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La IA y el papel de los servicios de aplicación

Miniatura de Joel Moses
Joel Moisés
Publicado el 19 de febrero de 2020

Éstos no son los droides que estás buscando.

¿Qué piensas cuando alguien te pide que describas qué es la inteligencia artificial ?

Lo más probable es que la visión que inmediatamente nos venga a la mente tenga un rostro muy humano: el de Arnold Schwarzenegger (Terminator), Haley Joel Osment (A.I.) o Brent Spiner (Star Trek). La persona visual más común que asocia el término “aprendizaje automático” generalmente no tiene rostro, pero puede traer a la mente la luz roja brillante de HAL 9000 de 2001 o la lógica robótica eternamente fría de Ex Machina. En gran medida, debemos a Hollywood y a la ciencia ficción nuestra comprensión popular de este tema complejo.

Y, sin embargo, estos vuelos de fantasía son de hecho manifestaciones correctas del pensamiento científico acerca de lo que hace que el cerebro humano funcione. En pocas palabras, se puede definir la inteligencia artificial como “enseñar a una computadora a imitar aspectos de la inteligencia humana”. 
 

El enfoque de esa inteligencia, en particular su propósito y modo operativo, nos ayuda a definir tres tipos distintos de IA. Para comprender cómo la IA y los servicios de aplicação funcionarán juntos en el futuro, primero es necesario examinar cada tipo de IA.

IA fuerte

Las cosas que vemos en la pantalla de cine (ciborgs grandes y malvados o androides pálidos y amigables) son ejemplos de una inteligencia autónoma y de propósito general. Su inteligencia no tiene ningún propósito específico más allá de aprender y convertir el aprendizaje en acción autónoma adicional. Se trata de modelos “fuertes” de inteligencia artificial, y este tipo de IA pertenece estrictamente al ámbito de la ciencia ficción. No existen.

IA débil

Más allá de la IA “fuerte” existe una versión más simple y más enfocada que puede describirse como un modelo “débil” de inteligencia artificial: opera de manera autónoma como lo haría nuestro androide de película, pero tiene un propósito limitado. Es capaz de adaptarse y aprender de forma sencilla dentro del ámbito limitado en el que opera. Estos sistemas son expertos en cosas que están diseñadas para ellos, pero no tienen capacidad para aprender nuevos trucos por sí solos. Interactuamos con ellos todos los días por su nombre: Siri, Alexa, Google. Les pedimos que suban las ventanillas de nuestros coches o que se mantengan a cierta distancia del coche que va delante de nosotros. Y aunque podemos hacerles preguntas sobre el clima que probablemente puedan responder, es poco probable que nos den consejos sabios sobre nuestras relaciones como lo haría el teniente comandante Data.

IA de asistencia

El tercer tipo de IA (y el más común) es aquel que no siempre es visible de inmediato. No es algo que llamaríamos por su nombre, pero interactuamos con sistemas que contienen esta tecnología a diario. Estos sistemas son modelos de “aumento” de la inteligencia artificial. Existen para ayudar a la inteligencia humana con tareas especializadas, ayudando a que nuestros procesos de pensamiento sean más eficientes e informados. Son casi siempre ultra especializados: analizan puntos oscuros en nuestros rayos X y permiten a los técnicos saber que podrían ser importantes o comparan rápidamente productos que salen de las líneas de montaje para detectar problemas de calidad mucho antes de que un cerebro humano pueda reaccionar a ellos.

Servicios de aplicação e inteligencia artificial de asistencia

La IA asistencial es la base de la tercera fase de la transformación digital : "Negocios asistidos por IA". Esta IA aprovechará la telemetría recopilada de la próxima generación de servicios de aplicação y aumentará el negocio al proporcionar los medios para resolver los desafíos comerciales arraigados en la tecnología. Esto puede ser tan simple como identificar problemas de desempeño que conducen a tasas de conversión de clientes reducidas o tan avanzado como reconocer clientes legítimos que tienen dificultades con un proceso comercial digitalizado. Ambos requieren conjuntos de datos importantes que abarquen la ruta de datos. Ambos tipos de relaciones solo pueden descubrirse rápidamente con el poder del análisis avanzado respaldado por IA.

Para posibilitar dichas capacidades futuras, nos hemos embarcado en nuestro propio viaje de transformación digital enfocado en expandir los servicios de aplicação a lo largo de toda la ruta de datos del cliente. Esta visión ha dado como resultado la adquisición de NGINX y, más recientemente, la de Shape Security . Ambas empresas ofrecen soluciones y servicios de aplicação únicos que son fundamentales para el futuro de la entrega de aplicação y la capacidad de construir una IA de asistencia que ayudará a impulsar el negocio digital del futuro.