La combinación de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning va a suponer, en poco tiempo, un cambio más grande que el que significó la llegada de Internet, a nivel de usuario.

Para la industria, la IA supondrá que las máquinas podrán interactuar con las personas desde un punto de vista más cercano y personal.

El primer paradigma que debemos manejar es que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning va más haya de la automatización, la elección de elementos de un menú o, como muchas personas piensan, el “hacer lo que hace un humano, pero más rápido”.

La simple idea de que hay muchas cosas que ahora una máquina puede hacer mucho mejor que un hombre es complicada de transmitir a muchas personas. Un ordenador ya no sirve sólo para hacer tareas repetitivas de forma más rápida y productiva.

Ahora las capacidades de las máquinas no se limitan a hacer lo que se le ha especificado que haga, sino a que vaya mucho allá.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

Precisamente una de las cosas que un ordenador ya puede hacer mejor que una persona es aprender. Las computadoras son más sistemáticas en la captura de datos, tiene más posibilidades de tratarlos e iterarlos hasta encontrar respuestas a los problemas.

Un ordenador es mejor a la hora de entender el efecto de las restricciones que las personas. Además, puede ser incluso más imaginativo a la hora de buscar soluciones no convencionales.

La IA consiste en utilizar algoritmos que imitan al cerebro humano como Redes Neuronales, algoritmos genéticos (imitan la propia evolución de los seres vivos), lógica difusa (“Fuzzy Logic”), sistemas expertos, etc…

Mediante estas herramientas y procesos adecuados, una máquina ya puede aprender mejor, más rápido y de manera más fiable que una persona partiendo de los mismos datos. Es más, ni siquiera es necesario que parta de los mismos datos, porque con los sensores y la tecnología adecuados, puede en realidad partir de muchos más y procesarlos de maneras que un humano jamás podría imaginar.

La IA y el Machine Learning se puede aplicar a casi cualquier sistema de control.  Se puede conseguir que el propio sistema de control sea lo suficientemente inteligente como para modificar realmente la forma en que controla una máquina en respuesta a las condiciones cambiantes del proceso.

Los gigantes tecnológicos y la IA

La Inteligencia Artificial y, sobre todo, el Machine Learning son la nueva frontera.

Los fabricantes de dispositivos móviles, como Google, Apple, Microsoft o Amazon, están apostando por la IA.

Los grandes tecnológicos opinan que la Inteligencia Artificial tendrá un papel relevante en los próximos años.

Estas nuevas disciplinas van a redefir la idea que tenemos sobre productos y servicios. Y todo ha sido gracias a la posibilidad de pasar de la supercomputación a asistentes sencillos, construidos fácilmente y al alcance de cualquiera.

Para entenderlo, la Inteligencia Artificial ha experimentado una auténtica revolución, no solo con el replanteamiento de lo que puede ser capaz de hacer, sino también de los recursos que son necesarios para hacerlo.

Las nuevas competencias profesionales demandadas por la IA

Debido a la IA ahora hay una enorme competencia por el talento entre las empresas. Se están realizando muchas compras de startups en Machine Learning y movimientos de todo tipo entre las mismas.

La empresas deben formar su capital humano en este tipo de tecnologías, y no solo las Pymes. La grandes empresas necesitan realizar redefiniciones corporativas drásticas. Por ejemplo, Google ha replanteado completamente su estructura organizativa y su roadmap de productos para ponerlo en función de los desarrollos en Machine Learning, ha formado a todo su personal en estas disciplinas.

Así mimos, Google define el Machine Learning como su futura ventaja competitiva y hacer que sus algoritmos aprendan más rápido que los demás.

Limitaciones de la IA

Algunas personas todavía se autolimitan creyendo que las máquinas solo pueden escoger entre las opciones de un menú predeterminado, cuando la realidad es que las máquinas ya pueden tomar muchas decisiones de muchos tipos, de manera más fiable y rigurosa que una persona.

La IA no se trata de un programa secuencial determinista, sino que el programa, por decirlo de alguna manera, aprende por sí mismo.

De hecho, las limitaciones son escasas. Un algoritmo puede recoger datos del entorno mucho mejor y de manera más rigurosa que una persona. Puede analizarlos entre un abanico de herramientas mucho más potente. Y puede aprender de las variaciones mucho más rápido, para generar resultados mejores e imaginativos.

La limitación, en este momento, ya no está en la potencia de computación, sino en los datos con los que las máquinas son capaces de trabajar. Con los datos adecuados se pueden hacer cosas increíbles, pero muchas compañías aún ni siquiera entienden la necesidad de planteárselo.

La Inteligencia Artificial cambiará todas las industrias

¿Cómo afecta la Inteligencia Artificial en la industria? La pregunta en realidad debería de hacerse al revés. ¿Cómo no afecta a la industria?

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning abre nuevos horizontes en la automatización industrial. Estas disciplinas que permite que la propia máquina aprenda de manera autónoma.

En la Industria 4.0 se trata de digitalizar los procesos productivos. Precisamente en esta transformación lo que pretende es generar información de los datos digitales.

La Inteligencia Artificial cambiará todas las industrias capaces de generar datos para analizarlos. Esto no se restringen a las industrias manufactureras. Cualquier empresa que genere un producto o servicio se incluyen en esta categoría.

