Los 11 tipos de inteligencia artificial y cómo ayudarán a tu negocio
Dependiendo de sus capacidades para aprender, su funcionalidad y la manera en la cual procesan la información, existen 11 tipos de inteligencia artificial. Cada uno podría ayudarte en el futuro a conocer mejor a tus clientes, seleccionar mejores productos para vender y apoyarte para tomar decisiones en tu empresa.
En fechas recientes, prácticamente todas las áreas del desarrollo humano se han visto beneficiadas por la inteligencia artificial (IA) y las herramientas que han surgido en torno a este avance tecnológico, con el cual se busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que suelen requerir inteligencia humana.
Desde avances médicos para mejorar los diagnósticos, hasta motores gráficos que generan imágenes a nuestro antojo, vivimos un momento en donde pareciera que este logro no tiene límites. Incluso el comercio electrónico se ve beneficiado, ya que ahora es posible, por ejemplo, aumentar el ticket promedio con inteligencia artificial.
En este artículo te diremos cuáles son los tipos de inteligencia artificial, cómo se clasifican y conocerás algunos ejemplos de cómo podrían ayudarte en tu negocio. ¡Acompáñanos! 🚀
¿Cómo se clasifican los tipos de inteligencia artificial?
No es solo aprendizaje automático o aprendizaje profundo. En la actualidad hay tantas innovaciones que una clasificación simple no es posible. De hecho, existen tres grandes grupos dentro de los cuales es posible clasificar los diferentes tipos de inteligencia artificial:
- Por su capacidad intelectual: el alcance de su razonamiento y procesamiento de información.
- Por sus funciones (clasificación de Arend Hintze): las distintas actividades y labores que pueden realizar con los datos.
- Por su manera de aprender y procesar decisiones: cómo adquieren nuevos conocimientos y la forma en la que deciden cómo encontrar un resultado.
Estos grupos no son excluyentes entre sí, ya que un mismo sistema de inteligencia artificial —como ChatGPT, por ejemplo— puede pertenecer a diferentes tipos de IA si lo clasificamos por sus funciones o por cómo procesa las decisiones que toma para mostrarnos sus respuestas.
Los 11 tipos de inteligencia artificial y cómo podrían ayudar al e-commerce
¿Cuántos tipos de inteligencia artificial existen? Si juntamos los tres grupos que mencionamos anteriormente, tenemos 11 tipos de inteligencia artificial:
- Estrecha (ANI)
- General (AGI)
- Superior (ASI)
- Máquinas reactivas
- Máquinas de memoria limitada
- Teoría de la mente
- De autoconciencia
- Sistemas con base en reglas
- Inteligencia mediante árboles de decisión
- Redes neuronales
- Aprendizaje profundo
A continuación los agruparemos de acuerdo con las tres clasificaciones principales que existen y te detallaremos cada tipo con un ejemplo para que los tengas más claros.
1. Tipos de inteligencia artificial de acuerdo a su capacidad intelectual
Estrecha (ANI)
La ANI (Artificial Narrow Intelligence o Inteligencia Artificial Estrecha) recibe su nombre debido a que solo puede realizar una tarea específica —o un grupo limitado de tareas— de manera inteligente y no le es posible analizar, sugerir o realizar alguna labor que vaya más allá del propósito para la cual fue creada.
Una app que sustituye a un jugador real en un juego de mesa o la función de detección de sonrisas en la cámara de tu celular son ejemplos de ANI. Un uso cotidiano de este tipo de IA en e-commerce es la extensión o API en una tienda online que realiza sugerencias de compra con base en la navegación del potencial cliente.
General (AGI)
Cuando nos referimos a la AGI (Artificial General Intelligence o Inteligencia Artificial General) hablamos de sistemas de IA que pueden realizar casi cualquier tarea intelectual con un desempeño muy similar al de un ser humano. Este tipo de inteligencias se encuentran actualmente en desarrollo y no existen como tal para el uso de la población en general.
Un ejemplo de un proyecto de este tipo es la IA DeepMind, creada por Google, con el propósito de analizar cantidades impresionantes de datos y encontrar soluciones creativas e inteligentes a problemas de gran escala, como el calentamiento global.
