Por Gerardo Intor Osorio

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LOS NEGOCIOS

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento o características propias del ser humano.• En la actualidad Laundon, K. & Laundon, J(2004), definen a la Inteligencia Artificial como el esfuerzo de desarrollar sistemas basados en computadora que se pueden comportar como los humanos con la capacidad de aprender lenguajes naturales, efectuar tareas físicas coordinadas, utilizar un aparato perceptor y de emular la experiencia y la toma de decisiones.

Antecedentes históricos recientes

• Turing y Michie trabajaron en la máquina Enigma y ENIAC• John von Neuman diseñó EDVAD Electronic Discrete Variable Automatic Computer) admitía programas almacenados y concepto de sistemas informáticos autoreproducibles.• Norbet Wiener (1948) la nueva cibernética es aplicable a sistemas biológicos autogobernados como a los artificiales.• Turing (1937) publicó trabajo sobre “números computables” considerado el embrión de la IA. En 1974 escribió “Máquinas de Computación e Inteligencia”.• John McCarthy (1956) acuñó el término de IA en una conferencia independiente de las matemáticas.

Aplicaciones en la empresa

• De entre todos los paradigmas y estrategias de la Inteligencia Artificial, actualmente dos tienen el mayor interés para las aplicaciones en la empresa: los sistemas expertos y las redes neuronales artificiales. Estos sistemas se pueden combinar, por lo que una solución práctica es utilizar sistemas mixtos que incorporan un módulo de sistema experto con sus reglas junto a otros módulos neuronales y estadísticos.

Ramas de la Inteligencia Artificial

Las redes neuronales artificiales• Las redes neuronales artificiales tratan de representar el

conocimiento replicando la estructura neuronal del cerebro humano. En ellas lo fundamental es el aprendizaje mediante patrones o ejemplos.Las redes neuronales artificiales tratan de resolver tareas como el reconocimiento de patrones, problemas de optimización o clasificación que la computación algorítmica tradicional e Inteligencia Artificial convencional no han resuelto de un modo suficientemente satisfactorio.• En las redes neuronales artificiales el conocimiento no se

programa de forma directa en la red sino que se adquiere mediante ejemplos por medio de una regla de aprendizaje que va ajustando parámetros. Como vemos es un método inductivo muy diferente al que siguen los sistemas expertos.

Ramas de la Inteligencia Artificial

Los sistemas expertos• Los sistemas expertos son la rama más conocida. Parten de la premisa de que los expertos humanos utilizan gran cantidad de conocimientos específicos de un campo que deben ser incorporados en el sistema experto. Para los defensores más radicales de este paradigma, la inteligencia es un programa que debe funcionar independientemente del lugar donde se ejecute: ordenador o cerebro.• La forma deductiva en que representan el conocimiento, habitualmente mediante símbolos y reglas, es apropiada cuando es posible extraer un conjunto de reglas y normas

Los sistemas expertos

• Son la rama de la Inteligencia Artificial más empleada en la gestión empresarial.• Su objetivo es modelizar el conocimiento, representándolo en forma de símbolos.

Definición• La incorporación dentro de un sistema de ordenador de un componente basado en el conocimiento, correspondiente a una habilidad experta, de tal forma que el sistema pueda ofrecer asesoramiento inteligente o tomar una decisión inteligente sobre una función del proceso. Una característica adicional deseable, que muchos consideran fundamental, es la capacidad del sistema, si se le solicita, de justificar su propia línea de razonamiento de un modo directamente inteligible para el interrogador. El estilo adoptado para alcanzar estas características es la programación basada en reglas

Aplicaciones en la empresa

• De entre todos los paradigmas y estrategias de la Inteligencia Artificial, actualmente dos tienen el mayor interés para las aplicaciones en la empresa: los sistemas expertos y las redes neuronales artificiales. Estos sistemas se pueden combinar, por lo que una solución práctica es utilizar sistemas mixtos que incorporan un módulo de sistema experto con sus reglas junto a otros módulos neuronales y estadísticos.

