La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías aplicadas más eficaces que jamás se hayan desarrollado, está modificando el mundo y planteando problemas importantes para la sociedad, la economía y para todos los gobiernos.
Los algoritmos de IA toman decisiones en base a información y datos, en tiempo real, recogidos de sensores, y de una amplia gama de fuentes. Esta información es analizada en una fracción de segundo, además de hacerle un seguimiento. Con los avances y las mejoras en los sistemas de almacenamiento, la velocidad de procesamiento y de los procedimientos analíticos es mayor, y es apta para avanzar en el análisis y en la toma de decisiones.
Esos cambios y esa evolución de la IA han hecho que hoy en día nos encontremos en la que llaman la tercera generación de Inteligencia Artificial.
- La primera generación de IA fue la de la Analítica descriptiva, que respondía a la pregunta ¿qué ocurrió?
- La segunda generación de IA fue la del Análisis de Diagnóstico, que abordaba la pregunta ¿por qué ocurrió?
- La tercera generación de IA y la actual, es la de la Analítica Predictiva, que analiza los datos históricos y los presentes para responder a la pregunta ¿qué podría ocurrir más adelante?
Sin embargo, los algoritmos de IA y Machine Learning actuales que se centran en examinar grandes cantidades de datos para identificar patrones que les permitan realizar pronósticos y predicciones, todavía dependen, casi por completo, de los datos históricos, lo que hace que los científicos de datos queden indefensos cuando aparecen nuevas situaciones o problemas. La tecnología de IA avanza y cambia constantemente, lo que sugiere, cada vez más, que para tener una verdadera Inteligencia Artificial se necesitan máquinas que puedan pensar por sí mismas, especialmente cuando se enfrentan a una nueva situación.
Esta necesidad es lo que ha llevado a los expertos a predecir la llegada de una cuarta generación de IA, que pueda examinar los datos que se muestran, y expresar una “corazonada” cuando algo no va bien, no funciona o no tiene sentido. Se trata de una IA que pueda reflejar el instinto humano haciendo deducciones basadas en el análisis de la información. A esta cuarta generación se le llama “Intuición Artificial o Artificial Intuition”.
¿Qué es la Intuición Artificial?
La Intuición Artificial permite a los sistemas detectar amenazas, problemas, así como oportunidades sin saber qué es exactamente lo que están buscando o se les diga qué es lo que tienen que buscar, al igual que ocurre con la intuición humana que permite tomar ciertas decisiones sin necesidad de enseñar cómo hacerlo.
En base a los análisis de la información y de los datos, la Intuición Artificial, puede intuir que algo no funciona como debe, o puede detectar un problema antes de que suceda, también detectar una oportunidad que puede ser buena para la empresa. Por ejemplo, puede intuir que sucederá un nuevo ciberataque, aunque aparentemente, todas las transacciones sean “inocentes”. Para conseguir todo esto, la Intuición Artificial extrae sus conocimientos de una variedad de dominios y tecnologías, como la neurociencia computacional, lingüística, ciencia de datos, ingeniería informática, Machine Learning, Deep Learning, Analítica cognitiva, RPA y bots.
Estos algoritmos imitan la parte más poderosa del cerebro humano, la del sentido común, el instinto y la intuición. Esta capacidad es similar a la intuición humana, ya que puede evaluar rápidamente la totalidad de una situación, incluidos los indicadores más sutiles, y que más pueden pasar desapercibidos, de una actividad específica. Por otro lado, puede resultar fácil confundir la Intuición Artificial con la Computación Afectiva, pero son dos tendencias diferentes.
Los científicos están trabajando con la Intuición Artificial con el objetivo de que las máquinas puedan actuar de forma impulsiva y con mayor precisión para conseguir que mejoren y ayuden más en la resolución de problemas. Y aunque esa intuición o corazonada ha sido muy difícil de cuantificar y de traducir a un algoritmo, muchos lo están consiguiendo.
Por ejemplo, investigadores del MIT han estado, desde hace unos años, estudiando los métodos intuitivos de resolución de problemas utilizados por personas muy inteligentes, e implementando esas estrategias utilizadas al software. Al codificar estas estrategias en una forma legible por la máquina, pudieron mejorar el rendimiento de los algoritmos de planificación en la resolución de una serie de problemas entre un 10 y un 15%.
Por otro lado, la startup Node, con sede en San Francisco y fundada por un ex empleado de Google, anunció en 2019 que enseñaron a un ordenador a tener intuición, afirmando que estas intuiciones programadas por ordenador pueden ayudar a los líderes empresariales a tomar mejores decisiones sobre el futuro, incluso a hacer predicciones. La Intuición Artificial de Node aprende de los resultados que genera para mejorar, no solo para cada caso de uso, sino para cada empresa y cada usuario que aprovecha la plataforma.
Usos de la Intuición Artificial
A pesar de que todavía no se ha avanzado lo suficiente en la Intuición Artificial, los principales campos que pueden beneficiarse de esta tendencia son la Ciberseguridad, el sector financiero, el sector Retail y el sector farmacéutico.
