Tipos de inteligencia artificial que existen y casos de uso
Alicia Zunzunegui · 14 May, 2024 · Marketing general · 8 min
La inteligencia artificial (IA) está cambiando el juego en casi todos los sectores y el del marketing digital no es la excepción. Pero, ¿sabes qué tipos de IA existen?
Seguro que has escuchado cómo la IA permite optimizar campañas publicitarias e incluso personalizar experiencias de usuario. Por eso, la IA se ha convertido en una herramienta indispensable para los profesionales del marketing.
Sin embargo, con la velocidad de desarrollo y nuevas terminologías, puede ser un tanto complicado entender qué tipos de IA existen y cómo se pueden utilizar de manera efectiva para aprovechar al máximo esta tecnología.
En su momento ya hablamos de la IA aplicada al email marketing.
En este artículo vamos a simplificar y aclarar los diferentes tipos de inteligencia artificial y ver algunos casos de uso actuales que existen. Vamos a desmitificar esta tecnología que nos acompaña cada día y explicar cómo cada tipo de IA puede ser aplicado en los negocios para mejorar tanto la eficiencia como la efectividad de nuestras estrategias.
Una breve definición de qué es la Inteligencia Artificial
Es muy probable que a lo largo del día escuches Inteligencia Artificial más de dos y tres veces.
Pero… ¿qué es exactamente?
La inteligencia artificial es la tecnología que permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como entender el lenguaje, reconocer patrones y tomar decisiones.
En esencia, la IA habilita a algunas máquinas para observar su entorno y reaccionar a este de forma parecida a como lo haría un cerebro humano.
Clasificación de los tipos de Inteligencia Artificial
Existen diferentes categorizaciones. Para ponerlo sencillo hablaremos de:
- Tipos de IA basadas en capacidades
- Tipos de IA basadas en funcionalidades
Tipos de IA basadas en capacidades
También se las denomina basadas en tipo de inteligencia.
Dentro de esta categoría encontramos tres tipos:
- Inteligencia Artificial estrecha o débil (Artificial Narrow Intelligence [ANI])
- Inteligencia Fuerte o General (Artificial General Intelligence [AGI])
- Superinteligencia Artificial (Artificial Superintelligence [ASI])
Inteligencia Artificial estrecha o débil (ANI)
La inteligencia artificial estrecha o débil, es un sistema de IA diseñado para realizar una tarea específica o un conjunto limitado de tareas.
Aquí algunos puntos clave sobre la IA débil:
- Especialización. La IA débil está diseñada para ser experta en una sola área o para realizar tareas muy específicas, como reconocimiento de voz, análisis de imágenes o búsqueda en internet.
- Sin consciencia. No posee consciencia ni comprensión real del mundo que la rodea. Es decir, no puede replicar la inteligencia humana en su totalidad.
- Dependencia de datos: Funciona basándose en algoritmos que aprenden de grandes cantidades de datos específicos para realizar su tarea designada de manera eficiente.
Algunos ejemplos comunes de IA débil o estrecha son: Siri de Apple, Alexa de Amazon y los asistentes de Google. Otros ejemplos son los sistemas de recomendación de productos en sitios web y los programas de juego como los que juegan ajedrez o Go.
Inteligencia Artificial fuerte o general (AGI)
Este tipo de IA es capaz de realizar tareas al nivel de un humano, incluyendo aprender, entender y tomar decisiones.
Aquí algunos aspectos clave de este tipo de IA son:
- Capacidad de aprendizaje. La AGI puede aprender de experiencias pasadas y aplicar ese conocimiento a situaciones completamente nuevas y no programadas previamente.
- Flexibilidad cognitiva. Puede realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda hacer, adaptándose a una amplia gama de entornos y requerimientos.
- Entendimiento contextual. Posee la habilidad de entender el contexto o el significado detrás de las tareas que realiza, similar a la comprensión humana.
- Autonomía. Tiene la capacidad de operar de manera independiente sin la necesidad de ser programada específicamente para cada tarea nueva.
- Meta-aprendizaje. Capaz de aprender a aprender, mejorando su eficiencia y adaptabilidad al enfrentar nuevos desafíos o cambiar de tareas.
