Seguramente has oído hablar de la inteligencia artificial en muchos lugares: en medios tan populares como el cine y la televisión, así como en extensos artículos de opinión, muchos de ellos abordando el concepto en un tono alarmante, ya que sentencian que podría significar el fin de nuestros tiempos.
A pesar de todo lo dicho, una cosa es cierta: la inteligencia artificial es muy real y -no obstante lo que reflejan ciertas películas de ciencia ficción-, se trata de una herramienta sumamente útil para nosotros, los humanos.
En este artículo, profundizaremos sobre qué es la inteligencia artificial, sus diferentes iteraciones y cómo su integración en ITSM se está convirtiendo en un estándar de la industria, tanto en las empresas emergentes como en las ya consolidadas. Entonces, quítate el traje de Matrix y síguenos mientras exploramos el mundo de la inteligencia artificial.
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?
Cuando se reduce a lo más esencial, la inteligencia artificial (IA) es un campo que fusiona la ciencia de la computación y conjuntos de datos sólidos con el propósito de ayudar a la resolución de problemas. Su génesis podría remontarse a la pregunta planteada por la obra seminal de Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence (1950): "¿Pueden pensar las máquinas?".
En los últimos años, la IA se ha convertido en un sinónimo de optimización del flujo de trabajo y de procesamiento y análisis eficiente de datos en muchas empresas.
En otras palabras, la inteligencia artificial puede entenderse como una simulación de la inteligencia humana, es decir que cualquier tarea realizada por un programa o una máquina se llevará a cabo de la misma manera en que lo habría hecho una persona.
Cabe aclarar que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático se derivan de la inteligencia artificial, conceptos que veremos en profundidad en las próximas líneas.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
La parte central de la inteligencia artificial son los algoritmos. La IA representa algunos comportamientos vinculados a la inteligencia humana, como la capacidad de planificación, razonamiento, aprendizaje, manipulación y creatividad.
Estos comportamientos se componen de los mencionados algoritmos de inteligencia artificial que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de input y de un entrenamiento controlado. También abarca los subcampos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se mencionan con frecuencia junto con la inteligencia artificial.
En general, los sistemas de inteligencia artificial funcionan absorbiendo grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, analizando los datos en busca de correlaciones y patrones, y utilizando estos patrones para hacer predicciones sobre estados futuros.
Así, por ejemplo, un chatbot que se alimenta de ejemplos de chats de texto puede aprender a producir intercambios realistas con las personas (a través del Procesamiento del Lenguaje Natural o NPL, por sus siglas en inglés). O una herramienta de reconocimiento de imágenes ahora tendrá la capacidad de identificar y describir objetos en imágenes mediante la revisión de millones de ejemplos.
¿Cuáles son los diferentes tipos de inteligencia artificial?
En términos generales, hay dos tipos de inteligencia artificial: la IA fuerte y la IA débil.
La Ai fuerte, también conocida como inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), describe la programación que puede replicar las capacidades cognitivas del cerebro humano. En teoría, un programa de IA fuerte debería ser capaz de superar un Test de Turing.
La inteligencia artificial débil es un sistema de inteligencia artificial diseñado y entrenado para realizar una tarea específica. Los robots industriales y los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, tienen esas características.
Sin embargo, hay tipos más específicos de inteligencia artificial que presentaremos a continuación.
Máquinas reactivas
Las máquinas reactivas siguen los principios más básicos de la inteligencia artificial. Como su nombre lo indica, sólo son capaces de percibir y reaccionar ante el mundo. Sin embargo, no pueden almacenar memoria y, por tanto, no tendrán la posibilidad de basarse en experiencias pasadas para tomar decisiones en tiempo real.
Memoria limitada
La inteligencia artificial con memoria limitada tiene la capacidad de almacenar datos y predicciones anteriores cuando recopila información, que le permitirán ponderar posibles decisiones. Esencialmente, busca en el pasado pistas sobre lo que puede venir después. Este tipo de IA es más compleja y presenta mayores posibilidades que las máquinas reactivas.
Teoría de la mente
La teoría de la mente es sólo eso: teórica. Todavía no hemos alcanzado las capacidades tecnológicas y científicas necesarias para llegar a este nivel de inteligencia artificial. Según investigadores y expertos en IA, el concepto se basa en la premisa psicológica de entender que otros seres vivos tienen pensamientos y emociones que afectan al comportamiento de uno mismo.
