Este documento habla sobre inteligencia artificial y robótica. Brevemente describe la historia y aplicaciones de los robots en diferentes ámbitos como la industria, servicios y medicina. También define los conceptos de robótica e inteligencia artificial y explica algunas técnicas principales como aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y ROBÓTICA
Por: Stefania Peña Vega

2. ROBÓTICA
Desde hace décadas los robots se han insertado en diferentes ámbitos de nuestra
cultura y sociedad. Los hemos visto en el cine, en épicas películas de robots como
Terminator, Yo Robot y por supuesto Transformers, que junto a Mazinger Z fueron
aquellos legendarios dibujos animados de robots japoneses que nos acompañaron
en la infancia.
La implantación de robots en prácticamente todos los ámbitos de la sociedad está
avanzando vertiginosamente. Un selecto grupo de países lideran la instalación de
robots a nivel mundial, y son Estados Unidos, China, Japón, Corea del Sur y
Alemania.
Su principal objetivo es abaratar los costes de producción, y aunque hasta hace
pocos años, únicamente los veíamos en el sector industrial automatizando puestos
de trabajo, ahora también disfrutamos de los robots en hoteles, bares, bancos,
consultas médicas, ejerciendo de policías o en catástrofes naturales.

3. DEFINICIÓN DE
ROBÓTICA
Podemos definir el significado de la robótica como
una ciencia que aglutina varias ramas tecnológicas o
disciplinas, con el objetivo de diseñar máquinas
robotizadas que sean capaces de realizar tareas
automatizadas o de simular el comportamiento
humano o animal, en función de la capacidad de su
software.
DEFINICIÓN DE QUÉ ES
UN ROBOT
Definimos que es un robot como una entidad
autómata compuesta por mecánica artificial y
un sistema electromecánico. Ha sido creado a
partir de la investigación de la ciencia y la
tecnología. Un robot se diferencia de un bot en
que está compuesto de mecanismos físicos y
tangibles, mientras que el bot se encuentra
alojado en un software dentro de un sistema
virtual ubicado en la Nube (Cloud).

4. LAS TRES LEYES DE LA ROBÓTICA
Posteriormente sería Isaac Asimov el que definió como robótica a la ciencia
que se encarga de estudiar y diseñar a los robots. Él mismo fue quien acuñó
las “Tres Leyes de la Robótica” para sus novelas de ciencia ficción, las
cuales se resumían en:
1. Un robot no puede hacer daño a un ser humano.
2. Un robot debe de cumplir las órdenes dadas por un ser humano
mientras no haga daño a ningún otro humano.
3. Un robot debe de velar por su existencia siempre que no sea
contradictoria con la primera y la segunda ley.

5. TIPOS DE ROBOTS QUE EXISTEN Y CÓMO SE
CLASIFICAN EN LA ACTUALIDAD
Existen diferentes familias de robots, así como las formas de clasificarlos, y en este caso los vamos a dividir por su
funcionalidad:
● Robot industrial. Poseen brazos mecánicos o poliarticulados con diferentes ejes, los cuales pueden ser móviles
o fijos.
● Robot de servicios. Son los robots sociales y pueden ser del tipo humanoide, zoomorfos o zoomórficos y
móviles. Están destinados a sectores como la salud, el ocio o la defensa militar entre otros.
● Nanorobótica. Son los robots que, por sus reducidas dimensiones, han sido creados para realizar funciones
científicas.
Un poco más adelante profundizamos con la información de los diferentes Tipos de Robots que existen, como es el caso de
los robots mayordomos, robots educativos, robots agrícolas, robots colaborativos o robots destinados a la automatización de
la industria, los robots cocineros, etc…

6. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA ROBÓTICA
Los últimos avances en ingeniería robótica han logrado que se puedan implementar en cualquier puesto de trabajo. Son
especialmente interesantes para abaratar los costes de producción, pero además también permiten ser empleados en
lugares de riesgo o que generen sobrecargas musculares a los operarios, lo que reduce las bajas laborales y la
siniestrabilidad.
Otra característica de los robots es que trabajan con una precisión que no se ve alterada por el cansancio, el sueño,
turnos de trabajo o enfermedades, pero es que además no necesitan vacaciones ni “de momento” hay que pagar
impuestos por ellos.
Si bien es cierto que los robots industriales pueden trabajar 24/7, al igual que sucede con un operario, los robots
necesitan que se les haga un mantenimiento preventivo y paliativo.
El mayor inconveniente de la implantación de dispositivos robotizados a los puestos de trabajo es que va seguir
causando en la próxima década una destrucción de empleo masiva, principalmente en el sector industrial y servicios.

7. El progreso de la robótica es imparable, lo que permite que se emplee en
prácticamente todos los ámbitos laborales, desde el sector industrial,
servicios y quirúrgico hasta el aeroespacial entre muchos otros. Al ofrecer
un gran abanico de soluciones, cada una de esas áreas requiere de sus
correspondientes particularidades robotizadas. Basta recordar que la
tecnología de un mayordomo inteligente es distinto al del diseño de robots
de combate.
Si quieres conocer para qué sirve la robótica y cómo funcionan los robots de
investigación, a continuación enumeramos y posteriormente detallamos
algunos de los sectores en los que los robots están adquiriendo mayor
protagonismo
¿PARA QUE SE UTILIZA LA ROBÓTICA Y DONDE SE
UTILIZA UN ROBOT?

8. ROBOTS INDUSTRIALES NO COLABORATIVOS
Los robots industriales se caracterizan por sus grandes dimensiones,
por su fuerza y por su robustez. Los solemos encontrar en lineas de
montaje del sector de la automoción o en almacenes, y una de sus
principales características es que no están preparados para trabajar
en el puesto de trabajo junto a los humanos. Como medida de
seguridad, trabajan en entornos vallados, y ante la presencia de
humanos, la línea de montaje incorpora mecanismos con los que se
detiene automáticamente.
Son muchas las empresas que a nivel mundial diseñan y
comercializan este tipo de robots, siendo algunas de las más
prestigiosas Kuka, Yaskawa y Kawasaki.

9. ROBOTS COLABORATIVOS O COBOTS
El nombre de los Cobots proviene del juego de palabras “robots colaborativos”.
Hace referencia a los robots industriales de reducidas dimensiones que han sido
diseñados con el objetivo de poder trabajar en una fábrica dentro de un entorno
rodeado de humanos.
Para lograr alcanzar la plena seguridad, estos dispositivos llevan instalados
sensores que detectan nuestra presencia en un campo de 360º. Además, el I+D ha
permitido diseñar garras que tienen limitada la presión que pueden ejercer para
evitar el riesgo de atrapamientos.
Uno de los grandes retos en la industria es lograr que estos dispositivos
robotizados sean capaces de convivir plenamente en el puesto de trabajo junto
con humanos. El desarrollo de esta tecnología ha permitido lograrlo en la última
década, siendo muchas las empresas que ofrecen este tipo de soluciones.

10. ROBOTS HUMANOIDES
Los robots humanoides son los robots que tienen forma y constitución humana centrados en
buscar el hiperrealismo. Los podríamos dividir en dos grupos, siendo el primero compuesto por
los que tienen aspecto de androide pero poseen cabeza, tronco y extremidades. Este sería el
caso del robot Romeo o de Pepper.
En el otro grupo se encuentran los robots humanoides que tienen figura y apariencia humana, es
decir, que se asemejan visualmente y físicamente, además de gesticular y hablar del mismo
modo que hacemos los seres humanos. Estos se caracterizan por poseer un elevado nivel de
inteligencia y de interacción con las personas, dotados por una personalidad cognitiva holística.
En este grupo es donde ubicamos a el robot Sophia y a Ibuki.
Existe la posibilidad de que sean bípedos o no, y es que muchos de ellos se desplazan sobre una
estructura impulsada por medio de ruedas.

11. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra en la
creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos
considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual “las
máquinas piensan como seres humanos”.
Normalmente, un sistema de IA es capaz de analizar datos en grandes cantidades
(big data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, formular predicciones de
forma automática, con rapidez y precisión. Para nosotros, lo importante es que la IA
permite que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes. ¿Cómo? Al
integrar análisis predictivos (hablaremos sobre esto más adelante) y otras técnicas
de IA en aplicaciones que utilizamos diariamente.

12. BREVE HISTORIA DE LA INTELIGENCIA
La mayoría de nosotros tenemos un concepto de la Inteligencia artificial alimentado por las películas de Hollywood.
Exterminadores, robots con crisis existenciales y píldoras rojas y azules. De hecho, la IA ha estado en nuestra
imaginación y en nuestros laboratorios desde 1956, cuando un grupo de científicos inició el proyecto de investigación
“Inteligencia artificial” en Dartmouth College en los Estados Unidos. El término se acuñó primero ahí y, desde entonces,
hemos presenciado una montaña rusa de avances (“¡Vaya! ¿Cómo sabe Amazon que quiero este libro?”), así como
frustraciones (“esta traducción es completamente errónea”).
Al inicio del proyecto, el objetivo era que la inteligencia humana pudiera ser descrita de forma tan precisa que una
máquina fuera capaz de simularla. Este concepto también fue conocido como “IA genérica” y fue esta la idea que
alimentó la (asombrosa) ficción que nos daría entretenimiento ilimitado.
Sin embargo, la IA derivó en campos específicos. Con el paso del tiempo, la ciencia evolucionó hacia áreas de
conocimiento específicas, y fue entonces que la IA comenzó a generar resultados significativos en nuestras vidas.

13. TÉCNICAS PRINCIPALES DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Ahora que ya conoce la definición de la IA y más de su historia, la mejor forma de profundizar en el tema es conocer las
principales técnicas de la IA, específicamente, los casos en los que la Inteligencia artificial se utiliza para los negocios.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Generalmente, el concepto de Aprendizaje automático se confunde con el de “IA débil”.
Es en este campo en donde los avances más importantes de la IA se están llevando a
cabo. En términos prácticos, “el Aprendizaje automático es la ciencia que se encarga de
hacer que las computadoras realicen acciones sin necesidad de programación explícita”.
Algunos ejemplos de algoritmos de Aprendizaje automático incluyen los siguientes:
diagramas de decisiones, algoritmos de agrupamiento, algoritmos genéticos, redes
Bayesianas y Aprendizaje profundo.

14. APRENDIZAJE PROFUNDO
Es una técnica de Aprendizaje automático que utiliza redes neuronales (el concepto de que las
neuronas se pueden simular mediante unidades computacionales) para realizar tareas de
clasificación (piense en clasificar una imagen de un gato, de un perro o personas, por ejemplo).
Algunos ejemplos de aplicaciones prácticas del Aprendizaje profundo son las siguientes:
identificación de vehículos, peatones y placas de matrícula de vehículos autónomos,
reconocimiento de imagen, traducción y procesamiento de lenguaje natural.
DESCUBRIMIENTO DE DATOS INTELIGENTES
Es el próximo paso en soluciones de IE (Inteligencia empresarial). La idea consiste en permitir
la automatización total del ciclo de la IE: la incorporación y preparación de datos, el análisis
predictivo y los patrones y la identificación de hipótesis. Este es un ejemplo interesante

