Un sistema experto es una herramienta tecnológica diseñada para tomar decisiones o resolver problemas de manera similar a un experto humano, pero de forma automática y rápida a través de la inteligencia artificial. En lugar de depender de la experiencia de una sola persona, estos sistemas recopilan y procesan grandes cantidades de información para posteriormente aplicar reglas de lógica para llegar a conclusiones.
Según la Universidad de Comillas, este un procedimiento de solución de problemas basado en el conocimiento debe comprender las siguientes necesidades:
- Uso de normas y estructuras que contengan conocimientos.
- Deducción lógica de conclusiones.
- Capacidad para interpretar datos imprecisos.
- Manipulación de conocimientos afectados por valor de probabilidad.
Además, de acuerdo a lo que se detalla en un informe de la NASA, estos modelos son practicamente ilimitados y pueden utilizarse para:
- Diagnosticar.
- Supervisar.
- Analizar.
- Interpretar.
- Consultar.
- Planificar.
- Diseñar.
- Instruir.
- Explicar.
- Aprender.
- Conceptualizar.
En las empresas, los sistemas expertos ayudan a mejorar la toma de decisiones, reducen errores, aceleran procesos e incluso resuelven problemas complejos sin tener que recurrir a especialistas humanos. Son útiles en sectores donde las decisiones deben basarse en grandes volúmenes de datos y condiciones cambiantes.
Índice de temas
¿Cómo funcionan los sistemas expertos?
Los sistemas expertos operan a través de tres componentes que posibilitan tomar decisiones de manera rápida y precisa, similar a cómo lo haría un experto humano:
Base de conocimiento
Piensa como el “cerebro” del sistema. Contiene toda la información, datos y reglas necesarias para responder a preguntas y resolver problemas específicos. La base de conocimiento se alimenta de expertos humanos, y se actualiza constantemente para asegurar que las soluciones sean relevantes y efectivas.
Motor de decisiones
Este componente procesa la información contenida en la base de conocimiento y aplica un conjunto de reglas para encontrar la mejor solución posible. Funciona similar a cómo un experto humano sigue un conjunto de pautas o preguntas para llegar a una conclusión.
Interfaz de usuario
Esta es la parte más accesible del sistema, lo que le permite a los usuarios interacturar fácilmente con la herramienta a través de una interfaz sencilla o una más compleja que puede integrar tecnologías avanzadas como el reconocimiento del lenguaje natural. Lo importante es que es fácil de usar y accesible para el personal sin conocimientos técnicos.
Estructura de un sistema experto
Ventajas de los sistemas expertos para las empresas
Los sistemas expertos ofrecen una serie de ventajas en el contexto empresarial y tecnológico. Estos utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para simular el juicio y el comportamiento de expertos en dominios específicos, lo que mejora su rendimiento con el tiempo a medida que adquieren más experiencia.
Uno de los componentes clave de los sistemas expertos es su base de conocimiento, la cual acumula experiencias y hechos, y los integra con un motor de inferencia o reglas para aplicar estas competencias a situaciones específicas. Esto les permite proporcionar soluciones consistentes y razonadas a problemas complejos que normalmente necesitarían de la intervención de un experto humano.
Entre las principales ventajas de los sistemas expertos se incluyen:
Consistencia en las soluciones
Ofrecen respuestas consistentes para decisiones, procesos y tareas repetitivas. Esto asegura una uniformidad en la resolución de problemas similares.
Explicaciones razonables
Son capaces de explicar el razonamiento detrás de sus conclusiones, lo que ayuda a comprender por qué se considera la opción más lógica entre las alternativas disponibles.
Superación de limitaciones humanas
Trabajan de forma continua sin limitaciones humanas, lo que hace posible su uso frecuente en la búsqueda de soluciones. También almacenan el conocimiento de expertos y proporcionan un repositorio permanente para la información.
Fácil adaptación a nuevas condiciones
A diferencia de los humanos, los sistemas expertos tienen una alta capacidad de adaptación y pueden cumplir con nuevas peticiones en un período corto de tiempo. Además, pueden capturar nuevas competencias de un especialista y utilizarlas como reglas de inferencia para resolver nuevos problemas.
¿De qué forma las empresas pueden aprovechar los sistemas expertos?
