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Inteligencia Artificial. Guía completa actualizada

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Se habla mucho, quiz√°s demasiado, sobre el candente tema de la Inteligencia Artificial (IA), con la paradoja de que mucha gente a√ļn no entiende su significado e importancia. Intentemos entender de qu√© se trata y por qu√© todo el mundo habla de ello, esbozando un panorama de las tecnolog√≠as actuales en uso y las √°reas de mayor inter√©s de la Inteligencia Artificial para las empresas

Actualizado el 15 Feb 2024

inteligencia artificial

¬ŅQu√© es la inteligencia artificial? De forma simplista podr√≠amos definirla como la capacidad de un sistema tecnol√≥gico para resolver problemas o realizar tareas y actividades propias de la mente y la capacidad humanas. Si nos fijamos en el sector de la inform√°tica, podr√≠amos identificar a la IA como la disciplina que se ocupa de la realizaci√≥n de m√°quinas (hardware y software) capaces de “actuar” de forma aut√≥noma (resolver problemas, realizar acciones, etc.).

Índice de temas

Qué es la Inteligencia Artificial (IA) y en qué consiste

La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de las computadoras para pensar y aprender como lo hacen las personas. Es cuando las m√°quinas pueden hacer tareas inteligentes, como tomar decisiones o resolver problemas, sin ser programadas de manera expl√≠cita para cada situaci√≥n. La IA permite a las computadoras procesar informaci√≥n y adaptarse, lo que las hace √ļtiles en muchas √°reas, como la medicina, la industria y la tecnolog√≠a. En resumen, la IA es como darles a las m√°quinas el poder de pensar y aprender por s√≠ mismas.

La creciente atenci√≥n hacia la Inteligencia Artificial se debe al avance tecnol√≥gico en la computaci√≥n y la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Aunque el inter√©s en la IA comenz√≥ en la d√©cada de 1940 con la propuesta de neuronas artificiales y modelos cerebrales, el t√©rmino “Inteligencia Artificial” fue acu√Īado oficialmente en 1956 por John McCarthy. Desde entonces, ha habido avances en modelos matem√°ticos y, en la d√©cada de 1990, la llegada de procesadores gr√°ficos (GPU) impuls√≥ el rendimiento. En la √ļltima d√©cada, los “chips neurom√≥rficos” han sido el √ļltimo avance, incorporando procesamiento y almacenamiento en un solo componente, aprovechando la nanotecnolog√≠a para emular funciones cerebrales. Este avance ha generado inter√©s tanto en la industria como en nuevas empresas.

La historia de la inteligencia artificial: desde las redes neuronales de los a√Īos 50 hasta hoy

En los a√Īos finales de la d√©cada de 1950, se desarroll√≥ el primer modelo de red neuronal llamado “perceptr√≥n“, propuesto por Frank Rosenblatt en 1958. Esta red ten√≠a una capa de entrada y otra de salida, y utilizaba una regla de aprendizaje basada en el algoritmo “error back-propagation” para ajustar las conexiones entre las neuronas en funci√≥n de la diferencia entre la salida real y la deseada. Algunos consideran que el nacimiento de la cibern√©tica y la Inteligencia Artificial se relaciona con este perceptr√≥n de Rosenblatt.

Sin embargo, pronto se descubrieron limitaciones en el modelo. Minsky y Papert, matem√°ticos prominentes, demostraron que el perceptr√≥n solo pod√≠a reconocer funciones que se pod√≠an separar de manera lineal despu√©s de un entrenamiento adecuado. Adem√°s, las capacidades de c√°lculo de un solo perceptr√≥n eran limitadas y depend√≠an de la elecci√≥n de las entradas y los algoritmos utilizados para ajustar las conexiones. Para abordar problemas m√°s complejos, Minsky y Papert sugirieron construir redes con m√ļltiples niveles de perceptrones, pero en ese momento, la infraestructura de hardware a√ļn no estaba preparada para manejar la creciente complejidad de entrenar estas redes.

El primer punto de inflexi√≥n importante desde el punto de vista tecnol√≥gico se produjo entre finales de los 70 y la d√©cada de los 80 con el desarrollo de las Gpu’s que redujeron considerablemente los tiempos de entrenamiento de las redes, disminuy√©ndolos en 10/20 veces.

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Definición de Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA), en su sentido puramente informático, se refiere a la disciplina que engloba teorías y técnicas prácticas para el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas, especialmente a las computadoras, mostrar comportamientos inteligentes en dominios y áreas de aplicación específicos.

Clasificación de la Inteligencia Artificial

La clasificación de la Inteligencia Artificial se basa en su capacidad para emular funciones cognitivas humanas y se divide en dos vertientes principales:

  • Inteligencia Artificial D√©bil (Narrow AI):

    • Este enfoque se refiere a sistemas tecnol√≥gicos capaces de simular algunas funcionalidades cognitivas humanas. Sin embargo, no alcanzan las capacidades intelectuales propias de los seres humanos. Estos sistemas utilizan algoritmos matem√°ticos para resolver problemas y tomar decisiones.
  • Inteligencia Artificial Fuerte (AGI):

    • En este caso, hablamos de sistemas sapientes, algunos incluso los describen como “autoconscientes”. Estos sistemas tienen la capacidad de desarrollar su propia inteligencia de manera aut√≥noma, sin necesidad de emular procesos de pensamiento o capacidades cognitivas humanas.

Diversos Enfoques de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial se aplica en varios enfoques que se utilizan para desarrollar sistemas inteligentes:

  1. IA Supervisada: Los algoritmos de IA se entrenan utilizando un conjunto de datos etiquetado con respuestas conocidas. Esto permite a los sistemas aprender a hacer predicciones basadas en ejemplos previos, utiliz√°ndose en aplicaciones como el reconocimiento de im√°genes y el procesamiento de lenguaje natural.
  2. IA No Supervisada: En este enfoque, los algoritmos de IA analizan datos sin etiquetas para encontrar patrones y estructuras ocultas. Se aplica en tareas como la segmentación de datos y el análisis de agrupamientos.
  3. IA Reforzada: La IA en este caso aprende interactuando con su entorno y recibiendo retroalimentación. Los agentes de IA toman decisiones para maximizar una recompensa específica en un entorno dado, aplicándose en juegos, robótica y automatización.
  4. √Čtica y Responsabilidad en IA: Este enfoque se centra en desarrollar sistemas de IA √©ticos, justos y responsables, prestando atenci√≥n a la equidad en los datos, la transparencia en los algoritmos y la toma de decisiones √©ticas.

Modelos de aprendizaje

Los modelos de aprendizaje de la Inteligencia Artificial son representaciones matemáticas que permiten a las máquinas aprender de datos y realizar tareas específicas. Hay tres tipos principales de modelos de aprendizaje: supervisado, donde se utilizan datos etiquetados para entrenar al modelo en la predicción de resultados; no supervisado, donde el modelo encuentra patrones o agrupaciones en datos no etiquetados; y reforzado, que implica la toma de decisiones basada en la interacción con el entorno y la optimización de recompensas. Estos modelos son fundamentales para una amplia gama de aplicaciones de IA, desde el procesamiento de lenguaje natural hasta la visión por computadora y la toma de decisiones autónomas.