En el futuro, las AGI podrían convertirse en asistentes multipropósito que se queden a cargo de tu e-commerce y sean capaces de analizar las ventas para decirte cómo mejorar tu inventario, usar sin ayuda una aplicación para hacer catálogos digitales o incluso administrar áreas de tu negocio.
Superior (ASI)
La ASI (Artificial Super Intelligence o Super Inteligencia Artificial) consiste en modelos teóricos hacia donde podrían evolucionar las capacidades de la IA. Su potencial nos habla de sistemas que superarían las cualidades cognitivas y de aprendizaje de la inteligencia humana.
Una super inteligencia podría razonar, aprender, resolver problemas complejos, tomar decisiones y, por supuesto, comunicarse de manera espontánea con humanos, sin necesidad de programación previa.
El e-commerce podría verse beneficiado de este tipo de inteligencia artificial al crear centros de producción donde se dé prioridad a aquellos artículos que realmente son necesarios para la vida humana, con un rastro de emisiones dañinas prácticamente nulo, por ejemplo. Todavía estamos muy lejos de esto, pero quizá las AGI puedan ayudarnos a desarrollar una IA ASI.
2. Tipos de inteligencia artificial según Arend Hintze
Profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación Biología Integrada y Ciencias de la Computación, Arend Hintze se ocupó de estudiar y crear máquinas de IA para así lograr el diseño de robots que aprendan por sí mismos, sin necesidad de que haya varias personas programando detrás. En ese trabajo, llegó a esta clasificación para detectar los tipos de inteligencia artificial:
Máquinas reactivas
Cuando hablamos de funcionalidad, los sistemas reactivos son los más elementales, ya que su comportamiento parte totalmente de recibir un estímulo y generar una respuesta con base en él. Es decir, operan al analizar solamente la situación actual y no guardan conocimientos o experiencias anteriores.
Muchos de los programas o máquinas con IA en la actualidad funcionan de manera reactiva; emiten una reacción partiendo de la mejor respuesta que pueden otorgar al momento de la interacción. Este tipo de máquinas puede ir desde AlphaGo —un programa de computadora diseñado por Google para ganar en el juego de tablero GO— hasta un asistente que responde a instrucciones por voz en tu celular, como Siri.
Dentro del e-commerce, ya contamos con sistemas de inteligencia artificial reactivos. Un ejemplo de esto es la aplicación de Chatbot Cliengo que puedes integrar a tu tienda hecha en Tiendanube. Por medio de machine learning, puede adecuar sus respuestas a nuevas preguntas que generen tus clientes en tu negocio online.
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Máquinas de memoria limitada
Los sistemas de memoria limitada sí pueden almacenar experiencias pasadas, pero como su nombre lo señala, únicamente pueden hacerlo de manera limitada para realizar acciones con base en aprendizaje generado en el momento de la acción.
Tanto drones y vehículos autónomos de transporte —como el Autopilot de Tesla— son los ejemplos más comunes de inteligencia artificial de memoria limitada. Estos recaban información del viaje actual para tomar decisiones que les permitan ser más eficientes y encontrar la mejor ruta. Pero en su siguiente viaje, la experiencia comienza nuevamente desde cero.
Una aplicación dentro del e-commerce en el futuro para este tipo de inteligencia artificial puede ser empaquetadores robot que modifiquen el empaque y embalaje de acuerdo a las peticiones específicas de cada cliente. “Envuelve estos tres artículos para regalo y este otro protégelo porque es extra frágil. Y que todo vaya en el mismo paquete, por favor”: 🤖
Teoría de la mente
El siguiente paso en las funciones de la inteligencia artificial tendrá que ver con sistemas capaces de entender toda clase de emociones humanas, pero además, aprender a interactuar con ellas, tal y como lo harían humanos al conocer a una persona nueva.
Los desarrolladores trabajan actualmente para alcanzar sistemas básicos con base en la teoría de la mente, con una IA capaz de interactuar entendiendo emociones de humanos —la robot Sophia es un ejemplo de ello—.
De lograrlo, estaríamos hablando de asistentes capaces de guiar las compras online de tus clientes, brindando atención en tiempo real o hasta experiencias personalizadas y recomendaciones de acuerdo a la personalidad —y hasta el humor— de cada comprador.
