Revista Juntos - Junio / Julio 2023

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
La IA se enfoca en la creación de máquinas automatizadas cuya inteligencia sea similar a la inteligencia
humana. Los cuatro grandes objetivos de la IA son modelar, formalizar, programar e implementar
máquinas soporte capaces de interactuar de forma significativa con el medio.
La IA está muy presente en nuestro día a día, más de lo que imaginamos. La detección facial de los
celulares y los asistentes de voz como Siri o Alexa son sólo algunos ejemplos de su uso cotidiano.
¿Qué es la inteligencia artificial adaptativa?
A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, la IA adaptativa puede revisar su propio código y
ajustarlo en tiempo real a los cambios del mundo desconocidos por el código original. Es decir, la IA
adaptativa tiene la capacidad de aprender al mismo tiempo que se construye.
¿Por qué utilizarla en nuestra empresa?
La IA adaptativa identifica patrones cuyo análisis predice un aprendizaje automático, o lo que es lo
mismo, nos permite entender el comportamiento de nuestros clientes y tomar mejores decisiones.
De esta manera, la IA adaptativa ofrece resultados más rápidos y efectivos que la IA común.
Aspectos positivos y negativos del uso de IA
Aspectos positivos:
Aspectos negativos:
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Uso de Chatbots para facilitar la atención al
cliente.
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Posibilidad de robo externo e interno de información.
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Recomendaciones personalizadas según el
historial de búsqueda y de compra.
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Cometimiento de errores en actividades de
proceso o administrativas.
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Detección de fraudes.
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Posibilidad de fraude interpersonal.
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Desarrollo de sistemas para el ahorro de
energía.
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Consecuencias para la autonomía del individuo
(reemplazo de las personas por IA).
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Mejoramiento de rutas de logística y de
transporte.
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Invasión de la privacidad de los usuarios.
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Desarrollo de sistemas de seguridad y protección.
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Reducción del margen de error.
Sustitución de la mano de obra humana en
labores tediosas o repetitivas.
Aumento de la productividad
Nota: Por lo general, los errores
más comunes se deben a la falta
de gerencia en el manejo de la IA.
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