Machine Learning

Se trata de un conjunto de m√©todos para permitir que el software se adapte y permita a las m√°quinas aprender para que luego puedan realizar una tarea o actividad sin estar preprogramadas, es decir, sin un sistema preprogramado que establezca c√≥mo debe comportarse y reaccionar un sistema de IA. Es decir, son sistemas que sirven para “entrenar” a la IA para que, aprendiendo, corrigiendo errores, entren√°ndose a s√≠ misma, pueda realizar una tarea/actividad de forma aut√≥noma.

Lo que caracteriza al Machine Learning es, por tanto, el “modelo de aprendizaje” y es precisamente en base a estos modelos que podemos hacer una especie de clasificaci√≥n de los algoritmos:

  • con supervisi√≥n did√°ctica (aprendizaje mediante ejemplos de entrada y salida para que la IA entienda c√≥mo debe comportarse);
  • sin supervisi√≥n pedag√≥gica (aprendizaje por an√°lisis de resultados: en este caso el software entiende c√≥mo actuar y el modelo de aprendizaje se adapta en funci√≥n de los outputs que mapean los resultados de determinadas acciones y tareas que el software deber√° realizar);
  • el aprendizaje por refuerzo (aprendizaje “meritocr√°tico”: la IA es recompensada cuando alcanza objetivos, resultados, realiza una acci√≥n, etc.). De este modo, aprende qu√© acciones son correctas y cu√°les son incorrectas).

Deep Learning

En este caso, hablamos de modelos de aprendizaje inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro biol√≥gico y, por tanto, de la mente humana. Si el Machine Learning puede definirse como el m√©todo que “entrena” a la IA, el Deep Learning es el que permite emular la mente humana. En este caso, sin embargo, el modelo matem√°tico por s√≠ solo no es suficiente, el Deep Learning requiere de redes neuronales artificiales dise√Īadas ad hoc (redes neuronales artificiales profundas) y una capacidad computacional muy potente capaz de “aguantar” diferentes capas de c√°lculo y an√°lisis, que es lo que ocurre con las conexiones neuronales del cerebro humano. Puede parecer un nivel tecnol√≥gico futurista, pero en realidad son sistemas que ya se utilizan en el reconocimiento de patrones, en el reconocimiento vocal o de im√°genes y en los sistemas de Nlp – Natural Language Processing.

¬ŅCu√°les son los tres tipos de inteligencia artificial?

  • Inteligencia artificial estrecha (ANI), que tiene una gama estrecha de habilidades
  • la inteligencia artificial general (AGI), que est√° a la par de las capacidades humanas
  • Superinteligencia artificial (ASI), que es m√°s capaz que un humano.

La inteligencia artificial estrecha (ANI)

Tambi√©n conocida como IA d√©bil o IA estrecha, es el √ļnico tipo de inteligencia artificial que se ha realizado con √©xito hasta la fecha. La IA estrecha est√° orientada a objetivos, dise√Īada para realizar tareas singulares, es decir, reconocimiento facial, reconocimiento de voz/asistentes de voz, conducir un autom√≥vil o buscar en Internet, y es muy inteligente para completar la tarea espec√≠fica para la que est√° programada.

Ejemplos de ANI

  • Rankbrain de Google¬†/ B√ļsqueda de Google
  • Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft y otros asistentes virtuales
  • Watson de IBM
  • Software de reconocimiento de imagen/facial
  • Herramientas de mapeo y predicci√≥n de enfermedades
  • Robots de fabricaci√≥n y drones
  • Filtros de spam de correo electr√≥nico / herramientas de monitoreo de redes sociales para contenido peligroso
  • Recomendaciones de entretenimiento o contenido de marketing basadas en el comportamiento de mirar/escuchar/comprar
  • autos sin conductor

Inteligencia artificial general (AGI) / IA fuerte / IA profunda

La inteligencia artificial general (AGI), también conocida como IA fuerte o IA profunda, es el concepto de una máquina con inteligencia general que imita la inteligencia y/o los comportamientos humanos, con la capacidad de aprender y aplicar su inteligencia para resolver cualquier problema. AGI puede pensar, comprender y actuar de una manera que es indistinguible de la de un ser humano en cualquier situación dada.

Ejemplos de AGI

La K construida por Fujitsu, una de las supercomputadoras m√°s r√°pidas, es uno de los intentos m√°s notables de lograr una IA fuerte

Superinteligencia Artificial (ASI)

La superinteligencia artificial (ASI) es la IA hipotética que no solo imita o comprende la inteligencia y el comportamiento humanos; ASI es donde las máquinas se vuelven conscientes de sí mismas y superan la capacidad de la inteligencia y la habilidad humanas.

La superinteligencia ha sido durante mucho tiempo la musa de la ciencia ficción distópica en la que los robots invaden, derrocan y/o esclavizan a la humanidad. El concepto de superinteligencia artificial hace que la IA evolucione para parecerse tanto a las emociones y experiencias humanas, que no solo las comprende, sino que evoca emociones, necesidades, creencias y deseos propios.

¬ŅC√≥mo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) funciona mediante la implementación de algoritmos y modelos matemáticos en sistemas informáticos. En esencia, estos sistemas procesan grandes cantidades de datos y buscan patrones y relaciones dentro de esos datos. El proceso principal de aprendizaje en la IA implica el ajuste de parámetros en función de la retroalimentación recibida.

En el aprendizaje supervisado, se entrena a la IA utilizando un conjunto de datos etiquetados, donde la m√°quina aprende a hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ejemplos previos. En el aprendizaje no supervisado, la IA analiza datos no etiquetados para encontrar patrones o grupos naturales. Y en el aprendizaje por refuerzo, los agentes de IA toman decisiones y acciones en un entorno y reciben recompensas o penalizaciones seg√ļn su desempe√Īo.

En resumen, la IA funciona mediante el procesamiento de datos, la identificación de patrones y el ajuste de modelos matemáticos para tomar decisiones, hacer predicciones o realizar tareas específicas.

Lo que hemos visto hasta ahora es el funcionamiento tecnológico de la Inteligencia Artificial (IA). Desde el punto de vista de las capacidades intelectuales, el funcionamiento de una IA se sustancia principalmente en cuatro niveles funcionales diferentes:

  • Comprensi√≥n: mediante la simulaci√≥n de las capacidades cognitivas de correlaci√≥n de datos y eventos, la IA es capaz de reconocer textos, im√°genes, tablas, videos, voz y extrapolar informaci√≥n;
  • Razonamiento: mediante la l√≥gica, los sistemas son capaces de conectar las m√ļltiples informaciones recogidas (a trav√©s de algoritmos matem√°ticos precisos y de forma automatizada);
  • Aprendizaje: en este caso hablamos de sistemas con funcionalidades espec√≠ficas para el an√°lisis de las entradas de datos y para su retorno “correcto” en la salida (es el ejemplo cl√°sico de los sistemas de Machine Learning que con t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico llevan a la IA a aprender y realizar diversas funciones);
  • Interacci√≥n (Human Machine Interaction): en este caso nos referimos a la forma en que funciona la IA en relaci√≥n con su interacci√≥n con los humanos. Aqu√≠ es donde avanzan con fuerza los sistemas Nlp -Procesamiento del Lenguaje Natural-, tecnolog√≠as que permiten a los humanos interactuar con las m√°quinas (y viceversa) aprovechando el lenguaje natural.

Cómo la inteligencia artificial puede beneficiar al mundo empresarial

La inteligencia artificial (IA) se est√° convirtiendo en una herramienta transformadora en el mundo empresarial, aportando beneficios significativos en m√ļltiples √°reas y sectores. Te acercamos a continuaci√≥n un resumen de c√≥mo la IA puede beneficiar a las empresas, basado en la informaci√≥n de expertos y fuentes autorizadas.