Autoconciencia
El último de los tipos de inteligencia artificial de acuerdo a la funcionalidad es el punto máximo que podría alcanzar la IA en el futuro. Se trata de máquinas y sistemas con un nivel avanzado de conocimiento, que tengan pensamiento propio, sentimientos y conciencia de su existencia.
Actualmente, este tipo de inteligencia existe solo en teoría y ya hay un debate ético acerca de los beneficios y responsabilidades que la creación de algo de este nivel podría traer para la humanidad. De ser creada una inteligencia así, podría tomar el papel de un colaborador dentro de tu empresa, con su propio punto de vista y visión de negocio, dispuesto a apoyarte en todo momento.
3. Tipos de inteligencia artificial de acuerdo a su manera de aprender y procesar decisiones
Sistemas con base en reglas
Este tipo de IA sigue lineamientos básicos establecidos por el programador para operar la tarea para la cual fue creado. Entre más reglas se apliquen al sistema, más compleja será la capacidad del mismo para enfrentar un problema.
Hoy en día, diversos sectores utilizan inteligencia artificial con base en reglas. Por ejemplo, los sistemas de pago en e-commerce, ya usan verificación de identidad y mecanismos de análisis biométrico, a fin de eliminar las posibilidades de fraude, al autenticar que la persona que realiza la compra realmente sea el poseedor de la cuenta bancaria.
Inteligencia mediante árboles de decisión
Los sistemas que utilizan esta forma de IA aprenden y procesan datos de acuerdo a secuencias de opciones múltiples que interactúan en la decisión. “Si encuentro este dato, entonces, busco esta opción, pero si no la encuentro, entonces hago esto”, sería una manera simple de entenderlo.
Los avances en machine learning apoyan este tipo de IA para encontrar datos específicos dentro de gigantescas fuentes de información.
Una aplicación muy frecuente es la minería de datos de compra en el comercio electrónico, que analiza múltiples factores de hábitos de los clientes, a fin de brindarte datos más precisos de tendencias que te ayuden a tomar mejores decisiones para resurtir tu inventario, por ejemplo.
Redes neuronales
Esta inteligencia artificial recibe estímulos que conecta con una capa oculta de procesamiento para generar una respuesta, justo como lo hace el cerebro humano. A medida que el sistema evoluciona, la red neuronal recuerda respuestas anteriores y mejora la respuesta cuando recibe el mismo estímulo, ya sea dando más información o bien, respondiendo más rápido.
Sin duda, el ejemplo más popular de esta inteligencia es ChatGPT y lo que hace por las empresas. Esta herramienta ya forma parte del e-commerce, por ejemplo, ayudando a emprendedores a generar descripciones detalladas para los productos que venden en su tienda online o apoyándolos a eliminar bloqueos creativos al escribir en redes sociales.
Aprendizaje profundo
El siguiente paso de las redes neuronales es el deep learning o aprendizaje profundo. Este tipo de inteligencia artificial consiste en aumentar la cantidad de capas ocultas de procesamiento (y el poder para analizarlas) a fin de calcular una mayor cantidad de datos, dar respuestas más elaboradas o realizar tareas más complejas en menor tiempo.
El aprendizaje profundo es una gran herramienta que se usa en el comercio electrónico. El reconocimiento visual es un elemento cada vez más utilizado, ya sea para que una plataforma identifique la foto de un producto que viste en la calle y te lleve directamente a la página para comprarlo, o bien, te sugiera que lentes te conviene comprar simplemente al ver tu rostro.
Los 4 tipos de inteligencia artificial según Russell y Norvig
Además de las clasificaciones anteriores, los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig también elaboraron sus tipos de inteligencia artificial según su entendimiento, que reflejaron en el libro Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno.
En el trabajo, dividieron a las distintas inteligencias artificiales según su acercamiento o distanciamiento con los humanos. Esta clasificación se basa en cómo se diseña y conceptualiza la IA en términos de sus objetivos, y se relaciona con las filosofías y métodos de desarrollo. Son cuatro tipos:
- Sistemas que piensan como humanos
- Sistemas que actúan como humanos
- Sistemas que piensan racionalmente
- Sistemas que actúan racionalmente
Veamos cada uno en detalle.