En lugar de entrar en la historia y el desarrollo técnico de los sistemas expertos, nos vamos a centrar en lo que realmente importa: cómo estos sistemas pueden mejorar la eficiencia de las empresas.
| Beneficio | Ejemplo práctico |
|---|---|
| Toma de decisiones en tiempo real | Optimización de inventarios en la cadena de suministro. |
| Optimización de recursos y costos | Mantenimiento predictivo de maquinaria. |
| Agilización de procesos complejos | Diagnóstico médico rápido basado en síntomas. |
| Escalabilidad y adaptabilidad | Ajuste de recomendaciones según nuevas tendencias del mercado. |
Mejor toma de decisiones en tiempo real
Los sistemas expertos son capaces de analizar grandes volúmenes de datos y extraer conclusiones rápidas y precisas. Esto resulta fundamental cuando se necesita tomar decisiones rápidas y fundamentadas en algunos sectores como finanzas, salud, logística o incluso la manufactura.
- Ejemplo práctico: cuando una empresa se enfrenta a la decisión de tener que mantener o reducir inventario en su cadena de suministro, un sistema experto puede ser de gran ayuda. Este sistema es capaz de analizar la demanda histórica, identificar las tendencias actuales del mercado y evaluar las condiciones económicas, todo en simultáneo. Con esta información, el sistema puede optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia de las operaciones.
Optimización de recursos y reducción de costos
Los sistemas expertos eliminan la necesidad de intervención humana constante al automatizar el proceso de toma de decisiones. Esto reduce el margen de error y los costos. Además, optimizan procesos repetitivos y mejoran la eficiencia de las tareas diarias.
- Ejemplo práctico: un sistema experto puede predecir cuándo una máquina va a fallar para que se realicen mantenimientos preventivos antes de que ocurra una parada costosa.
Agilización de procesos complejos
En empresas donde los procesos son complejos y necesitan la evaluación de muchas variables, los sistemas expertos pueden acelerar las decisiones y hacerlas más precisas. No sólo resuelven problemas simples, sino que también abordan cuestiones complejas y multifacéticas.
- Ejemplo práctico: un sistema experto en medicina puede analizar los síntomas de un paciente y sugerir posibles diagnósticos basados en bases de datos actualizadas, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más ápidas y más informadas.
Escalabilidad y adaptabilidad
Los sistemas expertos pueden adaptarse y aprender de los nuevos datos, al mismo tiempo que mejoran su capacidad para hacer recomendaciones más acertadas. Son herramientas que se siguen perfeccionando con el correr del tiempo.
- Ejemplo práctico: un sistema experto puede adaptarse a nuevas tendencias del mercado y cambiar sus recomendaciones para ajustarse a las preferencias de los clientes en tiempo real. Esto favorecerá a las empresas para ofrecer un servicio más personalizado.
Clasificación de los sistemas expertos
Los sistemas expertos pueden adoptar diferentes formas según el tipo de problema que resuelvan. Estos son los tipos más comunes y cómo pueden ser útiles en los distintos contextos empresariales:
Sistemas expertos basados en reglas
Este tipo de sistema funciona con un conjunto de reglas simples de “si-entonces” (por ejemplo: “si ocurre X, entonces hace Y”). Son ideales para resolver problemas estructurados y predecibles.
Sistemas expertos basados en casos
Estos sistemas aprenden de problemas previos y aplican soluciones similares a nuevos casos. Son útiles para gestión de proyectos o planificación, donde las experiencias pasadas ayudan a tomar decisiones informadas en situaciones futuras.
Sistemas expertos basados en redes bayesianas
Estos sistemas evalúan la probabilidad de diferentes escenarios. Esto los hace útiles en ámbitos en donde las decisiones deben basarse en la incertidumbre, como por ejemplo las finanzas o la gestión de riesgos.
Sistemas expertos híbridos
Algunos sistemas cuentan con diferentes enfoques para abordar problemas más complejos. Son ideales para áreas donde se necesita un enfoque más integral. Este tipo de modelo es utilizado con frecuencia tanto en la automatización de procesos como en la optimización de la cadena de suministro.
¿Qué tipo de sistemas expertos puede beneficiar a tu empresa?
