Business School

¿Te has preguntado qué es la Inteligencia Artificial y qué implicaciones tiene en tu vida diaria? Te damos las claves para que comprendas qué es la IA, cómo funciona, cómo ha evolucionado, sus aplicaciones en la vida cotidiana y qué puede suponer su uso en el futuro para que puedas conocerla y entenderla. Definición de inteligencia artificial Cuando hablamos de Inteligencia Artificial nos referimos a un campo de la informática que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren la inteligencia humana para poder procesarse. Es decir, son capaces de reconocer patrones, resolver problemas y tomar decisiones, lo que se traduce en que las máquinas puedan ser capaces de aprende y pensar de una forma similar a la del ser humano. Esto se logra gracias a una imitación por parte de estas de algunos aspectos de las capacidades cognitivas del ser humano.

Inscríbete en el Programa de IA y Data Science

Conviértete en un Data Scientist especializado en IA.

Ver oferta

Lo que distingue a la IA de otras tecnologías es su capacidad para mejorar con el tiempo, dicho de otro modo, puede, a través de procesos como el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo, analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y ajustar su comportamiento para hacer predicciones o tomar decisiones más precisas. La Inteligencia Artificial no debe entenderse como un todo ya que existen distintos tipos diseñados para la realización de tareas específicas, como puede ser el caso de los asistentes virtuales o los sistemas que son capaces de aprender de una forma autónoma para tomar decisiones basadas en datos. Breve historia y evolución de la IA La Inteligencia Artificial está presente en la informática desde hace varias décadas, aunque su irrupción y desarrollo para el gran público se haya dado en los últimos años. Es posible hablar de IA desde los años 50, momento en el que se empiezan a explorar la posibilidad de crear máquinas que pudiesen tener la capacidad de pensar por sí misma. En este sentido, destaca Alan Turing, que planteó la idea de que las máquinas podrían realizar cualquier tarea asignada a un ser humano, siempre que se les proporcionarán las instrucciones adecuadas. Como decíamos, es un elemento que ha estado presente en el mundo científico desde hace varias décadas, por lo que lo que hoy conocemos como IA es fruto de un desarrollo en el tiempo que le ha llevado a pasar por varias fases. En sus primeros años, se basaba principalmente en reglas simples y la capacidad de realizar cálculos matemáticos a gran velocidad, hablamos aquí de IA simbólica, un sistema con limitaciones importantes, ya que no podían aprender ni adaptarse a nuevas situaciones. Con el avance de la computación y la disponibilidad de grandes cantidades de datos, la IA comenzó a evolucionar hacia lo que hoy conocemos como aprendizaje automático, o lo que es lo mismo que las máquinas aprendan de los datos sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea. El aprendizaje profundo, que es una subcategoría del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales artificiales para procesar información de manera similar a cómo lo hace el cerebro humano, lo que hace que este aprendizaje autónomo sea más similar al que utiliza el ser humano para aprender. Esto significa que el objetivo de la IA en la actualidad es que llegue a funcionar de manera similar a como lo hacemos nosotros. En este sentido, la Inteligencia Artificial ya está presente en muchos sectores del día a día ya que es una herramienta fundamental para áreas como la medicina, el transporte, la educación o el entretenimiento. Cómo funciona la inteligencia artificial Para entender cómo funciona la inteligencia artificial, es importante conocer los procesos subyacentes que permiten a las máquinas aprender y tomar decisiones. Es decir, para que podamos comprender cómo funciona lo que denominamos como Inteligencia Artificial es necesario saber que esta funciona a través de algoritmos que tienen como objetivo el procesamiento de datos y la identificación de patrones. Así, a través de estos son capaces de realizar predicciones que irán ajustándose y mejorando en rendimiento sin necesidad de intervención humana directa a medida que reciben más información. Dicho de otro modo, la IA se basa en algoritmos que le permiten procesar gran cantidad de datos e identificar en ellos patrones que le permitirán aprender de esa información y con los datos obtenidos poder realizar predicciones. Por tanto, para que la IA funcione es necesario que recopile datos, en este sentido, los datos pueden proceder de cualquier fuente (imagen, textos, sonido…) y deben ser analizados por los algoritmos para que se puedan extraer patrones en ellos. Con esto es posible hacer predicciones o tomar decisiones a través de distintas técnicas como pueden ser el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo. Aprendizaje automático El aprendizaje automático (machine learning) es una técnica que permite a las máquinas aprender a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Es decir, el algoritmo identifica patrones en los datos y luego utiliza estos patrones para hacer predicciones o tomar decisiones. En este punto, es posible encontrar distintos enfoques: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. –        Aprendizaje supervisado: es aquel