Inteligencia Artificial: ¿Qué es?

Actualmente, la Inteligencia Artificial (IA) es uno de los temas que más invita a la reflexión en el campo de la tecnología y los negocios. Ese entusiasmo está bien fundado, pues vivimos en un mundo cada vez más conectado e inteligente. Hoy en día, no solo se puede fabricar un coche o componer una canción mediante un algoritmo sino que también puedes conectar tu CRM a tu bandeja de entrada para priorizar los correos más importantes. La tecnología que está por detrás de todos esos avances está relacionada con la Inteligencia artificial (IA).

Además, puedes consultar el libro electrónico Inteligencia artificial para CRM: una guía práctica de todo lo que necesitas saber.

Inteligencia Artificial: ¿qué es?

La Inteligencia Artificial (IA) es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden operar de una manera considerada inteligente. Estos sistemas utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos, tomar decisiones, resolver problemas y adaptarse a nuevas situaciones. La IA tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos: comprende desde asistentes virtuales y vehículos autónomos y es capaz de realizar desde diagnósticos médicos hasta análisis de datos empresariales. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos”.

De hecho, los sistemas de Inteligencia Artificial son capaces de analizar datos en grandes cantidades (big data) e identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, logran formular predicciones de forma automática con rapidez y precisión. Para nosotros, lo importante es que la IA posibilite que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes. ¿Cómo? Integrando análisis predictivos (hablaremos sobre ellos más adelante) y otras técnicas de IA en aplicaciones que utilizamos a diario. 

• Amazon ofrece recomendaciones de productos basadas en modelos de canasta de compra
• Facebook y Google Fotos sugieren el etiquetado y agrupamiento de fotos con base en el reconocimiento de image
• Utilizando procesamiento de lenguaje natural, Siri funciona como un asistente personal
• Waze brinda información optimizada de tráfico y navegación en tiempo real

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La historia de la Inteligencia Artificial

La mayoría de nosotros tenemos un concepto de la Inteligencia Artificial alimentado por las películas de Hollywood. Exterminadores, robots con crisis existenciales y píldoras rojas y azules forman parte del imaginario creado por el cine estadounidense. De hecho, la IA ha estado en nuestra imaginación y en nuestros laboratorios desde 1956, cuando un grupo de científicos puso en marcha el proyecto de investigación “Inteligencia Artificial” en el Dartmouth College, en los EEUU. El término se acuñó allí y, desde entonces, hemos presenciado una montaña rusa de avances que, además de sorprendernos (“¡Vaya! ¿Cómo sabe Amazon que quiero este libro?”), también nos ha causado más de una frustración (“esta traducción es completamente errónea”).  

Al comienzo del proyecto, el objetivo era describir la inteligencia humana de una forma tan precisa que permitiera crear una máquina capaz de simularla. Este concepto, conocido como “IA genérica”, fue de hecho que alimentó la (asombrosa) ficción que nos daría entretenimiento ilimitado.

Con el paso del tiempo, la ciencia evolucionó hacia áreas de conocimiento específicas y fue en ese momento que la IA empezó a generar resultados significativos en nuestras vidas. La combinación de reconocimiento de imagen, procesamiento de lenguaje, redes neuronales y mecánica automotriz hizo posible, por ejemplo, la existencia de un vehículo autónomo. La historia de la Inteligencia Artificial es una narrativa de desafíos y avances continuos a lo largo de las décadas y, a medida que la tecnología avanza, la IA sigue cumpliendo un papel cada vez más importante en una amplia variedad de aplicaciones y sectores.