Los sistemas expertos pueden clasificarse de distintas maneras, según el rubro de tu empresa:
- Sector médico: para diagnóstico de enfermedades o planificación de tratamientos.
- Sector financiero: para la gestión de inversiones o análisis de riesgos.
- Sector industrial: para diagnóstico de fallas o optimización de procesos.
- Sector de atención al cliente: para soporte automático y recomendaciones personalizadas.
Estos sistemas pueden estar diseñados para interactuar con el usuario o bien funcionar de manera automática.
Aplicaciones de los sistemas expertos por sector
| Sector | Aplicaciones de los sistemas expertos |
|---|---|
| Retail | – Optimización de inventarios mediante predicción de demanda. – Atención al cliente a través de chatbots para resolver dudas y recomendaciones personalizadas. |
| Seguros | – Detección de fraudes mediante el análisis de patrones de datos. – Gestión eficiente de siniestros al automatizar la evaluación y resolución de reclamaciones. |
| Industria | – Mantenimiento predictivo para prever fallos de maquinaria y optimizar recursos. – Optimización de procesos de producción y cadena de suministro. |
| Medicina | – Diagnóstico médico apoyado en el análisis de síntomas y datos clínicos. – Planificación de tratamientos con herramientas como Watson for Oncology. |
| Finanzas | – Análisis de riesgos y toma de decisiones informadas para inversiones. – Gestión de carteras de inversión, optimizando decisiones basadas en datos complejos. |
| Educación | – Educación personalizada con tutoría adaptativa en áreas como matemáticas y ciencias. – Sistemas de enseñanza inteligente que ajustan el contenido según las necesidades del estudiante. |
Ejemplos de sistemas expertos en la práctica
Soporte técnico
Zendesk, una plataforma de soporte al cliente, utiliza sistemas expertos basados en IA para gestionar y resolver las consultas de sus usuarios. Estos sistemas analizan el historial de interacción y las preguntas frecuentes para proporcionar respuestas rápidas y personalizadas sin la intervención de un agente humano.
Banca
En el sector bancario, JPMorgan Chase utiliza sistemas expertos para analizar y predecir patrones de fraude con el objetivo de prevenir pérdidas millonarias. Estos sistemas analizan transacciones y comportamientos de los usuarios para identificar actividades sospechosas de forma instantánea.
Salud
Watson for Oncology, desarrollado por IBM, ayuda a oncólogos a determinar el mejor tratamiento para pacientes con cáncer. Analiza grandes volúmenes de datos médicos y científicos para recomendar terapias personalizadas basadas en las características de cada paciente y los tratamientos más recientes.
Logística
DHL, en el sector logístico, utiliza sistemas expertos para optimizar rutas de distribución y gestionar inventarios. Gracias a esto, pueden predecir la demanda de productos y ajustar la planificación de envíos para reducir costos y mejorar la eficiencia de sus operaciones.
Errores comunes al implementar sistemas expertos
- Datos mal definidos o incompletos: si los datos introducidos en la base de conocimiento son incorrectos o incompletos, el sistema experto va a tomar decisiones equivocadas.
- Reglas obsoletas o mal actualizadas: las reglas de inferencia deben ser actualizadas regularmente. Si se dejan obsoletas, el sistema perderá precisión y no podrá adaptarse a nuevos escenarios.
- Falta de flexibilidad: los sistemas expertos demasiado rígidos, que no permiten adaptaciones a nuevas condiciones o cambios, pueden quedar rápidamente obsoletos y limitados.
- Dependencia excesiva del experto humano: si bien los sistemas expertos son útiles para emular el razonamiento humano, dependen de expertos para configurar y mantener las reglas. Esto puede generar retrasos en la actualización de conocimientos.
- Problemas con la integración de sistemas: la implementación de sistemas expertos puede ser desafiante si no se realiza una integración adecuada con otros sistemas de la empresa (CRM, ERP, etc.). Esto puede generar problemas de compatibilidad.
- Falta de explicabilidad o transparencia: aunque los sistemas expertos son más interpretables que otras IA, todavía pueden existir casos en los que sus decisiones no son completamente claras o explicables para el usuario final.
