Esta es la salsa secreta detrás de la tecnología eficaz de IA y ML

Es una solución que hace posible que las empresas que aún no han adoptado la inteligencia artificial entren en el juego.

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Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés utilizando tecnologías de IA. Pueden existir errores debido a este proceso. Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.

Es prácticamente imposible encontrar una empresa de vanguardia en la actualidad que no pretenda estar basada en inteligencia artificial (IA) o que utilice el aprendizaje automático (ML) de alguna manera. Muchas empresas afirman ser plataformas impulsadas por IA, pero eso puede ser engañoso. La verdad es que es extraordinariamente difícil construir un modelo de IA que se pueda volver a capacitar, volver a aprender y actualizar continuamente, y la mayoría de las empresas no tienen ese nivel de tecnología sofisticada. Aun así, el aumento en el uso de la IA es innegable y es útil comprender que el desarrollo y la mayor adopción de la IA no se han producido de la noche a la mañana o de forma aislada.

La razón por la que la IA es posible se relaciona directamente con la tecnología de las redes neuronales, y los expertos ahora se dan cuenta de que puede ser la clave para el futuro de la IA.

¿Por qué la IA está en tendencia ahora?

No hay nada nuevo en la tecnología de inteligencia artificial, que de hecho existe desde la década de 1950 . La investigación matemática de Alan Turing dio como resultado un trabajo que condujo a las posibilidades de construir máquinas inteligentes y luego probar la inteligencia de esas máquinas. El desarrollo inicial de la IA no solo se vio limitado por la falta de poder computacional, sino también por el hecho de que no había tantos datos como los que hay hoy en día. Pero un componente adicional, a menudo ignorado, contribuyó al surgimiento de la IA: las redes neuronales.

Las redes neuronales se modelan a partir de las funciones cerebrales. Los expertos en el campo buscaron desenredar los complejos procesos del cerebro humano y desarrollaron sistemas en torno a las relaciones de entrada y salida que ocurren neurológicamente. Las redes neuronales artificiales (ANN) son una herramienta clave para el aprendizaje automático y la manera perfecta de crear significado a partir de sistemas de inteligencia artificial hambrientos de datos.

Lo que debe hacer la IA, si quiere hacer algo bien, es convertir datos en bruto no estructurados en algo que las empresas puedan usar. Las ANN son la columna vertebral de los modelos de inteligencia artificial que ejecutan feeds de noticias personalizados, autocompletan nuestros correos electrónicos, impulsan la búsqueda de Google y ejecutan vehículos autónomos.

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Sistemas de IA y ML de vanguardia

Para que las pequeñas y medianas empresas prosperen en un mundo cada vez más dependiente de la inteligencia artificial, no tienen más remedio que adoptar nuevas tecnologías. Hoy en día, hay miles de empresas que no utilizan IA o que no la han utilizado y que siguen siendo buenas empresas, incluso empresas de nivel empresarial. Si pudieran aplicar la IA, podrían obtener ganancias exponenciales, pero la adaptación debe ocurrir rápidamente si quieren retener una participación competitiva del mercado.

Si la IA va a durar más que el ciclo actual, necesita una base segura. Las mentes más brillantes de este espacio ven que la base son las redes neuronales.

En los años 80 y 90, hubo un invierno de la IA, donde se abandonaron estas tecnologías. Luego, cuando Internet floreció, el mundo comenzó a producir datos a un ritmo sin precedentes. Las computadoras explotaron y todo tipo de máquinas usaban chips cada vez más potentes. La combinación de chips potentes y el hecho de que había tantos datos provocó el resurgimiento de la inteligencia artificial y las redes neuronales.

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Big data y redes neuronales

Empresas como Google comenzaron a utilizar algunas de las grandes cantidades de datos recopilados para entrenar grandes redes neuronales para comprender patrones y datos. Una ilustración simple pero innovadora es cuando los investigadores tomaron videos de YouTube con gatos y encontraron una manera para que los modelos reconocieran a los gatos sin identificarlos como tales. Con el tiempo, el modelo simplemente aprendió a reconocer a los gatos. Un progreso preliminar como el popularizó las redes neuronales.

En el mundo actual, los modelos de inteligencia artificial de cualquier gran empresa (Netflix, Google, Facebook, etc.) utilizan técnicas de redes neuronales para extraer inteligencia de los datos. Fuera de estas empresas, entre los usuarios tardíos, el uso de redes neuronales no es tan frecuente. Esto se debe en gran parte a la falta de talento y a la idea errónea de que solo los conjuntos de datos más grandes del mundo son candidatos para redes neuronales. De hecho, los científicos de datos han desarrollado cada vez más técnicas para que las redes neuronales no necesiten tantos datos. Empresas como Nike, por ejemplo, pueden usar los datos que tienen y aún así extraer inteligencia de calidad de conjuntos de datos relativamente más pequeños.

IA para empresas medianas

Los Google, Facebook y YouTubes del mundo dominan claramente la cuota de mercado de big data, ya que su función es la recopilación de datos. Entonces, ¿dónde deja esto a las empresas medianas? Los líderes de la industria se están ocupando de escalar las aplicaciones de IA que aprovechan lo mejor de la tecnología de redes neuronales.

Los innovadores están creando soluciones que hacen que la IA sea accesible para las empresas más pequeñas. La idea es que exista una plataforma que facilite a las empresas de cualquier tamaño la creación de sistemas de aprendizaje profundo y automático totalmente personalizables. Ahora existen infraestructuras de ML de vanguardia de clase mundial que pueden respaldar empresas de cualquier tamaño en cualquier industria, lo que constituye un enfoque verdaderamente democrático para desarrollar esta tecnología de élite.

Un elemento clave es que una plataforma debe utilizar técnicas personalizadas de redes neuronales para administrar los datos, y los sistemas comienzan a funcionar de inmediato. Muchas empresas están limitadas porque no tienen la capacidad para desarrollar verdaderas aplicaciones de IA. Cuando los líderes de la industria se comprometan a crear plataformas que superen esta brecha, puede comenzar la competencia real en este espacio.

La IA no se trata solo de entradas: la capacidad de extrapolar elementos de acción del aprendizaje profundo es el sueño. La aceleración de los modelos de IA para reaccionar y aprender continuamente es posible gracias a las redes neuronales, lo que significa que esta tecnología llegó para quedarse. El uso futuro de la IA en todas las industrias, desde la robótica hasta la automoción, la rotación y la personalización, se basa en las redes neuronales. Si se hace bien, es posible que la IA sea tan inteligente como los humanos, y ese nivel de capacidad tiene infinitas posibilidades.

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