Cualquier cosa, menos llamarlo Inteligencia Artificial

Todo el mundo mantiene un determinado estereotipo respecto a la Inteligencia Artificial. Algunos la equiparan a un lenguaje o herramienta específico, mientras que otros la imaginan como un conjunto de robots, muy distantes de los problemas comerciales diarios. Esta confusión es disculpable, pues las tecnologías que han evolucionado en base a las investigaciones sobre Inteligencia Artificial se presentan de diversas formas, pero pocas llevan adherida la etiqueta “IA”.

Los años 80 fueron testigo de gran publicidad en los medios en relación con la Inteligencia Artificial (IA) y su prometedor producto derivado en el área comercial, los sistemas expertos. Las empresas de inversiones de capital emplearon grandes sumas en la creación de compañías de Inteligencia Artificial que surgieron en gran número en lugares como Cambridge y Palo Alto, y la prensa popular se dejó arrastrar por el entusiasmo respecto a lo que eran capaces de hacer las aplicaciones de Inteligencia Artificial y la rapidez con que podrían hacerlo. Y, como un toque final, la comunidad IA tendió a mostrar un cierto grado de arrogancia y exclusividad.

Para comienzos de los años 90, la estrella de la Inteligencia Artificial parecía haberse apagado bastante. Los sistemas que se estaban utilizando carecían de la vistosidad y atractivo de la ciencia ficción, y las empresas y organizaciones del sector de sistemas de información que habían explorado esta tecnología o habían leído sobre ella la desecharon.

No obstante, la realidad es que durante la década pasada, implementaciones comerciales de ideas adquiridas de investigaciones sobre Inteligencia Artificial han entrado a formar parte de muchas aplicaciones. Lo que ha surgido así no es una única entidad, sino más bien un conjunto de herramientas y técnicas diversas dirigidas a determinadas áreas de aplicación y agrupadas en forma de paquetes para resolver problemas específicos (y ampliamente diferentes). La inteligencia contenida en estas herramientas está integrada en ellas, y el resultado final es una mayor facilidad de utilización. Estas herramientas constituyen la primera gran ola de comercialización de ideas derivada de la investigación en Inteligencia Artificial y ejercen un efecto extraordinario sobre la actividad de los negocios.

Los motores de búsqueda World Wide Web más sofisticados; las herramientas de gestión de conocimientos más avanzadas; el software flexible para representar procesos comerciales, crear modelos de los mismos y rediseñarlos; los sistemas de minería de datos; y los sistemas de reconocimiento de voz y captación del lenguaje hablado, utilizan todos ellos técnicas de Inteligencia Artificial.

A pesar del escepticismo manifestado por el sector de Sistemas de Información durante los ocho últimos años, tras bastidores y lejos de las luces publicitarias se han desarrollado sistemas sólidos y potentes utilizando herramientas basadas en la Inteligencia Artificial. Muchos de estos proyectos se iniciaron fuera de las organizaciones informáticas conocidas y corrientes, a causa de la resistencia y la oposición encontradas, y con frecuencia comenzaron como proyectos informales, para continuar únicamente después de haberse demostrado su posibilidad de realización a los máximos niveles de la empresa u organización en cuestión. Y hay otro tema común: cuando se pusieron en marcha estos proyectos, no se habló para nada de Inteligencia Artificial.

Desmitificación

La ausencia de interés por parte del sector informático sobre cualquier cosa relacionada con la Inteligencia Artificial ha inducido a algunas unidades comerciales a abordar por sí mismas la cuestión. Ese es el caso por ejemplo de algunas empresas norteamericanas que han empezado a evaluar la aplicación de la Inteligencia Artificial a problemas comerciales comunes. La clave en estos casos parece ser desmitificar esta tecnología, de manera que la gente comprenda que no es técnicamente imposible. Al hacerlo, conviene no mencionar el término Inteligencia Artificial, porque las personas dejan de prestar atención cuando oyen hablar de ello.

La Federal National Mortgage Association, por ejemplo, ha desarrollado varios sistemas con base de conocimientos para soportar sus procesos comerciales clave. Uno de estos sistemas, llamado Knowledge Acquisition and Rule Management Assistant, o KARMA, funciona en combinación con un servidor de reglas comerciales para ofrecer a los usuarios una propiedad y gestión directa de las normas y políticas de la asociación. Además de este proyecto, ha desarrollado un producto llamado Desktop Underwriter, que vende a más de 300 de sus clientes. El Desktop Underwriter ayuda a los responsables de la autorización de hipotecas a suscribir los préstamos. Cada sistema de concesión de préstamos procesa un promedio de 1.000 préstamos al día con tecnología basada en la Inteligencia Artificial.

Compartir procedimientos comunes sobre determinadas partes y procesos es importante para una compañía como Boeing, que necesita realizar el seguimiento de millones de diseños de piezas. Esta compañía está trabajando en una representación neuronal para ingeniería basada en conocimientos, con el objetivo de compartir tecnología común entre proyectos diversos. Boeing ha creado un sistema de visualización y verificación tridimensional que permite a los ingenieros comprobar sus diseños y analizar hasta un total de 1.500 modelos simultáneos. El objetivo de Boeing es una definición digital y un pre-montaje digital al cien por cien, lo que eliminaría la necesidad de maquetas o modelos preliminares físicos. La compañía ha utilizado este proceso para el diseño de sus aviones 777.

Lo que viene a continuación

La conferencia anual de la AAAI (American Association for Artificial Intelligence) se caracterizaba en los años ochenta por un cierto nivel de alboroto y dispendio. La conferencia AAAI más reciente, que tuvo lugar en Portland durante el pasado mes de agosto, fue más moderada en comparación, pero ofreció cierta visión en profundidad sobre la dirección que con mayor probabilidad seguirá este sector en el futuro. Las herramientas actuales son el fruto de la primera generación de esfuerzos comerciales, que significó solamente un paso más en la dirección de los objetivos de Inteligencia Artificial. En la próxima ola, estas herramientas deberán, obligatoriamente, resultar más transparentes para el usuario final, y lo único obvio para el usuario será una mayor facilidad de uso y una mayor naturalidad de expresión. Los productos y aplicaciones derivadas de la Inteligencia Artificial no serán cosas separadas, sino que deberán ser absorbidas con el objetivo de crear un mejor software y entornos de modelización más ricos y variados.

Entretanto, el laboratorio de Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology (MIT), sugiere que, en un sector tan joven y ambicioso, puede esperarse que las personas cometan bastantes errores intelectuales en el camino.

Ha transcurrido algo más de una década desde que las máquinas adquirieron potencia suficiente para desarrollar y manejar modelos sobre los tipos de procesos que deben emular los sistemas de Inteligencia Artificial y, en ese tiempo, el mundo académico ha recorrido muchos caminos diferentes de investigación sobre cerebros y mentes en un intento de comprender cómo pensamos. Todo un reto al que se han enfrentando los más prestigiosos pensadores de todos los timpos.

Entre Aristóteles y Galileo transcurrió un milenio y medio. Sin embargo, durante todo ese tiempo, se realizaron múltiples investigaciones en el campo de la física, y se llevaron a cabo importantes descubrimientos, aunque algunas de las premisas resultantes eran falsas.

Qué hay bajo el paraguas de la Inteligencia Artificial

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