Inteligencia artificial adaptativa, la herramienta para acelerar la toma de decisiones

Para que las organizaciones impulsen un nuevo crecimiento, innovación y resiliencia deberán aprovechar los sistemas de inteligencia artificial (IA) adaptativa, el intercambio de datos y data fabric.  

​​Cada vez es más importante rediseñar la toma de decisiones, a medida que estas se vuelven más conectadas, contextuales y continuas.  

Los sistemas de IA adaptativa se enfocan en tomar decisiones más rápidas sin dejar de ser flexibles para adaptarse a medida que surgen problemas. Su objetivo es aprender continuamente en función de nuevos datos en tiempo de ejecución para adaptarse más rápidamente a los cambios en las circunstancias del mundo real.  

La consultora Gartner, en su reporte Las principales tendencias tecnológicas estratégicas 2023, identifica esta evolución de la inteligencia artificial como una estrategia empresarial de largo plazo (de dos a tres años) útil para dos objetivos: sentar unas bases sólidas y maximizar el valor derivado de los datos. 

Junto con las llamadas “superapps” y el metaverso, la IA adaptativa es una tendencia que permite un cambio de modelo de negocio a partir de reinventar la interacción con los empleados o clientes y acelerar las estrategias para aprovechar nuevos mercados virtuales. 

¿Cómo funciona la inteligencia artificial adaptativa? 

La IA adaptativa reúne un conjunto de métodos y técnicas de inteligencia artificial para permitir que los sistemas ajusten sus prácticas y comportamientos de aprendizaje con el fin de adaptarse a circunstancias cambiantes durante la producción.  

Además de ser más rápidos, sus resultados son mejores puesto que aprende patrones de comportamiento basados en la experiencia previa de humanos y máquinas dentro de entornos en tiempo de ejecución. 

Para el gerente de Mercadotecnia de producto para América Latina de TOTVS, José Manuel Herrera, este tipo de inteligencia artificial no solo se distingue por su alta capacidad de comunicación y análisis, sino porque se ha superado en resolución de problemas, implementación de soluciones aun en momentos críticos y hasta predicciones sumamente acertadas sobre el panorama de una empresa. 

“El simple hecho de que las IA adaptativas tengan la capacidad de mejorarse día a día o en cuestión de horas es increíble, pero también sumamente útil, puesto que, si en algún momento surge un problema de cuidado, se aseguran de que la máquina tenga la información necesaria para brindar una solución factible y fácilmente ejecutable”, escribió en una publicación de blog.  

Diferencias con la IA tradicional 

Mientras que las soluciones tradicionales de inteligencia artificial se convierten en una herramienta más común utilizada por las organizaciones, la IA adaptativa crece aceleradamente como la próxima gran innovación. 

Gartner estima que en 2026 quienes hayan adoptado prácticas de ingeniería de inteligencia artificial para crear y gestionar sistemas con la IA adaptativa superarán a sus pares en funcionamiento de los modelos en al menos 25%. 

A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, esta 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. 

La consultora detalla que estos sistemas admiten cambios de comportamiento del modelo después de su implementación, a partir del aprendizaje de patrones conductuales. 

¿Es lo mismo que el aprendizaje automático? 

No. El modelo tradicional de aprendizaje automático (AA) —porque también existe el AA adaptativo— consiste en canalizaciones de entrenamiento y predicción. Se puede pensar en una canalización como una colección de operaciones interconectadas y optimizadas.  

Mientras que la canalización de entrenamiento agrega e ingiere datos a lo largo de las diversas etapas de limpieza, agrupación y transformación de datos, en la de predicción se analizan estos después para generar información y predicciones precisas para la toma de decisiones. 

En cambio, la IA adaptativa consiste en una sola canalización que monitorea y aprende los nuevos cambios realizados en los valores de entrada o salida y sus características asociadas. 

Además, aprende de los eventos que pueden cambiar el comportamiento de los consumidores y las empresas en tiempo real y puede mantener su precisión de manera constante.  

Por último, incorpora los comentarios que ha recibido del entorno operativo y luego los usa para crear predicciones basadas en datos, lo que permite soluciones muy rápidas para la verificación de ideas y una funcionalidad de implementación simple en producción. 

Ejemplos de su aplicación  

En 2020, Sam Surette, como líder de Asuntos regulatorios y Aseguramiento de la calidad de Caption Health, una compañía médica que trabaja con inteligencia artificial, explicó en un artículo cómo la IA adaptativa puede adaptarse a instituciones completas.   

“Un hospital en Minneapolis [ciudad de Minnesota] puede atender una mezcla de pacientes muy diferente a uno en Baton Rouge [capital de Louisiana], en términos de edad, comorbilidades como obesidad o diabetes y otros factores. Debido a que el desempeño clínicamente apropiado depende en parte de factores como la prevalencia de la enfermedad, tener acceso a datos locales puede ayudar a ajustar el desempeño para que coincida con las necesidades de cada institución. 

“La IA adaptativa podría incluso aprender diferencias sutiles entre instituciones, como la frecuencia con la que realizan ciertos análisis de sangre, que de otro modo serían difíciles de tener en cuenta en los cálculos”, señaló. 

Dow, el fabricante estadunidense de materiales y productos químicos, logró un incremento de 320% en el valor generado por su plataforma de análisis. 

El fabricante, ganador en 2022 en los Premios a la Excelencia en Inteligencia Artificial por su capacidad de inteligencia predictiva, implementó sistemas de inteligencia artificial adaptativa que utilizan el feedback de los patrones de uso y la optimización del valor comercial para mejorar los análisis empresariales.  

El impacto en la experiencia del cliente 

El fundador del fondo de marketing digital Spread Great Ideas, Brian David Crane, destacó en diciembre pasado que la IA adaptativa es el próximo gran avance en la automatización y la inteligencia artificial pues las máquinas se convierten en mecanismos autosuficientes. 

“El automóvil autónomo se basa en esta y es un claro ejemplo de cómo las marcas la utilizan en la actualidad. Marcas como Amazon, Netflix y Google ya están utilizando IA adaptativa para brindar una mejor experiencia de usuario”, dijo en una entrevista con el sitio CMS Wire. 

Crane agregó que las organizaciones también exploran cómo pueden usarla  para ofrecer soluciones de aprendizaje personalizadas a estudiantes en función de sus capacidades y comportamientos de aprendizaje individuales. 

¿Consideras que tu organización ya está lista para implementar IA adaptativa? En nuestra empresa BDS ayudamos a los clientes en sus proyectos de inteligencia artificial que les permitan obtener resultados medibles de negocio en el menor tiempo posible.