El Blog de Minitab

Explore el panorama de la IA: Enfoque en el aprendizaje artificial

Escrito por Stacey McDaniel | 24-abr-2025 13:00:00

Cuando piensa en inteligencia artificial (IA), ¿qué le viene a la mente? Para muchos, es ChatGPT, que ofrece respuestas rápidas a sus consultas. Según la RPS, en agosto de 2024, casi el 40% de las personas de 18 a 64 años utilizan la IA basada en chats, conocida como IA generativa. Sin embargo, la IA generativa es solo el comienzo. Existen muchos tipos de IA, algunos de los cuales operan tras bastidores, impulsando el éxito de algunas de las empresas principales del mundo. 

Otros tipos de IA que tal vez no conozca:  

 

Máquinas reactivas 

Sistemas básicos basados en reglas, que operan en función de reglas predefinidas. 

Memoria limitada 

Sistemas de IA que pueden aprender de los datos históricos para tomar mejores decisiones. Los automóviles autónomos suelen utilizar IA de memoria limitada para navegar con base en las experiencias pasadas. 

 

Sistemas expertos 

Sistemas de cómputo que imitan la capacidad de toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico. 

 

Autoconsciente 

IA (hipotética) con autoconocimiento y conciencia. 

 

Aprendizaje automático (AA) 

Se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permitan a las computadoras aprender de los datos. 

 

Teoría mental 

Forma avanzada de IA capaz de entender emociones, creencias, intenciones y pensamientos humanos. 

 

Redes neuronales 

Inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales son un componente clave de muchos sistemas de IA. 

 

IA general (IA fuerte) 

Los sistemas de IA general pueden entender, aprender y aplicar conocimientos en diversos dominios, y realizar cualquier tarea intelectual de un ser humano. 

 

IA limitada (IA débil) 

Diseñada y entrenada para una tarea específica o un conjunto limitado de tareas. Ejemplos: asistentes personales virtuales, software de reconocimiento de imágenes y servicios de traducción de idiomas. 

 

IA robótica 

Suele integrarse a los robots para permitirles percibir, aprender e interactuar con el entorno. 

 

 

**Importante: El autoconocimiento, la teoría mental y la IA fuerte son capacidades meramente teóricas que no existen todavía. 

Aprendizaje artificial para la analítica predictiva 

El aprendizaje artificial es uno de los tipos de IA más poderosos y bien desarrollados que se conocen actualmente, y está afectando a todos los sectores.  

Ver el seminario web: Optimización con IA: Analítica predictiva para una minería más inteligente 

Según afirma el profesor del MIT Sloan, Thomas W. Malone, el director fundador del Centro de Inteligencia colectiva de MIT, “Tan solo en los últimos cinco o diez años, el aprendizaje artificial se ha convertido en una forma esencial, posiblemente la más importante, de creación de la mayoría de las partes de la IA”, y agrega: “Es por eso que algunas personas utilizan los términos IA y AA casi como sinónimos… la mayoría de los avances actuales de la IA se relacionan con el AA”. 

Minitab ha estado aprovechando el AA tras bastidores para mejorar la analítica predictiva durante años. La analítica predictiva es, en esencia, analítica de datos, pero con esteroides. Si necesita pronosticar algo con base en la información existente, la analítica predictiva es la herramienta que necesita. Estas son algunas maneras en que el AA se puede aplicar al modelo de análisis predictivo de Minitab:  

  • Predecir [algo] con base en [otra cosa] 
  • Aplicación directa: use un modelo de analítica predictiva para predecir el resultado de interés 
  • Énfasis en la exactitud de las predicciones 
  • Enlace con Analítica de diagnóstico: utilice un modelo de analítica predictiva para explicar por qué se hacen tales predicciones 
  • Énfasis en la explicación de las predicciones  
  • Enlace con Optimización de la respuesta: la optimización de la respuesta le ayuda a identificar la combinación de configuraciones de variables que optimizan, en conjunto, una respuesta individual o un conjunto de respuestas. Esto resulta útil cuando se necesita evaluar el impacto de diversas variables sobre una respuesta. 
  • Utilice un modelo de analítica predictiva para descubrir las entradas óptimas que producen el resultado deseado 
  • Énfasis en el descubrimiento de las entradas óptimas 

Para los que se sienten intimidados por la “IA”, la analítica predictiva de Minitab es fácil de usar y producirá la poderosa información que necesita para mantenerse a la vanguardia. 

IA de Minitab: Aprovechando lo mejor de la IA para impulsar las decisiones empresariales 

No nos detenemos en el aprendizaje artificial. Minitab ofrece algoritmos de patente comprobados para la creación de modelos predictivos y el AA. Al ofrecer métodos tradicionales como el análisis de regresión y un AA más avanzado, como métodos patentados como MARS® (curvas segmentarias de regresión adaptativa multivariada), los mejores métodos de tipo árbol, como los árboles de clasificación y regresión, mejor conocidos como CART®, Random Forests® y potenciación de gradientes, mejor conocidos como TreeNet®. Al combinar el poder de la IA generativa con modelos de lenguaje grande (LLM), la IA de Minitab se creó para impulsar nuestro compromiso de aprovechar el poder de la IA para ayudar a nuestros clientes a obtener información a partir de sus datos y resolver problemas empresariales de manera más eficiente y eficaz. La IA de Minitab está detrás de la nueva herramienta Minitab Brainstorm y muchas otras características detrás de escena del Minitab Solution Center.