Opacada por los oscuros o fabulosos pronósticos de su hermana —la inteligencia artificial—, la inteligencia aumentada suele pasar desapercibida por gran parte de la población. No obstante, esta última juega un papel vital para crear valor real a la inteligencia artificial.
La inteligencia aumentada llega para acercarnos un poco más a la tecnología. Al contrario de la inteligencia artificial, no está marcada por apocalípticas predicciones. Le brinda al ser humano la posibilidad de mantener el control y tener un aumento cognitivo. Así, la inteligencia aumentada recoge lo mejor de ambos mundos: el de los humanos y el de las máquinas. A continuación, encontrarás todo lo que debes saber sobre la inteligencia aumentada.
Tabla de contenidos
¿Qué es la inteligencia aumentada?
La inteligencia aumentada recibe muchos nombres: amplificación de inteligencia, aumento cognitivo, soporte de decisiones, inteligencia mejorada o inteligencia mejorada por máquina. Se trata de combinar e integrar las capacidades humanas y los avances tecnológicos de la inteligencia artificial. Esta coalescencia ente humano-IA potencia la cognición humana y ayudar a las personas a trabajar más rápido y de manera más inteligente.
Para algunos, la esencia de la inteligencia aumentada es la inteligencia artificial modificada; con un toque novedoso. Por una parte, la IA busca que las máquinas trabajen y reaccionen como los humanos. Por su parte, la inteligencia aumentada busca que las personas y las máquinas trabajen juntas. Así, se quiere que se aprovechen las fortalezas de cada una para que los humanos obtengan mejores resultados.
Para Svetlana Sicular, vicepresidenta de investigación de Gartner:
El objetivo es hacer la automatización más eficiente y complementarla con la intuición y el sentido común humano para así poder gestionar el riesgo en la toma de decisiones automatizadas.
La alianza entre IA y humanos permite mejorar el rendimiento cognitivo, el aprendizaje, la toma de decisiones y las nuevas experiencias de estos. Gracias a la inteligencia aumentada los humanos pueden analizar una enorme cantidad de información, buscar tendencias y correlaciones. Toda esta información y análisis de datos contribuye a simplificar el proceso de toma de decisiones.
Esta tecnología no se ha creado para reemplazar a los humanos, sino para ayudarlos y fortalecerlos. Uno de sus objetivos es, también, ayudar a desmitificar los peligros que se le atribuyen a la IA. Es decir, busca deconstruir la idea de que las nuevas tecnologías llegarán a quitarnos el trabajo.
¿Cómo funciona la inteligencia aumentada?
El término amplificación de la inteligencia (intelligence amplification en inglés) se usó por primera vez en 1956 en el libro Introducción a la cibernética de William Ross Ashby. La inteligencia aumentada es una subsección del machine learning de la inteligencia artificial. La tecnología utiliza el machine learning y el deep learning para proveer datos útiles para la toma de decisiones.
Sigue cinco pasos para funcionar con la influencia humana: Entendimiento, interpretación, razonamiento, aprendizaje y confirmación.
Entendimiento: El sistema reúne numerosos datos que se descomponen para obtener sus significados.
Interpretación: Se ingresan nuevos datos. Estos se analizan con base en los viejos datos para poder ser interpretados.
Razonamiento: El sistema arroja los resultados para el nuevo conjunto de datos.
Aprendizaje: Los humanos le dan al sistema su retroalimentación sobre los resultados para que el sistema se ajuste en concordancia.
Confirmación: La seguridad y el cumplimiento se garantizan mediante la inteligencia artificial.
De esta forma, el trabajo de ambas partes es más eficiente. Por un lado, la carga de trabajo para los humanos se simplifica. Por el otro, las máquinas se vuelven más inteligentes y se pueden adaptar más rápido con la guía de los humanos.
Inteligencia aumentada: un poco de historia
El nacimiento de la inteligencia aumentada tuvo lugar en 1997 y fue consecuencia de un icónico evento. Ese año, Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez, perdió una partida contra el supercomputador Deep Blue de IBM.
¿Qué pasó con Gary Kasparov? Fue campeón mundial durante 15 años consecutivos, de 1985 al 2000. Durante muchos años, era el más dominante dentro de su disciplina; aunque es más recordado por su derrota contra Deep Blue. Deep Blue fue creado para jugar ajedrez de manera competitiva contra Kasparov y se enfrentó a él en dos ocasiones.