A partir de los años 1950, la Inteligencia Artificial evolucionó en su manera de presentarse como una tecnología que cambia la vida de las personas. Aquí te dejamos una breve línea de tiempo del desarrollo de la IA:

• Década de 1950 – Programas de juego y resolución de problemas: Durante esta época, se desarrollaron programas que podían jugar al ajedrez y también otros juegos, como el programa de ajedrez de IBM en 1951. También se crearon programas que podían resolver problemas matemáticos y lógicos.
• Década de 1960 – LISP y el desarrollo de lenguajes de programación: Se creó el lenguaje de programación LISP, que se destaca por su enfoque en el procesamiento de listas y su capacidad para representar y manipular datos de manera recursiva. Eso lo convirtió en uno de los lenguajes más utilizados en la IA. También se produjeron avances en el procesamiento de lenguaje natural y la creación de sistemas expertos.
• Década de 1970 – boom y crisis: La Inteligencia Artificial experimentó su apogeo en la década de 1970, pero también se encontró con desafíos. Los sistemas expertos, como Dendral y MYCIN, se desarrollaron con éxito, pero pronto se hizo evidente que tenían limitaciones en términos de adaptabilidad y aprendizaje.
• Década de 1980 – conexión con la robótica: La IA se unió a la robótica, y surgieron robots capaces de realizar tareas simples. Se trabajó en sistemas que podían aprender por medio de la experiencia, dando lugar a algoritmos de aprendizaje automático.
• Década de 1990 – Inteligencia Artificial en la industria: La IA encontró aplicaciones en la industria, el comercio electrónico y los motores de búsqueda. Las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo empezaron a ganar relevancia.
• Década de 2000 en adelante – Auge de la IA Moderna: Con el aumento de la potencia computacional y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, la IA experimentó un renacimiento. El aprendizaje profundo, el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora se convirtieron en áreas clave. Ejemplos notables incluyen el éxito de sistemas como el IBM Watson, de asistentes virtuales como Siri y la conducción autónoma.

¿Cómo funciona y para qué sirve la Inteligencia Artificial?

El corazón de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático (machine learning), que permite a las máquinas mejorar su rendimiento en una tarea específica a medida que se les proporciona más datos y experiencia. Dentro del aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales son un componente clave. Inspiradas en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano esas redes se utilizan para tareas de procesamiento de información.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP, por su sigla en inglés) es otra área importante de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Los sistemas de NLP posibilitan a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano. Esto se aplica en la traducción automática, los chatbots, la generación de texto y la extracción de información.

La IA requiere grandes cantidades de datos para funcionar correctamente. Los datos se recopilan, almacenan y procesan por medio de hardware y software especializados. Los avances en tecnología de almacenamiento y computación en la nube han sido fundamentales para el crecimiento de la IA. 

Además de entender el funcionamiento de la Inteligencia Artificial, es importante destacar su uso en diferentes campos:

• Asistentes virtuales y automatización: Los asistentes virtuales como Siri, Google Assistant y Alexa utilizan IA para responder preguntas, realizar tareas y controlar dispositivos. Además, la IA se utiliza en la automatización de procesos empresariales, lo que permite ahorrar tiempo y recursos.
• Salud y medicina: La IA se emplea en diagnósticos médicos, análisis de exámenes de imagen y también el descubrimiento de fármacos. Ayuda a los profesionales de la salud a tomar decisiones más rápidas y basadas en información más precisa.
• Educación y ciencias sociales: Los sistemas de tutoría inteligente utilizan la IA para personalizar la educación y mejorar el aprendizaje, y también para analizar grandes conjuntos de datos para obtener información sobre tendencias sociales y comportamientos humanos.
• Comercio electrónico y finanzas: Las recomendaciones de productos en plataformas de e-commerce como Amazon se basan en algoritmos de IA que analizan el comportamiento del usuario y sus preferencias, así como ayudan en la detección de fraudes, el análisis de riesgos y la gestión de carteras.

Las principales técnicas de IA 

Luego de haber explorado la definición de Inteligencia Artificial y de conocer los hitos fundamentales de su historia, estamos en el momento perfecto para adentrarnos aún más en el tema. Presentaremos las principales técnicas de la IA, centrándonos especialmente en su aplicación en el ámbito empresarial.

