{"id":31776,"date":"2021-10-28T14:45:00","date_gmt":"2021-10-28T14:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/?p=31776"},"modified":"2025-03-28T08:45:53","modified_gmt":"2025-03-28T08:45:53","slug":"el-superpoder-de-los-sistemas-autonomos-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/insights\/expert-perspectives\/el-superpoder-de-los-sistemas-autonomos-de-ia\/","title":{"rendered":"El superpoder de los sistemas aut\u00f3nomos de IA"},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>El superpoder de los sistemas aut\u00f3nomos de IA<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2021\/08\/cg-logo-3.png?w=330?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Capgemini<\/h5><h5 class=\"blog-date\">2021-10-28<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"> <\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/?p=31776\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-tw\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/?p=31776&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-tw\"><\/i><span class=\"sr-only\">Twitter<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/?p=31776&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Las estad\u00edsticas disfrazadas de IA pueden proporcionar valiosos conocimientos, percepciones y correlaciones, pero es esencial saber que la IA puede percibir y luego, en tiempo real, puedes decidir y actuar bas\u00e1ndote en lo que percibes.<\/h3>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/andy-wylie-8334a52\/\"><em>Andy Wylie<\/em><\/a>, director principal de programas, arquitecto de soluciones de IA aut\u00f3noma, y <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/andy-wylie-8334a52\/\"><em>Kence Anderson<\/em><\/a>, dise\u00f1ador y profesor de inteligencia artificial aut\u00f3noma, le invitan a leer sus reflexiones sobre los m\u00fasculos que hay detr\u00e1s de los sistemas de IA aut\u00f3noma, publicadas originalmente en <a href=\"\/ar-es\/insights\/biblioteca-de-investigacion\/revision-de-la-innovacion-basada-en-datos-ola-2\/\">Data-powered Innovation Review | Wave 2<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-ia-por-fin-toma-decisiones-de-alto-valor-en-el-mundo-real\"><strong>La IA por fin toma decisiones de alto valor en el mundo real<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><em>La toma de decisiones en los negocios es difusa, sin embargo, matizada y llena de compromisos estrat\u00e9gicos. Antes, solo los humanos pod\u00edan tomar bien estas decisiones. Sin embargo, la IA ha madurado hasta el punto de que, para conclusiones espec\u00edficas en escenarios controlados, puede impulsar a los due\u00f1os de procesos con superpoderes de toma de decisiones que pueden captar y actuar de forma aut\u00f3noma en nombre de la empresa. Adem\u00e1s, la creaci\u00f3n de estos sistemas de IA est\u00e1 ahora al alcance de los propios expertos empresariales.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ir-mas-alla-de-las-predicciones\"><strong>Ir m\u00e1s all\u00e1 de las predicciones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Una cosa es predecir. Otra cosa es decidir y actuar. Chatbots, aplicaciones de mantenimiento predictivo. Adem\u00e1s, las estad\u00edsticas disfrazadas de IA pueden proporcionar valiosos conocimientos, percepciones y correlaciones, pero es esencial saber que la IA puede percibir y luego, en tiempo real, puede decidir y actuar bas\u00e1ndose en lo que percibe.<\/p>\n\n\n\n<p>He aqu\u00ed por qu\u00e9 es importante\u2026<\/p>\n\n\n\n<p>Los ingenieros aeroespaciales de Bell Flight, por ejemplo, utilizaron la plataforma de c\u00f3digo reducido AI Project Bonsai para entrenar una IA aut\u00f3noma que aterrizara veh\u00edculos a\u00e9reos sin tripulaci\u00f3n utilizando la visi\u00f3n como \u00fanica entrada. Hist\u00f3ricamente, los vuelos aut\u00f3nomos se basaban en el GPS para navegar y aterrizar. Sin embargo, cuando los obst\u00e1culos o los edificios bloquean el GPS, los veh\u00edculos deben aterrizar utilizando \u00fanicamente la visi\u00f3n, y sus sistemas de control deben actuar bas\u00e1ndose en caracter\u00edsticas visuales, como hacen los pilotos humanos. Muchos de los casos de uso m\u00e1s atractivos para los sistemas aut\u00f3nomos basados en la IA requieren observaciones y sonidos, predicciones u otras entradas perceptivas avanzadas para decidir y actuar bien.