6 cosas que no sabías sobre Inteligencia Artificial

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Ante el riesgo de simplificar en exceso, considero que la Inteligencia Artificial (IA) es lo que se vuelve posible después que se ha adoptado totalmente el uso de la analítica y es posible tener mayor audacia sobre cómo utilizarlo para tomar mejores decisiones. Sus modelos mejoran, sus predicciones son más precisas, sus resultados son más sólidos y, sobre todo, la confianza crece en las decisiones que se toman con los modelos analíticos que ha creado.

Y la construcción de modelos rara vez es una vez hecho. Es iterativo como cualquier otro proceso científico o matemático. Comienza con una hipótesis, o una necesidad empresarial. Luego desarrollas y aplicas una construcción, pruebas y modificas, y luego repites hasta que lo haces bien. En algún momento, tiene sentido automatizar su proceso, posiblemente comenzando con esa parte iterativa donde el énfasis está en el aprendizaje para obtener los mejores resultados.

Una vez que haya incorporado ese aprendizaje en su proceso y lo automatice, ¿adivine qué? Tiene inteligencia artificial. En su esencia, SAS define IA con dos elementos principales:

La inteligencia artificial es la ciencia de sistemas de entrenamiento para emular tareas humanas a través del aprendizaje y la automatización.

Algunas personas piensan que la inteligencia artificial está siendo exagerada en este momento, y puedo entender por qué puede parecer así, dado que la inteligencia artificial tal como la conocemos hoy en día ha existido desde la década de 1950 después del surgimiento de la computadora digital programable. La razón por la que la IA parece estar madurando después de 60 años se explica en parte por la digitalización de procesos y cosas, mas interconexiones y mejoras en la informática, el almacenamiento de datos más barato y los avances en analítica.

La conclusión es que el mundo está desbordando de datos y ahora tenemos la capacidad de analizarlo, aplicarle el aprendizaje y automatizarlo como nunca antes. Lo que es prometedor es que el ímpetu se está construyendo para la IA y los modelos para el éxito están comenzando a surgir de las experiencias de los primeros adoptantes. Un reciente estudio global realizado por Forbes Insights para SAS, Intel y Accenture Applied Intelligence apuntó a una tendencia global alentadora de que la adopción de AI está creciendo. También descubrió varios otros desarrollos que vale la pena mencionar, incluyendo estos seis hallazgos:

  1. AI en acción

Los encuestados informaron que están encontrando un éxito real con IA en muchas áreas de la organización.

  1. Los líderes en IA ven una fuerte conexión entre la inteligencia artificial y la analítica

Aquellos que han implementado con éxito la IA eran más propensos que otros a ver la IA conectada de forma muy relevante con la analítica.

  1. Implementaciones completas y satisfactorias son la señal de un momento saludable

Muchos líderes han pasado de la fase experimental de la implementación de IA a aplicaciones más extendidas.

  1. La supervisión de IA no es opcional

Estos líderes están implementando procesos para revisar los resultados de los sistemas habilitados para IA, anulando resultados cuestionables y más, apuntando a nuevos niveles de madurez de IA.

  1. El uso ético de la IA es lo más importante

La mayoría de los encuestados informa que ya se han implementado procesos centrados en la ética.

  1. Las preocupaciones de los empleados sobre la IA no deben ser ignoradas

De acuerdo con muchos informes que sugieren que la amenaza de pérdida de empleo por parte de IA puede ser sobreestimada en gran medida, estos encuestados no creen que sea probable la pérdida de empleos a gran escala. Sin embargo, algunos están preocupados por las percepciones de los empleados sobre el impacto de la IA.

Queda por verse exactamente cómo se implementa IA en diferentes industrias, especialmente en las cinco áreas donde la implementación de IA fue el más bajo, donde aún pueden darse algunas de las mayores oportunidades para la IA. Pase lo que pase, parece que es el momento adecuado para dar el paso. Y esos seis hallazgos pueden señalar el camino para las organizaciones que buscan trazar su propio camino hacia la obtención de los beneficios de la IA.

Descargue el informe completo: El momentum, madurez y modelos para el éxito en la inteligencia artificial.

Le prometo que vale la pena su tiempo leerlo. Déjeme saber lo que piensa en los comentarios a continuación o encuéntreme en Twitter y comente allí.

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John Balla

Principal Marketing Strategist

Hi, I'm John Balla - a Digital Marketing Principal here at SAS focused on Content Strategy. I co-founded the SAS Customer Intelligence blog and served as Editor for five years. I like to find and share content and experiences that open doors, answer questions and maybe even challenge assumptions so better questions can be asked. Outside of work I stay busy with my wife and I keeping up with my 2 awesome college-age kids, volunteering for the Boy Scouts, keeping my garden green, striving for green living, expressing myself with puns, and making my own café con leche every morning. I’ve lived and worked on 3 contents and can communicate fluently in Spanish, Portuguese, Hungarian and passable English. Prior to SAS, my experience in marketing ranges from Fortune 100 companies to co-founding two start ups. I studied economics at the University of Illinois at Urbana-Champaign and got an MBA from Georgetown. Follow me on Twitter. Connect with me on LinkedIn.

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