Aprendizaje automático (machine learning)

El aprendizaje automático (o machine learning) implica entrenar a las máquinas para que reconozcan patrones en los datos y tomen decisiones en función de esos patrones. En términos prácticos, el aprendizaje automático es la ciencia que se encarga de hacer que las computadoras realicen acciones sin necesidad de programación explícita. La idea principal aquí es proporcionarles datos a los algoritmos de Aprendizaje automático y que, luego, estos los usen para hacer predicciones o guiar decisiones.

Son ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático: los diagramas de decisiones, los algoritmos de agrupamiento, los algoritmos genéticos, las redes bayesianas y el aprendizaje profundo.  

Aprendizaje profundo

¿Recuerdas cuando Google anunció un algoritmo que encontraba vídeos de gatos en Youtube? (Si quieres refrescar tu memoria, haz clic aquí). Pues bien, eso es el posible gracias al aprendizaje profundo (o deep learning),que es una técnica que utiliza redes neuronales (el concepto de que las neuronas se pueden simular mediante unidades computacionales) para realizar tareas de clasificación (piensa en clasificar una imagen de un gato, de un perro o de personas, por ejemplo).  

Una característica distintiva del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender automáticamente a partir de datos sin requerir una programación manual intensiva. Esto significa que ese tipo de aprendizaje permite identificar modelos y relaciones en los datos de manera más eficiente y precisa que los enfoques tradicionales.

Datos inteligentes

Los datos inteligentes son aquellos que se han sometido a un proceso de limpieza, transformación y enriquecimiento para que sean útiles para la toma de decisiones automatizada de la IA. La recogida y el procesamiento cuidadosos de datos de alta calidad permiten a la Inteligencia Artificial aprender, tomar decisiones informadas y responder a situaciones cambiantes de manera efectiva. En un mundo cada vez más impulsado por la IA, la calidad de los datos se ha convertido en un factor crítico para el éxito empresarial y tecnológico.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es un subcampo de la IA que utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas para analizar datos históricos y encontrar relaciones y patrones que pueden utilizarse para hacer predicciones sobre eventos futuros. En lugar de simplemente describir lo que ha ocurrido en el pasado, el análisis predictivo se centra en responder preguntas como “¿qué ocurrirá a continuación?” o “¿cuándo ocurrirá?”

Los casos de uso del análisis predictivo en los negocios son muchos: modelos de crédito, modelos de segmentación de clientes (agrupamiento), modelos de probabilidad de compra y modelos de migración de clientes, entre otros.  

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La Inteligencia Artificial en los negocios

La IA está revolucionando las expectativas de los consumidores, especialmente las de aquellos que gestionan su vida utilizando aplicaciones líderes como Uber, Google y Amazon. Se trata de clientes que saben que las empresas poseen una cantidad considerable de datos sobre ellos, y más importante aún, reconocen el potencial que estas empresas tienen para utilizar su información y proporcionar experiencias excepcionales de atención al cliente.

Un ejemplo que se destaca es el de la generación millennial, la cual se encuentra altamente enfocada en la calidad de la experiencia del servicio ofrecido al cliente. Para los indivíduos de esa generación, todo debe ser sencillo, rápido e inteligente. Están ávidos de interacciones eficientes y personalizadas y esperan que las empresas aprovechen la IA para comprender y anticipar sus necesidades, brindando así un servicio que se adapte perfectamente a sus preferencias. Esta transformación en las expectativas de los clientes es un indicio claro de que la Inteligencia Artificial está cumpliendo un papel esencial en la evolución del compromiso empresarial con los consumidores.

