¿Cómo está transformando la inteligencia artificial todos los sectores productivos?

 Para analizar las tendencias en este sector, EAE Business School, ha publicado el informe “Inteligencia Artificial: potencial y desafíos de una tecnología transformadora”, que analiza su incidencia en diferentes áreas.

Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los diferentes sectores son muy extensas. La técnica que más impacto ha tenido en la inteligencia artificial en los últimos años son las redes neuronales, lo que hoy en día se conoce como Deep Learning, que ha permitido desarrollar modelos como el popular ChatGPT, que está transformando la manera como nos comunicamos, obtenemos información, accedemos a servicios e incluso la manera como desarrollamos contenido de todo tipo: escrito, digital, corporativo, educativo, cultural, etc.

El impacto en la educación de una herramienta que responde preguntas también es muy relevante. Según el informe, en las recientes pruebas de acceso a la universidad se ha probado cómo responde a las preguntas del examen ChatGPT, consiguiendo un aprobado, con errores manifiestos, pero equivalente a muchas horas de estudio en apenas unos segundos.

Otro campo muy extendido es el entretenimiento y la cultura. Los algoritmos de recomendación impulsados por la inteligencia artificial sugieren películas, programas de televisión, música y libros basados en gustos y preferencias personales, ya sea por el perfil sociodemográfico del espectador o por sus visualizaciones previas.

La IA generativa y PLN en boga

El informe hace referencia a las diferentes variables técnicas dentro de la IA y, en concreto, a la nueva variante que ha creado más avances en los últimos años, la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa), un subcampo específico de la IA que se enfoca la capacidad de generar contenido nuevo y original, que puede ser utilizado en diversos campos.

La IA generativa se basa en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como las redes generativas adversarias (GAN) y los modelos de lenguaje generativos, que aprenden a producir contenido a partir de datos de entrenamiento (grandes cantidades de información de las que aprender patrones y características).

Por otro lado, el procesamiento de lenguaje natural (PLN), es una rama de la inteligencia artificial que también ha dado mucho que hablar y que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar el lenguaje de manera similar a como lo hacemos los seres humanos.

El PLN utiliza una combinación de técnicas y algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones y reglas a partir de grandes conjuntos de datos. Las aplicaciones prácticas del PLN son más habituales de lo que imaginamos. Por ejemplo; los chatbots en webs de empresas de servicios, asistentes virtuales basados en voz como Siri o Alexa, la corrección y traducción de textos a múltiples idiomas como Deepl u otras aplicaciones como Clara Labs que programa y agenda reuniones.