Para poder llevar a cabo un proyecto de IA, lo primero que debemos hacer es identificar un caso de uso, un punto de dolor donde creamos que esta tecnología nos puede ayudar. Y segundo, habrá que ver si se cuenta con la materia prima adecuada para abordar ese caso de uso: el dato. Es importante saber si se dispone del dato necesario en la cantidad y calidad suficiente.

Sí. La IA es una tecnología de propósito general. En la vasta historia de la innovación tecnológica, solo unas pocas tecnologías han logrado alcanzar este estatus. Su distinción clave radica en que fueron adoptadas y adaptadas de manera efectiva en múltiples sectores que no tenían nada que ver entre sí. La IA se considera una tecnología de propósito general debido a su capacidad para ser aplicada en una amplia gama de campos y problemas.

El tiempo para el desarrollo e implantación de una solución de IA dependerá tanto de la propia solución, como de la madurez tecnológica de la organización. El tiempo necesario puede variar de unas pocas semanas a unos meses.

La evolución de la inteligencia artificial está llegando a un estadio que permite integrar soluciones basadas en esta tecnología de una manera cada vez más ágil, reduciendo los costes de desarrollo e implantación.

En Europa somos pioneros en este sentido, ya que en agosto entró en vigor el Reglamento Europeo de Inteligencia artificial (AIA, por Artificial Intelligence Act), que busca regular los usos de la Inteligencia Artificial para limitar los riesgos que de ellos se derivan, y que afecta tanto a proveedores como a usuarios de IA. Sin embargo, la legislación va muy por detrás de la tecnología, así que tocará apelar a la ética y responsabilidad en numerosas ocasiones.

La inteligencia artificial (IA) ofrece varias ventajas: permite automatizar tareas repetitivas, mejorando la eficiencia y reduciendo errores humanos; facilita el análisis de grandes volúmenes de datos, ayudando a descubrir patrones y tomar decisiones más informadas; impulsa la personalización en servicios como recomendaciones de productos o contenido; optimiza procesos en sectores como la medicina, la industria y el transporte; y permite avances en áreas complejas, como el diagnóstico médico y la conducción autónoma, mejorando la calidad de vida y abriendo nuevas oportunidades de innovación.

La IA funciona a través de datos, algoritmos de aprendizaje, modelos matemáticos, entrenamiento, optimización y predicción. A través de grandes cantidades de datos “aprende”. Estos datos pueden ser imágenes, texto, registros de comportamiento o cualquier otra información que ayude a definir patrones o relaciones. Este aprendizaje puede ser supervisado, donde se usan datos etiquetados, aprendizaje no supervisado o aprendizaje por refuerzo, común en los juegos. Para aplicar estos métodos de aprendizaje, se utilizan modelos matemáticos como “redes neuronales profundas”, “deep learning”, modelos que crean reglas de decisión basadas en los datos o algoritmos que clasifican datos separándolos en categorías. Una vez se ha desarrollado esta fase previa la IA va ajustando sus parámetros internos para minimizar el error entre sus predicciones y los resultados reales. Esto se realiza mediante técnicas de optimización, como el método del “gradiente descendente”. La IA puede seguir aprendiendo de nuevas experiencias o datos para mejorar su precisión.