que proporciona al sistema datos etiquetados (ejemplos claros de entrada y salida) para que el algoritmo sea capaz de aprender la relación entre estos. Por ejemplo, en un sistema de reconocimiento de imágenes, se podrían etiquetar miles de imágenes de gatos y perros, y el algoritmo aprenderá a distinguir entre ambos. –        Aprendizaje no supervisado: es el que no dispone de datos etiquetados y en el que el sistema debe encontrar por sí mismo las estructuras o patrones que lo conforman. Por ejemplo, este sería el caso de un sistema que analiza los hábitos de compra de los consumidores y agrupa a los clientes con comportamientos de compra similares, sin instrucciones explícitas sobre cómo clasificarlos. –        Aprendizaje por refuerzo: tiene que ver con la prueba error en la que el sistema recibe una recompensa por tomar las decisiones correctas, aplicando una penalización si esta es incorrecta. Para entenderlo mejor, nos debemos fijar en los algoritmos de los vehículos autónomos que son capaces de aprender a circular de manera segura al recibir una recompensa al evitar obstáculos y mantener el control del vehículo. Aprendizaje profundo El aprendizaje profundo (Deep learning) es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Las redes están compuestas por capas de neuronas artificiales, que son capaces de procesar parte de la información y transmitir el resultado a la siguiente capa. En este sentido, cuantas más capas tenga una red neuronal, más complejas serán las tareas que puede realizar. Por ejemplo, una red neuronal de aprendizaje profundo puede analizar imágenes y aprender a reconocer objetos, como coches o personas, identificando patrones en los píxeles de la imagen. A través de este proceso de aprendizaje iterativo, el sistema se vuelve cada vez más preciso en sus predicciones. En la actualidad contamos con multitud de ejemplos de este tipo, uno de los más comunes son los asistentes virtuales que son capaces de interpretar comandos de voz para poder responder a preguntas y realizar tareas que se basan en los datos que reciben. Aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial Como ya habrás podido comprobar, la inteligencia artificial está presente en muchas áreas de la sociedad, tanto es así que está transformando el modo en el que el ser humano trabaja, vive y aprende. Para que puedas comprender más en profundidad qué puede hacer la IA y cómo se puede aplicar de manera práctica en cualquier sector te damos algunos ejemplos de cómo está afectando a distintas áreas e industrias. Como ya habrás podido comprobar, la inteligencia artificial está presente en muchas áreas de la sociedad, tanto es así que está transformando el modo en el que el ser humano trabaja, vive y aprende. Para que puedas comprender más en profundidad qué puede hacer la IA y cómo se puede aplicar de manera práctica en cualquier sector te damos algunos ejemplos de cómo está afectando a distintas áreas e industrias. En la salud La IA es una buena herramienta en las industrias y sectores que tienen que ver con la salud ya que puede usarse para la mejorar los diagnósticos de los profesionales médicos al ser capaz de identificar patrones y procesar datos que permiten lograr una mejor atención a la hora de administrar un medicamento concreto para solventar el problema específico de una persona. Es decir, los sistemas de IA son capaces de analizar imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, para identificar signos tempranos de enfermedades como el cáncer. Estos sistemas son capaces de procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones que de otra forma podrían pasar desapercibidos. Por otro lado, se está utilizando para analizar los datos genéticos y clínicos de los pacientes y determinar el mejor tratamiento para cada persona, lo que permite a los médicos tomar decisiones más precisas y adaptadas a las necesidades específicas de cada paciente. Por último, la IA ayuda a optimizar los recursos, mejorar la programación de cirugías y prever la demanda de camas hospitalarias para mejorar la eficiencia en la atención médica y reducir con ello los costes asociados a las mismas. En el transporte La IA es clave a la hora de la implementación de los vehículos autónomos, ya que gracias a ella es posible conducir de manera segura por cualquier carretera. Es decir, gracias a la IA los vehículos autónomos son capaces de identificar y detectar obstáculos que les permiten tomar decisiones en tiempo real para conducirse sin intervención de un humano. Por otro lado, la IA también puede utilizarse para optimizar las rutas de transporte público y gestionar el tráfico en las ciudades, ya que gracias a ella es posible predecir la demanda de transporte en diferentes momentos del día y ajustar los horarios y rutas de autobuses y trenes para satisfacer mejor las necesidades de los pasajeros. Del mismo modo se puede aplicar en el establecimiento de las rutas en la industria logística. En la educación La IA también puede transformar la forma en la que se aprende proporcionando experiencias de aprendizaje personalizadas basadas en el análisis de datos de las estudiantes para poder identificar cuáles son las áreas en las que cada estudiante necesita mejorar y adaptar de esta forma el contenido educativo a sus propias necesidades. Por otro lado, permite la gestión de grandes cantidades de