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Impacto de la Inteligencia Artificial

En nuestro anterior post hablamos de la burbuja de la Inteligencia Artificial, desmitificándola y poniendo los pies en el suelo sobre sus posibilidades. Pues bien, en este post hablaremos de sus bondades y en que casos nos puede ser muy útil.

Ya habíamos comentado que en realidad la I.A. ha evolucionado muy poco en los últimos 30 años, ¿entonces por qué este resurgimiento? Es cierto que siempre hay una buena dosis de marketing pero el gran cambio que se ha producido está en la capacidad de computación y en la digitalización, que ha propiciado la generación masiva y estructurada de datos.

La revolución no está en la propia I.A. sino en que ahora podemos aplicar esa tecnología en muchos ámbitos. No tenemos máquinas inteligentes pero tenemos máquinas que son capaces de aprender tareas específicas y realizarlas de forma sorprendentemente bien.

Al igual que no nos extraña y tampoco nos preocupa que un coche corra más que una persona tampoco debe preocuparnos que una máquina juegue mejor al ajedrez que una persona. Las computadoras actuales son muy rápidas y pueden realizar muchos cálculos por segundo, así que el realizar tareas concretas lo pueden hacer mejor y más rápido que una persona.

¿Dónde funciona bien la IA?

Como ya hemos comentado, lo primero que necesitamos son datos y hoy se generan datos por todas partes, aunque no siempre son accesibles, ya sea por temas legales o simplemente porque quien posee los datos sabe que tiene una ventaja competitiva con ellos y no quiere compartirlos.

Podríamos pensar que con la capacidad de computación actual podemos aplicar la I.A. en cualquier sitio, pero uno de los problemas que tienen los algoritmos empleados en la I.A. es que las necesidades de computación y la cantidad de datos necesarios crecen exponencialmente con las variables que se quieren tener en cuenta. En otras palabras, tenemos que aplicar I.A. en tareas concretas y en entornos controlados para que sea realmente efectiva.

Por ejemplo, hemos utilizado la I.A. con gran éxito para realizar la gestión de las compras y la optimización de los stocks de un ecommerce. A partir de los datos históricos se pueden hacer previsiones de ventas a corto plazo para reducir significativamente las roturas de stock y la cantidad de stock almacenado.

El valor de los data scientists

La clave del éxito en aplicar la I.A. está en las personas. Los expertos en análisis de datos son los que tienen que analizar cada escenario, decidir qué variables son las mejores para alimentar al sistema, de que manera, cuáles son los algoritmos de I.A. que encajan mejor y parametrizarlos correctamente para su funcionamiento.

En conclusión, la I.A. ha resurgido gracias a la mejora en la capacidad de computación y a la digitalización. Existen muchos campos donde aplicarla pero requiere de data scientists para que tengan éxito. En la siguiente entrega hablaremos acerca de la situación de las empresas españolas en temas de I.A.

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