Contenido
- Introducción
- ¿Metadatos? ¿Patrones? ¿Algoritmos? ¿Tendrán algo que ver también aquí?
- Concepto de IA
- Relación con los Algoritmos
- ¿Y de los sesgos cuándo hablamos?
- Relación entre sesgos y patrones
- Relación entre metadatos y patrones
Introducción
“No me imagino un mundo sin las inteligencias artificiales”, fue la frase de una persona que conozco hace años y que se dedica a la programación y al testing. Está claro y por si acaso no lo supieras, te lo reafirmo, las noticias que leemos o que vemos por internet, las comidas que pedimos desde una de las tantas aplicaciones móviles que tiene nuestro celular, las rutas que tomamos para ir a trabajar o para disfrutar de nuestro tiempo libre, las películas y series que miramos en internet, las compras que hacemos en los sitios de comercio electrónico, las búsquedas de información que hacemos a través de los browsers, las aplicaciones a las cuales accedemos para saber de que se tratan por ser “free”, los formularios que completamos en sitios de empresas privadas y en sitios del estado por trámites que debemos realizar, y tantas otras acciones más que no se me ocurren ahora, todo y absolutamente todo está siendo medido sistemas impulsados con inteligencia artificial, que claro está luego recibimos de diversas maneras sus recomendaciones.
¿Metadatos? ¿Patrones? ¿Algoritmos? ¿Tendrán algo que ver también aquí?
Uno de los principales actores que participa aquí es el llamado: algoritmo.
Básicamente un algoritmo es una secuencia de pasos o instrucciones ordenadas, que al ser ejecutadas realizan una determinada tarea.
Desde hace muchos años venimos aplicando algoritmos en cada una de nuestras actividades, pero ocurre que no la conceptualizamos como tal. ¿Acaso cuando pensamos en preparar un buen plato para la cena que nunca hicimos, no recurrimos a un libro de cocina para leer y seguir la receta? ¿No te ha pasado que debes seguir una serie de instrucciones por algún electrodoméstico que compraste para poder instalarlo?
El concepto de algoritmo llevado al software es el que me interesa tratar aquí para relacionarlo con la inteligencia artificial.
Concepto de IA
Para no complicarla, el programa o software contiene algoritmos que están escritos en algún lenguaje de programación, facilitando alguna tarea al ser humano.
Ahora bien, y para comenzar a relacionar conceptos, la Inteligencia artificial se entiende como la capacidad de las ‘máquinas’ para llevar a cabo tareas que normalmente requieren la intervención de nuestra inteligencia: el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento y la resolución de problemas o situaciones. En este sentido, las máquinas pueden aprender de la experiencia tras la ejecución de las tareas y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Relación con los Algoritmos
En el contexto de la inteligencia artificial, los algoritmos son esenciales para permitir que las ‘máquinas’ realicen tareas inteligentes, y como tal, representan la base del proceso de aprendizaje de las ‘máquinas’.
La relación entre la IA y los algoritmos radica en que los algoritmos representan el motor que impulsa la inteligencia artificial. En el aprendizaje automático (Machine Learning), un subcampo de la IA, los algoritmos permiten que las ‘máquinas’ aprendan patrones a partir de datos y mejorar su rendimiento sin intervención humana directa. Por ejemplo, detectar la posibilidad de cáncer de mama en un paciente a partir de elementos (entre ellos radiografías) previamente cargados, depurados, etiquetados y que sirvieron para el entrenamiento de la IA.
¿Y de los sesgos cuándo hablamos?
Para el entrenamiento es necesario contar con datos que han experimentado un cierto tratamiento y/o procesamiento en el que interviene para ciertas instancias el ser humano, y como tal sus sesgos pueden instalarse si antes no se han tomado las medidas necesarias para que esto no ocurra o por lo menos, para minimizar el tema, ya que de lo contrario una IA podría estar beneficiando a un sector de una determinada población que a otro, para darte un ejemplo muy generalista.
Relación entre sesgos y patrones
Sesgos
Los sesgos son tendencias o inclinaciones humanas que se pueden introducir en los algoritmos debido a los datos con los que fueron entrenados. De ahí el énfasis que le puse al tema ‘datos’ anteriormente.
Si los datos de entrenamiento contienen sesgos, la IA puede tomar decisiones o hacer predicciones de manera parcial o injusta. Por ejemplo:
- Si un sitio de comercio electrónico se entrena principalmente con datos de compradores de una región específica, puede desarrollar sesgo geográfico al recomendar productos o ajustar precios de manera desigual para usuarios de otras áreas.
- Si el historial de compras utilizado para entrenar el sistema está sesgado hacia ciertos niveles socioeconómicos, el sitio podría mostrar preferencias injustas al recomendar productos o establecer ofertas especiales.
- Si las compras anteriores reflejan preferencias sesgadas en función del género, el sitio podría mostrar productos de manera desigual, limitando las opciones disponibles para ciertos grupos.
Patrones
Se entiende como patrones a las tendencias o regularidades que los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar en los datos. Esta capacidad de reconocer patrones es fundamental para que las IAs aprendan y realicen tareas. Por ejemplo, en el aprendizaje automático, un algoritmo puede identificar patrones en imágenes para reconocer objetos o personas. Algunos ejemplos:
Patrón de Compra Estacional: Si el sistema observa que ciertos productos tienen mayores ventas en temporadas específicas (por ejemplo, ropa de invierno), puede ajustar las recomendaciones y promociones en consecuencia durante esas épocas.