Sistemas que piensan como humanos
Copian los procesos que realiza el cerebro humano. Sus sistemas se basan en la imitación. Están inspirados en la psicología cognitiva y la neurociencia. Un ejemplo claro de estos sistemas son las redes neuronales.
Sistemas que actúan como humanos
No van por el lado del pensamiento, sino emulan el comportamiento humano. Su objetivo no es entender cómo piensan las personas, sino imitar sus acciones. Así, se logran sistemas que ejecuten acciones humanas para así ahorrar el esfuerzo a las personas. Su precisión se detecta con el famoso “test de Turing”, y cualquier robot industrial es un ejemplo claro de este tipo de inteligencia artificial.
Sistemas que piensan racionalmente
Están relacionados con la parte lógico-racional del pensamiento humano para así tomar decisiones y resolver problemas. Estudian esos procesos del cerebro y luego se desarrollan sistemas que perciban, razonen y actúen en consecuencia. Un gran ejemplo son los sistemas expertos, utilizados en campos como la medicina o la tecnología.
Sistemas que actúan racionalmente
Se enfocan en sistemas que actúan de manera óptima para alcanzar objetivos específicos, basándose en principios de racionalidad. Al actuar racionalmente, pueden percibir su entorno, procesar esas percepciones y responder o actuar racionalmente, como lo haría cualquier persona.
10 ejemplos de tipos de inteligencia artificial usados hoy
Como vimos, hay distintas clasificaciones y tipos de inteligencia artificial en la actualidad. Pero, aunque sea increíble tener la teoría, también podemos aprender de la aplicación de esas IAs en el mundo de hoy. Por eso, te brindaremos 10 ejemplos de inteligencia artificial que usas casi todos los días:
- Sistemas de recomendación: si usas Netflix, Spotify, MAX u otros servicios de streaming, entonces hay una IA detrás recomendándote los mejores contenidos según tus gustos.
- Reconocimiento de imágenes: ¿viste cuando puedes buscar a una cara determinada en tu galería? ¡Eso es IA! Con sistemas de análisis y reconocimiento puedes hacerlo.
- Reconocimiento de voz: Siri, Alexa, el famoso “Hey Google”… Todos esos sistemas utilizan IA para convertir el lenguaje hablado en texto e interactuar contigo.
- Navegación: Las apps como Waze o Google Maps utilizan IA para analizar patrones y tendencias en tiempo real y así darte la mejor ruta y un tiempo estimado de viaje.
- Asistentes virtuales: todos los chatbots que ves en bancos, instituciones y organizaciones son desarrollados con inteligencia artificial, y pueden analizar tus solicitudes para proporcionar respuestas adecuadas.
- Videoconferencias: si tienes videollamadas por Zoom o Meet, verás la opción de difuminar el fondo, mejorar la calidad de imagen, eliminar ruidos de fondo o hasta poner efectos.
- Procesamiento de Lenguaje Natural: cualquier pregunta que le hagas a ChatGPT, Gemini o cualquier otro será respondida mediante la inteligencia artificial.
- Gestión de demanda e inventarios: las grandes empresas utilizan la IA para analizar datos históricos de ventas, tendencias de mercado y estacionalidad para optimizar inventarios.
- Detección de fraudes: PayPal, Visa y otras financieras aplican algunos tipos de inteligencia artificial para identificar transacciones sospechosas o fraudulentas.
- Computación numérica: para entrenar modelos de aprendizaje automático también se usa inteligencia artificial, que ayuda en el desarrollo y ajuste de múltiples algoritmos de aprendizaje automático.
En conclusión
Hoy en día el 70% de los consumidores están dispuestos a compartir sus datos para poder tener una experiencia de compra mucho más personalizada. Pero, a la hora de explotar esta oportunidad, el 63% de los vendedores online dice que crear tácticas de personalización guiadas por data es algo muy difícil de hacer.
Esto ha detonado la necesidad en el mercado de crear herramientas y soluciones de IA que permitan crear estas experiencias más personalizadas para el cliente.
Ahora ya conoces los diferentes tipos de inteligencia artificial, ejemplos de cómo se usan actualmente y cómo ayudan ahora o podrían hacerlo en el futuro dentro del e-commerce. Sin duda, la IA es una poderosa herramienta que debemos entender para ser capaces de emplear de manera responsable y óptima.
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