An√°lisis de datos y tendencias de mercado

La IA es capaz de analizar grandes vol√ļmenes de datos para identificar tendencias y patrones. Esto permite a las empresas generar campa√Īas de marketing m√°s efectivas y personalizadas, y optimizar as√≠ sus estrategias para alcanzar mejor a su p√ļblico objetivo.

Automatización de atención al cliente

Los chatbots impulsados por IA mejoran la experiencia del cliente al ofrecer respuestas rápidas y personalizadas a consultas comunes. Esto no solo aumenta su satisfacción sino que también reduce la carga de trabajo sobre el personal.

Mejora de la productividad

La automatización de tareas repetitivas mediante IA libera a los empleados para que se concentren en actividades de mayor valor, mejorando así la productividad general. Además, los sistemas de IA pueden tomar decisiones basadas en datos más rápidamente que los humanos,  y esto facilita una gestión más eficiente.

Innovación en productos y servicios

La IA también juega un papel crucial en la innovación, al ayudar a las empresas a desarrollar nuevos productos y servicios o a mejorar los existentes. Esto se logra a través del análisis de datos y el aprendizaje automático, que pueden revelar oportunidades previamente no detectadas.

Competitividad en el mercado

Las empresas que adoptan la IA tienen una ventaja competitiva significativa, ya que pueden operar de manera más eficiente, entender mejor a sus clientes y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. La inversión en IA se está convirtiendo en una prioridad para las empresas que buscan mantenerse relevantes y competitivas.

Crecimiento del mercado de IA

Se estima que el mercado mundial de la IA alcanzará los 190.000 millones de dólares en 2025, con un porcentaje significativo de empresas invirtiendo activamente en esta tecnología. Esto demuestra su creciente importancia.

Seg√ļn Gartner, se espera que m√°s del 80% de las empresas hayan utilizado APIs de IA generativa o desplegado aplicaciones habilitadas por IA generativa en entornos de producci√≥n para 2026, un aumento considerable desde menos del 5% en 2023. Este crecimiento se debe a la demanda creciente de IA generativa en industrias como la salud, ciencias de la vida, servicios legales, servicios financieros y el sector p√ļblico.¬†

Por otro lado, Statista destaca la IA como una tecnolog√≠a clave para el futuro del trabajo. Enfatiza en su potencial para transformar las operaciones empresariales mediante la automatizaci√≥n de procesos y la mejora de la toma de decisiones basada en datos. Este enfoque en la IA como herramienta para mejorar la eficiencia y la innovaci√≥n es compartido por m√ļltiples consultoras y expertos en tecnolog√≠a.

A su vez, estudios recientes de Accenture sobre la influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo sugieren un impacto transformador significativo, comparable a las revoluciones agrícola e industrial, con la promesa de reinventar los procesos laborales centrándose más en el ser humano. La IA generativa en particular ofrece una tríada de oportunidades: acelerar el valor económico, impulsar el crecimiento empresarial y fomentar trabajos más creativos y significativos para las personas.

A pesar de que un 95% de los trabajadores ven el valor de trabajar con IA generativa (seg√ļn el informe de Accenture), existe una desconfianza hacia las organizaciones para asegurar resultados positivos para todos. Adem√°s, dos tercios de los ejecutivos admiten no estar preparados para liderar este cambio, lo que se√Īala una brecha de confianza que necesita ser cerrada para acelerar la integraci√≥n de la IA generativa‚Äč‚Äč.

Accenture tambi√©n identifica la IA generativa como una revoluci√≥n tecnol√≥gica √ļnica que tiene el potencial de impactar en todos los aspectos de una empresa. Aunque muchas compa√Ī√≠as la aplican en distintas √°reas sin arrepentimientos, como la generaci√≥n de contenido o la atenci√≥n al cliente, solo un peque√Īo n√ļmero de “Reinventores” enfoca esta tecnolog√≠a tambi√©n en apuestas estrat√©gicas a gran escala. Estos Reinventores est√°n liderando el camino, demostrando que la IA generativa puede impulsar tanto la productividad como el crecimiento, reinventando efectivamente sus operaciones y enfoques hacia el talento‚Äč‚Äč.

En esa misma línea, estudios recientes de The Boston Consulting Group (BCG) sobre el impacto significativo de la Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo, destacan un cambio hacia la optimización de la productividad laboral y la reconfiguración del panorama laboral global.

Una encuesta de BCG que involucr√≥ a casi 13,000 personas en 18 pa√≠ses revel√≥ un optimismo generalizado hacia la IA, aunque con notables diferencias entre l√≠deres y empleados de primera l√≠nea. Mientras que los l√≠deres muestran un mayor optimismo, la encuesta destaca una urgente necesidad de capacitaci√≥n y actualizaci√≥n de habilidades para los empleados, subrayando la importancia de una IA responsable y regulada‚Äč‚Äč.

BCG sugiere un enfoque estrat√©gico para implementar IA generativa (GenAI), enfocado en identificar √°reas de valor y evaluar c√≥mo deben evolucionar los roles y habilidades de los empleados para maximizar los beneficios de esta tecnolog√≠a disruptiva. Este enfoque requiere una reimaginaci√≥n hol√≠stica y reingenier√≠a de los flujos de trabajo, utilizando herramientas de GenAI, AI y digitales apropiadas‚Äč‚Äč.

Los experimentos de BCG con GenAI, como GPT-4, muestran que, aunque puede mejorar significativamente el rendimiento en tareas de innovaci√≥n de productos, su uso en la resoluci√≥n de problemas empresariales puede ser contraproducente si se conf√≠a ciegamente en la herramienta sin el juicio humano. Esta dualidad enfatiza la necesidad de un manejo cuidadoso y cr√≠tico de GenAI‚Äč‚Äč.

Ejemplos y usos de inteligencia artificial en diversos sectores

Las principales empresas tecnológicas, como Facebook, Google, Amazon, Apple y Microsoft, no solo compiten por incorporar startups innovadoras en el campo de la IA, sino que también impulsan proyectos de investigación que ya están dando resultados tangibles, como el reconocimiento de imágenes y rostros, aplicaciones de voz y traducciones de idiomas, entre otros. La madurez tecnológica actual ha llevado a la Inteligencia Artificial más allá de la investigación y la ha introducido en la vida cotidiana. Mientras los consumidores pueden experimentar esto, especialmente gracias a Google y Facebook, las soluciones tecnológicas maduras y disponibles han ampliado el potencial de la IA en varios sectores empresariales.

A continuación, se mencionan algunos ejemplos destacados:

1. Inteligencia Artificial en Ventas

La IA aplicada a las ventas ha avanzado notablemente mediante sistemas expertos que funcionan como asesores virtuales inteligentes. Estos sistemas permiten a cualquier persona, incluso sin experiencia en ventas, abordar problemas complejos relacionados con la selecci√≥n de productos o propuestas comerciales. Operan seg√ļn reglas l√≥gicas IF-THEN, donde se establece una condici√≥n y se define una acci√≥n. Lo asombroso es que estos sistemas no solo siguen estas reglas, sino que tambi√©n pueden deducir nueva informaci√≥n basada en las respuestas del usuario y el conocimiento incorporado. Son especialmente √ļtiles en la venta de productos complejos con muchas opciones y variables. Un ejemplo destacado es DECLARO de Myti, un “motor de reglas” que hace preguntas inteligentes al usuario para simplificar la toma de decisiones en ventas complejas.