15. ANÁLISIS PREDICTIVO
Piense en ese momento en el que está contratando un seguro para auto y el agente le hace
una serie de preguntas Estas preguntas están relacionadas a las variables que influyen en su
riesgo. Detrás de estas preguntas se encuentra un modelo predictivo que informa sobre la
probabilidad de que ocurra un accidente con base en su edad, código postal, género, marca
de auto, etc. Es el mismo principio que se emplea en los modelos predictivos de crédito para
identificar a los buenos y malos pagadores. Por lo tanto, el concepto principal de análisis
predictivo (o modelado) significa que se puede utilizar un número de variables (ingresos,
código postal, edad, etc.) combinadas con resultados (por ejemplo, buen o mal pagador) para
generar un modelo que proporcione una puntuación (un número entre 0 y 1) que representa
la probabilidad de un evento (por ejemplo, pago, migración de clientes, accidente, etc.).

16. EJEMPLOS DE USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN LOS NEGOCIOS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA VENTAS
La IA ofrece una mayor productividad para los equipos de ventas, ya que permite centrarse en las oportunidades que
pueden llevar al éxito, así como ahorrar tiempo al personal de ventas durante el registro de información. Veamos algunos
ejemplos a continuación:
● Captura automáticamente las actividades de ventas, lo que significa que el personal de ventas no tiene que dedicar
tiempo al llenado de la base de datos del CRM;
● Registra automáticamente los datos del cliente, por ejemplo, registros de navegación del sitio web y conexiones al
sitio web, entre otros;
● Sugiere la mejor acción de seguimiento y recomienda respuestas de correo electrónico al conectar la información
del CRM a la bandeja de entrada.

17. INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA ATENCIÓN AL
CLIENTE
● Clasificación automática de los casos de atención al cliente, lo que evita
depender del agente de atención al cliente a la hora de tener que tomar una
decisión y, por lo tanto, ahorra tiempo al agente.
● Enrutamiento automático de casos una vez que la llamada se ha clasificado
automáticamente, el sistema ya puede reenviar la llamada al agente mejor
calificado para determinar el tipo de problema.
● Comunicaciones de autoservicio. Research muestra que la generación actual de
clientes prefiere el autoservicio (por ejemplo, portal o aplicación del cliente)
en lugar de llamar por teléfono a un centro de atención. Gracias a la IA, las
comunidades de servicios serán más inteligentes, por ejemplo, al personalizar
el entorno que depende del cliente y sugerir soluciones de forma automática,
ej. utilizar el reconocimiento de imagen para identificar el producto que está
en una foto tomada por el cliente.

18. INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MARKETING
El marketing es una disciplina que se ha vuelto cada vez más analítica y cuantitativa a lo largo de los años. Muchas de las
técnicas de Análisis predictivo y de IA se aplican principalmente en el Marketing, por ejemplo, modelado predictivo para la
migración de clientes, probabilidad de compras y modelos de agrupamiento para la segmentación de clientes.
● Puntuación predictiva por correo electrónico: le permite a los profesionales de marketing saber (antes de lanzar una
campaña de marketing para correo electrónico) cuál es la probabilidad de que sus clientes respondan a la campaña; o
bien, la abandonen. El objetivo aquí es anticipar la respuesta del cliente para ofrecer viajes verdaderamente
personalizados;
● Audiencias predictivas: con base en la puntuación predictiva, será posible segmentar mejor su base de clientes y
prospectos en función de un comportamiento predictivo al agrupar a personas que tienen puntos en común. Cuanto
mayor sea la segmentación, mejor será la conversión;
● Optimización del tiempo de envío: ¿es mejor enviar una campaña a las 2 p. m. o a las 4 a. m.? Con la optimización del
tiempo de envío, el algoritmo de IA le indicará la hora en que será más probable que cada contacto en su base de
clientes abra un correo electrónico y participe en su campaña.

19. BIBLIOGRAFÍA
https://www.salesforce.com/mx/blog/2017/6/Que-es-la-inteligencia-artificial.html
http://haciaelespacio.aem.gob.mx/revistadigital/articul.php?interior=733
https://revistaderobots.com/robots-y-robotica/que-es-la-robotica/