Se nos presenta por delante un interesante marco, donde las máquinas piensan y pueden tomar decisiones. Las computadoras son la mejor herramienta para cada problema, proporcionar respuestas adecuadas a problemas concretos, adelantarse a lo que las personas desean hacer de manera eficiente.

La importancia del Machine Learning en la Inteligencia Artificial

La tarea de enseñar a los ordenadores y dispositivos móviles a actuar de forma más natural e inteligente ha supuesto enfrentarse a algunos problemas informáticos complejos. Pero ¿Qué avances tecnológicos están permitiendo que todo esto sea posible?

El concepto Machine Learning o aprendizaje automático de máquinas viene asociado al concepto de la nueva revolución industrial: Industria 4.0.

El desarrollo del Machine Learning es el verdadero artífice de la caída de las barreras de entrada a la Inteligencia Artificial. Además de la disponibilidad de tecnologías mejores y mucho más baratas. Con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos en el uso de este tipo de herramientas.
Riesgos de la Inteligencia Artificial

Al fin y al cabo la IA y el Machine Learning se basan en el manejo de datos, con todo lo que ello conlleva. El concepto Machine Learning se encuentra, en concreto, con estos los términos: BigData y Cloud (Nube).

Estas nuevas disciplinas incide en la propuesta de valor de la información obtenida de los datos. Los gigantes como Google, Facebook, etc., se nutren de los datos proporcionados por los usuarios. Estas compañías pueden ofrecer productos y servicios mejores mediante la explotación de los dichos datos, y eso lleva a que el usuario vea natural cederlos, porque la contraprestación les parece adecuada.

Fases del Machine Learning

Se podría dividir el proceso en 3 fases:

1. Recopilación de datos de proceso. Debemos recoger la mayor cantidad de datos posible del proceso o máquina.  Todos estos datos, capturados por sensores conectados a un PLC o Controlador, serán convertidos en información de interés. Aquí también entra en juego la inportancia del Internet de las cosas (IoT).
2. Transmisión de datos a la Nube y Big Data. Tras la obtención de los datos es hora de transmitirlos un sistema Cloud. Estos datos son tratados para obtener información. Esta masiva recopilación de datos del proceso y su almacenamiento es lo que llamamos Big Data
3. Algoritmos y modelos de cálculos. Una vez recopilados y almacenados todos los datos, lo que nos queda es analizarlos. Esta tarea se realiza mediante modelos y algoritmos matemáticos para llegar a conclusiones e identificar patrones y tendencias. Esta información permitirá generar comportamientos autónomos de la máquina y, por lo tanto, hará que vaya aprendiendo en base al análisis de estos datos.

Ejemplos de Inteligencia Artificial y Machine Learning: ajedrez y vehículos autónomos

«Deep Blue» y «Deeper Blue» son dos computadoras desarrolladas para derrotar a los humanos jugando al ajedrez. El funcionamiento de estas computadoras consiste, esencialmente, en explorar un número muy elevado de posibles movimientos y aplicarles una función de evaluación al resultado. Sin embargo, las tácticas basadas en la fuerza bruta son prácticamente inútiles para la mayoría de problemas.

Una cuestión a plantearse con este tipo de computadoras es que los desarrollos no tendrían que dedicarse a vencer a los humanos, sino a trabajar con ellos.

Otro ejemplo, mucho más actual, son los vehículos autónomos. En comparación, los humanos somos más torpes y peligrosos que las computadoras a la hora de toma de decisiones, capturar de información del entorno, reflejos y precisión en la conducción.

Aquí no terminan los ejemplos: Drones, reconocimiento facial en aeropuertos, etc. Las aplicaciones llegan hasta los límites de nuestra imaginación

Conclusiones.

Las compañías que no sean capaces de reenfocar su actividad para generar datos y desarrollar algoritmos de Machine Learning que les permitan plantear mejores productos y servicios, desaparecerán. Es el momento de las startups en este ámbito.

El reto en este momento es ser capaz de atraer talento y desarrollar equipos de investigación en las disciplinas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

La mayor limitación que se encuentran las empresas relacionados con la IA es el manejo de los datos con los que cuenta. El Big Data y la transformación de datos en información puede ser la barrera de entrada de Inteligencia Artificial en nuestra organización. Las compañías deben apostar en herramientas que supongan una caída de las barreras de entrada a la Inteligencia Artificial.

Las empresas que se planteé modelos de Machine Learning son las que tienen mejor futuro.

Mediante las herramientas y procesos adecuados, una máquina ya puede aprender mejor, más rápido y de manera más fiable que una persona partiendo de los mismos datos. En realidad, con los sensores y la tecnología adecuados, las máquinas pueden en realidad partir de muchos más datos y procesarlos de maneras que un humano jamás podría hacer.

Mentalmente, tenemos que superar la frontera que durante muchos años nos llevó a pensar que los ordenadores eran máquinas que hacían cosas más rápido y pasar a otra que nos lleve a intentar imaginar qué podría hacer una máquina con los datos que nuestra empresa es capaz de generar.

Frente a los nativos analógicos, existen los nativos digitales. Toda una generación nueva de usuarios que no ven preocupante ni negativo interaccionar con máquinas.

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Fuentes

Inteligencia Artificial y Machine Learning como nueva frontera

La Inteligencia Artificial en la Industria

Machine Learning aplicable a los sistemas de control