Por qué la inteligencia artificial adaptativa es importante para tu empresa

27 de octubre de 2022

Autoras: Jackie Wiles y Lori Perri

La IA adaptativa es capaz de aprender incluso mientras se está construyendo. Pensemos en eso durante un segundo.

La inteligencia artificial adaptativa, a diferencia de los sistemas de IA tradicionales, puede revisar su propio código y ajustarlo a los cambios del mundo real que no se conocían o no se habían previsto cuando se escribió el código por primera vez. Las organizaciones que incorporan de esta forma la adaptabilidad y la resiliencia en el diseño pueden reaccionar de forma más rápida y eficaz a los cambios disruptivos.

“En la actualidad, la flexibilidad y la capacidad de adaptación son fundamentales, tal y como han aprendido muchas empresas durante las recientes crisis sanitaria y climática”, afirma Erick Brethenoux, destacado analista VP de Gartner. “El objetivo de los sistemas de inteligencia artificial adaptativa es volver a entrenar constantemente los modelos o aplicar otros mecanismos de adaptación y aprendizaje en entornos de desarrollo y en tiempo de ejecución, para hacerlos más adaptables y resilientes al cambio”.

Según las previsiones de Gartner, en 2026 las empresas que hayan adoptado prácticas de ingeniería de inteligencia artificial para crear y gestionar sistemas de IA adaptativa superarán el rendimiento de las demás en un 25 % como mínimo, en términos de cantidad de modelos de inteligencia artificial y tiempo para ponerlos en funcionamiento.

Por qué la inteligencia artificial adaptativa es interesante para las empresas

La IA adaptativa reúne un conjunto de métodos (es decir, diseño basado en agentes) y técnicas de IA (es decir, aprendizaje reforzado) para permitir que los sistemas ajusten sus prácticas y comportamientos de aprendizaje con el fin de adaptarse a circunstancias cambiantes del mundo real durante la producción. 

Al aprender patrones de comportamiento basados en la experiencia previa de humanos y máquinas, y hacerlo dentro de entornos en tiempo de ejecución, la IA adaptativa ofrece mejores resultados y más rápidos. El Ejército y la Fuerza Aérea de los EE. UU., por ejemplo, han construido un sistema de aprendizaje que adapta sus lecciones al alumno, usando sus fortalezas individuales. El programa sabe qué debe enseñar, cuándo evaluar el conocimiento del alumno y cómo medir sus progresos. Actúa como un tutor personal, adaptando el aprendizaje al alumno.

Para cualquier empresa, la toma de decisiones es una actividad fundamental cuya complejidad se está incrementado y hará necesarios unos sistemas de inteligencia de decisiones que permitan ejercerla con más autonomía. Sin embargo, se deberá reformular la ingeniería de los procesos de toma de decisiones para adoptar la inteligencia artificial adaptativa. Esto puede tener repercusiones importantes para las arquitecturas de procesos existentes y requiere que las partes interesadas empresariales garanticen el uso ético de la inteligencia artificial para fines de cumplimiento y normativa.

Reúne a representantes de los Departamentos Comerciales, de TI y Asistencia Técnica para implementar sistemas de inteligencia artificial adaptativa. Identifica casos de uso, difunde el conocimiento de las tecnologías e identifica el impacto en términos de abastecimiento y recursos. Como mínimo, las partes interesadas empresariales deben colaborar con las áreas de análisis de datos, inteligencia artificial e ingeniería de software para construir sistemas de IA adaptativa. La ingeniería de IA desempeñará un papel fundamental en la construcción y puesta en funcionamiento de las arquitecturas de IA adaptativa.

En última instancia, sin embargo, los sistemas adaptativos posibilitarán nuevas formas de actividad empresarial, al abrir la puerta a nuevos modelos de negocio o productos, servicios y canales que traspasarán los silos de la toma de decisiones.

Pasos para la implementación de la IA adaptativa

La ingeniería de inteligencia artificial proporciona los componentes básicos para la implementación, el funcionamiento y la gestión del cambio en el nivel del proceso que posibilitan los sistemas de inteligencia artificial adaptativa. De todas formas, la IA adaptativa exige reforzar considerablemente el aspecto de gestión del cambio en los esfuerzos de ingeniería de la inteligencia artificial. No logrará cumplir sus objetivos si solamente se modifican unas pocas funciones según este principio.

Reformular la ingeniería de los sistemas para la inteligencia artificial adaptativa tendrá un impacto considerable en los empleados, las empresas y los socios tecnológicos, y no se producirá de la noche a la mañana. 

Primero, sienta las bases de unos sistemas de inteligencia artificial adaptativa mediante la complementación de las implementaciones de IA actuales con patrones de diseño de inteligencia continuos y capacidades de flujo de eventos. Posteriormente, avanza hacia unos métodos basados en agentes para dotar de más autonomía a los componentes de los sistemas.

También debes facilitar a los usuarios comerciales que puedan adoptar la IA y contribuir a una gestión de sistemas de inteligencia artificial adaptativa, incorporando para ello indicadores comerciales explícitos y medibles a través de los sistemas en funcionamiento, así como generando confianza dentro de la estructura de decisiones.

En resumen:

  • La IA adaptativa crea una experiencia de usuario superior y más rápida al adaptarse a las circunstancias cambiantes del mundo real.

  • La ampliación de las capacidades de toma de decisiones y la flexibilidad se producen durante la implementación de capacidades de inteligencia de decisiones.

  • Los responsables de Tecnología de la Información deben reformular la ingeniería de los diferentes procesos para construir sistemas de IA adaptativa que sean capaces de aprender y cambiar su comportamiento en función de las circunstancias.

Erick Brethenoux es un destacado analista VP de Investigación de Gartner. Está especializado en machine learning, inteligencia artificial y computación cognitiva aplicada. Ofrece orientación a las organizaciones sobre los aspectos estratégicos, organizativos y tecnológicos del uso de análisis avanzados como motor de crecimiento.

Descubre contenido que te informe en profundidad y te mantenga al día

Mejora el rendimiento en tus principales prioridades estratégicas.