datos que permite tomar decisiones a los profesores a través de recomendaciones basadas en calificaciones o progreso para ayudar a los estudiantes a resolver de mejor forma las dudas que puedan surgirles. En la robótica En el ámbito de la robótica, se espera que los robots equipados con inteligencia artificial desempeñen un papel mucho más importante en nuestras vidas, tanto en el hogar como en el lugar de trabajo, ya que estos robots serán capaces de realizar tareas complejas de manera autónoma y de manera precisa. La combinación de aprendizaje automático y redes neuronales permitirá a estos robots aprender y adaptarse a diferentes entornos y situaciones, lo que los hará más versátiles y útiles. En el marketing Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático, las empresas pueden analizar los comportamientos de los consumidores, sus interacciones con las plataformas digitales y su historial de compras para personalizar la publicidad y mejorar la experiencia del cliente, algo muy útil en el marketing. Por ejemplo, los sistemas de IA utilizados por gigantes del comercio electrónico como Amazon y AliExpress son capaces de predecir los productos que pueden interesar a un usuario en función de su historial de búsqueda y compra. Estas recomendaciones personalizadas no solo aumentan las ventas, sino que también mejoran la satisfacción del cliente. Además, la IA está revolucionando el campo del marketing digital a través de la automatización de campañas publicitarias, la segmentación avanzada de audiencias y la creación de contenido personalizado. De este modo, es posible optimizar el gasto publicitario de las empresas para poder predecir qué campañas tienen más probabilidades de éxito en función de los datos históricos. En el procesamiento del lenguaje natural Se prevé que los asistentes virtuales se vuelvan aún más sofisticados, de manera que sean capaces de mantener conversaciones más naturales y resolver problemas más complejos, lo que mejorará la experiencia de los usuarios, especialmente en servicios de atención al cliente, donde los chatbots basados en inteligencia artificial ya están funcionando para resolver dudas y atender solicitudes. El futuro de la inteligencia artificial Es complicado averiguar cuál será el alcance de la Inteligencia Artificial en el futuro debido a la rápida evolución en los últimos años, pero lo que sí que parece innegable es que esta tecnología acabará imponiéndose cada vez más en todas las áreas.  En el futuro, es probable que veamos avances significativos en áreas como la inteligencia artificial general, que se refiere a sistemas de IA capaces de realizar cualquier tarea cognitiva que un ser humano hace ya que los avances en aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural son cada vez más complejos. En este sentido, se plantea uno de los desafíos más importantes para el desarrollo de la Inteligencia artificial, que no es otro que el que tienen que ver con la ética. Es decir, a medida que los sistemas cuenten con un mayor desarrollo, será más complicado establecer una regulación adecuada de los mismos para que se utilicen de una forma ética. Por tanto, para garantizar que esta tecnología puede tener usos adecuados para el ser humano, será necesario abordar cuestiones que tienen que ver con el sesgo con el que cuentan los algoritmo, cómo gestionar la privacidad de los datos y la transparencia a la hora de tomar decisiones de manera automática. Por último, la inteligencia artificial transformará el mundo laboral tal y como lo conocemos, tal y como ha pasado con la irrupción de otras tecnologías a lo largo de la historia. Así, la implementación de la IA puede suponer la desaparición de algunos ejemplos que ahora son necesarios, pero que serán reemplazados por otro tipo de industrias nuevas que ahora no existen. Del mismo modo, puede suponer nuevas oportunidades laborales para profesionales que sepan aprovechar al máximo el potencial de esta herramienta y se adapte a la ella. Aunque es cierto que algunos trabajos desaparecerán, la inteligencia artificial también está creando nuevas oportunidades laborales, especialmente en campos como el análisis de datos, la ciberseguridad y el desarrollo de software de IA. Las empresas necesitan profesionales capaces de diseñar, implementar y gestionar estos sistemas de inteligencia artificial. El automatismo impulsado por la IA ya está transformando sectores como la manufactura, donde los robots industriales pueden realizar tareas que antes requerían intervención humana. En el sector de los servicios, como la atención al cliente o el marketing, los chatbots y los sistemas de IA también están empezando a reemplazar algunas funciones humanas. El reto, por tanto, será la adaptación ya que los trabajadores necesitarán actualizar sus habilidades y conocimientos para mantenerse en un mercado laboral cambiante en el que la educación y la formación continua serán clave. La inteligencia artificial es una tecnología en constante evolución que está transformando profundamente nuestras vidas y el mundo que nos rodea y que tiene importantes implicaciones en muchas áreas y sectores. El futuro de la inteligencia artificial es prometedor, pero presenta una serie de riesgos que será necesario asumir a través de la colaboración entre gobiernos, empresas y la sociedad en general para maximizar sus beneficios. 