⚠️ Importante: la AGI aún no es una realidad y permanece en el ámbito de la investigación. Sin embargo, su desarrollo potencial podría transformar radicalmente una variedad de campos, desde la medicina hasta la educación, pasando por la economía y la gestión de recursos.
Superinteligencia Artificial
La inteligencia artificial superinteligente supera la capacidad humana en procesamiento de datos, memoria y toma de decisiones.
Actualmente no hay ejemplos reales y no sabemos cuándo nos superarán de verdad.
Tabla resumen con los tipos de IA basadas en capacidades
| Características | IA Débil (ANI) | IA General (AGI) | Superinteligencia (ASI) |
| Definición | Especializada en una sola tarea o conjunto de tareas. | Capacidad de comprender y aprender cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. | Inteligencia que supera la capacidad cognitiva humana en prácticamente todas las áreas. |
| Capacidades | Operaciones específicas, sin capacidad de aprender nuevas tareas fuera de su programación. | Aprendizaje y razonamiento generalizados, adaptabilidad a nuevos entornos. | Auto-mejora, toma de decisiones avanzadas, potencial creativo ilimitado. |
| Independencia | Depende de programación y supervisión humanas. | Autonomía limitada. Requiere menos intervención humana. | Autonomía completa. Puede operar independientemente de la supervisión humana. |
| Ejemplos | Siri, Google Search, sistemas de recomendación. | Se encuentra en desarrollo. Aún nohay prototipos plenamente realizados. | Futurístico y teórico. No existente en la práctica actual. |
| Aplicaciones en Marketing | Personalización de anuncios, optimización de campañas, análisis de datos. | Estrategias de marketing adaptativas y dinámicas a gran escala. | Predicción y modelado de comportamientos humanos a un nivel profundamente personalizado. |
Tipos de IA basadas en funcionalidades
Esta clasificación ofrece una perspectiva sobre cómo las máquinas han evolucionado en términos de autonomía y capacidad de interacción.
Este entendimiento es crucial en el marketing digital, donde cada avance puede transformar cómo interactuamos con los consumidores y optimizamos nuestras campañas.
Encontramos cuatro subtipos:
- Máquina reactiva
- Memoria limitada
- Teoría de la mente
- IA autoconsciente
Máquina reactiva
Es el tipo más básico de inteligencia artificial.
Estas máquinas no tienen poder de memoria ni capacidad de aprender de acciones pasadas para informar sobre decisiones futuras.
Su funcionamiento se basa únicamente en el presente, sin capacidad de aprendizaje.
Ejemplos en marketing digital:
- Sistemas de recomendación de productos. Estos sistemas analizan los datos de entrada del usuario en tiempo real para sugerir productos, sin recordar interacciones pasadas.
- Chatbots de servicio al cliente. Programados para responder preguntas frecuentes y manejar solicitudes estándar sin personalización basada en interacciones anteriores.
Memoria limitada
Estas IA pueden retener datos temporales para tomar decisiones. Si bien esta memoria no es permanente, sí que permite a las máquinas aprender de experiencias recientes y mejorar su desempeño en el corto plazo.
Un par de ejemplos aplicados a marketing digital:
- Anuncios dinámicos. Utilizan datos de comportamiento reciente del usuario para mostrar anuncios más relevantes basados en su actividad en la web, como productos vistos o abandonados en el carrito.
- Personalización del contenido del sitio web. Ajusta el contenido en tiempo real según las interacciones del usuario durante su visita actual, mejorando la experiencia y aumentando las posibilidades de conversión.
Teoría de la mente
Este tipo aún está en desarrollo. La teoría de la mente se refiere a la capacidad de una máquina para entender y reaccionar a las emociones y estados mentales de los humanos.
Una aplicación futurista en marketing digital:
- Asistentes digitales empáticos. Imagina a futuros asistentes que podrían percibir el estado emocional del usuario a través del tono de voz o la elección de palabras, ajustando sus respuestas para ofrecer un servicio más humano y sensible.
IA autoconsciente
La autoconciencia en IA se refiere a máquinas que tienen una conciencia completa de su existencia dentro de un entorno, pudiendo tener deseos o intenciones propias.
Este tipo es hipotético ya que no está desarrollado (todavía). Solo lo hemos visto en las películas.