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La primera vez, en 1996, el ajedrecista fue el ganador del encuentro: de seis partidas ganó tres, empató dos y perdió una. El segundo encuentro es el inolvidable. Fue en 1997: Kasparov empató tres partidos, tuvo una victoria y dos derrotas.
Aunque se despertaron algunas críticas por el encuentro, como el hecho de que reiniciaran el computador o se negara el acceso al registro de movimientos, lo cierto es que esta derrota representó un salto importante para las máquinas inteligentes. La victoria de Deep Blue fue vista como una prueba de que la inteligencia artificial alcanzaba a la inteligencia humana.
Tras este encuentro, Kasparov decidió unir fuerzas con la tecnología y los ordenadores. Así surgió una nueva modalidad de juego, The Advance Chess, un nuevo tipo de ajedrez que permitía a máquinas y humanos unir fuerzas y competir como equipo. Este tipo de equipos, llamados centauro, superaron a los que jugaban solo con personas o solo con máquinas.
Esta es exactamente la idea que se promueve con la inteligencia aumentada: cómo la tecnología se puede unir a los humanos para mejorar sus capacidades.
Diferencias entre inteligencia aumentada e inteligencia artificial
Cuando hablamos de tipos de inteligencia artificial, no vamos a encontrar enormes diferencias entre cada una de ellas. Más bien, hablamos de algunos cambios de enfoque, de filosofía o de aplicaciones que pueden funcionar mejor en diferentes ámbitos.
Pero ¿cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial y la inteligencia aumentada? Para comenzar, la inteligencia aumentada es una extensión de la inteligencia artificial. Sin embargo, ambas son muy distintas en su filosofía y su relación con los humanos.
Por un lado, la inteligencia artificial busca equipararse a la inteligencia humana; es decir, trata de imitar nuestras funciones cognitivas para hacer la intervención humana innecesaria. Las máquinas gracias al machine learning y al deep learning están en la capacidad de tomar decisiones de manera independiente. Adicionalmente, se desempeña mejor en ambientes estructurados con objetivos bien definidos.
Un ejemplo de IA puede ser el correo electrónico, que decide qué correos son buenos o maliciosos y dirige los últimos a la carpeta de Spam. También se puede incluir al coche autónomo de Google, que reemplaza totalmente el papel del humano.
Por otro lado, la inteligencia aumentada no busca sustituir la inteligencia humana ni busca actuar sin la interacción de una persona. En cambio, se trata de apoyar el proceso de razonamiento y la toma de decisiones. Llega a complementar y apoyar el proceso de análisis y planificación, pero el humano es quien toma la decisión. De esta forma, se favorece la interacción personas y máquinas, y puede operar en condiciones no tan claras y específicas como la IA.
Un ejemplo de esto pueden ser los servicios de streaming. El algoritmo analiza los comportamientos del usuario y le arroja recomendaciones con base a sus hábitos. Sin embargo, es el usuario el que decide actuar según las recomendaciones del algoritmo.
¿Para qué sirve la inteligencia aumentada y qué beneficios conlleva?
La inteligencia aumentada encuentra aplicaciones en una gran variedad de campos, donde ayuda a aumentar la productividad, mejorar la eficiencia y optimizar el tiempo. Gran parte de las herramientas que incluyen la inteligencia aumentada son utilizadas para organizar y limpiar datos, y brindar predicciones.
De acuerdo con Gartner, la inteligencia aumentada generará negocios por 2,9 trillones de dólares en el mundo para 2021. Esto es tan solo una muestra de su enorme potencial y el impacto que podría generar en el mundo.
Y aunque parezca un poco lejano, lo cierto es que la inteligencia aumentada está muy cerca de nosotros. Si en algún momento has usado Siri, Alexa o el asistente virtual de Google, ya has aprovechado este sistema. Los asistentes virtuales no toman decisiones, sino que te proveen la información que necesitas cuando lo necesitas.
De igual forma funciona con el big data e información de otros sectores como salud, financiero, manufactura, mercadeo o retail. La inteligencia aumentada ayuda a diagnosticar pacientes, evaluar riesgos o entregar sugerencias a los equipos de ventas. Todo esto, sin que el usuario humano pierda el poder de decisión.
A continuación, mencionamos algunas de las aplicaciones de la inteligencia aumentada:
Análisis de datos para predecir las preferencias de los consumidores en las tiendas en línea.
Grupos de análisis políticos. Análisis de big data para identificar a los votantes indecisos.
