De innovación a transformación con inteligencia



 

Desde hace ya algunos años, uno de los retos de la comunidad científica es conseguir que las máquinas posean la capacidad del sistema visual y cognitivo humano.

Percepción, aprendizaje, recompensa, toma de decisiones, lenguaje, comunicación, emoción, son solo algunas de las áreas de estudio en la carrera por conseguir replicar la naturaleza del comportamiento humano a través de una inteligencia artificial general.

Deep learning y redes neuronales

Fruto de esta investigación y tratando de imitar cómo el cerebro procesa información, surgieron las redes neuronales profundas formadas por múltiples capas de elementos o ‘neuronas artificiales’ conectadas entre sí, cuya aplicación demostró ser superior a los conocidos anteriormente en reconocimiento de voz o detección de objetos en imágenes.

Así, el deep learning sentó las bases de la, ya conocida por todos, IA Generativa, la cual permite generar contenido a partir de grandes volúmenes de información, y cuya irrupción está revolucionando hoy en día la forma en la que se aborda la solución a una necesidad.

La investigación, sin embargo, no va a pararse aquí. Mientras unos se esfuerzan por conseguir modelos de IA Generativa más ligeros, más personalizados al contexto, hay debates abiertos sobre si la aproximación seguida hasta la fecha, dominada por modelos de lógica y matemática teórica, es la correcta; o si avances en neurociencia, centrados en estudiar cómo funciona el cerebro humano, pueden desempeñar un papel crucial para conseguir sistemas de IA más efectivos y eficientes.

Avances en I+D

De una forma u otra, avances en I+D han motivado siempre la creación continua de soluciones innovadoras que buscan transformar la economía y la sociedad.

Departamentos de Innovación en todo el mundo contribuyen a diario a la creación de valor y la atracción de talento, claves para el éxito.

Sin embargo, en este momento, las empresas se están viendo obligadas a dar un paso más. Sin dejar de invertir en innovación, que siempre debe ir un paso por delante, se debe reflexionar en cómo realmente se puede aprovechar el hype generado en torno a la IA Gen para transformar su día a día aplicando inteligencia natural.

Sin dejar de invertir en innovación se debe reflexionar en cómo realmente se puede aprovechar el hype generado en torno a la IA Gen para transformar su día a día aplicando inteligencia natural

El objetivo es claro, conseguir eficiencias a nivel interno, maximizar la productividad en las operaciones y aumentar la cifra de negocio son los tres ejes en torno a los cuales debe girar la transformación basada en IA.

En consecuencia, entidades públicas y privadas serán partícipes de la integración en su operativa diaria de soluciones que liberan a los equipos de tareas repetitivas y les permiten centrarse en aquellas tareas donde puedan aportar mayor valor como humanos.

Procesos de gestión documental optimizados, canales de atención mejorados, agilidad en el desarrollo software, etc., son solo algunos de los ejemplos en esta nueva realidad.

Para conseguir una implementación exitosa de la IA en una compañía, se requiere una estrategia de transformación clara, inversiones en tecnología, gestión del cambio y capacitación de personal

Para conseguir una implementación exitosa de la IA en una compañía, se requiere una estrategia de transformación clara, inversiones en tecnología, gestión del cambio y capacitación de personal; además de una metodología que permita gestionar los riesgos en materia de ética y privacidad que pueden surgir de su uso.

Así, esta transformación implica un proceso continuo no solo de levantamiento de nuevos casos de uso, sino de gobierno responsable de estos.

 

Deep learning y redes neuronales

La IA Gen y otros tipos de inteligencia (y su relación con deep learning y redes neuronales), sin duda alguna, deben ser aliadas y compañeras de viaje de las organizaciones, sin perder de vista que están formadas por personas, las cuales deben estar en el centro de cualquier transformación.

Personas a las que se les ofrecerán nuevas herramientas y, con ello, espacio para reinventarse.

Queda mucho trabajo por hacer, la tecnología está ahí, pero tendremos que esforzarnos por priorizar en soluciones sostenibles desde el punto de vista económico, medioambiental y, por supuesto, humano, para ser verdaderamente competitivos en un mercado en constante evolución.

 


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