Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial moderna se basa en la ciencia de datos y el aprendizaje automático para automatizar las tareas que se benefician del juicio humano. El objetivo de los líderes empresariales no es la matemática, es un valor confiable y repetible: conclusiones más rápidas, mejores decisiones y operaciones más eficaces.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que convierte los datos en información accionable. Combina estadísticas, ingeniería y conocimientos de dominio para definir problemas, preparar datos y evaluar los resultados. En la mayoría de las organizaciones, los científicos de datos dirigen el diseño y la validación de soluciones de inteligencia artificial.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un conjunto de técnicas que permite a los sistemas aprender patrones de datos y realizar predicciones o clasificaciones. Cuanto más relevantes sean los datos de alta calidad que proporcione, más confiables sean los resultados.

Ejemplos de aprendizaje automático:

• Detección de correo no deseado por correo electrónico: El aprendizaje automático identifica señales (como palabras sospechosas, dominios bloqueados o direcciones URL no coincidentes) para filtrar mensajes no deseados.
• Detección de fraudes de tarjetas de crédito: El aprendizaje automático marca patrones inusuales, como ubicaciones inusuales o picos repentinos de gasto, para reducir el riesgo.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de ML que usa redes neuronales superpuestas para detectar patrones complejos, especialmente en datos no estructurados (imágenes, texto, audio). Brilla cuando necesita reconocer características o relaciones sutiles que son difíciles de codificar manualmente, pero también requiere grandes conjuntos de datos y un proceso significativo.

Ejemplo de aprendizaje profundo: en la creación de imágenes médicas, el aprendizaje profundo puede ayudar a identificar las características asociadas a la enfermedad mediante el análisis de patrones de nivel de píxel en muchas imágenes, lo que mejora la precisión de la detección a lo largo del tiempo.

Convertir la funcionalidad en resultados

Comprender cómo funciona la inteligencia artificial es solo el inicio. Para los líderes empresariales, la pregunta real es: ¿cómo se traducen las funcionalidades en un valor confiable y repetible? Las siguientes acciones le ayudan a pasar de los pilotos a la producción, reducir el riesgo y asegurarse de que la inteligencia artificial realmente mejora las decisiones, las experiencias de los clientes y el costo para servir.

• Comience con el problema empresarial: haga coincidir la capacidad adecuada con la necesidad: use IA descriptiva para la búsqueda y el resumen, IA predictiva para la previsión y la detección de anomalías, e IA prescriptiva para recomendaciones y optimización.
• Invertir en la calidad de los datos: los datos limpios, coherentes y bien etiquetados son la base de la inteligencia artificial confiable; sin él, incluso los mejores modelos tienen un rendimiento inferior.
• Plan de operaciones: defina cómo supervisará el rendimiento, detectará el desfase y volverá a entrenar modelos a medida que cambian las condiciones para mantener los resultados estables con el tiempo.
• Mantener a los humanos en el proceso: use la inteligencia artificial para aumentar la experiencia, no reemplazarla, especialmente para las decisiones de alto riesgo en las que la supervisión, el contexto y el criterio son importantes.
• Medir lo que importa: Vincular las iniciativas de inteligencia artificial a indicadores clave de rendimiento claros (KPIs), como el tiempo hasta obtener valor, la precisión, el ahorro de costos, la satisfacción del cliente y utilizar pruebas A/B/N para validar el impacto.

A continuación, explore el enfoque de Microsoft para la adopción de la inteligencia artificial.