Para que las máquinas se parezcan más a los seres humanos, tienen que aprender a interactuar con el entorno e interpretarlo por instinto.
Actualmente la analítica predictiva depende de los datos históricos, lo que dificulta a los científicos e ingenieros determinar qué puede suceder en escenarios desconocidos. Para solucionar esto, las máquinas requieren pensar por sí mismas al enfrentar situaciones inciertas. Ante este desafío es importante saber qué es la intuición artificial y por qué debe apelar al instinto en los sistemas inteligentes para tomar decisiones.
A medida que las empresas se adaptan a la transformación digital, es importante que cuenten con una capacidad para adecuarse al mercado, sus clientes y de paso garantizar su ciberseguridad. Por ello, una inteligencia artificial (IA) evolucionada es la respuesta ideal para conseguirlo.
¿Qué es la intuición artificial?
En resumen, la primera generación de inteligencia artificial es la analítica descriptiva que analiza lo que sucedió respecto a un problema o situación. La segunda es de diagnóstico, busca la causa o el por qué. Por su parte, la tercera evalúa escenarios anteriores para predecir lo que pudiera ocurrir en el futuro.
La intuición artificial, considerada la cuarta generación de IA, busca que las computadoras o máquinas inteligentes identifiquen riesgos u oportunidades sin necesidad de recibir órdenes o inputs de información. En otras palabras, que no se les deba decir lo que tiene que hacer o qué deben encontrar, sino que lo hagan por cuenta propia.
Este concepto difiere de la emoción y/o empatía artificial porque estas buscan emular el comportamiento humano. Así, cuando eres atendido por un chatbot es probable que no distingas que es un programa informático. Por el contrario, la intuición artificial tiene por objetivo imitar el actuar de forma impulsiva a la hora de analizar el contexto como, por ejemplo, un policía en una escena del crimen que nada más por observar el entorno saca conclusiones.
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¿Cómo funciona la intuición artificial? Al presentarles un conjunto de datos, los algoritmos se encargan de encontrar correlaciones o anomalías. En vez de generar un modelo cuantitativo para procesar la información, se apoya en uno cualitativo para desarrollar un lenguaje contextual que represente una configuración general de lo que observa.
Posteriormente, este lenguaje usa una variedad de modelos matemáticos como matrices, ecuaciones lineares, vectores propios, entre otros, para determinar el panorama general (big picture, en inglés).
En consecuencia, la intuición artificial puede completar el rompecabezas desde el principio y luego estudiarlo en reversa para llenar los vacíos y encontrar patrones que contribuyan a tomar decisiones más acertadas y con mayor rapidez.
Detectando sutilezas
El uso de algoritmos capaces de operar mediante la intuición cuenta con un potencial de usos ilimitados. Por ejemplo, los retailers podrían usarlos para comprender de mejor manera el comportamiento de los clientes tanto dentro como entre sucursales. También mejorarían en su estrategia de precios porque podrían establecerlos de acuerdo con las necesidades e intereses particulares de los consumidores en determinado momento.
Por su parte, las farmacéuticas contarían con la posibilidad de identificar patrones de contraindicaciones de medicamentos entre la población. En consecuencia, se mejoraría la seguridad de los pacientes, así como el perfil de riesgo/responsabilidad de las empresas.
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En otro caso, las agencias policiales tendrían mayor capacidad para identificar con rapidez tanto a traficantes de personas como a víctimas. De igual manera, se podrían señalar con más facilidad los deep fakes, con los cuales se puede engañar a las personas de forma muy sencilla.
La intuición artificial posee la habilidad para producir los datos correctos con altos niveles de precisión y con un mínimo de falsos positivos. Posteriormente, presenta la información a los analistas de forma amigable, haciéndola más comprensible.
Por ejemplo, podría detectar y alertar a los bancos sobre ataques inesperados, habilitando a sus analistas a preparar con anticipación reportes y hacerlos llegar a las instituciones adecuadas para que actúen a tiempo con el fin de prevenir un incidente mayor.
Ante los avances de la IA es importante tener claro qué es la intuición artificial, porque a medida que evolucione la tecnología, las máquinas y los sistemas inteligentes cada vez se parecerán más a los seres humanos al interactuar con su entorno y será importante saber reconocer las diferencias, aprovechando sus beneficios.