En términos de máquinas de IA, significa que estas incluirían la comprensión de cómo los humanos, los animales y otras máquinas sienten y toman decisiones a través de la autorreflexión y la determinación. Luego utilizarían esa información para tomar sus propias decisiones.
Autoconciencia
Una vez que la teoría de la mente se concrete, el paso final será una nueva IA autoconsciente. Este tipo de inteligencia artificial posee una conciencia de nivel humano, comprende su propia existencia en el mundo, así como la presencia y el estado emocional de los demás. Sería capaz de entender lo que otros pueden necesitar basándose no sólo en lo que les comunican sino en cómo lo comunican. Pero aún estamos muy lejos de lograr esto.
Ejemplos de inteligencia artificial
La IA puede adoptar muchas formas. Aquí, algunos de los ejemplos más comunes de inteligencia artificial:
- Chatbots
- Asistentes inteligentes
- Vehículos autoconducidos
- Robo-asesores
- Filtros de correos electrónicos spam
- Recomendaciones de Netflix
Echemos un rápido vistazo a cada uno de ellos.
Chatbots
Los chatbots dotados de IA entienden el lenguaje usual, pero también cuentan con la posibilidad de resolver los problemas de los usuarios. Incluso, pueden recordar el contexto de la conversación y sus preferencias.
Estos chatbots tienen la capacidad de pasar de un contexto de conversación a otro cuando es necesario y atender peticiones aleatorias en cualquier momento.
Algunas marcas conocidas de chatbots son Slush, Vainu y HDFC Bank.
Siri, Alexa y otros asistentes inteligentes
Los asistentes inteligentes son dispositivos cargados con un software que se utilizan para acceder a información, realizar tareas o controlar otros dispositivos. Puedes tener un asistente inteligente en tu computadora o teléfono, aunque la mayoría de la gente los utiliza a través de un altavoz inteligente. En este caso, el habla se procesa mediante NPL.
Las marcas más conocidas son Alexa, Siri, Cortana y Google Assistant.
Vehículos autoconducidos
Los vehículos autoconducidos utilizan la tecnología para reemplazar al conductor con funciones de seguridad automatizadas para conducir por las carreteras. Una mezcla de sensores, software, radar, GPS, rayos láser y cámaras supervisan las condiciones del camino para operar un vehículo autónomo. Toda la información recopilada se evalúa después mediante el aprendizaje automático de la IA.
Robo-asesores
Los robo-asesores son plataformas digitales que proporcionan servicios de planificación financiera automatizados y basados en algoritmos, con escasa o nula supervisión humana.
Funciona haciendo preguntas sobre tu situación financiera y objetivos futuros a través de una encuesta en línea. A continuación, utiliza los datos para ofrecer asesoramiento y, por último, invierte automáticamente por ti. Es lo que se conoce como IA responsable.
Filtros de correos electrónicos spam
Estos filtros funcionan bloqueando los correos electrónicos cuyos remitentes han sido incluidos en una lista de spammers.
Cabe destacar que dichos filtros se actualizan con regularidad porque estos remitentes pueden cambiar sus direcciones de correo electrónico con relativa facilidad.
Recomendaciones de Netflix
El sistema de recomendaciones de Netflix estima la probabilidad de que un usuario vea un título concreto en función de los siguientes factores:
- Las interacciones del espectador con los servicios de Netflix, como las valoraciones de los espectadores, el historial de lo que ha visto, etc.
- Información sobre las categorías, el año de estreno, el título, los géneros, etc.
- Otros espectadores con preferencias y gustos similares.
- Tiempo de un espectador viendo un programa.
- Dispositivo utilizado por el espectador.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es un tipo de inteligencia artificial que permite que las aplicaciones de software sean más precisas a la hora de predecir resultados sin estar explícitamente programadas para ello. Para ello, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos históricos como inputs para predecir nuevos valores de output.
El aprendizaje profundo, por su parte, constituye un subconjunto del aprendizaje automático, que es esencialmente una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano -aunque están lejos de igualar su capacidad- permitiendo "aprender" de grandes cantidades de datos.
¿Cómo puede utilizarse la inteligencia artificial en ITSM?