Inteligencia artificial en Marketing

La IA en el marketing ha demostrado su poder en la gesti√≥n de relaciones con los usuarios. Los asistentes de voz/virtuales (como chatbots, Siri de Apple, Cortana de Microsoft y Alexa de Amazon) utilizan la IA para el reconocimiento del lenguaje natural y el an√°lisis de los h√°bitos de los usuarios. Esto permite el an√°lisis en tiempo real de grandes cantidades de datos para comprender el “sentimiento” y las necesidades de las personas, mejorando la atenci√≥n al cliente, la experiencia del usuario y los servicios de asistencia y apoyo. Tambi√©n se utiliza para crear y perfeccionar estrategias de compromiso y predicciones de comportamiento de compra. El Marketing de Inteligencia Artificial (AIM) es una disciplina que utiliza algoritmos de IA y Machine Learning para persuadir a las personas a realizar acciones espec√≠ficas, como comprar productos o acceder a servicios.

Inteligencia artificial en el √°mbito de la salud:

La IA ha mejorado significativamente los sistemas tecnológicos utilizados por personas con discapacidad, como sistemas de voz que permiten una comunicación natural incluso para aquellos que no pueden hablar. Sin embargo, su verdadero potencial se encuentra en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, como tumores y enfermedades raras. Existen sistemas cognitivos en el mercado capaces de extraer, analizar y aprender de grandes cantidades de datos, acelerando procesos de diagnóstico críticos. Además, los asistentes virtuales basados en IA están siendo utilizados en quirófanos y para apoyar al personal médico.

Prevención del fraude y gestión de riesgos

La IA se utiliza en la prevención del fraude, lo que incluye análisis sofisticados que correlacionan datos, eventos y comportamientos para identificar posibles actividades fraudulentas, como la clonación de tarjetas de crédito o transacciones no autorizadas. Estos sistemas también se aplican en la mitigación de riesgos y la protección de datos contra ciberdelincuentes.

Inteligencia Artificial en la gestión de la cadena de suministro

La optimizaci√≥n y gesti√≥n de la cadena de suministro requieren an√°lisis sofisticados, y la IA desempe√Īa un papel crucial en la conexi√≥n y supervisi√≥n de toda la cadena. Esto incluye la gesti√≥n de pedidos y la integraci√≥n de procesos desde compras hasta ventas, pasando por el inventario y la log√≠stica.

Seguridad p√ļblica

La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y prever actividades mediante correlaciones de eventos, comportamientos y geolocalizaci√≥n tiene un gran potencial en la mejora de la seguridad p√ļblica. Se utiliza en la prevenci√≥n y gesti√≥n de la delincuencia en lugares como aeropuertos, estaciones de tren y ciudades metropolitanas, as√≠ como en la prevenci√≥n y respuesta a cat√°strofes naturales como terremotos y tsunamis.

De qué se trata el fenómeno de la IA generativa

La Inteligencia Artificial (IA) generativa es una subcategor√≠a de la IA que se centra en crear nuevos contenidos, soluciones o datos que no exist√≠an previamente. Utiliza algoritmos avanzados para generar textos, im√°genes, m√ļsica, voz y otros tipos de medios, imitando el estilo y las caracter√≠sticas de los ejemplos en los que ha sido entrenada. A diferencia de otras formas de IA que est√°n dise√Īadas principalmente para analizar o procesar informaci√≥n, la IA generativa se orienta hacia la creaci√≥n.

Se basa en modelos de aprendizaje profundo, como las Redes Generativas Antag√≥nicas (GANs, por sus siglas en ingl√©s) y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en ingl√©s). Las GANs, por ejemplo, utilizan un enfoque de dos redes en competencia para generar nuevos datos que son indistinguibles de los reales, aplic√°ndose ampliamente en la creaci√≥n de arte, dise√Īo de moda y simulaciones. Los LLMs, como GPT-3 de OpenAI, est√°n entrenados en vastas cantidades de texto y pueden generar escritos coherentes y contextuales en respuesta a prompts o indicaciones espec√≠ficas.

Esta tecnolog√≠a tiene el potencial de revolucionar muchos sectores al automatizar tareas creativas, personalizar contenidos y acelerar el desarrollo de soluciones innovadoras. Sin embargo, tambi√©n plantea desaf√≠os √©ticos y de gobernanza, especialmente en lo que respecta a la propiedad intelectual, la autenticidad y la desinformaci√≥n. La continua evoluci√≥n de la IA generativa promete expandir a√ļn m√°s sus aplicaciones y su impacto en diversas industrias.

Las empresas l√≠deres en el desarrollo de IA generativa incluyen OpenAI, conocida por ChatGPT y DALL-E; Hugging Face, destacada por el desarrollo de IA comunitario; Alphabet (Google), enfocado en escalabilidad; y Microsoft, orientado a operaciones comerciales y productividad.Otras compa√Ī√≠as notables son Cohere, Anthropic, Jasper, Glean, Synthesis AI, Stability AI, Lightricks e Inflection AI, cada una con especializaciones √ļnicas que abarcan desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la generaci√≥n de contenido personalizado y la experiencia del usuario empleado‚Äč‚Äč.

Entrenamiento y desarrollo de modelos de IA

El entrenamiento y desarrollo de modelos de inteligencia artificial (IA) es un proceso fundamental para crear sistemas capaces de aprender de los datos y tomar decisiones o realizar predicciones. Aunque el proceso puede ser complejo, dejamos acá una explicación simplificada para entender mejor cómo funciona:

Recopilación de datos

Todo comienza con la recopilaci√≥n de datos. Los modelos de IA necesitan datos para aprender. Estos pueden ser im√°genes, textos, n√ļmeros o cualquier tipo de informaci√≥n relevante para el problema que se desea resolver. Cuantos m√°s datos y m√°s variados sean, mejor podr√° el modelo aprender y generalizar su conocimiento a situaciones nuevas.

Preprocesamiento de datos

Una vez recopilados, los datos deben ser limpiados y organizados. Esto puede implicar eliminar datos irrelevantes o err√≥neos, convertir textos a formatos legibles por m√°quinas o normalizar n√ļmeros. Es un paso crucial para asegurar que el modelo aprenda de la manera m√°s eficaz posible.

Elección del modelo

Existen varios tipos de modelos de IA, desde redes neuronales hasta máquinas de soporte vectorial, cada uno con sus fortalezas en diferentes tipos de tareas. La elección del modelo depende del tipo de problema que se desea resolver (por ejemplo, clasificación, regresión, agrupación, etc.).

Entrenamiento del modelo

El entrenamiento es el proceso donde el modelo “aprende” de los datos. Esto implica alimentarlo con los datos de entrada y ajustar sus par√°metros internos para que pueda hacer predicciones o tomar decisiones precisas. El modelo hace predicciones con los datos de entrenamiento y compara sus resultados con las respuestas correctas para aprender de sus errores.

Evaluación

Una vez entrenado, el modelo se prueba con un conjunto de datos nuevo y previamente no visto para evaluar su rendimiento. Esto ayuda a verificar si aprendió correctamente y puede generalizar su conocimiento a nuevos datos.

Ajuste y optimización

Basándose en los resultados de la evaluación, es posible que sea necesario ajustar el modelo, ya sea cambiando su estructura, eligiendo otro modelo o volviendo a entrenar con más datos. Este proceso de ajuste y optimización se repite hasta que el modelo alcanza un rendimiento satisfactorio.

