Inteligencia Artificial Adaptativa y su papel en las empresas

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Es la realidad: la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse. Si bien esto no es una novedad en sí misma ya que se ha hablado de esto desde ya varios años, sí es cierto que, con el auge de herramientas de automatización, creación de contenidos, asistentes virtuales, se puede decir que esta tecnología está más al alcance de todos que nunca.

Como es bien sabido, la Inteligencia Artificial o IA, es un tipo de tecnología que se encarga de desarrollar sistemas o herramientas con capacidad de ejecutar labores, en general repetitivas, que normalmente ejecuta el ser humano. Cualquier modelo de IA tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos para detectar patrones y, sobre ello, tomar decisiones. Para llevar a cabo dichos análisis y aprendizajes, la Inteligencia Artificial se basa en diversas técnicas como el Machine Learning o Aprendizaje Automático (ML) y el Deep Learning o Aprendizaje Profundo (DL) los cuales, a su vez, emplean algoritmos para “aprender” a partir de los datos obtenidos.

Con el avance tecnológico permanente, la IA ha evolucionado (y probablemente lo siga haciendo) para acomodarse más eficientemente a los cambios constantes del mundo, permitiéndole responder de manera más efectiva a las tareas que se le asignen. A esto se le conoce como Inteligencia Artificial Adaptativa y, aunque es un término no tan conocido como el genérico, puede aportar una alto valor agregado a las empresas que la adapten como parte de sus procesos. Se espera que, con el tiempo y el desarrollo tecnológico acelerado, la Inteligencia Artificial Adaptativa sean más las compañías que vayan implementando este modelo en sus procesos organizacionales, proporcionándoles mayor competitividad y eficiencia.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Adaptativa y cómo influye en las empresas?

Cómo se mencionó anteriormente, el modelo adaptativo de la IA permite, a través del uso de distintas tácticas y métodos de aprendizaje, adaptar las respuestas y comportamiento de los sistemas según los cambios que se vayan presentando. Esto se logra mediante un “entrenamiento” continuo del modelo a partir de nuevos datos, lo cual facilita adquirir nueva información y poder tomar decisiones a partir de ella.

Existen distintos métodos para entrenar un sistema de IA Adaptativa, entre los cuales encontramos: Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje No Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo.

  • Para el caso del Aprendizaje Supervisado, se busca entrenar al sistema, a partir de datos etiquetados y una salida deseada, con el fin de que el modelo de Inteligencia Artificial aprenda a asociar las entradas con las salidas deseadas.
 
  • El Aprendizaje No Supervisado consiste en que el modelo se entrene a partir de la búsqueda de patrones en conjuntos de datos no etiquetados (o sin clases asociadas a ellos) ni salidas esperadas.
 
  • Finalmente, el Aprendizaje por Refuerzo emplea un sistema de recompensas o castigos para que el sistema adquiera sus conocimientos al interactuar con el entorno.
 

Cada una de estas tácticas de capacitación han sido diseñadas de tal forma que están permitiendo a los modelos de Inteligencia Artificial volverse cada vez más precisos en sus respuestas y mejorarlas según los desafíos y cambios a los que se vaya enfrentando. Esto es especialmente útil para optimizar ciertos procesos corporativos donde la adaptabilidad es primordial para mejorar la eficiencia.

Si bien implementar Inteligencia Artificial dentro de las áreas y procesos empresariales supone un reto, sobre todo entendiendo que este tipo de tecnologías generan dilemas ético y morales relacionados con el reemplazo de la mano de obra humana, también significa un importante avance en la manera de ejecutar las labores cotidianas.

Entre los aspectos que se pueden beneficiar mayormente con la Inteligencia Artificial Adaptativa encontramos:

  • Servicio al Cliente: Haciendo un análisis de los datos de cada cliente, la IA puede brindar una experiencia mucho más personalizada a sus necesidades, brindando respuestas, recomendaciones u ofertas que se ajusten lo más posible a sus requerimientos. Algunos de estos sistemas, incluso, aprenden a desarrollar un lenguaje mucho más natural, dándole a su interlocutor la sensación de estar interactuando con una persona real y no con una máquina, pero con respuestas más rápidas.
 
  • Seguridad de los datos y detección de fraudes: por sus capacidades de analizar patrones y datos, estos sistemas pueden detectar rápidamente comportamientos anómalos, actividades sospechosas y posibles fraudes que estén ocurriendo, permitiendo tomar medidas preventivas y correctivas para proteger la información.
 
  • Mejoras en los procesos operativos: las cualidades la IA Adaptativa permite detectar errores, mejoras, embotellamientos que se estén presentando dentro de los procesos organizacionales, facilitando la toma de decisiones o la implementación de soluciones que mejoren la eficiencia en estas áreas.
 
  • Toma de decisiones: estos sistemas de IA son entrenados para aprender continuamente y analizar datos más complejos, lo que faculta la entrega de información más completa y detallada que permita tomar decisiones estratégicas informadas.
  • Mejora en la competitividad y la innovación: la utilización de sistemas basados en IA ayuda a que las empresas desarrollen nuevos modelos y procesos de innovación, además de optimizar sus procesos, lo que les permite, al final de cuentas, destacarse entre su competencia.
 
