¿Qué es una aplicación de inteligencia artificial?

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La inteligencia artificial (IA) hace referencia a los sistemas diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y la comprensión del lenguaje. Inteligencia artificial responsable: enfatiza la equidad, la transparencia y el uso ético de las tecnologías de inteligencia artificial.

Cargas de trabajo clave de IA:

  • IA generativa
  • Agentes y automatización
  • Speech
  • Análisis de texto
  • Computer Vision
  • Extracción de información

Todas estas cargas de trabajo se basan en la base del aprendizaje automático.

Imagen que muestra las cargas de trabajo enumeradas anteriormente.

La inteligencia artificial es el objetivo más amplio: crear sistemas que imitan la inteligencia humana. El aprendizaje automático (ML) es el método principal que usamos para llegar a la inteligencia artificial y es posible mediante algoritmos controlados por datos. En general, ML permite a las máquinas aprender patrones de datos y mejorar el rendimiento sin programación explícita.

Tipos de aprendizaje automático:

  • Aprendizaje supervisado y no supervisado: como la regresión (supervisado) para predecir precios, clasificación (supervisado) para la detección de correo no deseado y la agrupación en clústeres (no supervisado) para la segmentación de clientes.
  • Aprendizaje profundo: una rama especializada de ML mediante redes neuronales con varias capas para tareas como el reconocimiento de imágenes y la síntesis de voz. El aprendizaje profundo proporciona la base a través de redes neuronales que aprenden patrones complejos de conjuntos de datos masivos.
  • Inteligencia artificial generativa: usa funcionalidades de aprendizaje profundo para crear contenido nuevo (texto, imágenes, audio, código) en lugar de clasificar o predecir resultados.

Aplicaciones de IA

Una aplicación de inteligencia artificial es una solución de software que usa técnicas de inteligencia artificial (como visión informática, voz e extracción de información) para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia similar a la humana. Estas aplicaciones pueden comprender, razonar, aprender y responder a las entradas de una manera que se siente más adaptable e inteligente que el software tradicional.

Las aplicaciones de inteligencia artificial son:

  • Basado en modelos: usan modelos entrenados para procesar entradas y generar salidas, como texto, imágenes o decisiones.
  • Dinámico: a diferencia de los programas estáticos, las aplicaciones de inteligencia artificial pueden mejorar con el tiempo mediante el reentrenamiento o el ajuste preciso.

Algunas de las formas habituales en que las personas interactúan con las aplicaciones de inteligencia artificial son:

  • Interfaces conversacionales: los usuarios interactúan a través de bots de chat o asistentes de voz (como: formular preguntas, obtener recomendaciones).
  • Características incrustadas: la inteligencia artificial se integra en aplicaciones para tareas como autocompletar, reconocimiento de imágenes o detección de fraudes.
  • Soporte técnico para la toma de decisiones: las aplicaciones de IA proporcionan información o predicciones para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas (como: compras personalizadas, diagnósticos médicos).
  • Automatización: controlan tareas repetitivas, como el procesamiento de documentos o el servicio al cliente, lo que reduce el esfuerzo manual.

Algunos ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial para diferentes sectores incluyen:

  • Atención sanitaria: herramientas de diagnóstico con tecnología de inteligencia artificial que analizan imágenes médicas (como rayos X o MRIs) para ayudar a los médicos a detectar enfermedades con mayor precisión y rapidez.
  • Finanzas: sistemas de detección de fraudes que usan inteligencia artificial para supervisar transacciones en tiempo real e identificar actividades sospechosas, lo que ayuda a evitar crímenes financieros.
  • Retail: motores de recomendaciones personalizados que analizan el comportamiento y las preferencias de los clientes para sugerir productos, mejorando la experiencia de compra.
  • Fabricación: soluciones de mantenimiento predictivo que usan inteligencia artificial para supervisar el equipo y la previsión cuando es probable que las máquinas produzcan errores, lo que reduce los costos de tiempo de inactividad y mantenimiento.
  • Educación: sistemas de tutorización inteligentes que se adaptan al estilo y ritmo de aprendizaje de cada alumno, proporcionando comentarios personalizados y apoyo para mejorar los resultados de aprendizaje.

A continuación, echemos un vistazo a cada componente de una aplicación de inteligencia artificial en relación con las tecnologías de Microsoft.