Resumen
Las aplicaciones inteligentes son aplicaciones de software que incorporan la inteligencia artificial para mejorar los flujos de trabajo humano. La aplican a un problema empresarial específico y usan los datos para resolverlo de manera eficiente. Estas aplicaciones basadas en los datos y optimizadas por la inteligencia artificial pueden automatizar tareas de rutina y, gracias a ello, reducir el trabajo manual, el cual suele generar errores. Además, pueden aprender y mejorar con el tiempo, al ajustar su funcionamiento basándose en las interacciones con los usuarios y adaptarse a las situaciones cambiantes.
Un clásico ejemplo de las aplicaciones inteligentes son los sistemas de detección de fraudes con tarjetas de crédito, los cuales aplican modelos de inteligencia artificial para identificar actividades sospechosas. Otro ejemplo son las aplicaciones de correo electrónico, que usan la inteligencia artificial para priorizar los mensajes según los intereses de los usuarios.
Beneficios de las aplicaciones inteligentes
Las herramientas de inteligencia artificial pueden responder preguntas que no habían sido contestado antes y para las cuales no fueron programadas específicamente. Las aplicaciones inteligentes usan las funciones de la inteligencia artificial para ofrecer beneficios que superan lo que se puede lograr con aquellas que dependen por completo de la lógica basada en reglas. Esto es lo que se denomina inferencia de inteligencia artificial y constituye la fase operativa de esta tecnología, en la cual el modelo puede aplicar los conocimientos adquiridos en el entrenamiento a situaciones reales.
Descubramos algunos de los principales beneficios que ofrecen las aplicaciones inteligentes.
Capacidad de adaptación
Las aplicaciones inteligentes pueden aprender de la información nueva y mejorar su precisión con el tiempo. Esto resulta útil cuando cambian las condiciones. Considera el ejemplo de la detección de fraudes con tarjetas de crédito. La aplicación puede mejorar sus recomendaciones de inmediato en función de los datos que surjan sobre nuevos tipos de fraudes.
Las aplicaciones inteligentes también pueden aprender de las interacciones con los usuarios y optimizar su capacidad de respuesta, por ejemplo, reconociendo mejor el contenido que podría generarles más interés.
Procesamiento de la información
Las aplicaciones inteligentes que utilizan la inteligencia artificial pueden ayudar a las personas a procesar la información entrante en las situaciones comerciales, como los mensajes que se reciben, las presentaciones o los datos financieros.
Algunas aplicaciones inteligentes usan la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para crear contenido en respuesta a los problemas que se deben resolver, como una aplicación de chat que brinda sugerencias cuando respondes un mensaje.
Automatización
Mediante la automatización basada en eventos, las aplicaciones inteligentes pueden tomar medidas en función de los cambios que se produzcan en el ecosistema de software del que forman parte. Por ejemplo, una aplicación inteligente que se utiliza en la automatización de la TI puede responder rápidamente a las interrupciones o poner en línea más sistemas cuando aumenta la demanda.
Experiencias adaptables
Una aplicación inteligente puede reaccionar a las necesidades del usuario para realizar tareas y responder preguntas con precisión. Podría ser un chatbot que comprende cuando un usuario solicita una imagen y puede responder generando una imagen en vez de solo texto.
Recursos de Red Hat
Casos prácticos de las aplicaciones inteligentes
Las empresas y los desarrolladores de software siguen encontrando nuevos casos prácticos para las aplicaciones inteligentes. Estos son algunos ejemplos:
Automatización de la TI
La gestión de los sistemas de la TI implica responder a los eventos realizando ajustes, por ejemplo, iniciando o deteniendo un proceso específico. Las aplicaciones inteligentes pueden analizar los datos y desencadenar alguna acción como parte de un canal o flujo de trabajo.
Experiencia del cliente
Las recomendaciones personalizadas impulsadas por la inteligencia artificial son parte de muchos de los productos que disfrutamos en la actualidad, como los servicios de transmisión de video o los de compra en línea. La misma idea se puede aplicar a las interacciones en varios sectores. La capacidad de reconocer las expectativas de un cliente y satisfacerlas en el momento adecuado (gracias a una aplicación inteligente) puede aumentar la fidelidad y la retención de los clientes y representar una importante ventaja competitiva para la empresa.
Descubre los casos prácticos de la inteligencia artificial generativa
Toma de decisiones
Las decisiones empresariales (sobre las cadenas de suministro, la logística, las finanzas y muchas otras áreas) requieren el análisis inmediato de grandes cantidades de información. Las aplicaciones inteligentes pueden ayudar a procesar los datos y brindar recomendaciones confiables y precisas.
Descubre los casos prácticos de la inteligencia artificial predictiva
Análisis de datos
La inteligencia artificial puede detectar en los datos patrones que las personas podrían pasar por alto, lo que hace que las aplicaciones inteligentes sean muy útiles para los investigadores científicos, los analistas empresariales y cualquier otra persona que trabaje con datos.
Extremo de la red industrial
El uso de las aplicaciones inteligentes en el edge computing (es decir, la informática que se lleva a cabo en el lugar donde se encuentran los datos o cerca de él) puede ayudar a brindar información más rápidamente donde más se necesita. Por ejemplo, el uso de un algoritmo de reconocimiento de imágenes para examinar los productos a medida que avanzan por la línea de ensamblaje permite detectar las imperfecciones de inmediato en la fábrica y, así, mejorar la calidad.
Desafíos de la implementación de las aplicaciones inteligentes
El desarrollo de una aplicación inteligente requiere de recursos más avanzados que los que necesita una aplicación estándar basada en la lógica.
Por lo general, para distribuir una aplicación inteligente, el equipo de desarrollo de software debe:
- recopilar y preparar los datos;
- desarrollar o perfeccionar un modelo de inteligencia artificial;
- organizar, integrar, probar e incorporar el modelo;
- integrar el modelo en el proceso de desarrollo de la aplicación;
- supervisar, gestionar y volver a entrenar el modelo según sea necesario.
El primer paso consiste en recopilar y preparar los datos, que desempeñan una función muy importante en el éxito de una aplicación inteligente.
A menudo, se lleva a cabo un paso de machine learning (aprendizaje automático), mientras los analistas de datos entrenan o ajustan un modelo para que realice predicciones basadas en los datos. El siguiente paso es la realización de pruebas, otra etapa crucial para garantizar que el modelo se comporte con responsabilidad y produzca resultados útiles. Gracias a las prácticas de MLOps, los analistas de datos, los ingenieros y los equipos de TI pueden trabajar de manera sincronizada a lo largo del proceso.
Luego, se debe permitir que la aplicación inteligente que necesita el modelo pueda acceder a él. A la hora de optimizar y distribuir el modelo de inteligencia artificial, los desarrolladores pueden elegir entre una variedad de modelos y arquitecturas, sin importar si se trata de un modelo recién entrenado o de uno que ya se utiliza.
Los entornos de inteligencia artificial son complejos. Las metodologías de desarrollo de aplicaciones en la nube son una opción ideal para las aplicaciones inteligentes, que pueden distribuirse de manera más eficiente con la ayuda de los microservicios, la arquitectura sin servidor y los procesos de DevOps.
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