Patrón de Preferencias Individuales: El sistema puede identificar patrones en las preferencias individuales de los usuarios basándose en sus historiales de compra y búsquedas, ofreciendo recomendaciones personalizadas que se alineen con sus gustos.
Patrón de Compras Complementarias: Si la IA detecta que los clientes tienden a comprar productos complementarios (por ejemplo, cámara y trípode), puede sugerir esos elementos juntos para aumentar las ventas y mejorar la experiencia del usuario.
Patrón de Interacción con Ofertas: La IA puede identificar patrones en cómo los usuarios interactúan con ofertas y descuentos, ajustando las estrategias promocionales para maximizar la participación y las conversiones.
Patrón de Retención de Clientes: Observando los comportamientos de compra de clientes leales, la IA puede desarrollar patrones que ayuden a retener a esos clientes, ofreciendo recompensas o descuentos personalizados.
Estos ejemplos muestran cómo los algoritmos pueden identificar patrones para mejorar la personalización de la experiencia de compra, ajustar estrategias de marketing y aumentar la satisfacción del cliente en un sitio de comercio electrónico.
Relación entre metadatos y patrones
Metadatos
Los metadatos son datos que proporcionan información sobre otros datos. En otras palabras, son detalles que describen y dan contexto a la información principal. Algunos ejemplos:
Fecha y Hora de la Transacción: El momento preciso en que se realizó una compra en línea, proporcionando información sobre patrones de actividad a lo largo del día o en días específicos de la semana.
Ubicación Geográfica del Comprador:La ubicación del cliente al realizar una compra, permitiendo identificar patrones regionales de demanda o preferencias específicas según la ubicación.
Dispositivo Utilizado para la Compra: El tipo de dispositivo (móvil, tableta, computadora) utilizado para realizar la transacción, lo que podría revelar patrones en la preferencia de plataforma de los usuarios.
Historial de Navegación y Búsquedas: Información sobre las páginas visitadas y las búsquedas realizadas antes de realizar una compra, ayudando a entender los patrones de interés y comportamiento del cliente.
Categoría de Producto Comprado: La categoría o tipo de producto adquirido, lo que permite identificar patrones en las preferencias de compra de los clientes y ajustar las recomendaciones en consecuencia.
Valor del Pedido y Método de Pago: Detalles sobre el valor total del pedido y el método de pago utilizado, proporcionando información sobre patrones de gasto y preferencias de pago.
Estado de la Transacción: Indicadores sobre el estado de la transacción, como «pendiente», «completada» o «cancelada», ayudando a identificar patrones en la finalización de compras.
En resumen, los metadatos enriquecen los datos utilizados para entrenar a los modelos de inteligencia artificial, permitiendo la identificación de patrones más precisos y la adaptación a las necesidades específicas de los usuarios. La relación entre metadatos, patrones y entrenamiento es crucial para desarrollar sistemas de inteligencia artificial efectivos y personalizados.
En relación con los patrones, los metadatos son útiles para identificar y entender los patrones en los datos, proporcionando información adicional para interpretar los patrones correctamente. Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas en un comercio electrónico, los metadatos podrían incluir la fecha y la hora de cada transacción, la ubicación del comprador y el tipo de producto comprado.
La relación radica en que los metadatos ayudan a contextualizar y estructurar los datos, permitiendo a los algoritmos identificar patrones más significativos. Al comprender los metadatos asociados con los datos, los sistemas de inteligencia artificial pueden encontrar relaciones y regularidades que son fundamentales para aprender y realizar tareas específicas de manera más efectiva.
Metadatos como Contexto:
Relación: Los metadatos proporcionan contexto adicional a los datos utilizados para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. En el caso de un sitio de comercio electrónico, los metadatos podrían incluir información sobre la fecha, ubicación, dispositivo y más. Este contexto es esencial para comprender los patrones de comportamiento de los usuarios.
Identificación de Patrones a través de Metadatos:
Relación: Los metadatos permiten identificar patrones relevantes en los datos de entrenamiento. Por ejemplo, al analizar metadatos como la ubicación geográfica o el dispositivo utilizado, la inteligencia artificial puede descubrir patrones específicos de preferencias de compra en diferentes regiones o plataformas.
Mejora de la Precisión con Metadatos:
Relación: Al incluir metadatos en el proceso de entrenamiento, se mejora la precisión de los modelos de inteligencia artificial. Los metadatos proporcionan información detallada que puede ayudar a los algoritmos a discernir patrones más significativos y a realizar predicciones más precisas sobre el comportamiento futuro.
Adaptación a Cambios con Metadatos:
Relación: Los metadatos también pueden ayudar a la inteligencia artificial a adaptarse a cambios en los patrones a lo largo del tiempo. Por ejemplo, al analizar metadatos de fecha y hora, el sistema puede reconocer patrones estacionales y ajustar su comportamiento en consecuencia.
Personalización Basada en Metadatos:
Relación: Los metadatos, como el historial de navegación y las preferencias del cliente, son esenciales para la personalización de la experiencia del usuario. La inteligencia artificial utiliza estos metadatos para identificar patrones específicos de comportamiento y adaptar recomendaciones y ofertas de manera individualizada.
En resumen, los metadatos enriquecen los datos utilizados para entrenar a los modelos de inteligencia artificial, permitiendo la identificación de patrones más precisos y la adaptación a las necesidades específicas de los usuarios. La relación entre metadatos, patrones y entrenamiento es crucial para desarrollar sistemas de inteligencia artificial efectivos y personalizados.