A medida que los sistemas generan volúmenes de datos cada vez mayores, un service desk y una herramienta de automatización de ITSM se vuelven fundamentales para ayudar a IT a mejorar la prestación de servicios. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático contribuyen en la automatización y la optimización de los servicios para los usuarios finales, a la vez que proporcionan recomendaciones basadas en el contexto, mejoran la correlación, la detección de anomalías, el análisis de la causa raíz y mucho más. Un ejemplo de esto podrían ser los agentes inteligentes (impulsados por la IA).
Una gran parte de la plataforma ITSM es su capacidad para conocer y tratar proactivamente los problemas: problemas del servidor, actualizaciones de aplicaciones, contraseñas olvidadas... lo que sea que surja. Ahora, a medida que la aplicación de IA automatiza los procesos y determina las causas principales, está reduciendo todo el ruido que produce un entorno no sólo en el help desk sino en toda la organización.
Mauricio Corona, de BP Gurus, se explayó sobre el significado (y las dificultades) de agregar inteligencia artificial a la gestión de servicios cuando apareció, en el décimo episodio de Ticket Volume, el podcast de InvGate para profesionales de esta área:
“En el espacio de la gestión de servicios de IT, hemos visto que uno de los principales problemas es obtener la estrategia correcta en las estrategias multicanal y omnicanal dentro de las organizaciones.
Y cuando habilitamos los robots, [...] esto será un canal adicional de comunicaciones para ti. Por lo tanto, lo tendrás en cuenta en tu estrategia omnicanal. Este robot se conectará a tu sistema de tickets, pasará por Incidentes, por Solicitudes, por Cambios, por Configuraciones. Va a estar en tu CMDB, en el CI, en todo.”
- Mauricio Corona, BP Gurus.
InvGate Service Management, por ejemplo, cuenta con capacidades de aprendizaje automático a través de una función llamada Support Assist, el cual está impulsado por la inteligencia artificial, con algunas funcionalidades basadas en el Procesamiento del Lenguaje Natural, y otras construidas sobre Redes Neuronales, para sugerir acciones que podrían repercutir positivamente en el rendimiento de los agentes de soporte informático.
El objetivo principal de estas herramientas es acelerar los tiempos de primera respuesta de forma significativa y, a la vez, mejorar la precisión de los datos para optimizar el enrutamiento y los informes. Como cada cliente es diferente, el asistente trabaja con estas técnicas de aprendizaje automático para aprender sobre cada uno de los entornos de la empresa.
Puntos clave
Hemos aprendido que la inteligencia artificial es la simulación de los procesos de la inteligencia humana por parte de las máquinas, especialmente los sistemas informáticos, y que funciona a través de algoritmos que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de input.
Es importante recordar que la tecnología de la inteligencia artificial se clasifica en cuatro categorías, que aumentan en complejidad. Además, vimos varios ejemplos de servicios impulsados por la inteligencia artificial, como los chatbots y los asistentes inteligentes. Pero tal vez lo más importante en este abordaje es haber aprendido cómo la tecnología de IA puede mejorar la eficiencia de una empresa con la integración de IA en una plataforma de service desk como lo hace InvGate Service Management.
Esperamos haber arrojado un poco más de luz sobre el tema de la inteligencia artificial para desmitificar esta poderosa tecnología y ver cuán útil puede ser en el panorama actual de IT. Pronto veremos más en profundidad el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Preguntas frecuentes
¿Te robará la inteligencia artificial tu trabajo?
Según el informe "The Future of Jobs Report 2020" del Foro Económico Mundial, se espera que la inteligencia artificial sustituya 85 millones de puestos de trabajo en todo el mundo para 2025. Aunque esto suena aterrador, el informe continúa diciendo que también creará 97 millones de nuevos puestos de trabajo en ese mismo plazo.
¿Puede la inteligencia artificial dominar el mundo?
No, la inteligencia artificial no se va a apoderar del mundo. Películas como "Yo, Robot" son ciencia ficción, con énfasis en la palabra ficción. Dicho esto, la IA es una poderosa herramienta comercial que está apoyando a las empresas y sus estrategias de servicio al cliente. Además, la política de IA se encarga de prevenir resultados negativos.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?
- Aumento de la eficiencia.
- Mejora de los flujos de trabajo.
- Menor índice de errores humanos.
- Análisis de datos más profundos.
- Toma de decisiones más informada.
- Disponibilidad 24/7.
¿Cuáles son los contras de la inteligencia artificial?
- Costos elevados.
- Falta de creatividad.
- Posible aumento del desempleo.
- La ética puesta en entredicho.