Ciberseguridad
Actualmente las organizaciones utilizan el Machine Learning para identificar patrones y valores atípicos que representan potenciales amenazas y vulnerabilidades. Sin embargo, existen dos problemas persistentes para los proveedores de Ciberseguridad, por un lado, está el alto porcentaje de falsos positivos que aparecen en los análisis. Esto puede llegar a provocar en los encargados de la Ciberseguridad lo que se denomina como “fatiga de alerta”, que significa que al haber un gran número de falsos positivos los encargados pasan por alto e incluso ignoran una alerta que realmente sea importante y que pueda ser una amenaza real. Por otro lado, el otro problema son los falsos negativos, los cuales no detectan el comportamiento no deseado.
A pesar de todas las inversiones que las empresas realizan en Ciberseguridad, a menudo van un paso por detrás de los ciberdelincuentes porque algunos patrones son demasiado sutiles e imperceptibles para detectarlos.
Estos patrones sutiles son precisamente los que consigue detectar la Intuición Artificial, que identifica, de todo el gran conjunto de datos, las señales más débiles, algo que otros enfoques pasan por alto. Especialmente, los algoritmos pueden identificar patrones nuevos y no detectados previamente, como un ciberataque que ocurre en lo que parecen ser transacciones sin importancia.
Sector Financiero
Los expertos creen que una de las áreas más prometedoras para la Intuición Artificial será la del sector financiero, especialmente durante la actual crisis de la COVID-19. Las aplicaciones de esta tecnología dentro del sector son diversas, pero se destacan principalmente dos. Por un lado, la capacidad, por parte de las instituciones financieras, para conocer e identificar a sus clientes se ha vuelto más difícil, debido principalmente a que el comportamiento de los clientes está en constante cambio. Para conseguir solucionar este problema la implementación de tecnología avanzada como la Intuición Artificial sería la solución.
Por otro lado, el mayor uso que se le está dando a la Intuición Artificial en el sector financiero es para detectar fraudes, delitos informáticos que incluye el blanqueo de capital, y el hackeo de cajeros automáticos. Los ciberdelincuentes utilizan cada vez más la IA para llevar a cabo delitos informáticos financieros, por lo que los bancos necesitan un nivel más avanzado de IA para detectarlos e incluso prevenirlos y vencerlos.
Normalmente las transacciones fraudulentas suelen ocultarse entre cientos de transacciones, pero tienen una serie de parámetros comunes, que, aunque muy sutiles, hacen que se identifiquen. Mediante el uso de algoritmos matemáticos, la Intuición Artificial identifica rápidamente, y con un nivel alto de precisión, los cinco parámetros más influyentes y se los proporciona a los analistas. En el 99,9% de los casos, cuando los analistas ven esos cinco parámetros, pueden darse cuenta inmediatamente del tipo de delito que es.
Retail y Farmacéutico
En cuanto al sector Retail, podrían utilizar la Intuición Artificial para comprender mejor la conducta de compra de los clientes, tanto fuera como dentro de las tiendas físicas, mejorando así la precisión en la reposición de los productos en las estanterías de las tiendas adaptándose a las necesidades y a los intereses de los consumidores, y también mejorando la estrategia de precios, consiguiendo que sean más competentes. Con esta tecnología los minoristas también pueden identificar nuevas oportunidades de mercado, pueden predecir incluso cuales serán las necesidades de los clientes en un futuro, y esto les ayudará a tomar decisiones de inversión para adelantarse a la competencia.
Por otro lado, las farmacéuticas podrían utilizar esta tecnología para identificar patrones, no detectados previamente, de contraindicación de medicamentos. Esto podría mejorar la seguridad del paciente, así como de la empresa.
Conclusiones
La Inteligencia Artificial ha evolucionado muchísimo desde que Alan Turing introdujo el pensamiento por primera vez en 1950, y no parece que ese ritmo evolutivo vaya a parar. Sin embargo, todo lo acontecido hasta ahora es solamente el principio de todo lo que está por venir. Con la Intuición Artificial llegará el momento en el que la IA definitivamente se convertirá en “inteligente”.
La Intuición Artificial toma decisiones inteligentes que son únicas para cada aplicación, usuario y caso de uso. Las empresas pueden aprovechar esto para mejorar la ciberseguridad, pero también para predecir con precisión y encontrar nuevas oportunidades de mercado que antes no habían sido exploradas y que pueden darle el impulso que necesita. Este es el poder de esta tecnología, que básicamente convierte los datos en decisiones, tanto en un contexto específico, por ejemplo, en analizar una aplicación; como también en aprender de la intuición de los usuarios finales para conocer lo que tendrá más éxito en un futuro.
El mundo será testigo de una gran red de IA que mostrará capacidades intuitivas y de razonamiento debido a la gran cantidad de datos recopilados. La próxima ola de innovación vendrá de la empresa, por lo que sería conveniente disponer de la tecnología de Intuición Artificial para identificar tanto las amenazas y los problemas como las oportunidades. Sin embargo, ahora la pregunta que hay que hacerse es ¿se podrá confiar en la intuición de la Inteligencia Artificial?