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/wp-content\/uploads\/sites\/24\/2021\/09\/Microsoft-blog1.png?w=960\" alt=\"\" class=\"wp-image-97216\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-ia-aplicada-aporta-superpoderes\"><strong>La IA aplicada aporta superpoderes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>No hace mucho tiempo, la mayor\u00eda de las empresas no estaban preparadas para la adopci\u00f3n a gran escala de la IA. Mucho cambi\u00f3 con la pandemia de COVID. El \u201cnuevo\u201d mundo necesita una mejor tecnolog\u00eda de toma de decisiones aut\u00f3noma para adaptarse, tener \u00e9xito y mejorar. La IA aplicada se desprende de la capa del laboratorio de investigaci\u00f3n y se dirige a aspectos de la toma de decisiones similares a los humanos en el mundo real. Deja de lado a los proveedores de la ficci\u00f3n y la ciencia ficci\u00f3n, en lugar de asignar los superpoderes de la IA pertinente a las lagunas de los m\u00e9todos de toma de decisiones existentes. La IA no es consciente de s\u00ed misma.<\/p>\n\n\n\n<p>Un \u201ccerebro\u201d de IA s\u00f3lo puede tomar decisiones optimizadas para procesos espec\u00edficos en los que ha sido entrenado y, principalmente, en base a lo que ha aprendido y se le ha ense\u00f1ado. Al igual que un experto humano en la materia aprende y construye decisiones de proceso intuitivas a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica constante, la IA puede aprender a controlar equipos y optimizar procesos practicando en una amplia variedad de escenarios, hasta el punto de poder actuar de forma aut\u00f3noma en nuestro nombre. He aqu\u00ed tres caracter\u00edsticas distintivas que permiten a los sistemas aut\u00f3nomos basados en la IA tomar y ejecutar decisiones de gran valor en el mundo real:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-aprender-probando\"><strong>Aprender probando<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Gracias a la simulaci\u00f3n a hiperescala en plataformas en la nube como Microsoft Azure, los profesores de m\u00e1quinas pueden traducir d\u00e9cadas de datos de experiencia en planes de estudio que establecen metas y objetivos relevantes. Los agentes de IA pueden entonces condensar enormes cantidades de pr\u00e1ctica en semanas, d\u00edas e incluso horas. El procedimiento tiene lugar en un \u201cpatio de recreo digital\u201d donde los algoritmos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) pueden explorar con seguridad nuevas t\u00e9cnicas y estrategias. Al mismo tiempo, aprenden a explotar lo mejor de lo que saben para lograr la mejor toma de decisiones y resultados procesables posibles.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-planificar-con-anticipacion\"><strong>Planificar con anticipaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La retrospectiva es algo hermoso. Los seres humanos y la IA aprovechan las experiencias pasadas para adaptarse a nuevas situaciones y adelantarse a las situaciones complicadas. El siguiente paso es convertir la retrospectiva en previsi\u00f3n, permitiendo a la IA experimentar los altibajos de la toma de decisiones en una simulaci\u00f3n y aprender de ello. Los algoritmos DRL aprenden maximizando las recompensas futuras. Esto permite a la IA tomar decisiones que parecen insatisfactorias a corto plazo, pero que le reportan importantes beneficios en el futuro. Los expertos hacen lo mismo cuando toman decisiones operativas de alto riesgo en su negocio.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"550\" height=\"373\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/wp-content\/uploads\/sites\/28\/2023\/01\/Microsoft-blog2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-35873\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2023\/01\/Microsoft-blog2.png 550w, https:\/\/www.capgemini.com\/ar-es\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2023\/01\/Microsoft-blog2.png?resize=300,203 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 550px) 100vw, 550px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-aprender-estrategia-a-traves-de-la-practica\"><strong>Aprender estrategia a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Incluso las decisiones aisladas para controlar u optimizar los procesos pueden ser dif\u00edciles. Y con objetivos de optimizaci\u00f3n que compiten entre s\u00ed y que dictan diferentes estrategias para gestionar la toma de decisiones en