En una nueva edición de los Desayunos de Actualidad de GVC Gaesco, Carles Vericat, Chief Business Development Officer en SCALAI, ofrece una visión general sobre las diferentes ramas de la Inteligencia Artificial y su aplicación en el ámbito de la empresa.
Imitar el cerebro humano ha sido, históricamente, uno de los grandes sueños y desafíos de nuestra sociedad. Siguiendo este propósito, la Inteligencia Artificial (IA) busca imitar funciones cognitivas complejas como son nuestra forma de capturar conocimiento, la capacidad de resolver problemas y razonar, de ligar conceptos lógicos, entender el contexto, nuestra creatividad o forma de comunicarnos.
La IA, entendida como campo de la ingeniería que desarrolla máquinas que replican las capacidades cognitivas humanas, cuenta con varias ramas y subramas con numerosas aplicaciones. El Machine Learning, por ejemplo, es una rama de la IA focalizada en detectar patrones en grandes conjuntos de datos, capturarlos y realizar predicciones en base a ellos. El Deep Learning, por su parte, es una rama del Machine Learning que usa grandes redes neuronales que, inspiradas en la forma en que las neuronas interactúan en el cerebro humano, capturan relaciones complejas en grandes volúmenes de datos. Un paso más allá, la IA Generativa, en auge actualmente, usa redes neuronales de tamaño excepcional con la capacidad de aprender patrones abstractos y utilizarlos para interpretar y generar textos, vídeos, imágenes o sonidos.
En el ámbito empresarial, sin lugar a dudas, la Inteligencia Artificial se ha posicionado como una herramienta transformadora cuyo impacto trasciende a absolutamente todos los sectores. A pesar del protagonismo que ha experimentado en los últimos años, no se trata de una disciplina reciente, sino que se está estudiando y aplicando en las empresas desde la década de 1950. “El objetivo no debe ser el uso de la IA de cualquier modo. El verdadero reto es situar las capacidades que proporciona la tecnología en la estrategia de la compañía, ya que son una fuente de competitividad, eficiencia, sostenibilidad y crecimiento de cualquier modelo de negocio actual”, ha explicado Carles Vericat. Asimismo, ha destacado que, al ser un elemento estratégico, la IA debe estar embebida en la alta dirección. “Con el uso de esta tecnología hay que tener una visión estratégica, evitando entrar en un entorno de “soluciones inteligentes” no integradas en el negocio real”, ha añadido.
Cada vez que se introduce una nueva tecnología, ésta tiene un gran impacto en la sociedad y los modelos de negocio de la época. Del mismo modo que sucedió con la imprenta o la revolución industrial, la IA ha llegado para revolucionar nuestra realidad, con el objetivo de mejorar nuestras vidas. En este sentido, recuerda Vericat, “las tecnologías de IA, y en particular las que incluimos en el Data Analytics, están maduras. En 2024, nadie debería dudar sobre sus capacidades.” Así pues, en el panorama empresarial, la clave reside en determinar los pasos a seguir para que la empresa y su organización la integren y las conviertan en útiles. “Esto no va de tecnología, va de negocio”, ha recordado a modo de conclusión Vericat.
