Lejos de la ciencia ficción y cada vez más cerca del escritorio de cualquier equipo de TI, esta tecnología se volvió aliada estratégica para anticiparse a problemas, optimizar recursos y tomar decisiones con más precisión. En un mundo que cambia a toda velocidad, prever no es un lujo: es una necesidad.
Maximiliano Ripani. Experto en ciberseguridad de ZMA IT Solutions (www.zma.la), analiza la intervención de la tecnología del presente y futuro.
¿Qué es la IA predictiva?
SymphonyAI nos aclara que la IA predictiva se trata de un subcampo de la IA que se centra en el uso de los datos. Además, CloudFlare nos la presenta también con la capacidad de análisis estadístico para anticipar eventos futuros, todo pensando en grandes cantidades de datos o Big Data.
La inteligencia artificial predictiva puede ser aplicada en campos como la previsión de ventas, pérdida de clientes, gestión del riesgo, ciberamenazas y más.
O si lo prefiere, para tener distintos futuros distópicos. Pero de esto hablaremos más adelante.
¿Cómo funciona?
La respuesta parece sencilla explicada en estas tres etapas:
– Entrenamiento de la IA: Nos encantaría que fuera tan fácil como conectarse a internet, pero en la realidad la IA predictiva debe ser expuesta y entrenada con datos masivos de su empresa. Entre más datos tenga, más completas serán las respuestas que ofrezca.
– Machine Learning: Cualquier inteligencia artificial se compone de dos algoritmos que le permiten entender y procesar la información que recibe sin intervención humana. Una de estas es el aprendizaje automático o machine learning, que con la cantidad suficiente de datos va identificando y asociando la información empresarial.
– Patrones y comportamientos: Ya después de determinado tiempo estudiando todos los datos que le hemos dado a la IA predictiva, puede darnos ciertas sugerencias sobre algunos procesos. Por ejemplo, la IA ha estudiado en los últimos tres meses las palabras más usadas en un ticket de reseteo de contraseñas, así puede identificar cómo se solucionan y arroja sugerencias o predicciones sobre la respuesta.
¡La incertidumbre en el futuro empresarial
The New York Times nos dió a conocer lo que es el AI Futures Project mediante un informe llamado AI 2027. ¿Ya puede imaginar de qué trata?
Se trata de una proyección al futuro cercano, entre dos o tres años, sobre lo que puede suceder si la Inteligencia Artificial supera la inteligencia humana.
No es muy descabellado pensarlo si tenemos en cuenta que la IA ya puede entender los datos que le demos y darnos predicciones sobre estos después de estudiarlos. Entonces ya puede detectar cómo se comporta el ser humano y cuál es la finalidad de todo el trabajo que realiza.
¿Qué dice el Sr. Kokotajlo y el Sr. Lifland, líderes investigadores de este proyecto?
A principios de 2027, la IA será un programador superhumano, un agente autónomo capaz de descubrir nuevas cosas.
Al poco tiempo después, para inicios de 2028, alcanzará la etapa más esperada (por ahora ficticia) de la IA, la superinteligencia (ISA). Cuando entienda y sea capaz de aplicar conocimientos que ni el ser humano ni las máquinas tradicionales han logrado alcanzar.
Finalmente, la dominación mundial.
Por ahora podemos decirle que esto no es algo posible hoy en día. La inteligencia artificial nos ayuda en nuestro día a día para la optimización de textos, categorización, generación de contenido y demás. Pero no está cerca de llegar a este estado al que todos tememos.
La IA tardó años en ser lo que conocemos ahora, sin embargo, la tendencia marca que su evolución será progresiva y rápida. Esto es lo que nos dice entonces el AI Futures Project.
El panorama actual de la IA predictiva
La IA predictiva para dejar en claro los grandes alcances que puede tener, además del apoyo empresarial que significaba para los C-level, sysadmins e incluso el trabajador del día a día. Aquí los casos específicos donde implementar la IA predictiva:
– Si la empresa tiene picos de demanda y necesita entender cuándo debe tener más mercancía o cuando menos, la IA predictiva le ayudará en la gestión de su inventario.
– Pensar en la misma necesidad, pero en un área diferente: la cadena de suministro. Reciba información de los momentos con mayor tráfico o si necesita mayor cantidad de recursos para cumplir con su objetivo de transporte.
– Claro que también existen aplicaciones al sector salud. Todo bajo los más estrictos estándares de cumplimiento como HIPAA y NIST, la IA predictiva puede entender el comportamiento y la tendencia de las enfermedades para predecir momentos críticos de un paciente basado en su historial clínico.
– Por el lado del marketing, entender qué contenidos desea consumir la audiencia es fundamental para llegar a ese público objetivo. La inteligencia artificial predictiva puede entonces darnos sugerencias sobre lo que es tendencia en el mercado y cómo podemos transmitirlo.
– No podemos dejar de lado a donde todos queremos llegar, una óptima experiencia de usuario (UX). Y lo logra tal como lo pensamos, analizando su comportamiento basado en actividades anteriores.
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