En los tiempos actuales, con el desarrollo de la tecnología se han generado nuevas herramientas que sirven de ayuda para el trabajo del ser humano. Con el aparecimiento de la tercera y cuarta revolución industrial las herramientas tecnológicas tienden a tecnificarse de manera exponencial, tanto es así que, de las grandes estructuras computacionales de los años 70, los PC de los años 80 y 90 hasta pequeñas estructuras como los microchips nos hacen notar que la optimización de recursos va de la mano con los costes pertinentes que ello demande.
Las empresas del futuro están expuestas a una alta competitividad en el talento humano, y fuertes inversiones en tecnología e infraestructura, que traducido a un ambiente real se requiere del compromiso del talento humano que de a poco este proceso se va caducando, pues con el aparecimiento de la Inteligencia Artificial en sus diferentes espacios, amenaza el trabajo manual e intelectual de las personas en los diferentes campos multidisciplinarios tanto es así que los algoritmos que anteriormente desarrollaba un ingeniero informático el ChatGPT ya lo realiza en tiempo récord, los diseños arquitectónicos que normalmente eran encargados a los arquitectos la IA ya los realiza con un nivel de exactitud del 100%, los cálculos estructurales para las diferentes construcciones también son desarrollados por estas inteligencias artificiales, lo que hace pensar que muchas profesiones hoy en día se encuentran en peligro de extinción como el trabajo de los profesores, los matemáticos, los ingenieros, los profesionales financieros, los profesionales de la bolsa de valores, entre otros.
Marco Referencial
Cronología de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial ha tenido un desarrollo exponencial en particular a raíz de la aparición del covid-19 a pesar de que varios de sus escenarios fueron probados en el ámbito militar como es el caso de las Guerra de Irak, Afganistán, Yugoslavia, Siria y más aún ahora en la guerra de Ucrania y Rusia, sin embargo, sus orígenes se remontan al siglo XIX. Algunos eventos relevantes incluyen:
En 1854, George Boole propuso la sistematización del razonamiento lógico.
En 1921, Karel Capek acuñó el término «robot» en su obra de teatro R.U.R.
En 1936, Alan Turing introdujo el concepto de algoritmo y sentó las bases de la informática.
En 1941, Konrad Zuse creó la primera computadora programable, la Z3.En 1950, Turing propuso el Test de Turing para evaluar la capacidad de las máquinas para simular la inteligencia humana.
En 1956, John McCarthy acuñó el término «Inteligencia Artificial» durante la Conferencia de Darmouth.
En 1969, Marvin Minsky trabajó en el análisis de redes neuronales artificiales.
En 1979, el coche Stanford demostró autonomía al cruzar una habitación llena de sillas.
En 1980, se fabricó el robot humanoide Wabot-2 capaz de comunicarse y tocar música.
En 1996, la supercomputadora Deep Blue de IBM venció al campeón de ajedrez
Gary Kasparov. A esta computadora se le asigno miles de escenarios para que pudiese vencer a la mente humana.
En 2014, el programa Eugene superó el Test de Turing al hacerse pasar por un niño de 13 años.
Estos eventos relevantes son de importancia en la historia de la Inteligencia Artificial.
Además de impactar en la industria, las máquinas han transformado otras actividades económicas y aspectos de la vida que van más allá del ámbito laboral. No obstante, la verdadera revolución ocurrió cuando los seres humanos se enfrentaron al desafío de dotar a estas máquinas con la capacidad de aprender y razonar como lo haría un ser humano, permitiéndoles llegar a sus propias conclusiones y actuar de manera autónoma
En 1950, Alan Tu planteó la interrogante “¿Pueden las máquinas pensar?” en un artículo publicado en la revista Mind. Gracias a su trabajo, actualmente podemos evaluar las capacidades de la inteligencia artificial mediante el Test de Turing. Además, en 1952, Arthur Samuel creó un software que aprendía a jugar ajedrez de manera autónoma En la década de los 70 y 80 del siglo pasado con el aparecimiento de la computación a nivel mundial, que no deja de ser una programación para que una máquina responda a una tarea previamente planificada. La Inteligencia Artificial (IA) va más allá, ya que el proceso de programación permite que la máquina genere sus propias respuestas utilizando tanto los datos proporcionados como la interacción con los usuarios, y además, se apoya en el autoaprendizaje. Por lo tanto, se puede definir la Inteligencia Artificial como la simulación de la inteligencia humana llevada a cabo por las máquinas.
Sin embargo, de acuerdo con distintos investigadores, se considera a John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon como los precursores de la inteligencia artificial moderna. Fue en la conferencia Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, a mediados de la década de 1950, donde estos pioneros acuñaron el término «IA» .Avances y aplicaciones de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial ha experimentado una evolución que ha llevado a su uso cada vez más frecuente en diversos ámbitos de la sociedad. Aunque se aplica en campos como el entretenimiento deportivo, los dispositivos móviles y la industria automotriz, su uso se está experimentando de manera importante en el ámbito de la medicina.
