La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que imita las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana. La IA ha contribuido a lograr avances significativos en ámbitos como la discapacidad, la detección temprana del cáncer, la previsión meteorológica, la seguridad y la vigilancia, entre otros.

El papel de la IA en el marketing y las capacidades basadas en la IA están presentes en muchos aspectos de nuestra vida diaria. Por ejemplo, en las recomendaciones personalizadas de películas en tu servicio de streaming favorito o sugerencias de productos para tu próximo pedido.

A continuación, se muestran cinco subcampos principales que son críticos para cómo funciona la IA

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es una rama de la IA que utiliza algoritmos para clasificar o predecir patrones en los datos. Los conocimientos del ML se utilizan para tomar decisiones informadas en las áreas que afectan al crecimiento, como el marketing y las operaciones comerciales. El ML se puede supervisar o no supervisar. El aprendizaje supervisado necesita datos de entrenamiento asignados a un resultado conocido y se utiliza, principalmente, en investigación de mercado, modelado predictivo y análisis sintáctico de texto.

Redes neuronales: Las redes neuronales o las redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) son algoritmos de aprendizaje que dependen de los datos de entrenamiento para aprender. Son un subconjunto del ML y están estructuradas para imitar la forma en que el cerebro humano asimila la información y conecta diferentes puntos de datos. Las redes neuronales pueden seguir aprendiendo a medida que procesan más datos, lo que mejora su precisión con el tiempo. También puedes interrumpir tu aprendizaje y hacer que actúen a partir de lo que ya han aprendido.

Aprendizaje profundo: el aprendizaje profundo es un subcampo de las ANN y se refiere a cualquier red neuronal con tres o más capas de neuronas. Los algoritmos de aprendizaje profundo son más potentes que las redes neuronales menos profundas debido a sus capacidades de aprendizaje mejoradas para optimizar y perfeccionar los resultados, lo que les permite lograr una mayor precisión. Se lo emplea en varias aplicaciones de IA, desde asistentes inteligentes, como Siri y Alexa, hasta otras áreas, por ejemplo, atención médica, detección de fraudes y tecnologías de reconocimiento facial.

Procesamiento del lenguaje natural: El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un campo de la IA que se centra en permitir que las computadoras procesen el lenguaje humano. Los modelos de PLN pueden hacer tareas como traducir de un idioma a otro, resumir o clasificar texto e, incluso, generar lenguaje. Esto les permite a las empresas utilizar la IA para procesar datos de experiencias de clientes, análisis del sentimiento y mucho más. También es lo que impulsa las IA de conversación, como ChatGPT.

Visión artificial: La visión artificial es un subcampo de la IA que se centra en lograr que las computadoras procesen imágenes de manera eficiente para una serie de casos de uso. Una clase de algoritmos que se pueden aplicar aquí son las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), que se destacan de otras redes neuronales por su rendimiento superior con entradas de señales de imagen, voz o audio. Los usos recientes del aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales han dado lugar a avances en la visión artificial, lo que permite a las computadoras procesar millones de datos de imágenes e, incluso, crear nuevas imágenes. Las CNN tienen numerosas aplicaciones, como la detección temprana del cáncer, la vigilancia, la exploración espacial y el desarrollo de efectos visuales en la industria cinematográfica.

Aunque se observan avances continuos en materia de IA, se necesita más investigación para explorar todo su potencial. A medida que se convierte en una parte más integral de nuestras vidas, es esencial contar con una IA responsable que tenga en cuenta la privacidad, la seguridad, la transparencia, la equidad de la propiedad intelectual, la confiabilidad y la inclusión.