¿Qué es un modelo de IA?

Un modelo de IA es un programa de software entrenado que aprende a partir de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y predecir resultados, tomando decisiones en diversas tareas con poca o ninguna intervención humana.

El modelo impulsa el comportamiento inteligente de los sistemas de inteligencia artificial. Está entrenado con conjuntos de datos masivos, lo que permite al sistema gestionar tareas complejas y ofrecer perspectivas útiles para los usuarios.

Los modelos de IA ofrecen un gran potencial y ventajas significativas para empresas de cualquier tamaño y sector.

En términos generales, podemos dividir los usos de los modelos de IA en dos categorías:

1. Automatización de tareas repetitivas.
2. Análisis de conjuntos de datos complejos.

Y, a su vez, estos dos usos generan dos beneficios clave para todo tipo de empresas:

1. Mayor eficiencia de los equipos.
2. Mejor toma de decisiones por parte de los equipos.

Podemos desglosar esto en partes más detalladas para explicar exactamente cómo las empresas pueden beneficiarse de los modelos de IA.

Por ejemplo, la automatización basada en IA puede asumir tareas rutinarias como la actualización de registros de clientes, el procesamiento de pedidos o la supervisión del inventario.

De este modo, el tiempo que los empleados dedicaban anteriormente a estas tareas queda libre, lo que permite a los miembros del equipo centrarse en actividades de mayor valor. Asimismo, las personas pueden cometer errores en este tipo de tareas rutinarias. Los modelos de IA son más fiables.

Por otro lado, las capacidades de análisis de datos permiten a las empresas identificar tendencias y anticipar las necesidades de los clientes. La capacidad de los modelos de IA para analizar datos en busca de información valiosa se sitúa en un nivel sin precedentes. El resultado es que las empresas tienen una mejor idea de lo que motiva a sus clientes a nivel individual y, como resultado, pueden personalizar sus ofertas.

Un mayor acceso a la información y la capacidad de analizarla rápidamente significa que las empresas pueden tomar decisiones mejor informadas.

• Optimice su estrategia de precios.
• Adapte las campañas de marketing a segmentos de clientes específicos.
• Optimice sus embudos de venta.

En conjunto, todas estas mejoras potenciales se traducen en operaciones empresariales más eficientes y experiencias de cliente más satisfactorias. En otras palabras, una ruta clara hacia el crecimiento a largo plazo.

Para resumir los beneficios de los modelos de IA en una frase: permiten que su equipo trabaje de forma más inteligente, no solo con mayor esfuerzo, para lograr mejores resultados.

Temas que trataremos:

• ¿Cómo funcionan los modelos de IA?
• ¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de IA?
• ¿Cómo se utilizan los modelos de IA?
• ¿Cómo podrían evolucionar los modelos de IA en el futuro?
• Preguntas frecuentes

Piense en un modelo de IA como un aprendiz que está adquiriendo una habilidad. Al principio, se le muestran (por parte de los humanos, los “entrenadores”) muchos ejemplos (datos) y se le indican las respuestas correctas. Con el tiempo, compara sus propios intentos con las respuestas, ajustando sus conocimientos en cada ciclo de retroalimentación para mejorar.

Al igual que un aprendiz mejora con la práctica, el modelo de IA perfecciona sus patrones y predicciones gracias a la supervisión humana, hasta que es capaz de gestionar nuevas tareas con precisión de forma autónoma.

La calidad de los datos es fundamental en este proceso de formación.

Estos modelos aprenden a partir de conjuntos de datos, que a menudo son grandes volúmenes de datos no estructurados, para identificar patrones, reconocer voz o imágenes y comprender el lenguaje.

Existen tres categorías de aprendizaje generales:

• Aprendizaje supervisado (utilizando datos etiquetados).
• Aprendizaje no supervisado (donde el modelo de IA es capaz de descubrir sus propios patrones ocultos).
• Aprendizaje por refuerzo (mejorando mediante ciclos de retroalimentación).

Los investigadores en inteligencia artificial pueden emplear una combinación de estas opciones mientras entrenan modelos de IA y perfeccionan sus capacidades.

Las redes neuronales profundas y las arquitecturas avanzadas, como los transformadores generativos preentrenados (GPT) y los modelos de difusión, potencian aún más su capacidad para abordar tareas complejas. Estos están impulsados por algoritmos de aprendizaje complejos.

Con el tiempo, el rendimiento de un modelo de IA mejora a medida que se expone a más datos y se ajustan sus parámetros. Analicemos algunos de estos modelos para identificar sus usos específicos.

