La inteligencia artificial imita procesos de inteligencia humana mediante algoritmos creados en entornos computacionales dinámicos. Requiere sistemas computacionales, datos y algoritmos avanzados, y cuanto mayor sea el parecido al comportamiento humano deseado, más recursos se necesitan. La IA surgió en la década de 1950 y ha permitido el desarrollo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis de datos. Es importante porque permite procesar grandes cantidades de datos para tomar mejores decisiones de forma más

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
La inteligencia artificial (IA) es la base a partir de la cual se imitan los procesos de inteligencia
humana mediante la creación y la aplicación de algoritmos creados en un entorno dinámico de
computación. O bien, dicho de forma sencilla, la IA consiste en intentar que los ordenadores piensen
y actúen como los humanos.
Para conseguirlo, se necesitan tres componentes fundamentales:
- Sistemas computacionales
- Datos y gestión de los mismos
- Algoritmos de IA avanzados (código)
Cuanto mayor sea el parecido al comportamiento humano que queremos conseguir, más datos y
capacidad de procesamiento se necesitará.

3. ¿COMO SE ORIGINO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Desde al menos el siglo I a.C., los humanos se han planteado la
posibilidad de crear máquinas que imiten al cerebro humano. Ya en
la época moderna, John McCarthy acuñó el término «inteligencia
artificial» en 1955. En 1956, McCarthy y algunos otros organizaron
una conferencia denominada «Dartmouth Summer Research Project
on Artificial Intelligence». Este encuentro dio lugar a la creación del
aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis
predictivo y, ahora, el análisis prescriptivo. También dio lugar a un
campo de estudio totalmente nuevo: la ciencia de los datos.

4. ¿POR QUE ES IMPORTANTE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL?
Hoy en día, la cantidad de datos que se genera, tanto por parte de los humanos como por parte de las
máquinas, supera en gran medida la capacidad que tienen las personas de absorber, interpretar y
tomar decisiones complejas basadas en esos datos. La inteligencia artificial supone la base de todo el
aprendizaje automático y el futuro de todos los procesos complejos de toma de decisiones. Por
ejemplo, la mayoría de los humanos pueden averiguar cómo no perder cuando juegan al tres en raya,
aunque haya 255 168 movimientos únicos, de los cuales 46 080 terminan en tablas. Muchos menos
podrían llegar a ser grandes maestros de las damas, con más de 500 x 1018 o 500 trillones de posibles
movimientos diferentes. Los ordenadores son extremadamente eficientes a la hora de calcular estas
combinaciones y permutaciones para llegar a la mejor decisión. La IA (y su evolución lógica del
aprendizaje automático) y el aprendizaje profundo constituyen los cimientos del futuro en la toma de
decisiones empresariales.

5. CASOS PRACTICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La IA se aplica en nuestro día a día, como en los servicios financieros, la detección de fraude, las predicciones de
compras en comercios y en las interacciones de asistencia al cliente en línea. Estos son algunos ejemplos:
•Detección del fraude. El sector de servicios financieros utiliza la inteligencia artificial de dos formas diferentes. La
clasificación inicial de aplicaciones de crédito utiliza la IA para saber cuál es la capacidad crediticia. Para supervisar y
detectar las transacciones de tarjeta fraudulentas al realizar los pagos en tiempo real se necesitan motores de IA
más avanzados.
•Ayuda virtual para clientes (VCA). Los centros de llamadas usan VCA para predecir y responder a las consultas de
los clientes sin interacción humana. El reconocimiento de voz, junto con un diálogo humano simulado, es el primer
punto de interacción en una consulta al servicio al cliente. En las consultas de mayor dificultad se redirigen a una
persona con la que se pueda interactuar directamente.
•Cuando una persona inicia un diálogo en una página web mediante un chat (bot conversacional), la interacción se
realiza a menudo con un ordenador que ejecuta un sistema de IA especializado. Si se llega a un punto en el que el
bot conversacional no puede interpretar o abordar la pregunta, interviene una persona que se comunicará
directamente con ella. Estas instancias no interpretativas alimentan un sistema de computación de aprendizaje
automático que mejora la aplicación de la IA en las interacciones futuras.

6. NETAPP Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NetApp es el referente en materia de datos para el cloud híbrido y, como tal, conoce el valor que tiene el acceso
a los datos, su gestión y control. Data Fabric de NetApp® proporciona un entorno de gestión de datos unificado
que abarca todo tipo de dispositivos periféricos, centros de datos y varios clouds de hiperescala. Data Fabric
permite que organizaciones de todos los tamaños tengan la capacidad de acelerar aplicaciones críticas, obtener
visibilidad de datos, optimizar la protección de los datos y aumentar la agilidad operativa.
Las soluciones de IA de NetApp se basan en los siguientes pilares fundamentales:
•Con el software ONTAP®, la IA y el aprendizaje profundo puede estar presente en las instalaciones y en el
cloud híbrido.
•Los sistemas AFF All-Flash aceleran las cargas de trabajo de IA y aprendizaje profundo y eliminan los cuellos
de botella que se crean en el rendimiento.
•El software ONTAP Select hace que los datos se puedan recopilar de forma eficiente en la periferia, usando
dispositivos de IoT y puntos de agregación.
•Cloud Volumes se puede usar para realizar rápidamente prototipos de nuevos proyectos y dar la oportunidad
de mover datos de IA dentro y fuera del cloud.

7. GRACIAS POR VER =)