Se conoce como inteligencia artificial, o inteligencia artificial predictiva, una de sus ramas, a la ciencia y la ingeniería encargadas de estudiar y crear programas o máquinas de computación inteligentes. Los algoritmos de inteligencia artificial abarcan diferentes ramas de la informática y las matemáticas incluyendo el reconocimiento de patrones, modelos predictivos, minería de datos, programación genética, inferencia, ontología y el análisis de datos.
La inteligencia artificial, precursora de la inteligencia artificial predictiva, describe el aprendizaje de la máquina y se desarrolló originalmente para permitir que los equipos adquiriesen la capacidad de aprender propia de los seres vivos.
Hoy en día, la tecnología se basa en una serie de métodos matemáticos avanzados para la optimización, regresión y clasificación y encuentra aplicación en una amplia variedad de campos como los juegos, el reconocimiento de voz, la visión por ordenador, los sistemas expertos, la clasificación heurística, los diagnósticos médicos o la prevención del fraude con tarjetas de crédito. Las posibilidades son casi infinitas, como lo son las oportunidades de negocio basadas en la inteligencia artificial predictiva.
La inteligencia artificial predictiva tiene el poder de transformar un negocio. Su aplicación al mundo empresarial hace que las organizaciones sean capaz de tomar el control de su futuro a través de sus equipos. La aplicación de este tipo de tecnologías va en aumento y las razones son las siguientes:
1. Su idoneidad para la explotación de datos: no sólo por su capacidad para procesar información que crece y cambia al ritmo extremo que lo hace hoy día, sino por su potencial para aprender qué mensajes de medios sociales resultan más interesantes para el negocio.
Además, en el largo plazo, las máquinas con capacidades de inteligencia artificial predictiva ofrecerán a los usuarios sistemas de visión que podrán conducir su coche, robots con funciones de aspirado que reconocerán los muebles y el plano de la vivienda o máquinas de cortar el césped autónomas que respetarán las flores, plantas y el resto de vegetación del jardín.
2. Su usabilidad en aumento: ya no hace falta ser ingeniero o científico de la NASA para utilizar la inteligencia artificial predictiva, o su variable común, a diario. Estas tecnologías se van adaptando cada vez más a los usuarios, que pueden beneficiarse de la rapidez de su capacidad de aprendizaje.
El resultado de su integración en el negocio es el abrir las puertas a una variedad de formas de que las empresas pueden analizar y procesar datos para la toma de decisiones estratégicas en base a un mayor volumen de informacióny con una precisión casi absoluta.
3. Su compatibilidad con los grandes datos: desde la explosión big data no son pocas las organizaciones que destinan su tiempo, esfuerzo y recursos en exprimir las diferentes formas de sacar partido a la información. El aprendizaje profundo ofrece una forma diferente de acercarse a la inteligencia artificial, mirando más hacia el futuro y rindiéndose ante la convergencia natural de esta nueva tecnología y los grandes datos en un espacio único para la promoción de oportunidades.
Superar los retos de negocio o manejar la velocidad con la que la información está cambiando en el entorno empresarial actual dejarán de ser cuestiones de difícil resolución para pasar a formar parte de las rutinas en las organizaciones.
Hoy día todavía son una mayoría quienes no utilizan la inteligencia artificial predictiva, pero la tendencia va a cambiar, igual que lo hizo hace años con el business intelligence o el predictive analytics. Quienes se muestren escépticos no tienen más que echar un vistazo a las nuevas tácticas de empresas como Google o Facebook, para las que la inteligencia artificial ya está totalmente integrada en el modelo de negocio y centran en ella su investigación.
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