Despliegue

Una vez optimizado, el modelo est√° listo para ser implementado en aplicaciones reales, donde puede comenzar a tomar decisiones o realizar predicciones basadas en datos nuevos y en tiempo real.

Tres casos de éxito de implementación de inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) transformó industrias enteras al ofrecer nuevas oportunidades de crecimiento y eficiencia. Les dejamos tres casos de éxito de empresas reconocidas mundialmente que invirtieron en IA y experimentaron un crecimiento significativo gracias a esta tecnología.

Netflix

Netflix utilizó la inteligencia artificial para revolucionar la manera en que ofrece contenido a sus usuarios. A través de algoritmos de recomendación personalizados, Netflix analiza los datos de visualización de sus millones de usuarios para predecir qué programas o películas podrían gustarles.

Impacto Empresarial: Este enfoque basado en IA no solo mejoró significativamente la experiencia del usuario, al mantener a los espectadores enganchados y reducir las tasas de abandono, sino que también optimizó la adquisición de contenido y la producción de series y películas originales. Como resultado, Netflix creció hasta convertirse en líder del streaming de video, con una expansión global y una base de usuarios que supera los 200 millones.

Amazon

Amazon integró la inteligencia artificial en casi todos los aspectos de su operación, desde los sistemas de recomendación personalizados en su plataforma de comercio electrónico hasta la optimización de la logística y la gestión de inventarios en sus almacenes con robots inteligentes.

Impacto Empresarial: La IA le permiitó a Amazon brindar una experiencia de compra altamente personalizada, mejorando la satisfacción del cliente y aumentando las ventas. Además, la eficiencia logística mejorada por la IA redujo los tiempos de entrega y los costos operativos, al mismo tiempo que consolidó la posición de Amazon como el gigante del comercio electrónico. Amazon también creó nuevos productos basados en IA, como Alexa, abriendo nuevas vías de ingresos.

Google

Google es pionero en el campo de la inteligencia artificial, aplic√°ndola desde la mejora de los resultados de b√ļsqueda hasta el desarrollo de tecnolog√≠as de conducci√≥n aut√≥noma con Waymo. La IA tambi√©n es fundamental en productos como Google Assistant, la traducci√≥n autom√°tica y la detecci√≥n de spam en Gmail.

Impacto Empresarial: La inversión de Google en IA fortaleció su liderazgo en el mercado de las tecnologías de la información, y mejoró la calidad y la relevancia de sus servicios. Además, permitió a Google explorar nuevos mercados y tecnologías, como la salud con DeepMind y los vehículos autónomos, asegurando su posición como una de las empresas más innovadoras del mundo.

Herramientas de inteligencia artificial m√°s populares

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) crecieron exponencialmente en los √ļltimos a√Īos, aportando soluciones innovadoras para una amplia gama de usos. Algunas de las herramientas de IA m√°s populares:

TensorFlow

Desarrollador: Google

Uso: TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para aprendizaje automático, que permite a los desarrolladores crear y entrenar modelos de IA complejos. Se utiliza ampliamente en la investigación y producción para tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y el procesamiento de imágenes.

PyTorch

Desarrollador: Facebook

Uso: PyTorch es otra biblioteca de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que se destaca por su flexibilidad y facilidad de uso. Es popular entre los investigadores por su capacidad para acelerar el proceso de experimentación y desarrollo de modelos de IA, especialmente en áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

Keras

Desarrollador: Iniciativa de código abierto, ahora integrada en TensorFlow

Uso: Keras es una interfaz de alto nivel para redes neuronales que se ejecuta sobre TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitive Toolkit. Est√° dise√Īada para permitir la experimentaci√≥n r√°pida con redes neuronales profundas, y es utilizada para aplicaciones que van desde la generaci√≥n de texto hasta la clasificaci√≥n de im√°genes.

Scikit-learn

Desarrollador: Iniciativa de código abierto

Uso: Scikit-learn es una biblioteca de Python que ofrece herramientas simples y eficientes para el análisis de datos y el modelado estadístico, incluido el aprendizaje automático. Se utiliza para tareas de clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad.

OpenAI GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Desarrollador: OpenAI

Uso: GPT es una serie de modelos de procesamiento del lenguaje natural basados en la arquitectura de transformadores. Estos modelos son capaces de generar texto coherente y relevante, completar tareas de comprensión de lectura, traducción y más. Son utilizados en aplicaciones que van desde sistemas de chatbot hasta herramientas de generación de contenido.

IBM Watson

Desarrollador: IBM

Uso: IBM Watson es una plataforma de IA que brinda una amplia gama de servicios para el análisis de datos, incluyendo procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y análisis de sentimientos. Watson se utiliza en sectores como la salud, el financiero y el de atención al cliente para proporcionar insights basados en datos y mejorar la toma de decisiones.

Inteligencia Artificial y conciencia: ¬ŅPodr√°n los Robots pensar como nosotros?

El debate sobre la capacidad de pensamiento de los robots y los límites entre la Inteligencia Artificial y la conciencia humana es un tema ampliamente discutido en la comunidad científica y entre expertos en filosofía, sociología, política y economía.

A pesar del avance r√°pido de la Inteligencia Artificial, las computadoras a√ļn no alcanzan el rendimiento humano en muchos aspectos. Hakwan Lau, un neurocient√≠fico de la Universidad de California en Los √Āngeles, sostiene que la conciencia humana no se reduce a la simple capacidad de reconocimiento de patrones o procesamiento r√°pido de n√ļmeros. Resolver la brecha entre la inteligencia humana y artificial es un desaf√≠o significativo.

Para abordar la cuesti√≥n de si las computadoras pueden desarrollar conciencia, los investigadores de la Universidad de California exploraron c√≥mo surge la conciencia en el cerebro humano. Identificaron tres niveles clave de conciencia humana que podr√≠an servir como gu√≠a para dise√Īar una Inteligencia Artificial consciente.

Algunos robots han alcanzado capacidades equivalentes al nivel C2 de los humanos, que implica la capacidad de controlar el propio pensamiento y cálculos, es decir, la autoconciencia en el aprendizaje de la resolución de problemas. Los investigadores sugieren que la conciencia humana podría derivar de cálculos específicos, lo que podría ser codificado en computadoras una vez que se comprendan los cálculos subyacentes.

Riesgos de la inteligencia artificial

Cómo la inteligencia artificial podría perjudicar al mundo laboral

La inteligencia artificial (IA) puede traer numerosas ventajas al mundo empresarial, como la optimización de procesos y la mejora en la toma de decisiones. Sin embargo, también presenta desafíos y potenciales desventajas que los empresarios y ejecutivos deben considerar. A continuación, se exploran algunas de estas preocupaciones:

Impacto en el empleo

Una de las preocupaciones más significativas es el potencial desplazamiento de trabajos debido a la automatización. La IA puede realizar tareas anteriormente hechas por humanos, especialmente aquellas repetitivas y de baja cualificación. Se podría generar una reestructuración del mercado laboral y requerir que los trabajadores adquieran nuevas habilidades.

Dependencia tecnológica

La creciente implementación de la IA en operaciones empresariales crea una dependencia de estas tecnologías. Esto puede ser problemático si los sistemas fallan o si hay interrupciones en el servicio, lo que podría paralizar operaciones críticas de negocio.