Inteligencia artificial y sistemas Expertos: cómo se están transformando para mejorar la toma de decisiones
Los sistemas expertos imitan el razonamiento humano en áreas específicas. Son herramientas poderosas que, a partir de un conjunto de hechos o datos, pueden generar nuevas respuestas informadas y precisas.
Una de las características fundamentales que distingue a los sistemas expertos de otras tecnologías de IA más avanzadas, como las redes neuronales, es su capacidad para explicar sus decisiones. Esto se conoce como el enfoque “Glass Box”, en contraposición a los sistemas más complejos como el Deep Learning, que funcionan como una “Black Box” donde no es posible conocer exactamente cómo llegaron a sus conclusiones.
Transformaciones recientes con la integración de modelos de lenguaje avanzados
Los avances en modelos de lenguaje de gran escala, como GPT de OpenAI, revolucionaron la capacidad de los sistemas expertos durante los últimos años.
Esta integración permitió que los sistemas expertos:
- Mejoren el procesamiento de lenguaje natural (PLN): ahora pueden interactuar de manera más fluida con los usuarios. Entienden preguntas complejas y proporcionan respuestas detalladas en un lenguaje claro.
- Generan explicaciones más sofisticadas y detalladas: los nuevos modelos ofrecen explicaciones más completas, ya que consideran factores contextuales y adaptan sus respuestas a un lenguaje accesible.
- Gestión de conocimiento más rápida: los sistemas pueden procesar información no estructurada en tiempo real y actualizar su base de conocimiento automáticamente. Esto hace que los sistemas sean más ágiles y adaptativos.
- Adaptación a contextos más complejos: los sistemas expertos ahora pueden trabajar en ámbitos más variados y complejos, en donde pueden integrar información de investigaciones, datos previos e incluso literatura científica.
- Mejor interacción humano-máquina: pueden entender y procesar preguntas más abiertas o complejas, proporcionando respuestas detalladas y claras, que incluyen los pasos que se siguieron para llegar a la conclusión.
¿Por qué todo esto es importante para las empresas?
Las mejoras mencionadas no solo indican que los sistemas expertos son más avanzados; también implican que estas herramientas se están volviendo más útiles, accesibles y aplicables en un contexto empresarial. Gracias a la integración de la inteligencia artificial avanzada, estos modelos se están adaptando a diferentes sectores para incrementar aspectos fundamentales como la toma de decisiones y el incremento de la productividad.
Comparación de sistemas expertos con otras tecnologías
Los sistemas expertos se destacan por su capacidad para imitar el razonamiento humano en campos específicos, lo que los hace muy útiles en ámbitos en donde se necesitan tomar decisiones informadas y específicas.
A diferencia de tecnologías como redes neuronales profundas (DNN) o modelos de lenguaje como GPT, que son excelentes en tareas como el procesamiento masivo de datos o el reconocimiento de patrones, los sistemas expertos tienen un enfoque más dirigido a tareas específicas y a resolver problemas dentro de un contexto concreto.
| Tecnología | Características | Mejor Aplicación |
|---|---|---|
| Sistemas Expertos | Imitan el razonamiento humano en contextos específicos, con enfoque en tareas concretas. | Diagnóstico y toma de decisiones especializadas (medicina, finanzas). |
| Redes Neuronales Profundas (DNN) | Especializadas en procesamiento masivo de datos y reconocimiento de patrones. | Análisis de imágenes, procesamiento de grandes volúmenes de datos. |
| Modelos de Lenguaje (LLM y SLM) | Potentes en tareas de asistencia conversacional y automatización del lenguaje. | Automatización de lenguaje, chatbots y generación de texto. |
Redes neuronales profundas (DNN)
Las redes neuronales profundas son ideales para trabajos de procesamiento de imágenes o análisis de texto en grandes volúmenes de datos. Sin embargo, no siempre son la mejor opción cuando se necesita una solución a un problema especializado donde la interpretación detallada es importante. En esos casos, los sistemas expertos pueden ser más útiles debido a que se centran en el conocimiento especializado y en la resolución de problemas específicos.
Modelos de lenguaje (LLM y SLM)
Los modelos de lenguaje a gran escala, como GPT, son extraordinarios en tareas de asistencia conversacional y automatización del lenguaje, pero pueden resultar más complejos para tareas más precisas basadas en un conjunto de reglas y conocimiento especializado.
