LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS NEGOCIOS

INTRODUCCIÓN

La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar".

La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta ciencia, entre las cuales tenemos redes neuronales aplicadas al control de la calidad donde la red evalúa si determinado producto cumple o no con las especificaciones demandadas, control del proceso químico en el grado de acidez, algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades que trata de la asignación de N trabajos en M máquinas, los autómatas programables que se usan para la optimización de sistemas de producción, en fin, todavía queda mucho por descubrir con respecto a las aplicaciones de esta ciencia

PARTE I: MARCO TEÓRICO

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las organizaciones están empleando la tecnología de la inteligencia artificial para capturar el conocimiento individual y colectivo y codificar y extender su base del conocimiento.

¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La inteligencia artificial (IA, por sus siglas en inglés) es el esfuerzo de desarrollar sistemas basados en computadora (hardware y software) que se comporten como los humanos. Dichos sistemas serían capaces de aprender lenguajes naturales, efectuar tareas físicas coordinadas (robótica), utilizar un aparato perceptor que informe de su comportamiento físico y de su lenguaje (sistemas de percepción visual y oral) y de emular la experiencia y la toma de decisiones de los humanos (sistemas expertos). Tales sistemas también presentarían capacidades de lógica, razonamiento, intuición y de mero sentido común propias de los seres humanos. La ilustración #1 muestra los elementos de la familia de la inteligencia artificial. Otro elemento importante son las máquinas inteligentes, el hardware físico que desempeña estas tareas.

Los sistemas exitosos de inteligencia artificial se basan en la experiencia, el conocimiento y patrones de razonamiento selectos de los humanos, pero no presentan la inteligencia de estos últimos.

Ilustración 1: Familia de la Inteligencia Artificial

Los sistemas existentes de inteligencia artificial no cuentan con nuevas y novedosas soluciones a los problemas. Los sistemas existentes amplían las facultades de los expertos pero de ninguna manera los sustituyen ni captan gran parte de su inteligencia. En pocas palabras, a los sistemas existentes les falta el sentido común y la generalidad de la inteligencia natural de los seres humanos.

La inteligencia humana es sumamente compleja y mucho más amplia que la inteligencia de la computadora. Un factor clave que distingue a los seres humanos de los demás animales es su habilidad para desarrollar asociaciones y emplear metáforas y analogías como modo y manera. Usando la metáfora y la analogía, los humanos crean nuevas reglas, aplican reglas viejas a situaciones nuevas, y a veces actúan de manera intuitiva y/o instintiva sin seguir reglas. Mucho de lo que se llama sentido común o generalidad en los humanos reside en la habilidad para crear metáfora y analogías.

La inteligencia humana también incluye una habilidad exclusiva de imponer un aparato conceptual al mundo que le rodea. Los metaconceptos como causa y efecto y tiempo, y los conceptos de un orden más bajo como almuerzo y comida, son impuestos por los seres humanos al mundo que los rodea. Pesar en términos de estos conceptos y actuar de acuerdo con ellos son características capitales del comportamiento humano inteligente.

POR QUÉ LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ES DE INTERÉS PARA LOS NEGOCIOS

Aunque las aplicaciones de la inteligencia artificial son mucho más limitadas que la inteligencia humana, tienen un gran interés para los negocios por las razones siguientes:

- Para almacenar la información de una forma activa como memoria organizacional, creando una base del conocimiento organizacional que muchos empleados puedan examinar y preservar la experiencia que se puede perder cuando un experto reconocido deja la empresa.

- Para crear un mecanismo que no esté sujeto a sentimiento humanos como la fatiga y la preocupación. Esto puede ser especialmente útil cuando los trabajos pueden ser ambiental, física o mentalmente peligrosos para los humanos. Estos sistemas también pueden ser útiles consejeros en tiempos de crisis.

- Para eliminar los trabajos rutinario e insatisfechos que tienen que realizar las personas.

- Para reforzar la base del conocimiento de la organización generando soluciones a problemas específicos que sean demasiado enormes y complejos de analizar para las personas en un periodo corto.

CAPTURA DEL CONOCIMIENTO: SISTEMAS EXPERTOS

En las limitadas áreas de la experiencia, como un diagnóstico del sistema de ignición de un automóvil o la clasificación biológica de los especímenes, las reglas de oro empleadas por los expertos del mundo real se pueden comprender, codificar y colocar en una máquina. Los sistemas de información que resuelven problemas capturando conocimiento para un dominio muy específico y limitado de la experiencia humana se llaman sistemas expertos. Éstos capturan el conocimiento de empleados habilidosos en forma de un conjunto de reglas. El conjunto de reglas del sistema experto se agrega a la memoria, o aprendizaje almacenado, de la empresa. Un sistema experto puede ayudar a tomar decisiones haciendo preguntas relevantes y explicando las razones de adoptar ciertas acciones.

A los sistemas expertos les falta la amplitud del conocimiento y la comprensión de los principios fundamentales de un experto humano. Son meramente pasivos, superficiales y frágiles. Por lo común desempeñan tareas muy limitadas que los profesionales pueden realizar en unos minutos u horas. Los problemas que los expertos humanos no pueden resolver en el mismo periodo corto son también mucho más difíciles para un sistema experto. Sin embargo, capturando la experiencia humana en áreas limitadas, los sistemas expertos pueden proporcionar beneficios, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones de alta calidad con menos gente.

INTELIGENCIA ORGANIZACIONAL: RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS

Los sistemas expertos capturan primordialmente el conocimiento de los individuos expertos, pero las organizaciones también cuentan con conocimiento y experiencia colectivos adquiridos al paso de los años. Este conocimiento organizacional se puede capturar y almacenar utilizando el razonamiento basado en casos. En el razonamiento basado en casos (CBR, por sus siglas en inglés), las descripciones de experiencias pasadas de especialistas humanos, representadas como casos, se almacenan en una base de datos para la recuperación posterior, cuando el usuario encuentre un nuevo caso de características similares. El sistema busca los casos almacenados cuyas características coincidan con las del nuevo caso, encuentra el más aproximado, y aplica las soluciones del caso antiguo al nuevo caso. Las soluciones exitosas se adjuntan al nuevo caso y se guardan los dos junto con los demás casos en la base del conocimiento. Las soluciones que no funcionan también se adjuntan a la base de datos de casos junto con explicaciones de por qué las soluciones no funcionaron.

Los sistemas expertos trabajan aplicando un conjunto de reglas SI-ENTONCES-SI NO contra una base del conocimiento, donde ambas, reglas y base del conocimiento, se extraen de humanos expertos. El razonamiento basado en casos, en contraste, representa el conocimiento como una serie de casos y los usuarios expanden y refinan continuamente esa base del conocimiento.

OTRAS TÉCNICAS INTELIGENTES

Las organizaciones están utilizando otras técnicas de computación inteligente para extender su base del conocimiento al proporcionar soluciones a problemas demasiado grandes o complejos difíciles de manejar para las personas con recursos limitados. Las redes neurales, la lógica difusa, los algoritmos genéticos y los agentes inteligentes se están desarrollando dentro de las aplicaciones de negocios prometedoras.

REDES NEUROLES

Las redes neurales están diseñadas para imitar el proceso del pensamiento físico del cerebro biológico. La ilustración #2 muestra dos neuronas del cerebro de una sanguijuela. El soma, o célula nerviosa en el centro, actúa como un interruptor, estimulando a las demás

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