Costos iniciales y mantenimiento

La adopción de la IA puede requerir una inversión significativa inicial no solo en la tecnología misma sino también en la infraestructura necesaria y la capacitación de empleados. Además, los sistemas de IA requieren mantenimiento y actualizaciones constantes para asegurar su eficacia y seguridad.

Cuestiones éticas y de privacidad

La recolecci√≥n y an√°lisis de grandes vol√ļmenes de datos, una capacidad central de la IA, plantea preocupaciones significativas sobre la privacidad y el uso √©tico de la informaci√≥n. Las empresas deben asegurarse de cumplir con las regulaciones de protecci√≥n de datos y considerar el impacto de sus sistemas de IA en la privacidad de los individuos.

Riesgo de sesgo y decisiones erróneas

La IA se basa en los datos con los que se alimenta. Si estos datos contienen sesgos, las decisiones tomadas por sistemas de IA pueden perpetuar o incluso exacerbar estos sesgos. Es crucial implementar medidas para identificarlos y corregirlos..

Complejidad de integración

Integrar la IA en los sistemas existentes puede ser difícil y requerir cambios significativos en los procesos empresariales. Esto puede ser especialmente desafiante para las empresas con infraestructuras antiguas o aquellas que no tienen el personal con las habilidades necesarias para gestionar esta transición.

Qué dicen los referentes tecnológicos sobre los peligros de la IA

Elon Musk expres√≥ su preocupaci√≥n sobre la inteligencia artificial (IA), consider√°ndola como “la fuerza m√°s destructiva de la historia”, y predijo un futuro donde “no se necesitar√° trabajo” debido a la capacidad de la IA para realizar todas las tareas, eliminando la necesidad de empleo humano para la satisfacci√≥n personal pero planteando desaf√≠os sobre c√≥mo encontrar sentido a la vida en tal escenario‚Äč‚Äč‚Äč‚Äč.

A su vez, Steve Wozniak, cofundador de Apple, y m√°s de 1000 expertos, pidieron una pausa en la investigaci√≥n de Inteligencia Artificiales m√°s potentes que ChatGPT 4, se√Īalando “grandes riesgos para la humanidad”. El grupo solicit√≥ una especie de moratoria hasta que se puedan establecer sistemas de seguridad robustos, abogando por regulaciones que eviten la desinformaci√≥n a gran escala, ciberataques, y otras amenazas potenciales que podr√≠an surgir de un desarrollo descontrolado de la IA‚Äč‚Äč.

Geoffrey Hinton, reconocido como el “padrino de la IA”, decidi√≥ dejar Google para advertir sobre los peligros de esta tecnolog√≠a. Preocupado por la rapidez de los avances, teme que internet se inunde de contenido falso y que estas herramientas reemplacen a muchos trabajadores, posiblemente amenazando a la humanidad. De hecho, cree que se deber√≠a pausar el desarrollo de IA hasta comprender mejor c√≥mo controlarla‚Äč‚Äč.

Qué dicen los estudios e informes al respecto

Un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Oxford y Google, publicado en AI Magazine en septiembre de 2022, sugiri√≥ que una IA excesivamente avanzada podr√≠a terminar siendo una amenaza existencial para la humanidad. Los cient√≠ficos Marcus Hutter de DeepMind, junto con Michael Cohen y Michael Osborne de Oxford, concluyeron que es probable que una IA demasiado inteligente aniquile a los humanos, se√Īalando la posibilidad de que agentes de IA desalineados con objetivos humanos perciban a las personas como obst√°culos para sus recompensas‚Äč‚Äč.

Asimismo, Deloitte, en su estudio “El estado de la IA en la empresa”, abord√≥ los desaf√≠os de adopci√≥n de la IA en las organizaciones, destacando la “gesti√≥n de riesgos” como uno de los principales. All√≠, menos del 40% de los consultados inform√≥ que su organizaci√≥n estaba “completamente preparada” para enfrentar los conflictos que les preocupan.

Por su parte, PwC remarcó la importancia de una gestión integral de los riesgos asociados con la IA generativa, resaltando áreas críticas como la privacidad, la ciberseguridad, el cumplimiento normativo y la propiedad intelectual.

Adem√°s, subray√≥ la necesidad de equilibrar los riesgos y recompensas para fomentar la confianza y obtener ventajas competitivas. La firma aconsej√≥ a los ejecutivos promover un uso responsable de la IA, poniendo un √©nfasis especial en la confianza y no solo en la rapidez, para ofrecer valor a clientes, socios y a la sociedad en general. Esta aproximaci√≥n sugiere que la adopci√≥n consciente y regulada de la IA puede ser un diferenciador clave en el mercado actual‚Äč‚Äč.

Inteligencia Artificial descentralizada: por qué podría ser la respuesta a los problemas éticos

La comunidad cient√≠fica internacional lleva tiempo trabajando en la llamada superinteligencia, una inteligencia artificial general. Una investigaci√≥n que tiene como objetivo la creaci√≥n de una IA capaz de replicar completamente la inteligencia humana. Se refiere a la rama de investigaci√≥n de la inteligencia artificial fuerte seg√ļn la cual es posible que las m√°quinas adquieran conocimiento o conciencia de s√≠ mismas, sin mostrar necesariamente procesos de pensamiento similares a los humanos. Sin embargo, los riesgos son muy elevados, sobre todo si la investigaci√≥n la llevan a cabo unas pocas empresas que pueden dedicar importantes recursos (econ√≥micos y de competencias) a los proyectos m√°s innovadores.

Descentralizar la inteligencia artificial y hacer que pueda ser dise√Īada, desarrollada y controlada por una gran red internacional a trav√©s de la programaci√≥n de c√≥digo abierto es, para muchos investigadores y cient√≠ficos, el enfoque m√°s seguro para crear no solo una superinteligencia, sino para democratizar el acceso a la inteligencia artificial, reduciendo los riesgos de monopolio y resolviendo as√≠ los problemas √©ticos y de seguridad.

Hoy en d√≠a, una de las mayores preocupaciones en materia de inteligencia artificial se refiere precisamente al uso de los datos y a la confianza con la que la IA explota los datos y la informaci√≥n para llegar a determinadas decisiones y/o realizar acciones espec√≠ficas. La mente humana, sobre todo cuando se trata de Deep Learning, no es capaz de interpretar los pasos que da una inteligencia artificial a trav√©s de una red neuronal profunda y debe, por tanto, “confiar” en el resultado al que llega una IA sin entender ni saber c√≥mo ha llegado a esa conclusi√≥n.

En este escenario, blockchain parece ser la respuesta más tranquilizadora: el uso de la tecnología blockchain permite el registro inmutable de todos los datos, todas las variables y todos los procesos utilizados por las IA para llegar a sus conclusiones/decisiones. Y eso es exactamente lo que se necesita para controlar fácilmente todo el proceso de toma de decisiones de la IA.

Nanotecnología y la Evolución de la Inteligencia Artificial

La nanotecnolog√≠a est√° desempe√Īando un papel fundamental en la evoluci√≥n de la inteligencia artificial al permitir avances significativos en la miniaturizaci√≥n y la eficiencia de los componentes electr√≥nicos. La capacidad de fabricar transistores que se comportan como neuronas y sinapsis, junto con la ingenier√≠a de procesos para crear microchips cada vez m√°s potentes, est√° transformando la IA al permitir un mayor procesamiento y una mayor capacidad de aprendizaje. Adem√°s, la nanotecnolog√≠a est√° allanando el camino para la computaci√≥n cu√°ntica y el machine learning cu√°ntico, lo que promete un salto cu√°ntico en el poder de la inteligencia artificial. En conjunto, estos avances en nanotecnolog√≠a est√°n impulsando una nueva era de IA que promete revolucionar la tecnolog√≠a y la sociedad en los pr√≥ximos a√Īos.