  • Automatización y reducción de errores: si bien este es uno beneficio que se ve desde la forma más básica de IA, el modelo adaptativo lo que hace es mejorar aún más esta ventaja ya que, al estar en constante aprendizaje, se va a adaptando de mejor manera a las tareas automatizadas, ejecutándolas con mayor eficacia y reduciendo aún más los índices de error.
 

Además de ello, de acuerdo con Gartner, es posible que los sistemas de IA Adaptativa permitan, más adelante, que las empresas puedan desarrollar nuevos tipos de negocios, productos o servicios, brindando un mayor crecimiento. (Gartner, 2022)

Estos son, a grandes rasgos, algunos de los principales aspectos en los que la Inteligencia Artificial Adaptativa tiene un mayor impacto a nivel corporativo. Entender como se puede aplicar a cada organización y que incidencias puede para sus procesos es tarea de los tomadores de decisiones. Sin embargo, en un contexto cada vez más digitalizado y competitivo, es esencial contar con todas las herramientas que permitan explotar todas las capacidades de la compañía y sus empleados, por lo que percibir a la Inteligencia Artificial Adaptativa como un aliado potencial y no como un reemplazo del capital humano es básico para explorar y aprovechar todas las ventajas que estos modelos tienen para ofrecer.

Por otro lado, uno de los campos donde la Inteligencia Artificial Adaptativa puede tener una importante influencia y que, aplicada a ello puede significar un importante avance, es la ciberseguridad. El nivel de potenciación que pueden entregar los modelos de IA e IA adaptativa es tal que, en la actualidad, son cada vez más los fabricantes de herramientas y soluciones de ciberseguridad que están incluyéndolos dentro de sus productos, para ofrecerles a los clientes soluciones optimizadas y eficientes que brinden una máxima protección para sus activos tecnológicos.

Capacidades como análisis de grandes cantidades de datos, detección de patrones y comportamientos, aprendizaje de eventos pasados permiten que la Inteligencia Artificial Adaptativa brinde beneficios a los sistemas de ciberseguridad como:

  1. Detección de amenazas avanzadas.
  2. Identificación de fraudes.
  3. Análisis de comportamientos de usuarios y aplicaciones.
  4. Respuesta ante incidentes.
  5. Análisis de posibles riesgos y diagnóstico de seguridad.
 

Poder sacarles provecho a estas capacidades de la IA es otro de los grandes beneficios que estos modelos ofrecen a las organizaciones, ya que se convierten en herramientas potentes que, con su aprendizaje automática y adaptabilidad permanente, permiten afrontar con mayor eficiencia las ciber amenazas crecientes.

No obstante, también es fundamental considerar que estos modelos pueden representar un riesgo para la seguridad de la información si no se toman las medidas de precaución adecuadas. 

¿Por qué?

En primera instancia, si se detecta una vulnerabilidad dentro de ellos que pueda ser aprovechada por un cibercriminal; segundo, en ocasiones estos modelo tienen acceso a información sensible, por lo que existe un riesgo de que ocurre una fuga de información; tercero, los usuarios que no están lo suficientemente capacitados pueden, inconscientemente, compartir información confidencial de la empresas mientras usan estos sistemas, los cuales en ocasiones guardan este historial, lo cual pone en riesgo de robo de la información entregada.

En conclusión, los avances tecnológicos han permitido el surgimiento y especialización de modelos como la Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial Adaptativa con las que se busca optimizar procesos complejos de todas las índoles. La flexibilidad y constante entrenamiento de la IA Adaptativa ofrece una gran ventaja para las organizaciones ya que les permite ceñirse rápidamente a los cambios, adaptando sus procesos para volverlos más eficientes y competitivos en un mundo cambiante.

En términos de seguridad de la información, la Inteligencia Artificial Adaptativa ha permitido mejorar la detección y gestión de riesgos cibernéticos, analizando constantemente comportamientos anómalos e identificando posibles vulnerabilidades o mejoras que se puedan realizar dentro la infraestructura tecnológica para fortalecer su estrategia de ciberseguridad.

No obstante, también es fundamental reconocer que el uso de la IA, en cualquiera de sus formas, puede representar un riesgo para la seguridad de la información si no se cuenta con medidas de seguridad adecuadas ni se hace un uso prudente de ellas. Conocer como la Inteligencia Artificial Adaptativa puede poner en riesgo los datos corporativos es un primer paso para entender las acciones correctivas y preventivas a tomar.

En definitiva, la Inteligencia Artificial Adaptativa ha sido diseñada para que muchos campos de la vida cotidiana puedan explotarla y lograr avances dentro de su área de desempeño. A nivel corporativo, estos modelos aún no se encuentran altamente masificados, pero, posiblemente, debido al ritmo en el que está evolucionando el mercado y la necesidad creciente de automatizar procesos para hacerlos mas ágiles y eficientes, contribuirán a que las compañías empiecen a adaptar estos modelos tecnológicos a sus negocios para mantenerse vigentes en el contexto económico y asegurar sus datos más rigurosamente.

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