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La Inteligencia Artificial es un campo en constante evolución que está redefiniendo la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. Las ramas de la inteligencia artificial abarcan desde el aprendizaje profundo que impulsa reconocimiento de imágenes y voz, pasando por el procesamiento del lenguaje natural que da vida a chatbots y traductores automáticos y hasta la automatización industrial en robótica. En este artículo, exploramos las diversas y emocionantes aplicaciones de la inteligencia artificial, revelando cómo cada una de ellas está dando forma al futuro y abriendo nuevas posibilidades. Así será la próxima era de la innovación.

    Las diversas ramas de la inteligencia artificial están dando forma al futuro y abriendo nuevas posibilidades en la era de la innovación.

15 ramas de inteligencia artificial

El impacto de la inteligencia artificial en la sociedad es profundo y abarca diversas áreas, entre ellas la empresarial. El uso de herramientas de inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa para impulsar la eficiencia en organizaciones. Los campos de aplicación de la inteligencia artificial en las empresas son muchos, y algunos están orientados a satisfacer necesidades muy distintas.
1. Machine learning o aprendizaje automático

El Machine Learning es la rama de la ciencia que busca el desarrollo de técnicas de inteligencia artificial que permitan a los ordenadores aprender por sí mismos. Para ello se crean programas que pueden generalizar ciertas respuestas a partir de información sin estructurar, que se suministra como ejemplos. Con ello, se induce al conocimiento por parte del ordenador.
2. Fuzzy logic o lógica difusa

Conocida como lógica heurística. Esta técnica incide en lo relativo de un escenario observado como posición diferencial. Es un tipo de lógica que toma dos valores al azar, contextualizados y relacionados entre sí. Por ejemplo, considerar una persona de 2 metros como alta al haber tomado antes el valor de una persona de un metro como baja.
3. Vida artificial

Consiste en el estudio de la vida y de los entornos artificiales que muestran cualidades propias de los seres vivos en entornos de simulación. Una de las técnicas de inteligencia artificial con más proyección de futuro en el ámbito de la investigación.
4. Sistemas expertos

Hace referencia a un sistema de información que se basa en el conocimiento de un área de aplicación de gran complejidad y muy específica. Sirve como asistente consultor y experto para los usuarios de su interfaz.

    Se recurre a la IA cuando se considera útil incorporar a un sistema de ordenadores un conocimiento o comportamiento ante los eventos que serían más propios de un ser humano

Son entornos que proporcionan respuestas sobre problemáticas muy específicas, pudiendo realizar inferencias muy parecidas a las de un ser humano acerca de los conocimientos concretos consultados.
5. Data Mining o minería de datos

Esta técnica consiste en la extracción discriminada de información que se encuentra implícita en los datos manejados. Dicha información, desconocida previamente, se destina a ser utilizada en algún otro proceso. La minería de datos sondea, prepara y explora los datos para poder extraer alguna información que se oculte en ellos.
6. Redes Bayesianas

También conocidas como redes de creencia, estas redes son un modelo probabilístico multivariado, que relaciona un conjunto de variables de tipo aleatorio usando un grafo dirigido para indicar una influencia casual de manera explícita.

Con un motor de actualización de las probabilidades llamado el Teorema de Bayes, estas redes se convierten en una herramienta muy útil a la hora de calcular probabilidades en casos de nuevas evidencias. Es uno de los tipos de red que se denominan de tipo casual.

Ramas de la AI
7. Ingeniería del conocimiento

Consiste en generar un nuevo conocimiento que no existía previamente. Se hace a partir de la información que se contiene en bases de datos de documentos y mediante el cruce de contenido de los archivos.

Es una técnica que se basa en la teoría de «actor-red», poniendo de manifiesto redes y creando nuevas. También implica el ejercicio de la teoría de la «traducción-traslación», acercando y poniendo en relación los actores, con el objetivo de producir una traducción en la que llevar los enunciados o modalidades hacia nuevos estadios evolutivos.
8. Redes neuronales artificiales

Las redes neuronales son un paradigma del aprendizaje y los procesamientos automáticos, inspirado todo ello en el modo en que funciona el sistema nervioso de los animales. Consiste en un sistema de interconexión de neuronas en una red que colaboran entre ellas para crear una respuesta de salida.
9. Sistemas reactivos

Estos son sistemas de aplicación crítica, y un fallo o error puede acarrear consecuencias graves. Al punto de poner en riesgo las vidas humanas o el resultado de importantes inversiones económicas.

Su comportamiento en estos entornos, de tiempo real, se determina tanto por la sucesión de acciones que se ejecutan como por el momento en que cada una de ellas se suceden y son procesadas.
10. Sistemas basados en reglas

Consisten en modelos de representación del conocimiento que se usan de manera amplia. Son apropiados para escenarios en los que el conocimiento que se necesita representar surge de manera natural en una estructura de reglas.
11. Razonamiento basado en casos

Es un proceso para solucionar cuestiones basándose en soluciones de problemáticas anteriores. El razonamiento que se basa en casos se sirve de analogías para los nuevos razonamientos.

Se considera que no solo es una poderosa herramienta de cálculo para ordenadores. Sino que los seres humanos usan el mismo principio para la solución de problemas cotidianos.
12. Técnicas de Representación de Conocimiento

Es un sistema que sirve para analizar el modo de pensar de manera formal. Se usa un entorno de símbolos para la representación de un dominio de discurso, junto a las funciones que puedan inferir sobre los objetos procesados.
13. Redes semánticas

Son maneras de representación del conocimiento lingüístico para las que los conceptos y las interrelaciones entre ellos se representan mediante grafos. Son utilizadas para la representación de mapas conceptuales y mentales, entre otras funciones.
14. Lingüística computacional

Es un campo multidisciplinar de la lingüística aplicada en la informática. Se sirve de los sistemas informáticos para el estudio y el tratamiento del lenguaje. Para ello, se intenta modelar de manera lógica el lenguaje natural desde un punto de vista programable.
15. Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una disciplina de la rama de la ingeniería para la lingüística computacional. Se utiliza para la formulación e investigación de mecanismos de eficacia informática para servicios de comunicación entre las personas o entre ellas y las máquinas usando lenguajes naturales.

Los campos de desarrollo e investigación de la inteligencia artificial sirven para el desarrollo de mecanismos y aplicaciones que permitan diseñar nuevos métodos de trabajar y comunicar con las máquinas y los entornos informáticos. El futuro de la inteligencia artificial en las empresas promete una mayor integración y colaboración entre humanos y máquinas. Ya son muchas las empresas punteras que utilizan el big data y la inteligencia artificial, convirtiendo en realidad lo que hasta hace muy poco formaba parte de la ficción.

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