Las empresas no deberían elegir un martillo cuando pueden necesitar una llave inglesa. Imagine que tiene una caja de herramientas llena de distintos utensilios, cada uno creado para una tarea específica. Los modelos de inteligencia artificial funcionan de manera similar, cada uno está diseñado para gestionar tareas específicas.

Aquí, el término “supervisado” proviene de la idea de que estos modelos trabajan con datos etiquetados. Cada ejemplo incluye tanto entradas de datos como la salida correcta. El modelo puede aprender de esta relación clara para identificar qué resultado se espera a partir de unas entradas determinadas.

Técnicas como la regresión lineal, la regresión logística y los árboles de decisión ayudan a predecir resultados o clasificar las entradas. Los modelos supervisados se utilizan habitualmente para tareas como la evaluación de crédito, la previsión de ventas o la detección de spam.

Como se puede imaginar, los modelos de aprendizaje no supervisado se basan en datos no etiquetados. Esto significa que descubren patrones e intentan agrupar elementos sin categorías predefinidas.

¿Cómo? Los algoritmos de agrupación y las técnicas de reducción de dimensionalidad actúan sobre grandes conjuntos de datos. Para este artículo, basta con saber que el modelo es capaz de identificar segmentos, detectar anomalías y encontrar relaciones ocultas dentro de los datos que se le presentan.

Por ejemplo, un retailer online podría utilizar un modelo no supervisado para analizar los historiales de compra. El modelo agruparía de forma natural a los clientes en segmentos según hábitos de compra similares (algo que el cerebro humano no habría podido identificar fácilmente).

En última instancia, esto ayuda al retailer a personalizar los mensajes de marketing, recomendar productos y mejorar la satisfacción general de los clientes sin necesidad de tener categorías predefinidas en mente.

Los modelos de aprendizaje por refuerzo aprenden mediante prueba y error. El equipo que trabaja en el modelo proporciona comentarios (recompensas o penalizaciones) a medida que el modelo completa las tareas. El modelo está diseñado para ajustar sus estrategias y buscar recompensas en lugar de penalizaciones.

Este enfoque es muy adecuado para tareas dinámicas, como optimizar las cadenas de suministro y gestionar inventarios. También es el tipo de modelo que se utiliza para intentar perfeccionar los últimos vehículos autónomos.

Los modelos de aprendizaje profundo aprenden por capas, cada una de ellas revela más detalles y complejidad a partir de los datos que encuentran y procesan.

Imagine contar con un equipo de expertos, cada uno centrado en distintos aspectos de un problema, que después unen sus perspectivas para comprender el panorama completo.

Como ejemplo, un tipo de modelo de aprendizaje profundo, una red neuronal convolucional actúa como un “ojo digital” que analiza una imagen. Reconoce patrones y objetos sin necesidad de preetiquetado.

Otro tipo, conocido como red neuronal recurrente, puede analizar información en secuencia, como seguir una frase palabra por palabra. Esto ayuda a comprender el lenguaje y también permite predecir tendencias futuras basándose en el análisis de una secuencia.

Estos tipos de modelos permiten realizar diversas tareas:

• Recomendaciones de productos precisas basadas en imágenes.
• Pronósticos de series temporales precisos para ventas o inventarios.
• Asistentes de voz que interpretan las peticiones habladas.

El aprendizaje profundo ayuda a las empresas a gestionar información compleja de forma más intuitiva, lo que permite realizar predicciones más inteligentes y mejorar la experiencia de cliente.

Los modelos de IA generativa pueden crear nuevos contenidos, como imágenes, texto o código, a partir de los patrones aprendidos de conjuntos de datos de entrenamiento. Son como creadores hábiles que han estudiado innumerables ejemplos y ahora pueden producir obras “originales” inspiradas en lo que han visto antes.

Los tipos más comunes con los que se encontrará son las redes generativas adversativas (GAN) y los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Una GAN puede “imaginar” imágenes realistas o diseños al comprender patrones de los elementos visuales existentes en sus datos de entrenamiento. Un LLM es como un escritor que ha leído enormes cantidades de texto. Esta base le permite:

• Crear nuevas frases (generación de texto).
• Resumir documentos largos.
• Responder preguntas.
• Generar código.

Ambos modelos hacen mucho más que simplemente identificar patrones en los datos. En su lugar, los utilizan como base para ofrecer contenido nuevo.