Probablemente has comprado más de una vez un billete de avión o de tren por Internet o seguramente un libro o un regalo en alguna página web. Este hecho, que con el paso de los años se ha ido convirtiendo en algo casi cotidiano para nosotros, es lo que se denomina comercio electrónico, o lo que solemos llamar e-commerce. El e-commerce es parte fundamental del marketing online, pero a medida que hemos ido adaptando a nuestras vidas nuevos dispositivos electrónicos, como tablets o móviles de última generación, se han ido desarrollando nuevos canales de venta como el s-commerce y el m-commerce.

Trabaja e-commerce

Aprende a desarrollar estrategias de crecimiento efectivas para aumentar el número de usuarios, clientes y ventas de cualquier empresa o proyecto.

Ver oferta

Y ¿cuáles son las diferencias entre estos canales de ventas? E-commerce: abarca las transacciones comerciales que tienen forma remota a través de interfaces electrónicas y digitales. S-commerce: es la adquisición de productos a través de las redes sociales.  Lo que permite al usuario en línea dejar comentarios y/o evaluaciones del producto. M-commerce: es la transacción que se realiza a través del móvil como único canal de venta y aporta datos sobre el usuario/cliente. Desde luego, para llevar a cabo una buena estrategia de Marketing Online, no hay que dejar de lado los diferentes canales que tenemos a nuestra disposición y entender que las marcas han de adaptarse a los cambios en el entorno digital y actuar según el dispositivo. En conclusión, se trata de poder ofrecer al usuario productos acordes a su perfil, realizar ofertas personalizadas, proponer que las comparta, las valore públicamente y que al fin y al cabo, compre de manera diferente. kschool.com info@kschool.com

