Tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.
Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.
Máquinas reactivas: IA limitada que solo
reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No
usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de
IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de
una máquina reactiva.
Memoria limitada: Se considera que la mayor
parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para
mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo
general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de
entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje
automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.
Teoría de la mente: Actualmente no existe
IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades.
El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene
capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual
incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales
como lo haría un ser humano.
Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA
con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una
máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las
capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA
con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.
Una forma más útil de categorizar
ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la
máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera
inteligencia “estrecha” porque solo puede realizar un conjunto reducido de
acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un
algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar
procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA
estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.
La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de “sentir, pensar y actuar” como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.
Bibliografía: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419
¿Cómo se implementa la inteligencia
artificial en los entornos laborales?
La inteligencia artificial tiene amplias posibilidades de optimizar los procesos de producción y de negocios. Tiene aplicaciones para mejorar la productividad, la seguridad e incrementar la velocidad de los flujos de trabajo.
El uso de la inteligencia artificial en el entorno laboral hoy en día se da principalmente en los siguientes campos:
Gestión de los recursos humanos
En la gestión de capital humano la inteligencia artificial es aplicable desde los procesos de contratación, empleando esta tecnología para evaluar las entrevistas con menos sesgos o prejuicios que los humanos, y para evaluar señas verbales y no verbales.
Asimismo, la inteligencia artificial es útil para tomar decisiones correctas al respecto de los empleados. Permite evaluar información sobre el rendimiento, salarios y costos de la fuerza de trabajo en relación con la estrategia de negocio.
En cuanto a la supervisión del rendimiento, la inteligencia artificial puede involucrar el análisis de macrodatos a través de herramientas digitales para medir el rendimiento de los trabajadores y entenderlo en relación con la planificación personal, la gestión del talento y la gestión de operaciones.
La gestión del rendimiento también puede
incluir el aseguramiento de las medidas de salud y seguridad ocupacionales en
el entorno de trabajo, derechos fundamentales del trabajo, reconocidos por la
OIT a partir de la 110va Conferencia del Trabajo sostenida en 2022.
Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial en la gestión del rendimiento puede presentar riesgos. Es fundamental respetar la privacidad e intimidad de los trabajadores para mantener un equilibrio entre la supervisión y el bienestar de las personas. En este curso en línea abierto del Banco Interamericano de Desarrollo, ¿Cómo hacer uso responsable de la inteligencia artificial?, se abordan los conceptos, principios, desafíos y oportunidades del uso ético y responsable de la Inteligencia Artificial para el sector público, con el objetivo de reducir los posibles riesgos asociados a los sistemas de esta esta tecnología.
Oportunidades gracias a la inteligencia
artificial: nuevos trabajos
A pesar de la posibilidad clara de que la inteligencia artificial junto con algunas otras tecnologías hagan desaparecer puestos de trabajo, así como sucedió con los elevadores en el siglo XX, hay señales de que la transformación digital puede representar una oportunidad para los trabajadores en un nuevo mercado laboral.
Actualmente podemos encontrar los siguientes ejemplos:
Trabajos en el mundo IT, incluso para no
profesionales
Se generarán puestos de trabajo relacionados con el desarrollo, mejora, mantenimiento y programación necesaria para la correcta aplicación de los sistemas artificiales y otras nuevas tecnologías. En este contexto, el valor de los diplomas profesionales tradicionales ha empezado a cuestionarse. Cada vez es más común escuchar de empresas en el mundo IT que contratan personas que no tienen títulos de postsecundaria, pero que cuentan con otros tipos de credenciales.
Trabajos freelance y de la gig economy
Las plataformas digitales que utilizan algoritmos de inteligencia artificial facilitan la incorporación de personas a la gig economy de la que hablamos antes. Asimismo, las plataformas digitales abren la puerta a hacer trabajos de e-lancing, donde se puede trabajar independientemente para distintos clientes a la vez.
Trabajos en redes sociales y la web
A partir de la exposición que permiten las redes sociales se ha generado una nueva ocupación: la de los influencers que aprovechan las vistas que recibe el contenido que crean y suben a diversas plataformas para obtener ingresos.
Trabajos en la economía naranja.
La economía naranja se refiere a los trabajos en industrias que se generen en el arte, diseño, música, moda, artesanía y demás formas de entretenimiento. Hoy en día uno puede ser consumidor y productor al mismo tiempo.
Bibliografía: https://blogs.iadb.org/trabajo/es/inteligencia-artificial-que-aporta-y-que-cambia-en-el-mundo-del-trabajo/
Cómo la inteligencia artificial mejora la
producción industrial:
Actualmente, el sector industrial debe
hacer frente a multitud de retos relacionados con la digitalización, la
globalización de los mercados y los nuevos flujos de producción y comunicación.
Cómo la Inteligencia Artificial mejora el
proceso de fabricación
El uso de la Inteligencia Artificial cada
vez está más generalizado en los negocios industriales, ya que, gracias a este
tipo de mejoras, se permite automatizar todo tipo de procesos, minimizando
tiempos de inactividad y optimizando el uso de todos sus activos.
Haciendo uso de las últimas tecnologías digitales, estas son algunas de las aplicaciones más interesantes que ayudan a impulsar y optimizar los procesos de producción:
Optimización de los controles de calidad
La Inteligencia Artificial aplicada a la
industria brinda controles de calidad mucho más precisos. Al recopilar los
datos del proceso de fabricación, se supervisa cómo se comporta y opera cada
pieza del equipo, siendo capaz de encontrar errores y erratas que afecten al
resultado final del producto.
La tecnología Machine Learning tiene la capacidad de combinar inteligencia humana con tecnologías del día a día para revolucionar los procesos de fabricación. Una mejor producción implica, de lleno, un producto final de mayor calidad.