Las empresas pueden utilizar la IA generativa para:

• Ofrecer contenido de marketing personalizado: generar contenido personalizado a gran escala, como descripciones de productos, newsletters y otros materiales promocionales, de forma rápida y sencilla.
• Mejorar la atención al cliente: impulsar chatbots/asistentes virtuales avanzados que comprenden el contexto de una pregunta para responder consultas complejas de los usuarios y resolver incidencias.
• Generar ideas creativas: aportar ideas innovadoras para los equipos creativos y acelerar el proceso creativo con conceptos originales para el establecimiento de la marca o desarrollo de prototipos de productos.

Los agentes de IA se incluyen en las cuatro categorías de modelos de IA, dependiendo de cómo se diseñen, entrenen o utilicen. Por ejemplo:

• Aprendizaje supervisado: un agente de IA puede entrenarse mediante la etiquetación de datos.
• Aprendizaje no supervisado: puede identificar patrones utilizando datos no etiquetados.
• Aprendizaje por refuerzo: puede interactuar con un entorno de aprendizaje y recibir retroalimentación.
• Aprendizaje profundo: puede utilizar redes neuronales complejas para procesar grandes volúmenes de datos y aprovechar esa información.

Aquí tiene algunos ejemplos que muestran cómo las empresas de diferentes sectores están utilizando modelos de IA.

En Peter MacCallum Cancer Centre➚ , en Melbourne, los investigadores utilizan modelos de aprendizaje automático para analizar imágenes médicas➚ . Entrenaron un modelo de IA para detectar patrones que ayudan a identificar cánceres en fases tempranas.

El principio fundamental es que un modelo de IA puede analizar grandes volúmenes de datos médicos para obtener información valiosa a una velocidad imposible para cualquier ser humano.

Son aliados en el proceso de investigación gracias a su potencia informática. Al aplicar técnicas de aprendizaje profundo, pueden identificar señales sutiles de enfermedades como el melanoma. Esta tecnología puede ayudar a los médicos a mejorar la velocidad y precisión del diagnóstico.

CaixaBank ha impulsado su transformación digital mediante una alianza estratégica con Salesforce para implementar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, destacando especialmente el uso de Agentforce. 

Esta solución permite el despliegue ágil de agentes de IA especializados que operan de forma proactiva y continua, procesando grandes volúmenes de datos en tiempo real para ofrecer respuestas precisas a los clientes a través de aplicaciones móviles, chatbots y centros de atención. 

Un hito clave es el asistente de contratación remota con IA generativa, que reduce los tiempos de respuesta a menos de dos minutos y guía a los usuarios en la adquisición de productos financieros; estos agentes evolucionarán bajo la plataforma Agentforce para identificar necesidades de forma autónoma y sugerir productos personalizados. 

El objetivo central de esta integración es optimizar la toma de decisiones y liberar a los empleados de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en el asesoramiento financiero de mayor valor mientras la IA gestiona las interacciones digitales de manera eficiente y segura.

Los minoristas como Woolworths están utilizando modelos de IA➚ para mejorar el servicio al cliente, predecir las ventas y optimizar los niveles de inventario.

Woolworths implementó una herramienta de gestión de plantilla de trabajo impulsada por IA para optimizar los horarios de los empleados. El sistema utiliza IA para predecir la afluencia de clientes en sus tiendas.

¿Por qué? Para que los responsables se aseguren de que haya suficiente personal en las tiendas para atender eficazmente la demanda de los clientes. Woolworths también utiliza modelos de IA como parte de su previsión de demanda.

Estos modelos predicen la demanda de productos para garantizar que las estanterías estén abastecidas adecuadamente. Piense en épocas ajetreadas, como la Navidad. En el pasado, los responsables regionales tenían que hacer una estimación informada sobre cuánto stock se necesitaba y pedirlo. Ahora, pueden apoyarse en la IA para analizar datos de clientes y periodos navideños pasados para tomar mejores decisiones sobre el stock.

La IA también puede ayudar a ajustar los precios de forma dinámica➚ según el comportamiento de los clientes y las condiciones del mercado. Incluso hay planes para introducir más ‘cestas inteligentes➚’ en las tiendas. Estas cestas pueden rastrear a los compradores en las tiendas y enviar anuncios personalizados y dirigidos a través de una pantalla integrada en la propia cesta. En la pantalla verán incluso recomendaciones basadas en lo que ya han añadido a la cesta.

Aquí, el beneficio es doble:

1. El cliente disfruta de una mejor experiencia de compra: personalizada, eficiente, con personal disponible y suficiente stock en la tienda.
2. Woolworths incrementa sus beneficios gracias a la mejora de su experiencia de cliente.

