La IA adaptativa es realmente una revolución en el mundo de la informática, destinada a convertirse en un componente fundamental de todo el software moderno en los próximos años.

A medida que la IA está cada vez más presente en la vida de las personas, más queremos saber exactamente cómo funciona. Esto viene impulsado por las partes interesadas internas, que necesitan confiar en los modelos que utilizan, los consumidores, que se ven influidos por las decisiones de los modelos, y los reguladores, que quieren asegurarse de que los consumidores reciben un trato justo. La inteligencia artificial es básicamente un conjunto de procesos y métodos que permiten a los usuarios humanos comprender y confiar en los resultados y productos creados por algoritmos de aprendizaje automático.

No es una gran noticia que el software construido con un toque de inteligencia artificial esté en auge. La aplicación de algoritmos de IA y ML puede ayudar a las empresas de diversos sectores a mejorar decenas de operaciones cotidianas, desde asegurarse de que el almacén tiene existencias suficientes para satisfacer la demanda de los consumidores hasta predecir cómo cambiará esa demanda con el tiempo. En 2022, los resultados del desarrollo de la IA se habrán convertido en algo que un usuario medio podrá probar y utilizar sin obstáculos.

Hoy en día, los expertos predicen que la aparición de la IA adaptativa es el hito que llevará al ecosistema tecnológico actual al siguiente nivel.

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¿Qué es la IA adaptativa?

Es la próxima generación de inteligencia artificial, que combina algoritmos avanzados de aprendizaje automático con un enfoque más sensible y flexible del aprendizaje autónomo. A diferencia de la IA generativa, los sistemas de IA adaptativa presumen de versatilidad y pueden adaptarse y aprender en tiempo real, reentrenando constantemente sus modelos a partir de nuevos datos y comentarios.

Los modelos de IA adaptativa aprovechan la retroalimentación en tiempo real para modificar dinámicamente su aprendizaje y adaptar sus objetivos en consecuencia. Esto los hace especialmente capaces en tareas que requieren una reacción inmediata a cambios repentinos dentro de un entorno de trabajo digital. De hecho, Gartner ha designado la IA adaptativa como una de sus principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2023. La investigación también predice que las empresas que la utilicen en 2026 superarán a sus competidores en un 25%. Una de las principales ventajas de la IA adaptativa es su capacidad para adaptarse a circunstancias cambiantes. En un entorno de trabajo digital, esto significa que las empresas pueden utilizar la IA adaptativa para mejorar la experiencia del cliente respondiendo rápidamente a los cambios en sus necesidades y preferencias. Una de las herramientas más vanguardistas que incorporan capacidades de inteligencia artificial adaptativa es SubStrata, una herramienta que los vendedores utilizan para analizar señales verbales y no verbales, lo que les permite evaluar con precisión las emociones y perspectivas de los clientes potenciales y cerrar acuerdos más rápidamente, todo ello en tiempo real. Con sus abundantes ventajas, la IA adaptativa está llamada a revolucionar la fuerza de trabajo digital al proporcionar un enfoque más receptivo y flexible del aprendizaje autónomo.

Campos de aplicación

En 2023, habrá más servicios basados en inteligencia artificial y el ritmo de su desarrollo hace difícil predecir a qué esferas de nuestras vidas afectará. Sin embargo, las empresas que compiten en el mercado tienen sus propias opiniones sobre cómo el software basado en inteligencia artificial debería beneficiar a su negocio. Sin duda, los servicios de inteligencia artificial que pueden convertir a tu gato en un personaje animado a partir de una foto merecen el debido reconocimiento, pero lo que las empresas necesitan es un flujo de trabajo optimizado y una mayor seguridad de los datos. Para ello puede aplicarse la IA adaptativa. Estos sistemas de inteligencia artificial de nueva generación procesan las circunstancias cambiantes en situaciones del mundo real para adaptar su comportamiento en consecuencia. En lugar de utilizar los datos acumulados para aprender un sistema de IA una vez y luego desplegarlo, el desarrollo de la IA adaptativa implica un aprendizaje y un despliegue continuos. Estos sistemas pueden recibir nuevos datos de dispositivos IoT, por ejemplo. Este enfoque puede utilizarse para crear coches autoconducidos, asistentes inteligentes, servicios de monitorización de redes sociales, etc.

Hay ámbitos en los que la aplicación de sistemas adaptativos basados en IA es muy productiva. La IA adaptativa se adapta a los cambios del mundo real y en tiempo real porque puede revisar su código. Esta adaptabilidad significa que las organizaciones pueden ser más resistentes en el diseño, más flexibles en la aplicación y más rápidamente capaces de hacer frente a las interrupciones y los tiempos de inactividad. Los sistemas de control adaptativo con IA supervisan y aprenden continuamente el estado actual de las operaciones y, con una intervención mínima del personal, ajustan de forma óptima su respuesta a las condiciones cambiantes. La integración de la inteligencia artificial adaptativa en los niveles de dispositivo, control y nube genera tres ventajas significativas: control autónomo, reparación automática y aprendizaje continuo. La inteligencia artificial adaptativa cambia la velocidad y la forma en que las personas pueden tomar decisiones, lo que puede aumentar la productividad. Esto es especialmente importante en las operaciones conectadas contextualmente. Las empresas que se basan en una estrategia de datos que incluye inteligencia artificial conseguirán una toma de decisiones más flexible, ya que las personas pueden responder más rápidamente a los cambios en el mercado, la producción y la cadena de suministro.

¿Puede la IA adaptativa simplificar la toma de decisiones? 

Este es un tema importante en estos momentos porque la toma de decisiones es cada vez más compleja. Simplificar no es fácil, pero la computación de borde integrada puede abordar una amplia gama de casos de uso de tecnologías operativas y de TI al aunar la IA adaptativa, la virtualización y otras disciplinas de programación. La IA adaptativa aprende patrones a partir de experiencias con humanos y máquinas. A medida que la IA adaptativa recopila y analiza datos de forma secuencial, aprende de la información y las observaciones nuevas mientras trabaja con datos y predicciones más antiguos, lo que proporciona mejores resultados a quienes son capaces de crear, hacer operativas y escalar arquitecturas de IA adaptativa.