varios escenarios -y codificar c\u00f3mo enfrentar los objetivos entre s\u00ed- se vuelve casi imposible. Sin embargo, la IA puede aprender la estrategia a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica. Empresas con visi\u00f3n de futuro como SCG est\u00e1n construyendo una IA modular que ense\u00f1a expl\u00edcitamente estrategias que los expertos han necesitado d\u00e9cadas de experiencia para dominar. Utilizando la plataforma de desarrollo de IA de bajo c\u00f3digo Project Bonsai, sus propios ingenieros qu\u00edmicos dise\u00f1aron y construyeron una IA aut\u00f3noma para sus procesos basada en su experiencia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-hacer-que-la-ia-sea-especifica-y-real\"><strong>Hacer que la IA sea espec\u00edfica y real<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Una IA general y omnisciente ser\u00e1 ciencia ficci\u00f3n durante mucho tiempo. Es mucho mejor centrarse en el dise\u00f1o y la construcci\u00f3n de sistemas de IA que tengan \u00e9xito en tareas espec\u00edficas y de gran valor. Cuando los expertos optimizan sus procesos empresariales, no aprovechan todo el espectro de capacidades cognitivas humanas. En cambio, dirigen las tres capacidades cognitivas mencionadas hacia tareas espec\u00edficas en entornos controlados. La IA puede hacer precisamente lo mismo. Para generar un valor similar -ya sea asesorando a los menos experimentados o liberando a los expertos para que realicen tareas de mayor valor- necesita ofrecer una inteligencia id\u00e9ntica y espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<p>Todo se reduce a esto\u2026<\/p>\n\n\n\n<p>La experiencia de alta calidad es un recurso escaso. Muchas empresas aspiran a \u201cdescargar\u201d los mejores conocimientos de su organizaci\u00f3n en sistemas de IA que puedan asesorar, capacitar y elevar el nivel de su personal. Y cuando estos sistemas se vuelvan aut\u00f3nomos, podr\u00e1n incluso actuar en su nombre. Con plataformas de desarrollo de IA de bajo c\u00f3digo, como el Proyecto Bonsai, esto ya no est\u00e1 s\u00f3lo en el \u00e1mbito de los cient\u00edficos de datos altamente especializados. En realidad, est\u00e1 en manos de los expertos empresariales.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusiones-de-la-innovacion\"><strong>Conclusiones de la innovaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Todo por m\u00ed mismo<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Los sistemas aut\u00f3nomos combinan la percepci\u00f3n avanzada, la toma de decisiones basada en el aprendizaje y la ejecuci\u00f3n automatizada. Apl\u00edquelos a los procesos que requieren percepci\u00f3n, previsi\u00f3n y estrategia.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Aplicarse para el \u00e9xito<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>La IA no es ciencia ficci\u00f3n, ni un supercerebro omnisciente. No obstante, las organizaciones que se centran en aplicaciones espec\u00edficas y orientadas a las tareas obtendr\u00e1n beneficios tempranos.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Herramienta empresarial<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Los expertos empresariales pueden participar ahora en el dise\u00f1o y la ejecuci\u00f3n de la IA avanzada. La IA aut\u00f3noma puede capacitar a los expertos como profesores, y otros pueden aprender de ella. Las herramientas de desarrollo de IA de bajo c\u00f3digo, como el Proyecto Bonsai, permiten escalar en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfLectura interesante?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong><em>Data-powered Innovation Review | Wave 2 presenta 21 de estas poderosas historias de nuestros principales socios tecnol\u00f3gicos y expertos mundiales de primera l\u00ednea, que abarcan campos como los datos para una sociedad mejor, los sistemas aut\u00f3nomos, la arquitectura de malla de datos, la IA creativa y los ecosistemas de intercambio de datos, que te inspirar\u00e1n y activar\u00e1n tus m\u00fasculos de innovaci\u00f3n. <\/em><\/strong><a href=\"\/ar-es\/insights\/biblioteca-de-investigacion\/revision-de-la-innovacion-basada-en-datos-ola-2\/\"><strong><em>Descarga tu copia aqu\u00ed<\/em><\/strong><\/a><strong><em>.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>#machineteaching #autonomousystems #artificialintelligence #innovation 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