Imaginemos una aplicación futurista de esta IA autoconsciente aplicada al marketing digital.
- Campañas auto-gestionadas por IA. Máquinas que no solo ejecutan estrategias de marketing sino que también son capaces de iniciar y modificar campañas basándose en su “entendimiento” del mercado y la marca, sin intervención humana.
Tabla resumen con los tipos de IA basadas en funcionalidades
| Características | Máquina Reactiva | Memoria Limitada | Teoría de la Mente | IA Autoconsciente |
| Descripción | El tipo más básico de inteligencia artificial. | Pueden retener información temporalmente para tomar decisiones. | Está en desarrollo y se refiere a la capacidad de entender y reaccionar a las emociones humanas. | Hipotética y se refiere a máquinas que son conscientes de su existencia. |
| Capacidades | No tiene memoria ni capacidad de aprendizaje. Opera solo en el presente. | Aprenden de experiencias recientes para mejorar el rendimiento a corto plazo. | Aún teórica. Promete una interacción más humana y sensible con los usuarios. | Pueden tener intenciones propias y operar de manera completamente independiente. |
| Ejemplos en Marketing Digital | .Sistemas de recomendación de productos y chatbots de atención al cliente. | Anuncios dinámicos y personalización del contenido del sitio web. | Asistentes digitales empáticos (futurista). | Campañas auto-gestionadas por IA (futurista). |
3 técnicas de Inteligencia Artificial más aplicadas hoy en día
Seguro que has oído hablar del deep learning, machine learning y otros palabros. Pues bien, en este apartado vamos a ver qué particularidades tienen dentro de la tipología de IA y qué aplicaciones ya estamos utilizando en nuestro día a día.
Machine learning o aprendizaje automático
El machine learning es el aprendizaje automático. Es una rama de la IA que se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos e identificar patrones para tomar decisiones con mínima intervención humana. Se basa en algoritmos que ingieren grandes cantidades de datos y procesan toda esa información para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esos datos.
Casos de uso del machine learning:
Las recomendaciones de Netflix, de Youtube o de los vídeos de TikTok utilizan esos algoritmos de aprendizaje automático para analizar los hábitos de visualización y luego sugerir nuevas películas o videos que tengan una alta probabilidad de gustarle al usuario.
Deep learning
El deep learning es un subtipo del machine learning que se inspira en estructuras y funciones del cerebros humano. Utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de grandes cantidades de datos.
Es especialmente potente para tareas como reconocimiento facial, de imagen y muchos otros.
Estas redes neuronales aprenden a realizar tareas cuando consideran ejemplos. A mayor cantidad de ejemplos introducidos, mejor resultados.
Un ejemplo de deep learning aplicado a redes sociales que seguro que has probado son los filtros de Instagram. El modelo ha sido entrenado con millones de caras y por eso es capaz de aplicar dichos filtros de forma tan precisa.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural o PLN por sus siglas, es una rama de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano
En definitiva, la forma en que las máquinas interpretan el lenguaje humano.
Los asistentes de voz como Siri o Google Assistant se basan en esta tecnología.
Utilizan el PLN para entender los comandos de voz, interpretarlos y luego responder de una manera que entiendas. Aunque seguro que has tenido alguna experiencia de que no siempre lo entienden.
Otro ejemplo son los chatbots de atención al cliente que muchas empresas utilizan en sus sitios web. Los más potentes cuentan con este tipo de IA para entender las preguntas realizadas y proporcionar respuestas útiles.
Conclusiones
En este artículo hemos explorado los diferentes tipos de IA, enfocándonos en cómo cada uno se aplica (o podría aplicar) dentro del marketing digital.
Hemos hecho un repaso desde las máquinas reactivas que manejan tareas simples sin memoria de acciones pasadas, hasta conceptos más avanzados y teóricos como la teoría de la mente y la IA autoconsciente.
La inteligencia artificial sigue evolucionando y con cada avance surgen nuevas oportunidades y desafíos para aplicar a los negocios y al marketing en particular.
Comprender estas aplicaciones no solo es fundamental para mantenerse competitivo sino también para anticipar cómo evolucionarán estas tecnologías y prepararse para el impacto que tendrán en la manera de conectar con los consumidores.
