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INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) - Coggle Diagram
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Aprendizaje automático (Machine Learning): Subcampo de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos y hacen predicciones o decisiones basadas en esos patrones.
Eficiencia y precisión
Los sistemas de IA pueden ejecutar tareas con una alta tasa de precisión, minimizando los errores humanos, como en diagnósticos médicos, detección de fraudes, análisis financieros, etc.
Mejora en la toma de decisiones
Los algoritmos de IA pueden ofrecer recomendaciones o tomar decisiones basadas en datos objetivos, lo que reduce el sesgo y aumenta la eficiencia en sectores como la salud, los negocios y las finanzas.
24/7 disponibilidad
Las soluciones de IA pueden operar continuamente sin interrupción, lo que es útil para servicios de atención al cliente, monitoreo de sistemas y seguridad.
Automatización de tareas repetitivas
La IA puede realizar tareas rutinarias y repetitivas con alta precisión y sin cansancio, lo que reduce la necesidad de intervención humana y permite a las personas centrarse en actividades más creativas o estratégicas.
Procesamiento de grandes volúmenes de datos
La IA es capaz de analizar y extraer información útil de enormes cantidades de datos a velocidades que serían imposibles para los humanos, lo que mejora la toma de decisiones y la predicción de tendencias.
Falta de creatividad y empatía
Aunque la IA puede procesar datos y ejecutar tareas, no tiene creatividad, emociones ni comprensión profunda de las situaciones. Esto puede limitar su capacidad para resolver problemas complejos que requieren intuición humana o juicios emocionales.
Privacidad y seguridad
El uso de grandes volúmenes de datos en IA plantea riesgos para la privacidad de las personas. Los algoritmos pueden ser vulnerables a ataques de piratas informáticos o pueden ser mal utilizados para la vigilancia masiva.
Costos elevados
El desarrollo e implementación de sistemas de IA pueden ser costosos debido a la necesidad de infraestructura de alto rendimiento, personal especializado y grandes cantidades de datos de calidad.
Sesgos en los algoritmos
La IA se basa en datos para aprender, y si esos datos contienen sesgos, los sistemas de IA pueden replicar y amplificar esas discriminaciones, afectando negativamente a ciertos grupos de personas.
Desempleo
La automatización impulsada por la IA podría reemplazar trabajos humanos en sectores como la manufactura, el transporte y los servicios, lo que llevaría a la pérdida de empleos, especialmente en roles que implican tareas repetitivas o manuales.