La inteligencia artificial (IA) se refiere en términos generales a cualquier conducta humana que desarrolle una máquina o sistema. En su forma más básica, los PC están programados para “imitar” la conducta humana utilizando amplios datos de ejemplos previos de conductas similares.
En los años 50 del siglo XX, cuando la tecnología informática permitió vislumbrar la posibilidad de máquinas inteligentes, el científico y matemático Alan Turing diseñó una prueba: “si un ser humano que dialogue con una computadora y con otro humano no puede distinguir entre uno y otro, se puede afirmar que la computadora es “inteligente”.
Ya en 1956 había investigadores diseñando programas de computadora que resolvían problemas de álgebra y hacían demostraciones matemáticas. Así, las computadoras utilizaban una secuencia de instrucciones llamada “algoritmo” cuidadosamente diseñada para resolver problemas.
No obstante, no se tenía la capacidad de procesamiento necesaria y la investigación se detuvo hasta los años 80, donde se crearon computadoras lo suficientemente poderosas con el método “sistemas expertos”, donde combinaban una extensa base de conocimientos con algoritmos de búsqueda que “encontraban su camino” entre todo un árbol de decisiones. La capacidad de cómputo fue aumentando y se aprovechó para crear algoritmos más complejos capaces de recorrer árboles de decisiones increíblemente grandes.
Sin embargo, para las máquinas era imposible realizar tareas que para un humano no implican esfuerzo: reconocer voces, rostros, leer, identificar y manipular objetos, etc., por lo menos hasta que se inventaron las redes neuronales artificiales y los sensores integrados que permitían obtener información.
Estos mecanismos, inspirados en el funcionamiento del cerebro, tenían “neuronas virtuales” conectadas a capas de otras neuronas, y a su vez a otras capas hasta que llegaban a una que arrojaba un resultado.
En la actualidad las inteligencias artificiales (IAs), tienen muchas aplicaciones: te ayudan a decidir la ruta más rápida en los mapas de tu teléfono celular, reconocen instrucciones dadas en voz alta, reconocen rostros en ciertas aplicaciones, traducen de un idioma a otro y muchas cosas más.
¿Cómo se relaciona la IA con el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?
La inteligencia artificial es una rama de la computación que busca simular la inteligencia humana en una máquina y funciona con algoritmos, así, al usar técnicas como el aprendizaje profundo y aprendizaje automático, demuestran conductas “inteligentes”.
Por ejemplo, una PC “aprende” cuando su software es capaz de predecir y reaccionar correctamente a las situaciones de implementación basadas en resultados anteriores. En el aprendizaje automático los PC desarrollan reconocimiento de patrones o la posibilidad de capacitación continua y hacer predicciones basadas en datos e incluso hacer ajustes sin haber sido programadas para ello.
Por otro lado, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático y utiliza una combinación de redes neuronales artificiales de múltiples capas, inspirados en nuestra última comprensión del comportamiento del cerebro humano.
Este enfoque se ha vuelto tan eficaz que incluso ha comenzado a superar las capacidades humanas en muchas áreas, como el reconocimiento de imágenes y del habla así como el procesamiento del lenguaje natural.
Esta misma inteligencia es la que permite predecir con modelos específicos lo que sea que se quiera evaluar, en el caso de la industria financiera se hace con el comportamiento de cualquier persona, esto quiere decir que podemos saber aspectos como: si una persona va a pagar su crédito o no lo hará y no pretende cumplir con esta obligación. Principalmente se trata de encontrar al cliente ideal evaluando que sea alguien que no quiera cometer fraude, que pague su crédito, que cumpla con las características que se han definido para el otorgamiento de crédito y que quiera aceptar la oferta.
Además de que esta misma inteligencia tiene una capacidad de ajuste y aprendizaje. Si bien cada modelo se genera con cierto grado de precisión, cuando se alimenta constantemente de los resultados generados de esas predicciones es cuando se vuelve más preciso. El saber si la persona seleccionada como buen pagador está cumpliendo en tiempo y forma ayuda a tener una mejor predicción cada vez que se usa. Por otra parte es ajustable a los cambios que se tienen tanto microeconómicos como macroeconómicos para poder ajustar en cuanto sea necesario para que los modelos en cuanto comienzan a perder su poder de predicción, se recalibre el modelo con la información más reciente en el transcurso del tiempo y se incluya toda la nueva información con el cambio que ha tenido el segmento o población analizando.
En equality, contamos con la solución de Score Crediticio que funciona de esta manera, se utiliza Inteligencia Artificial para la recopilación de 1.3M de variables de información no sensible para evaluar el riesgo de cualquier persona y permitir (o no) que acceda a un crédito, además de incluir un mecanismo de machine learning para aumentar su predicción a través del tiempo.
Nuestros servicios están rompiendo paradigmas para los otorgantes de crédito y cadenas de retail de todo el mundo, optimizando sus procesos, incrementando sus ventas en 250% y su morosidad es reducida entre un 35% a 60% en comparación a un crédito otorgado de forma tradicional.
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Sobre Equality Company
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Referencias:
Hewlett Packard. (2019, julio). Una guía para la inteligencia artificial empresarial: casos de uso y cómo superar las principales barreras para adoptarla
Curiosamente. (2018, septiembre). ¿Las máquinas pueden pensar? Inteligencia Artificial
[Video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=_peHYwe_784&ab_channel=CuriosaMente
AWS. (2022). ¿Qué es la inteligencia artificial? Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Razón pública. https://aws.amazon.com/es/machine-learning/what-is-ai/
