TecnoIA | 04/06/2024
I+DEl emocionante renacer de la inteligencia artificial nos lleva a dar un paseo por la historia desde finales de la década de 1960 hasta principios de la década de 1980. La IA se encontró en un periodo de estancamiento en su investigación y desarrollo, conocido como el invierno de la IA, debido a limitaciones tecnológicas y expectativas exageradas.
A pesar de estos desafíos, el Invierno de la IA sentó las bases para el desarrollo futuro, destacando avances en hardware, nuevos algoritmos y disponibilidad de datos.
La inteligencia artificial ha experimentado una evolución significativa en los últimos años, dejando términos como la "Vieja IA" o la "Nueva IA". La "Vieja IA" se basaba en reglas predefinidas y algoritmos estáticos, mientras que la "Nueva IA" se caracteriza por su capacidad de aprender y adaptarse a partir de datos. Esta nueva generación de IA, impulsada por el aprendizaje profundo (Deep Learning), abre un mundo de posibilidades para la automatización, la creación de contenido y la resolución de problemas complejos.
Un hito fundamental en el desarrollo de la IA Generativa fue el trabajo de Alex Krizhevsky con la red AlexNet en su doctorado. En 2012, AlexNet ganó el concurso ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) con un margen significativo sobre otros métodos, marcando un punto de inflexión en el campo del aprendizaje profundo.
La IA Generativa tiene el potencial de transformar diversos sectores empresariales. Algunas aplicaciones potenciales incluyen:
A medida que la IA Generativa continúa evolucionando, las empresas que la adopten estarán mejor posicionadas para competir en un mercado cada vez más digitalizado, en un próximo post hablaremos sobre los LLM (Large Lenguage Model) los modelos de inteligencia artificial que hacen posible que un asistente virtual pueda responder a nuestros clientes sobre nuestros servicios, productos o “simplemente” mejorar su experiencia de usuario en nuestra cadena de valor.