Las empresas de toda Australia seguirán implementando modelos de IA de forma innovadora. Quienes no se adapten corren el riesgo de quedarse atrás frente a competidores que emplean modelos de IA para reducir costes y ofrecer mejores experiencias de cliente.

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Implementar IA no está exento de riesgos. Las organizaciones deben ser cuidadosas y considerar bien cómo utilizan esta tecnología que ahora está más accesible. Estos son cuatro aspectos que se deben tener en cuenta:

Los modelos de IA aprenden a partir de datos existentes, lo que implica que heredan cualquier defecto presente en esa información inicial. Es probable que estos datos contengan un sesgo histórico. Si no se cuenta con una supervisión adecuada y marcos de IA responsable, estos sesgos pueden influir en las predicciones y decisiones del modelo, lo que puede dar lugar a resultados injustos.

Por ejemplo, si un modelo de IA entrenado con datos históricos de contratación ve principalmente que los candidatos exitosos eran de un grupo demográfico o psicográfico concreto, podría favorecer a candidatos similares en el futuro. Esto excluiría a los solicitantes cualificados de otros ámbitos.

Como debería quedar claro a estas alturas, los modelos de IA dependen de la recopilación de datos. Asegurarnos de recopilar, almacenar y procesar estos datos de forma segura es un desafío clave para las empresas.

Es fundamental evitar filtraciones de datos perjudiciales que, en última instancia, provocarían una ruptura de la confianza.

Es importante comprender cómo los modelos llegan a sus conclusiones. La falta de claridad puede generar desconfianza en nosotros, especialmente cuando se delegan decisiones importantes en sistemas automatizados.

Las explicaciones claras ayudan a generar confianza con clientes y partes interesadas, especialmente en casos de uso sensibles, como las evaluaciones de crédito o los diagnósticos médicos.

Aunque siempre están un poco rezagados respecto a los avances tecnológicos, los gobiernos de todo el mundo están trabajando para definir prácticas recomendadas de gobernanza de la IA. Esta iniciativa colectiva tiene como objetivo garantizar el uso ético de la tecnología.

Todas las organizaciones deben cumplir con estos estándares regulatorios en desarrollo para garantizar que los clientes estén debidamente protegidos frente a prácticas perjudiciales.

La cuestión es no tener miedo de implementar IA para mejorar el rendimiento empresarial, sino comprender los posibles riesgos y abordarlos adecuadamente, para que los modelos de IA puedan aportar valor sin comprometer la integridad.

A medida que la IA sigue evolucionando, podemos asumir que los modelos serán cada vez más eficientes, interpretables y accesibles. Ya hemos abierto la caja de Pandora y lo que definirá el futuro de la IA será hasta qué punto aprovechemos su poder mientras limitamos y prevenimos los riesgos.

Las tendencias emergentes apuntan a modelos más eficientes energéticamente➚ y de menor tamaño, que pueden ejecutarse en dispositivos móviles. Este progreso reduciría la dependencia de recursos informáticos masivos➚ .

Asimismo, nuevas técnicas de entrenamiento y mejoras en los diseños de arquitectura pueden contribuir a abordar preocupaciones éticas, integrando la gobernanza de riesgos de la IA directamente en el propio proceso de entrenamiento.

Para respaldar esto, sin duda podemos esperar que los gobiernos se pongan al día e impongan marcos de gobernanza➚ que aumentarán la transparencia y la protección de la privacidad, con el objetivo fundamental de abordar los factores de riesgo que hemos señalado anteriormente.

En última instancia, esto debería crear un entorno seguro y responsable en el que podamos explorar las posibilidades de desarrollo de los modelos de IA en sintonía con los objetivos humanos.

En este momento, los modelos de IA seguirán permitiendo a las empresas optimizar sus operaciones, impulsar la innovación en distintos sectores y mejorar la experiencia humana, manteniendo al mismo tiempo la confianza, la seguridad y un uso responsable.

Los modelos de IA son el motor de las transformaciones que están revolucionando las empresas en todo el mundo.

Están ayudando a convertir datos en bruto en perspectivas accionables para las empresas, lo que permite agilizar la toma de decisiones y mejorar la experiencia de los clientes.

• Optimizar embudos de ventas.
• Predecir tendencias del mercado.
• Mejorar la capacidad de respuesta del servicio al cliente.
• Crear contenido nuevo o ayudar en el proceso creativo.
• Innovar junto a profesionales, como médicos e investigadores científicos.
• Mejorar la eficiencia entre los equipos de trabajo.

A través de una variedad de aplicaciones de IA, los modelos de IA están permitiendo a las organizaciones competir, crecer y ofrecer mejores servicios.

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