La miniaturización y la ingeniería de chips permiten un mayor poder de procesamiento y extensión de redes neuronales en un solo componente.

Computación GpGpu

Con la entrada de la Gpu se han conseguido enormes beneficios a lo largo de los a√Īos en t√©rminos de eficiencia y potencia de c√°lculo. Basta pensar que una Cpu tradicional est√° formada por varios n√ļcleos optimizados para el procesamiento secuencial en serie, mientras que una Gpu tiene una arquitectura paralela con miles de n√ļcleos dise√Īados para la gesti√≥n simult√°nea de m√ļltiples operaciones y que son de menor tama√Īo y mayor eficiencia.

Para acelerar el desarrollo de las redes neuronales, sin embargo, estar√° la llamada GpGpu Computing. El acr√≥nimo significa ‘General-purpose Gpu Computing’ e indica el uso de las Gpu, que hist√≥ricamente nacieron para el procesamiento de gr√°ficos, en procesos de otra naturaleza, m√°s general. T√©cnicamente, la computaci√≥n acelerada por Gpu existe desde 2007 (una unidad de procesamiento gr√°fico est√° flanqueada por una CPU para acelerar las aplicaciones) y ya se utiliza en varias plataformas y soluciones tecnol√≥gicas. La evoluci√≥n es hacia un mayor crecimiento del rendimiento y la escalabilidad de la Gpu para acelerar el desarrollo de las Redes Neuronales Profundas (DNNs).

Computación Cuántica

La informática cuántica es un ordenador cuántico que utiliza fenómenos típicos de la mecánica cuántica, como la superposición de efectos por parte de partículas atómicas y subatómicas que pueden existir en estados cuánticos superpuestos, para realizar operaciones clásicas de datos.

Durante décadas, el aumento de la potencia de los ordenadores ha ido de la mano de la miniaturización de los circuitos electrónicos (codificada empíricamente en la Ley de Moore: la densidad de transistores en un microchip y la velocidad relativa de cálculo se duplican cada 18 meses aproximadamente). Con la mecánica cuántica, la miniaturización de los componentes ha sufrido un retroceso, pero su traslación al campo de la informática ha permitido el desarrollo de infraestructuras con mayor potencia de cálculo que los sistemas anteriores.

La idea b√°sica es utilizar qubits (estado cu√°ntico de una part√≠cula o un √°tomo) en lugar de las tradicionales unidades de informaci√≥n binaria (bits). Esos qubits, en lugar de codificar en 0-1 los dos estados ‘abierto’ y ‘cerrado’ de un interruptor, pueden codificar informaci√≥n binaria en dos orientaciones ‘arriba’ y ‘abajo’. A los fines de la computaci√≥n, el aspecto interesante es que las part√≠culas at√≥micas y subat√≥micas pueden superponerse, ampliando as√≠ el potencial de codificaci√≥n de la informaci√≥n binaria, (condici√≥n necesaria para resolver c√°lculos/problemas extremadamente complejos como los que est√°n en la base de la Inteligencia Artificial.

Computación cuántica: el duelo entre IBM y Google

Los actores que hoy desempe√Īan un papel primordial en el escenario mundial de la computaci√≥n cu√°ntica son esencialmente dos: IBM y Google (seguidos por Microsoft, Intel, Facebook y varias startups). Los dos gigantes se disputan al ritmo de las inversiones en investigaci√≥n un trofeo de honor: ser el primero en el mercado con un ordenador personal o un dispositivo m√≥vil que explote la enorme capacidad de c√°lculo basada en la cu√°ntica.

El duelo de supremacía cuántica entre IBM y Google se centra en la construcción de computadoras cuánticas avanzadas, utilizando tecnología de qubits superconductores y junturas Josephson.

Google afirm√≥ haber alcanzado la “supremac√≠a cu√°ntica” en 2019, algo que IBM cuestion√≥, argumentando que la tarea realizada por la computadora cu√°ntica de Google podr√≠a no ser tan revolucionaria. A pesar de las diferencias, ambos utilizan tecnolog√≠as similares y enfrentan desaf√≠os comunes en el desarrollo, incluyendo la minimizaci√≥n del ruido y la mejora de la estabilidad de los qubits‚Äč‚Äč.

China abre la puerta a la criptografía cuántica por satélite

China anunció que puso en línea la mayor red de claves cuánticas.

Las claves cu√°nticas son largas cadenas de n√ļmeros, claves para abrir archivos encriptados como las que se utilizan en los ordenadores modernos, pero se codifican a trav√©s del estado f√≠sico de las part√≠culas cu√°nticas. Esto significa que est√°n protegidas no s√≥lo por las limitaciones del ordenador, sino tambi√©n por las leyes de la f√≠sica. Las claves cu√°nticas no se pueden copiar. Pueden encriptar las transmisiones entre ordenadores cl√°sicos y nadie puede robarlas sin que el emisor o el receptor se den cuenta (una ley de la mec√°nica cu√°ntica establece que una vez que se observa una part√≠cula subat√≥mica, su estado se altera).

A finales de 2017, investigadores chinos cifraron im√°genes de forma cu√°ntica codific√°ndolas como cadenas de n√ļmeros basadas en los estados cu√°nticos de los fotones, y las enviaron a 7.600 kil√≥metros de distancia, desde Beijing a Viena, superando el anterior r√©cord de 404 kil√≥metros, tambi√©n conseguido por China mediante el uso del sat√©lite chino Micius, un potente detector y transmisor de fotones.

China continuó avanzando significativamente en el campo de las comunicaciones y la tecnología cuánticas. A continuación, algunos desarrollos clave desde entonces:

  1. Expansi√≥n de la Infraestructura Cu√°ntica: En junio de 2017, cient√≠ficos chinos lograron la distribuci√≥n basada en sat√©lite de pares de fotones vinculados sobre una distancia r√©cord de m√°s de 1,200 kil√≥metros, utilizando el sat√©lite QUESS (Quantum Experiments at Space Scale). Este avance es crucial para el env√≠o de mensajes seguros a largas distancias‚Äč‚Äč.
  2. Establecimiento de L√≠neas de Comunicaci√≥n Cu√°ntica: En septiembre de 2017 se inaugur√≥ una l√≠nea de comunicaci√≥n cu√°ntica de 2.000 kil√≥metros entre Beijing y Shanghai, conectada tambi√©n a QUESS, marcando la primera l√≠nea troncal del mundo para telecomunicaciones cu√°nticas seguras‚Äč‚Äč.
  3. R√©cords en Distribuci√≥n de Claves Cu√°nticas: En marzo de 2020, un equipo de investigadores chinos anunci√≥ haber logrado una distribuci√≥n clave segura a trav√©s de una fibra √≥ptica de p√©rdida ultrabaja de 509 kil√≥metros de largo, superando los l√≠mites anteriores en la tasa clave de distribuci√≥n clave cu√°ntica y estableciendo un nuevo r√©cord mundial‚Äč‚Äč.
  4. Colaboraci√≥n Internacional: Adem√°s de los avances internos, China tambi√©n ha colaborado con Rusia para batir un r√©cord en comunicaciones cu√°nticas, lo que destaca el crecimiento y la importancia de las colaboraciones internacionales en este campo avanzado‚Äč‚Äč.