¿Quieres saber cómo prepararte para trabajar en Inteligencia Artificial? Te contamos cuáles son las diferentes opciones de formación, las habilidades más demandadas y por qué la IA se ha convertido en una de las carreras más demandadas. IA desde cero: ¿es posible formarse de manera autodidacta? Aunque es recomendable contar con formación en programación o Data Science, es posible aprender IA desde cero ya que cada vez hay más recursos que te permitirán hacerlo de forma sencilla y online. Para conseguirlo de este modo es necesario que seas constante y que cuentes con una buena planificación para que puedas crear una base adecuada para ello. Será necesario, por tanto, que tengas conocimiento sobre algoritmos de machine learning, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Estudios universitarios más útiles para trabajar en IA Aunque es posible aprender IA de forma autodidacta, la educación reglada sigue siendo una de las mejores formas de especializarse y acceder a los contenidos que necesitas para dominar la Inteligencia Artificial. En este sentido, las carreras STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) son las que tradicionalmente han proporcionado la base necesaria para trabajar en IA. Por lo que puedes decantarte por Grados en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física o Data Science para adquirir las habilidades técnicas básicas y poder conocer cómo funcionan los algoritmos, la programación y el análisis de datos. En los últimos años, muchas universidades han comenzado a ofrecer programas específicos de Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, diseñados para formarte en aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de Big Data. Además, existe una gran cantidad de certificados y cursos específicos que pueden complementar una formación universitaria para aquellos que buscan mejorar sus competencias o cambiar de carrera.

Inscríbete en el Curso de IA y Data Science

Conviértete en un Data Scientist especializado en IA.

Ver oferta

Qué habilidades técnicas son las más demandadas dentro del sector La IA es un campo que abarca varias disciplinas, y cada una de ellas demanda destrezas específicas para el desarrollo y la implementación de soluciones adecuadas. Por tanto si quieres formarte en IA será necesario que tengas una serie de habilidades técnicas: –        Análisis de datos y matemáticas: la IA se basa en el procesamiento y análisis de un gran volumen de datos, por tanto, entender conceptos matemáticos como álgebra lineal, estadística y cálculo es indispensable para el diseño de modelos de aprendizaje automático. –        Conocimiento en herramientas y plataformas: es esencial dominar plataformas como TensorFlow, PyTorch, Hadoop, y plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud ya que te ayudará a gestionar y analizar datos de manera eficiente. –        Machine learning y deep learning: el machine learning se centra en la creación de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Por su parte, el deep learning utiliza redes neuronales para abordar problemas complejos, como el reconocimiento de voz. Estas dos disciplinas son esenciales para su funcionamiento por lo que dominar estas tecnologías es fundamental para poder utilizarlas. –        Procesamiento de lenguaje natural (NLP): permite a las máquinas comprender y generar lenguaje humano. Las aplicaciones de NLP están presentes en chatbots, asistentes virtuales y sistemas de traducción automática, por lo tanto tener conocimientos en NLP puede abrirte muchas puertas en sectores que buscan mejorar la comunicación. –        Programación: deberás dominar lenguajes de programación como Python ya que es el más utilizado en el desarrollo de algoritmos de machine learning y deep learning, gracias a su sintaxis clara y la disponibilidad de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, y Scikit-learn. Del mismo modo, También es útil contar con conocimientos de otros lenguajes como R, Java y C++. La importancia del pensamiento crítico, resolución de problemas y creatividad para sobresalir en IA Aunque las habilidades técnicas son imprescindibles para poder trabajar en IA, es necesario también contar con otra serie de habilidades como la capacidad crítica de pensamiento o la credibilidad para poder solucionar problemas complicados y darles una solución clara. –        Colaboración y comunicación: ya que deberás tener la capacidad de saber explicar conceptos técnicos a personas no técnicas y colaborar en la creación de soluciones para poder llevar a cabo tus proyectos de IA. –        Creatividad: para descubrir nuevas aplicaciones de la IA y para desarrollar modelos que puedan realizar tareas nuevas será necesario que imagines soluciones nuevas para lograr tus objetivos. –        Pensamiento crítico: en el desarrollo de tu trabajo será necesario tomar decisiones basadas en datos y evaluar continuamente la efectividad de los modelos, por lo que será necesario contar con pensamiento crítico para analizar resultados, identificar errores y buscar formas de mejorar los algoritmos. Del mismo modo, te ayudará a comprender los sesgos en los datos que puedan existir y tomar medidas para mitigarlos. –        Resolución de problemas: debes tener la capacidad de encontrar soluciones innovadoras y creativas que permitan que los modelos de IA operen de manera óptima para dar con la opción correcta. Para poder trabajar en IA será necesario que cuentes con la formación adecuada y desarrolles tus habilidades tanto técnicas como comunicativas para lograr las capacidades que necesitas para dedicarte a este campo.