La utilización de esta tecnología en el campo de la medicina implica el uso de modelos de aprendizaje automático para examinar datos médicos recopilados a través de herramientas como el Big Data, con el objetivo de identificar pautas que contribuyan a mejorar los resultados y la experiencia de los pacientes. Gracias a los progresos tecnológicos recientes, acelerados por la pandemia de COVID-19, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte esencial de la atención médica
La inteligencia artificial está transformando el campo de la medicina y la atención médica en diversos aspectos, como el aumento de la precisión en los diagnósticos y optimizar tratamientos personalizados
Esta tecnología ofrece amplias oportunidades y beneficios en el ámbito de la atención médica. Existe un consenso generalizado en los entornos sanitarios que la IA se convertirá en un componente esencial de los sistemas de salud digitales, moldeando y respaldando la medicina moderna
La IA se utiliza ampliamente en medicina, desde prótesis controladas por IA hasta diagnóstico y tratamiento de enfermedades. A medida que la tecnología avanza, se descubren maneras de mejorar la atención médica y la calidad de vida de los pacientes.
Algunos ejemplos son:
1. Prótesis de extremidades controladas por IA que permiten mayor precisión y control de movimiento.
2. Diagnóstico de melanoma con una precisión del 95% mediante algoritmos de IA que analizan imágenes de lesiones en la piel.
3. Mejora de la estimulación cerebral profunda (DBS) en pacientes con Parkinson mediante algoritmos de IA que ajustan los parámetros de estimulación.
4. Cirugía robótica que ofrece mayor precisión y seguridad en la extirpación de tumores cerebrales según estudios en la revista ‘Journal of Neurosurgery’.
Resultados Robótica y automatización
Siemens y otros fabricantes industriales están trabajando en el desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial (IA) que se pueden integrar en los controladores lógicos programables (PLCs). Estos sistemas permiten implementar métodos de reconocimiento de objetos basados en redes neuronales en entornos de producción, lo que ofrece nuevas posibilidades para mejorar la eficiencia y la calidad en la industria.
La combinación de la robótica e inteligencia artificial permite aprovechar sus capacidades individuales para lograr una mayor productividad en las tareas. Al aplicar la inteligencia artificial a la robótica, se combina el poder cognitivo con la realización de tareas, lo que facilita la automatización de procesos más complejos. Esto proporciona a los usuarios del sector legal una mayor eficiencia y la capacidad de cumplir con las expectativas de los clientes en sus procesos judiciales.
Ventajas de la inteligencia artificial y la automatización en gestiones legales:
• Automatización de tareas rutinarias, permitiendo a los abogados enfocarse en tareas más creativas y rentables.
• Reducción de gastos operativos al utilizar software automatizados.
• Aumento de la eficiencia al trabajar de manera más rápida y prolongada.
• Ahorro de tiempo en el análisis de documentos y creación de informes precisos.
Desventajas de la inteligencia artificial y la robótica en gestiones legales:
• Altos costos de implementación que requieren recursos y personal capacitado.
• Escasez de profesionales cualificados para implementar y desarrollar adecuadamente estas tecnologías (Sierra, 2022)
Cuando un robot incorpora algoritmos de IA, no requiere recibir instrucciones para tomar decisiones, sino que puede trabajar de manera autónoma después de un proceso de entrenamiento y prueba. Gracias al aprendizaje automático o Machine Learning, el robot puede adquirir conocimientos, resolver problemas, comprender, razonar y reaccionar de manera óptima.
En 2022, las empresas no solo buscan automatizar procesos, sino que están apostando por la automatización inteligente. La mayoría de los robots no son inteligentes, pero se observa una clara tendencia hacia robots móviles y autónomos que tienen la capacidad de recopilar, procesar y gestionar datos de forma inteligente, además de tomar decisiones óptimas en términos de fabricación y producción.
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se ocupa de la creación y desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Estos sistemas son diseñados para aprender, razonar, planificar, procesar lenguaje natural, reconocer patrones y resolver problemas, entre otras capacidades.
Principales Componentes de la Inteligencia Artificial:
- Aprendizaje Automático (Machine Learning):
- Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones y tomar decisiones sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan utilizando datos para mejorar su rendimiento con el tiempo.
- Redes Neuronales Artificiales:
- Inspiradas en la estructura del cerebro humano, las redes neuronales son modelos matemáticos utilizados en aprendizaje profundo para realizar tareas como reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
- Se refiere a la capacidad de las máquinas para comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera efectiva. Aplicaciones de NLP incluyen chatbots, traducción automática y análisis de sentimientos.
- Visión por Computadora:
- Implica capacitar a las máquinas para interpretar y comprender visualmente el mundo, permitiéndoles reconocer objetos, rostros, escenas y realizar tareas basadas en la información visual.
- Robótica:
- La IA se aplica en el diseño y control de robots para realizar tareas físicas y cognitivas en entornos diversos. La robótica con inteligencia artificial se utiliza en la fabricación, cirugía asistida por robot, exploración espacial y más.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial:
- Asistentes Virtuales:
- Como Siri, Google Assistant y Alexa, utilizan procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder preguntas.
- Reconocimiento Facial:
- Utilizado en sistemas de seguridad, redes sociales y aplicaciones gubernamentales para identificar personas en imágenes o videos.
- Sistemas de Recomendación:
- Presentes en plataformas como Netflix y Amazon, sugieren productos o contenido en función del historial y preferencias del usuario.
- Vehículos Autónomos:
- Coches, drones y otros vehículos que utilizan sistemas de inteligencia artificial para la navegación y toma de decisiones.
- Diagnóstico Médico:
- Ayuda en el análisis de imágenes médicas, predicción de enfermedades y desarrollo de tratamientos personalizados.
- Finanzas:
- Utilizado en la detección de fraudes, análisis de riesgos, operaciones financieras y asesoramiento automatizado.
- Juegos de Estrategia:
- Programas de IA que superan a los humanos en juegos como ajedrez y Go.