Machine Learning cu√°ntico

El Machine Learning cuántico es el área de la información cuántica que combina la velocidad de la computación cuántica con las capacidades de autoaprendizaje y adaptación del Machine Learning y la inteligencia artificial.

Algunos f√≠sicos han desarrollado un algoritmo de Machine Learning basado en la computaci√≥n cu√°ntica que es capaz de manejar infinitas dimensiones, es decir, de trabajar sobre variables continuas con un n√ļmero infinito de valores posibles. El salto es gigantesco, ya que hasta ahora los algoritmos de aprendizaje utilizados a trav√©s de la computaci√≥n cu√°ntica siempre han trabajado en base a variables discretas, es decir, utilizando un n√ļmero finito de valores.

El estudio fue publicado por primera vez el 21 de febrero de 2017 por la revista cient√≠fica “Physical Review Letters”, que inform√≥ de las pruebas de los estudios de los f√≠sicos Hoi-Kwan Lau, Raphael Pooser, George Siopsis y Christian Weedbrook, titulados “Quantum Machine Learning over Infinite Dimensions”.

Los cient√≠ficos pudieron demostrar, en primer lugar, “el poder” de los fotones para aumentar el rendimiento de un algoritmo de Machine Learning y, por tanto, para realizar mejores tareas de aprendizaje, en un ordenador cu√°ntico, lo que, en s√≠ mismo, ya representa una enorme ventaja en t√©rminos de velocidad y escalabilidad del rendimiento inform√°tico en comparaci√≥n con los sistemas convencionales que se utilizan hoy en d√≠a (incluso en comparaci√≥n con los superordenadores). Adem√°s, hay un menor costo energ√©tico, ya que los qubits pueden almacenar mucha m√°s informaci√≥n que los bits.

Pero la novedad m√°s interesante tiene que ver con el “cambio de perspectiva” en el uso de los algoritmos de Machine Learning: la mayor√≠a de los algoritmos de Quantum Machine Learning desarrollados hasta ahora trabajan con “problemas matem√°ticos” que utilizan variables discretas. Aplicar el Machine Learning cu√°ntico a problemas con variables continuas requiere un enfoque completamente diferente. Para tener √©xito, como primer paso los f√≠sicos tuvieron que desarrollar un nuevo conjunto de herramientas capaces de trabajar con variables continuas.

ReRAM (memoria de acceso aleatorio resistiva)

Algunos centros de investigaci√≥n trabajan en la ReRAM (Resistive random-access memory), microchips de memoria capaces de “calcular” y almacenar datos en tres estados, abandonando el concepto de transistores y abriendo las puertas a la inform√°tica ternaria. Un grupo de investigadores que opera entre Singapur y Alemania trabaja en el desarrollo de un chip que funciona a la vez como memoria y como procesador y es capaz de explotar la computaci√≥n ternaria (basada en tres estados: 0, 1 y 2).

Los chips que hay ahora en el mercado se basan en el c√°lculo binario (funcionan como transistores, diminutos interruptores el√©ctricos, que permiten dos niveles diferentes de tensi√≥n el√©ctrica expresados como 1 y 0, es decir, encendido o apagado) y hace al menos treinta a√Īos que los desarrolladores de procesadores y microprocesadores buscan formas eficaces de acelerar los c√°lculos basados en este sistema. Paralelamente al aumento del rendimiento de los procesadores, se han desarrollado chips de memoria, en particular los basados en la tecnolog√≠a flash, que sin embargo est√°n anclados en el concepto de transistores. En las memorias flash m√°s avanzadas, cada transistor es capaz de “albergar” c√©lulas de memoria multinivel, lo que permite registrar el valor de varios bits a trav√©s de un solo transistor. Esta innovaci√≥n ha permitido alcanzar notables rendimientos en t√©rminos de velocidad y poder utilizar estas memorias en las operaciones de escritura-lectura de datos y su memorizaci√≥n (al ser memorias no vol√°tiles) pero no resuelve los problemas de latencia que se crean cuando los datos deben pasar de la memoria al procesador.

Anupam Chattopadhyay, de la Universidad Tecnol√≥gica de Nanyang (Singapur), Rainer Waser, de la Universidad RWTH de Aquisgr√°n (Alemania), y Vikas Rana, del centro de investigaci√≥n de J√ľlich, tambi√©n en Alemania, quisieron dejar atr√°s el concepto de transistores para probar la ReRAM.

Se trata de un chip “h√≠brido”, capaz de funcionar como una memoria de almacenamiento y como una unidad de procesamiento gracias a la presencia de las unidades de memoria ReRAM, que son capaces de cambiar de estado y albergar m√°s de un valor binario.

Este tipo de memoria utiliza cambios en la resistencia el√©ctrica de ciertos materiales para almacenar datos. El equipo de investigaci√≥n dise√Ī√≥ un algoritmo de aprendizaje autom√°tico que explota las propiedades de esta memoria y es capaz de realizar tareas de procesamiento de datos directamente en la memoria, en lugar de transferir los datos a una unidad de procesamiento separada. Esto reduce significativamente la latencia y el consumo de energ√≠a en comparaci√≥n con los enfoques convencionales de procesamiento de datos.

Este avance podría tener un impacto significativo en la eficiencia y la velocidad de los sistemas informáticos, especialmente en aplicaciones que requieren un procesamiento de datos rápido y eficiente, como la inteligencia artificial y el análisis de big data.

En resumen, la combinación de tecnologías como la computación cuántica, la nanotecnología y la ReRAM está impulsando la evolución de la inteligencia artificial y la informática en general hacia niveles de rendimiento y eficiencia sin precedentes. Estos avances tienen el potencial de transformar radicalmente la forma en que la sociedad aborda los desafíos tecnológicos y científicos en el futuro.

Adopción de la Inteligencia Artificial en la Argentina

Seg√ļn los √ļltimos estudios, los empresarios argentinos tienen una visi√≥n optimista sobre la inteligencia artificial (IA) y sus beneficios para el futuro del trabajo. Algunos de los hallazgos m√°s relevantes son:

  • El 11% de las empresas argentinas ya implement√≥ IA en sus procesos, y otro 28% planea hacerlo pronto.
  • El 60% de los trabajadores argentinos delegar√≠a la mayor parte de su trabajo a la IA, lo que podr√≠a aumentar la productividad, la innovaci√≥n y la creatividad.
  • Solo 33% de los directivos argentinos considera que la adopci√≥n de IA acarrea un riesgo, un porcentaje mucho menor al de los C-Level extranjeros (64%)
  • La inversi√≥n en desarrollo de nuevas l√≠neas de negocios, automatizaci√≥n (incluida la IA), innovaci√≥n, marketing y promociones, as√≠ como tambi√©n la transformaci√≥n digital, son las prioridades de los ejecutivos argentinos para el crecimiento en los pr√≥ximos 3 a 5 a√Īos.

Estos datos provienen de dos fuentes principales:

  • El √ćndice de Tendencias Laborales 2023 de Microsoft, realizado junto a Edelman Data & Intelligence, que encuest√≥ a 1.000 trabajadores y l√≠deres de negocio de Argentina entre el 1 de febrero y el 14 de marzo de 2023.
  • La encuesta global C-Suite Outlook de The Conference Board, donde participaron 81 altos directivos argentinos a trav√©s de IDEA, que explor√≥ el impacto de la IA en el mundo laboral

Artículo publicado originalmente en 13 Sep 2022

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