Asistencia de servicio al cliente virtual basada en procesamiento de lenguaje natural.
Sistemas de piloto automático para aviones y drones. Los pilotos seguirán siendo necesarios para despegues, aterrizajes y eventos inesperados.
Automatización de fábricas supervisada por humanos. Además, el mantenimiento predictivo de los equipos de dichas fábricas.
Lecturas sugeridas:
Algunas aplicaciones por sectores
Big data
El big data no deja de ganar importancia en la toma de decisiones de diferentes esferas de la sociedad. El análisis de datos resulta crucial para ello y, cada vez más, se convierte en uno de los activos más importantes de las compañías.
Por ello, las empresas se esfuerzan en reunir todo tipo de información, desde su funcionamiento interno hasta el público externo. Como consecuencia, se agrupa una enorme y complicada cantidad de datos que por sí solos no sirven para nada. International Data Corporation calcula que para 2020 el universo digital contendrá más de 5 200 GB de data por cada persona en el planeta. Esto se traduce en más de 40 trillones de GB en datos.
La llegada de la inteligencia aumentada ayuda a facilitar el análisis de todos estos datos. La tecnología permite observar esta enorme cantidad de datos y con el deep learning establece patrones que permita interpretarlos. Así, los presenta de una manera integral y clara a los responsables de la toma de decisiones.
Salud
La inteligencia aumentada también trae beneficios para el sector salud. Con esta tecnología, se pueden analizar millones de datos de los pacientes, pasados y actuales, para realizar diagnósticos o encontrar correlaciones. Con esta información, los médicos pueden identificar enfermedades y sus causas, y reducir los errores.
Con los algoritmos de inteligencia aumentada también se pueden analizar los síntomas y signos vitales del paciente, junto con su historial médico y familiar, para identificar las enfermedades que los afligen. De esta forma, se puede brindar el tratamiento correcto a tiempo.
Financiero
Contribuye en el análisis de riesgos con base a información pasada. Adicionalmente, permite identificar los patrones de la bolsa de valores. La inteligencia aumentada también ayuda a los asesores financieros a ofrecer servicios personalizados según el cliente.
Educación
La inteligencia aumentada puede ayudar a estudiantes y profesores. Puede monitorear las reacciones e interacciones de los estudiantes durante las clases para compararla con otros estudiantes. De esta forma, pueden identificar cuáles estudiantes tienen un mejor desempeño y cuales se pueden estar quedando atrás con las clases.
Los profesores pueden saber qué estudiantes necesitan tutorías y, así, poder tener un mayor impacto en sus estudiantes. Asimismo, los estudiantes podrán mejorar sus habilidades de aprendizaje, al recibir más atención cuando sea necesario.
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¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia aumentada?
La inteligencia aumentada mejora la capacidad de tomar decisiones de los humanos al procesar enormes cantidades de datos y seleccionar la información que es relevante. Así, elimina factores que pueden llevar a malinterpretaciones y ofrece información más clara y condensada que evite la fatiga o distracción de las personas a cargo de las decisiones.
Asimismo, al juntarse la inteligencia aumentada y la inteligencia humana se pueden obtener mejores resultados que cuando se usan por separado. Un reporte de IBM hace referencia a esto. En un estudio clínico, el sistema de inteligencia artificial tuvo una tasa de error del 7,5 % en detectar las células cancerígenas de los ganglios linfáticos; por su parte, los médicos humanos tuvieron una tasa de error del 3,5 %. Cuando se trabajó de manera conjunta entre el sistema de IA y los patólogos, la tasa de error cayó al 0,5 %.
Esto es un ejemplo de cómo la inteligencia aumentada puede ofrecer posibilidades de trabajar de manera más eficiente. Con más información es posible tomar mejores decisiones. Asimismo, permite tomar decisiones guiadas por los datos y nos ofrece una perspectiva de las futuras relaciones entre los hombres y las máquinas.
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Palabras finales
Dado que la inteligencia aumentada brinda más herramientas e información para la toma de decisiones, amplía el panorama y permite realizar análisis complejos para que los humanos puedan interpretarlos de manera más adecuada.
Esta tecnología es de enorme importancia para el futuro. Recoge lo mejor de los humanos y las máquinas para sumar valor. Ayuda a tener un acercamiento más amigable a los dinámicos avances tecnológicos del presente. Esperemos, entonces, ver cómo continúa evolucionando esta tecnología, y qué nuevas posibilidades abre.
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