6 ESTADO DEL ARTE Figura 3. Capacidades de los sistemas de IA. El objetivo inicial de la IA residía en programar ordenadores para comportarse como personas humanas. Para ello se les debía pro- gramar imitando las tareas so sticadas que los seres humanos pueden realizar, replicando el procesamiento del cerebro humano en los siguientes aspectos ( gura 3). Abordar este fenómeno se entiende actualmente como una necesi- dad puesto que la IA no se puede contemplar por más tiempo como una mera alternativa, sino como un aspecto crítico a desarrollar por las compañías, las cuales deben acoplar el trabajo de humanos y ordenadores para maximizar sus fortalezas creando una ventaja competitiva real. Ejemplo del nivel de aprendizaje que está adquiriendo la IA es el desarrollo por parte de Microsoft de una inteligencia capaz de superar a la de la mente humana. Microsoft ha desarrollado un sistema basado en deep learning enfocado en la comprensión lec- tora, que ganó a un equipo formado por personas en las pruebas de comprensión lectora de Stanford (SquAD), las cuales son unas de las más complejas del mundo. El modelo aprovecha las redes de atención jerárquica y lee párrafos, oraciones y palabras para ubicar las frases precisas con posibles respuestas. Este tipo de soluciones tienen un gran potencial en su aplicación comercial; como ejemplo, en el pasado Día del soltero en China, las respuestas a las consul- tas generadas por millones de clientes se realizaron mediante una tecnología similar, de tal forma que los usuarios obtuvieron un gran nivel de atención sin la necesidad de emplear a miles de profesio- nales de forma puntual. La importancia del Big data y del IoT para el desarrollo de la IA El crecimiento de datos disponibles a nuestro alrededor es expo- nencial: se estima que el número de dispositivos de IoT pasará de 20 mil millones en 2017 a 75 en 2055 [4]. IDC predice que ese mismo año el total de dispositivos conectados generarán un total de 180 zettabits de datos. Esta sobreabundancia de dispositivos que generan —y también consumen— constantemente una canti- dad masiva de datos en tiempo real proporcionará a los negocios una oportunidad única para utilizar esta información y avanzar en el conocimiento del cliente y en generar una mejor experiencia con las marcas. Entonces, ¿qué implicaciones tiene esto para la IA? Cuando apareció el término de IA en los años 50, se tenía acceso a una cantidad limitada de datos, y por ello, la IA no evolucionó de la forma y con la velocidad que se preveía. La disponibilidad actual de grandes volúmenes de datos está, por primera vez, permitiendo evolucionar a las capacidades de la IA que habían permanecido dormidas durante décadas. Estas tecnologías requieren de una gran magnitud de información para que los algoritmos puedan eje- cutarse y así obtener un resultado cercano a la realidad. Los algoritmos de la IA desarrollan los complejos procesos de comprensión e interpretación a partir de los datos, por tanto, los necesitan para poder proporcionar valor. Es fundamental que las compañías tengan presente que tener pocos datos y de baja calidad Figura 2. Aparición de los sistemas de Inteligencia Arti cial (en ade- lante, IA).