Estructura de un sistema experto

adquisición del conocimiento• El ingeniero del conocimiento, especialista informático que extrae el conocimiento del especialista humano y lo plasma en el programa informático• El especialista humano, que es quien posee el conocimiento• El usuario del sistema, encargado de utilizar el sistema experto.

Formas de representar el conocimiento

• El método más utilizado son las reglas de producción.• Una regla de producción toma la siguiente forma general:

SI <son ciertos determinados hechos>

ENTONCES <se consideran ciertos otros hechos> • Estas reglas residen en la base de conocimientos, en una especie de fichero de texto. El programa de inferencia, verdadero motor del sistema experto se encarga de combinar estas reglas, interactuando con el usuario a través del interfaz del usuario

Limitaciones

• Programación• El elevado coste• Poca flexibilidad a cambios• Dificultad para manipular información no estructurada• Desacuerdo entre los especialistas humanos• Problemas que no son resolubles mediante un sistema experto

Ventajas• Los conocimientos de un sistema experto pueden ser copiados y

almacenados fácilmente, siendo muy difícil la pérdida de éstos.• Otra ventaja de los sistemas expertos sobre los humanos es que el

experto computarizado siempre está a pleno rendimiento. Cuando un humano se cansa, la exactitud de sus consejos puede decaer. Sin embargo, el experto computarizado siempre proporcionará las mejores opiniones posibles dentro de las limitaciones de sus conocimientos.• Otra ventaja menos importante de un sistema experto radica en

su !falta de personalidad! Como probablemente sabrá, las personalidades no son siempre compatibles. Si no se lleva bien con el humano experto, puede que se encuentre reticente a recabar sus conocimientos.• Una última ventaja de un sistema experto está en que después de

que un experto computarizado exista, usted puede crear un nuevo experto simplemente copiando el programa de una máquina a otra. Un humano necesita mucho tiempo para convertirse en un especialista en ciertos campos, lo que hace difícil que puedan aparecer nuevos especialistas humanos.

Desventajas• Creatividad: los humanos pueden responder creativamente a situaciones inusuales, los sistemas expertos no pueden.• Experiencia Sensorial: los humanos tienen un amplio rango de disponibilidad de experiencia sensorial. Y los sistemas expertos actualmente dependen de una entrada simbólica.• Degradación: los sistemas expertos no son bueno para reconocer cuando no existen respuestas o cuando los problemas están fuera de su área.

• Es importante entender que las herramientas de soporte a la toma de decisiones, son eso, herramientas, y que la selección y uso, simplifican muchas operaciones y procesos en el negocio, pero que los tomadores de decisiones son la piedra angular.

En el Perú

• El profesor de la UPC Fernando Jiménez, sostiene que con la llegada de las últimas innovaciones el Perú depende mucho del mismo mercado o de la capacidad de asimilación de esa tecnología.• "Hay empresas que ya usan este desarrollo para hacer sus

productos más inteligentes y efectivos. En nuestro país, compañías como Cementos Pacasmayo y Backus ya la utilizan en sus diferentes procesos de producción", manifestó Jiménez.

• No obstante, agregó, el sector que más avances presenta en la incorporación de esta tecnología en prototipos o proyectos es el de las universidades.• "Muchas de ellas imparten cursos de inteligencia artificial y

robótica, pero también la utilizan en proyectos de investigadores y estudiantes".

Referencias

• http://www.seccperu.org/eaec/slides/inteligenciaComputacional_Redes_Telecomunicaciones-Nicolas_Kemper_Valverde.pdf• http://www.palermo.edu/ingenieria/downloads/

pdfwebc&T8/8CyT03.pdf• http://www.monografias.com/trabajos26/inteligencia-artificial-

empresa/inteligencia-artificial-empresa.shtml• http://www.ciberconta.unizar.es/leccion/ia/• http://books.google.com/books?

id=PmnhMJpfsu8C&hl=es&source=gbs_similarbooks_s&cad=1• http://pdf.rincondelvago.com/sistemas-expertos.html• http://www.pymex.pe/noticias/tips-empresariales/liderazgo-y-

productividad/7254-la-inteligencia-artificial-se-puede-aplicar-a-los-negocios.html