La inteligencia artificial (IA) ha avanzado considerablemente en los últimos años, permitiendo que las máquinas realicen tareas que antes solo podían hacer los seres humanos. Una de las áreas clave de la IA es la capacidad cognitiva, que se refiere a la capacidad de las máquinas para simular el proceso de pensamiento humano en situaciones complejas donde las respuestas pueden ser ambiguas e inciertas.
¿Qué es la computación cognitiva?
La computación cognitiva es el uso de modelos computarizados para simular el proceso de pensamiento humano en situaciones complejas donde las respuestas pueden ser ambiguas e inciertas. Esta frase está estrechamente asociada con el sistema informático cognitivo de IBM, Watson. Si bien las computadoras son más rápidas que los humanos en el procesamiento y cálculo, aún no han dominado algunas tareas, como comprender el lenguaje natural y reconocer objetos en una imagen. La computación cognitiva es un intento de hacer que las computadoras imiten la forma en que funciona el cerebro humano. Para lograr esto, la computación cognitiva utiliza inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías subyacentes, que incluyen los siguientes:
- Sistemas expertos.
- Redes neuronales.
- Aprendizaje automático.
- Aprendizaje profundo.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Reconocimiento de voz.
- Reconocimiento de objetos.
- Robótica.
La computación cognitiva utiliza estos procesos en conjunto con algoritmos de autoaprendizaje, análisis de datos y reconocimiento de patrones para enseñar a los sistemas informáticos. La tecnología de aprendizaje se puede utilizar para análisis de sentimientos, evaluaciones de riesgo y detección de rostros. Además, la computación cognitiva es particularmente útil en campos como la salud, la banca, las finanzas y el comercio minorista.
Ejemplos y aplicaciones de la computación cognitiva
Los sistemas de computación cognitiva se utilizan típicamente para realizar tareas que requieren analizar grandes cantidades de datos. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se utiliza la computación cognitiva en diferentes industrias:
Salud
La computación cognitiva puede gestionar y analizar grandes cantidades de datos de salud no estructurados, como historias clínicas, diagnósticos, condiciones y artículos de investigación médica, para realizar recomendaciones a profesionales médicos. El objetivo es ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones de tratamiento, ya que la tecnología cognitiva amplía sus capacidades y ayuda en la toma de decisiones.
Comercio minorista
En entornos minoristas, las tecnologías cognitivas analizan información básica sobre el cliente, junto con detalles sobre el producto que el cliente está considerando, y pueden proporcionar sugerencias personalizadas al cliente.
Banca y finanzas
La computación cognitiva en la industria bancaria y financiera analiza datos no estructurados de diferentes fuentes para obtener más conocimiento sobre los clientes. El procesamiento del lenguaje natural se utiliza para crear chatbots que se comunican con los clientes para ayudar a mejorar la eficiencia operativa y la participación del cliente.
Logística
La computación cognitiva ayuda en áreas como la gestión de almacenes, la automatización de almacenes, la interconexión y los dispositivos de informática en el borde.
Aumento cognitivo humano
Este campo interdisciplinario integra la computación cognitiva, la psicología, la neurociencia, la ingeniería y otras disciplinas para crear de manera colaborativa aplicaciones y herramientas innovadoras para la mejora cognitiva. Las tecnologías cognitivas se utilizan para superar el nivel promedio de capacidades mentales. Ejemplos incluyen asistencia para la recuperación de la memoria e implantes cerebrales que mejoran la capacidad cognitiva, lo cual puede ser especialmente beneficioso para personas con condiciones como el trastorno por déficit de atención e hiperactividad o amnesia.
Servicio al cliente
Al utilizar chatbots inteligentes y asistentes virtuales, la computación cognitiva puede mejorar la experiencia de servicio al cliente. Estos sistemas avanzados pueden descifrar consultas en lenguaje natural, permitiendo interacciones personalizadas y una resolución más rápida de las consultas de los clientes.
Ventajas de la computación cognitiva
Las ventajas de la computación cognitiva incluyen resultados positivos en los siguientes aspectos:
Precisión analítica
La computación cognitiva es experta en yuxtaposición y referenciación cruzada de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes, como imágenes, videos y texto.
Eficiencia en los procesos empresariales
La tecnología cognitiva puede reconocer patrones al analizar grandes conjuntos de datos.
Interacción y experiencia del cliente
La información contextual y relevante que proporciona la computación cognitiva a los clientes a través de herramientas como los chatbots mejora las interacciones con los clientes. Una combinación de asistentes cognitivos, recomendaciones personalizadas y predicciones de comportamiento mejora la experiencia del cliente.
Productividad de los empleados y calidad del servicio
Los sistemas cognitivos ayudan a los empleados a analizar datos estructurados y no estructurados para identificar patrones y tendencias de datos.
Detección de problemas y errores
Con la capacidad de realizar análisis de patrones y seguimiento, los modelos de computación cognitiva son altamente efectivos para detectar errores en el código de software y los algoritmos de cifrado para sistemas de seguridad. En marcos técnicos sofisticados, la computación cognitiva promueve una resolución de problemas más rápida y precisa al permitir la detección de errores en los procesos empresariales.
Consultas habituales
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es el campo de estudio que se centra en la creación de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estos sistemas pueden aprender, razonar, planificar, percibir, comprender el lenguaje natural y tomar decisiones basadas en datos.
¿Cuál es el objetivo de la computación cognitiva?
El objetivo de la computación cognitiva es permitir que las máquinas imiten el proceso de pensamiento humano en situaciones complejas. Esto se logra utilizando modelos computarizados y algoritmos de autoaprendizaje para simular el pensamiento humano y tomar decisiones basadas en datos y patrones.
¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones de la computación cognitiva?
Algunos ejemplos de aplicaciones de la computación cognitiva incluyen la gestión de datos de salud, el análisis de datos en el comercio minorista, la mejora de la experiencia del cliente a través de chatbots inteligentes y la detección de errores en software y algoritmos de seguridad.
La computación cognitiva es una parte clave de la inteligencia artificial y tiene el potencial de revolucionar una amplia gama de industrias. Con sus capacidades para analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y comprender el lenguaje natural, la computación cognitiva está permitiendo que las máquinas realicen tareas complejas que antes solo los humanos podían hacer. A medida que la tecnología continúa avanzando, es emocionante pensar en las posibilidades futuras de la computación cognitiva y cómo seguirá mejorando nuestras vidas y nuestro entorno.
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