Los sistemas expertos, por su parte, aplican reglas bien definidas a un conjunto de datos, lo que los hace más adecuados para tareas de diagnóstico o planificación en sectores como la medicina, finanzas o ingeniería, donde se necesita un análisis profundo y detallado en áreas muy específicas.
Ética y responsabilidad en la adopción de sistemas expertos
La implementación de sistemas expertos plantea una serie de desafíos éticos y de responsabilidad, sobre todo cuando estas tecnologías son responsables de tomar decisiones que afectan a las personas. Según explica la UNESCO, es importante que las empresas garanticen que los sistemas no perpetúen sesgos ni tomen decisiones erróneas que puedan tener consecuencias graves.
En este sentido, las regulaciones sobre IA responsable estuvieron ganando mucha importancia durante el último tiempo. Las compañias deben asegurarse de que los sistemas expertos que implementen sean justos y equilibrados, y que las decisiones automatizadas puedan ser explicadas de manera clara si es necesario.
Esto refuerza la confianza de los usuarios y la aceptación de estos sistemas como herramientas confiables para la toma de decisiones dentro de la empresa.
Preguntas frecuentes sobre sistemas expertos
¿Para qué sirven los sistemas expertos?
Los sistemas expertos son aplicaciones de inteligencia artificial diseñadas para resolver problemas complejos en dominios específicos al imitar el razonamiento de un experto humano. Se utilizan en áreas como diagnóstico médico, ingeniería, finanzas y diseño de productos, entre otras. Su capacidad para tomar decisiones informadas y explicar el razonamiento detrás de ellas los hace ideales para aplicaciones críticas que requieren transparencia.
¿Cómo se aplican los sistemas expertos?
Los sistemas expertos se aplican en diversas industrias para apoyar la toma de decisiones. Por ejemplo:
- Medicina: ayudan a diagnosticar enfermedades basándose en síntomas y resultados clínicos.
- Ingeniería: asisten en el diseño de estructuras seguras y la resolución de problemas técnicos.
- Finanzas: facilitan la toma de decisiones sobre inversiones y gestión de riesgos.
- Industria: mejoran procesos de fabricación y optimización en tiempo real.
¿Cuál es la diferencia entre los sistemas expertos y otras tecnologías de inteligencia artificial?
La principal diferencia radica en la interpretabilidad. Mientras que tecnologías como las redes neuronales profundas (utilizadas en aprendizaje profundo) o los modelos de lenguaje (como GPT) son poderosas en tareas de procesamiento masivo de datos y reconocimiento de patrones, los sistemas expertos se destacan por su transparencia. Pueden proporcionar explicaciones claras y lógicas de las decisiones tomadas, lo cual es crucial en sectores como la medicina y el derecho, donde la justificación de las decisiones es esencial.
¿Cómo se diferencian los sistemas expertos de las redes neuronales profundas?
- Sistemas Expertos: están diseñados para emular el razonamiento humano en un dominio específico. Son altamente interpretables y explican sus decisiones de forma clara, lo que los hace adecuados para aplicaciones donde la justificación es crucial.
- Redes Neuronales Profundas: se enfocan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y el reconocimiento de patrones, pero suelen ser más difíciles de interpretar, lo que puede ser un reto en aplicaciones críticas que requieren transparencia.
¿Qué desafíos enfrentan los sistemas expertos?
Algunos de los principales desafíos incluyen:
- Adquisición del conocimiento: necesita la captura de la experiencia de expertos humanos, lo cual puede ser un proceso laborioso y costoso.
- Evolución y mantenimiento: los sistemas deben actualizarse constantemente para adaptarse a nuevos conocimientos y condiciones cambiantes.
- Explicabilidad: aunque los sistemas expertos son más interpretables que otras IA, todavía pueden surgir problemas de transparencia en ciertas aplicaciones.
¿Cuáles son las aplicaciones más comunes de los sistemas expertos?
Los sistemas expertos tienen aplicaciones en sectores como:
- Logística: mediante la optimización de rutas y distribución de productos.
- Diagnóstico médico: como Dxplain o Watson for Oncology.
- Planificación de producción: como RUCON en la industria química.
- Atención al cliente: a través del uso de chatbots para resolver problemas de forma autónoma.
