La inteligencia artificial está viviendo su mejor momento desde hace más de un año y las personas la usan para muchas de las actividades del día, ¿cómo se construye una herramienta que responde a todo? Lee para conocer más.
¿Por qué está de moda la IA últimamente? La respuesta radica en la creciente cantidad de datos que se generan diariamente y la necesidad de procesarlos de manera eficiente. Además, la IA ha demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la eficiencia, reducir costos y tomar decisiones más informadas.
Primero, es importante entender qué es el Internet de las cosas, su diferencia con Machine Learning y la inteligencia artificial. El IoT se refiere a la conexión de objetos cotidianos a internet para que puedan enviar y recibir datos, mientras que el machine learning se encarga de procesar esos datos para hacer predicciones y tomar decisiones. Los dispositivos IoT incluyen desde electrodomésticos inteligentes hasta sensores de medición ambiental en la industria y con la IA se puede utilizar para analizar los datos que se generan a partir de estos dispositivos. Por ejemplo, los sensores pueden recopilar datos de consumo de energía de un edificio y la IA puede analizar estos datos para identificar patrones de uso y oportunidades para reducir el consumo de energía.
Este proceso nos permite alcanzar nuevos niveles de eficiencia en cuanto a tiempo ya que hacemos multitareas en diferentes momentos del día sin que esto nos genere estrés. La integración de la IA con el IoT no solo permite un análisis más eficiente de los datos, sino que también puede mejorar la experiencia del usuario. Los asistentes virtuales como Alexa y Google Home utilizan la IA para comprender los comandos de voz y proporcionar respuestas precisas y personalizadas. Los dispositivos de hogar inteligente pueden adaptarse a las preferencias del usuario y ajustar la temperatura o la iluminación de la casa automáticamente. La IA puede hacer que el IoT sea más inteligente y eficiente.
La IA y su uso en blockchain
Otra área en la que la IA está teniendo un impacto significativo es en blockchain. El blockchain es una tecnología de registro distribuido que permite la transferencia de datos de forma segura y transparente. La IA se puede utilizar para analizar los datos que se almacenan en la cadena de bloques y proporcionar información valiosa sobre el uso y las tendencias. Por ejemplo, la IA puede analizar los patrones de uso de una criptomoneda y predecir su valor futuro. También puede detectar transacciones sospechosas y reducir el riesgo de fraude.
Además, la IA también se utiliza para mejorar la seguridad de la cadena de bloques. La cadena de bloques es inmutable, lo que significa que los datos almacenados en ella no se pueden cambiar. La IA puede analizar estos datos y detectar cualquier intento de manipulación o ataque. También se puede utilizar para identificar vulnerabilidades en la cadena de bloques y proponer soluciones para mejorar la seguridad.
Tokens no fungibles y su uso en inteligencia artificial
Los NFTs (tokens no fungibles) son otro ejemplo de cómo la IA se está integrando en la tecnología moderna. Los NFTs son una forma de propiedad digital única e indivisible que se pueden comprar y vender. Utilizan la tecnología blockchain para garantizar su autenticidad y transparencia; con el uso de la IA se integra para analizar los datos de mercado de los NFTs y predecir su valor futuro. También puede identificar cualquier fraude o falsificación en el mercado de los NFTs.
Una inteligencia artificial puede responder a las preguntas que le hacemos, algunas dibujan, otras organizan documentos y otras más nos ayudan a modelar espacios en 3D. Sin embargo, todas funcionan a través de un algoritmo que guía el proceso de trabajo.
La creación de una IA es un proceso complejo que requiere una combinación de conocimientos en diferentes áreas, como la informática, la matemática, la estadística y la inteligencia artificial en sí misma. A continuación, te explicamos algunos de los pasos generales que se deben seguir para crear una inteligencia artificial:
Definición del problema: El primer paso es definir el problema que se desea resolver con la inteligencia artificial. Por ejemplo, puede ser la creación de un chatbot para atención al cliente, la clasificación de imágenes o la predicción de precios de acciones.
Recopilación y preparación de datos: Para que la inteligencia artificial aprenda, necesita datos. Estos datos deben ser relevantes para el problema que se desea resolver y se deben preparar adecuadamente para que sean utilizables por el modelo de inteligencia artificial.
Selección del algoritmo: Existen diferentes algoritmos de inteligencia artificial que se pueden utilizar para resolver un problema determinado. Se debe seleccionar el algoritmo que mejor se adapte a las necesidades del problema.
Entrenar el modelo: Una vez seleccionado el modelo, se debe entrenarlo con los datos recopilados. El entrenamiento implica ajustar los parámetros del modelo para que pueda aprender del conjunto de datos y tomar decisiones precisas.
Evaluar el modelo: Una vez entrenado el modelo, se debe evaluar su rendimiento en un conjunto de datos separado del conjunto de entrenamiento. Esto permite verificar si el modelo ha aprendido correctamente y generaliza bien para nuevos datos.
Ajustar el modelo: Si el modelo no tiene un buen rendimiento, se deben realizar ajustes en los parámetros o en la arquitectura del modelo para mejorar su desempeño.
Implementar y desplegar la IA: Finalmente, se debe implementar y desplegar el modelo de IA en la aplicación o sistema que se diseñó para resolver el problema inicial.
Es importante mencionar que el proceso de creación de una IA es iterativo, por lo que se debe estar dispuesto a repetir algunos pasos varias veces hasta obtener el resultado deseado. Para la próxima década, el mercado de la inteligencia artificial registrará un fuerte crecimiento, se espera que su valor, de casi 100.000 millones de dólares, se multiplique por veinte de aquí a 2030, hasta casi dos billones de dólares.
Desde las cadenas de suministro, el marketing, la fabricación de productos, la investigación y el análisis, entre otros, son campos que adoptarán en algún aspecto la inteligencia artificial dentro de sus estructuras empresariales. Los chatbots, la IA generadora de imágenes y las aplicaciones móviles son algunas de las principales tendencias que mejorarán la IA en los próximos años. Próximamente desde Landian te contaremos cómo trabajamos la IA en nuestras experiencias inmersivas.