Inteligencia artificial para ventas

La IA ofrece una mayor productividad para los equipos de ventas, ya que permite centrarse en las oportunidades que podrían conducir al éxito, así como ahorrar tiempo al personal de ventas durante el registro de información. Veamos algunos ejemplos concretos a continuación:

• Captura automáticamente las actividades de ventas, lo que significa que el personal de ventas no tiene que dedicar tiempo al llenado de la base de datos del CRM;
• Registra automáticamente los datos del cliente como por ejemplo, registros de navegación por el sitio web y conexiones al sitio web, entre otros;
• Sugiere la mejor acción de seguimiento y recomienda respuestas de correo electrónico al conectar la información del CRM a la bandeja de entrada;
• Realiza una valoración predictiva de prospecto. Mediante el análisis predictivo, el sistema podrá indicar la probabilidad de que un prospecto se convierta en una venta. Más interesante aún, el sistema le indicará por qué se llegó a esta puntuación (p. ej., canal de acceso del prospecto, sector, etc.). 

Inteligencia artificial para atención al cliente

La inteligencia artificial ha transformado la atención al cliente al ofrecer soluciones más rápidas, personalizadas y eficientes. Desde chatbots hasta análisis de sentimiento y automatización de procesos, la IA juega un papel fundamental en la mejora de la experiencia del cliente y en la eficiencia operativa de las empresas. A medida que esta tecnología sigue evolucionando, es probable que veamos aún más innovaciones en la atención al cliente impulsadas por la IA. Veamos unos ejemplos de beneficios de la Inteligencia Artificial para la atención al cliente:

• Clasificación automática de los casos de atención al cliente, lo que evita depender del agente de atención al cliente a la hora de tomar una decisión y, por lo tanto, ahorra tiempo al agente.
• Recomendación de soluciones y bases de conocimiento: aumenta la productividad y la calidad de un servicio al sugerir la solución que tendría más probabilidades de resolver el problema del cliente.
• Comunicaciones de autoservicio: la generación actual de clientes prefiere el autoservicio en lugar de llamar por teléfono a un centro de atención. Gracias a la IA, las comunidades de servicios serán más inteligentes, por ejemplo, al personalizar el entorno que depende del cliente y sugerir soluciones de forma automática, o al utilizar el reconocimiento de imagen para identificar el producto que aparece en una foto tomada por el cliente.

Inteligencia artificial en el marketing

El marketing es una disciplina que ha evolucionado hacia un enfoque cada vez más analítico y cuantitativo a lo largo de los años. En particular, muchas de las técnicas de análisis predictivo y de inteligencia artificial (IA) encuentran aplicaciones fundamentales en el ámbito del marketing. Un ejemplo destacado es del modelado predictivo, que se utiliza para prever comportamientos clave, como la migración de clientes o la probabilidad de compras futuras. Además, los modelos de agrupamiento desempeñan un papel esencial al segmentar a los clientes de manera efectiva, permitiendo una mejor personalización de las estrategias de marketing.

Estos son algunos de los nuevos avances de la IA en el marketing y algunas de las funcionalidades de Marketing Cloud Einstein:

• Puntuación predictiva por correo electrónico: le permite a los profesionales de marketing saber (antes de lanzar una campaña de email marketing) cuál es la probabilidad de que sus clientes respondan a la campaña; o de que la abandonen. El objetivo aquí es anticipar la respuesta del cliente para ofrecer recorridos personalizados;
• Audiencias predictivas: basándose en la puntuación predictiva, podrás segmentar mejor tu base de clientes y prospectos en función de un comportamiento predictivo al agrupar a personas que tengan puntos en común. Cuanto mayor sea la segmentación, mejor será la conversión;
• Optimización del tiempo de envío: ¿es mejor enviar una campaña a las 14h o a las 4h? Con la optimización del tiempo de envío, el algoritmo de IA te indicará la hora en la que será más probable que cada contacto de tu base de clientes abra un correo electrónico y participe en tu campaña.

La Inteligencia Artificial está en el centro de una transformación profunda que se está operando en nuestras vidas y se encamina rápidamente a revolucionar por completo la forma en que la trabajamos y vivimos. ¡Cuenta con Salesforce para que sea tu aliada en el avance tecnológico de tu empresa!

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