar.
- El aprendizaje a fondo utiliza redes neuronales con capas de unidades de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos.
- El cómputo cognitivo es un subcampo de la IA, busca una interacción de tipo humano con las máquinas. Utiliza IA y el cómputo cognitivo, para que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y el habla de forma coherente como respuesta.
- La visión por computadora se apoya en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para identificar lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y entender imágenes, pueden capturarlas en tiempo real e interpretar sus alrededores.
- El procesamiento del lenguaje natural (NLP), es la capacidad de las computadoras para analizar, entender y generar lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente de NLP, es la interacción en lenguaje natural, la cual permite a los humanos comunicarse con las computadoras.
Existen otras tecnologías que habilitan y dan soporte a la IA.
- Las unidades de procesamiento gráfico, aportan gran poder de cómputo requerido para el procesamiento iterativo, como el entrenar redes neuronales con big data.
- Internet de las Cosas, genera cantidades masivas de datos de dispositivos conectados, la mayoría de ellos no analizados.
- Algoritmos avanzados, para combinar nuevas formas de analizar datos con mayor rapidez y en múltiples niveles. Este procesamiento es clave para identificar y anticipar eventos poco comunes, entender sistemas complejos y optimizar escenarios únicos.
- Las APIs o interfaces de programación de aplicaciones, son paquetes portables de código que hacen posible agregar funcionalidad de IA a productos y paquetes de software existentes.
Estas pueden agregar recursos de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad y capacidades de preguntas y respuestas, crear encabezados y resaltar patrones e insights en los datos.
En resumen, el propósito de la inteligencia artificial consiste en proveer software que pueda razonar lo que recibe, para explicar lo que produce como resultado.
En función de cómo se utilice a la IA, se podrán realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente, chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos, entre otros casos.
No se puede renunciar a la transformación de la IA, cada empresa debe adoptarla con base en sus necesidades. Si necesitas un equipo para desarrollar la estrategia de tu empresa
