La Inteligencia Artificial ha experimentado innumerables avances y se ha convertido en una poderosa fuerza impulsora en el ámbito de los proyectos digitales, desencadenando un potencial sin precedentes para la innovación y la eficiencia.
La integración de la Inteligencia Artificial en el sector de la salud está transformando radicalmente los procesos, generando valor añadido y soluciones más inteligentes y eficaces para nuestros clientes.
La inteligencia artificial es un campo muy amplio y dinámico que está en constante evolución. Se trata de una tecnología convergente resultado de la integración de diferentes tecnologías y avances.
El aprendizaje profundo ha revolucionado el procesamiento de datos y el reconocimiento de patrones. Mediante redes neuronales artificiales con múltiples capas, se han logrado avances significativos en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática y el análisis de voz. Las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) son ejemplos clave en esta área.
El aprendizaje por refuerzo ha permitido que las máquinas aprendan a través de la interacción con su entorno y la toma de decisiones basadas en recompensas y castigos. Esto ha llevado a avances notables en aplicaciones como los juegos de estrategia, la robótica y la optimización de sistemas complejos.
Esta combinación de técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo ha permitido avances notables en la toma de decisiones en entornos complejos y dinámicos. Ha demostrado habilidades impresionantes en juegos estratégicos y control de robots.
A medida que los conjuntos de datos disponibles crecen exponencialmente, el aprendizaje no supervisado se ha vuelto crucial. Algoritmos como el agrupamiento (clustering) y las redes generativas adversarias (GANs) permiten descubrir patrones y estructuras ocultas en los datos sin la necesidad de etiquetas o guía externa.
Los modelos de generación de lenguaje natural, como los transformers, han demostrado habilidades sorprendentes para generar texto coherente y relevante. Esto ha impulsado el desarrollo de chatbots, asistentes virtuales y sistemas de generación de contenido automatizado.
Las GANs han revolucionado la generación de contenido visualmente realista, como imágenes, videos y música. Estas redes utilizan dos modelos en competencia: un generador que crea muestras de contenido y un discriminador que intenta distinguir entre muestras generadas y reales. El proceso de competencia entre ambos modelos lleva a mejoras continuas y resultados cada vez más auténticos.
La transferencia de aprendizaje permite aprovechar el conocimiento adquirido por una red neuronal en una tarea para mejorar el rendimiento en otra tarea relacionada. Esto ha resultado en un aumento significativo de la eficiencia en el entrenamiento de modelos de IA y ha permitido la aplicación de modelos pre-entrenados en diferentes dominios.
La AI ha avanzado en la capacidad de procesar y comprender datos no estructurados, como imágenes, videos, texto sin formato y audio. Esto ha abierto nuevas oportunidades para la extracción de información valiosa de grandes volúmenes de datos no estructurados y ha mejorado la toma de decisiones en diversas áreas.
Las RNN son un tipo de red neuronal que ha tenido avances significativos en el procesamiento secuencial de datos. Con arquitecturas como las redes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory) y GRU (Gated Recurrent Unit), se ha mejorado la capacidad de modelar y comprender secuencias de datos, como texto y series de tiempo.
Los transformers son modelos de aprendizaje automático que se han vuelto ampliamente populares en la AI, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural. Estos modelos basados en atención han permitido grandes avances en tareas como la traducción automática, la generación de texto y el análisis de sentimientos.
El embedding es una técnica que asigna representaciones vectoriales a palabras o frases. Mediante el aprendizaje de representaciones distribuidas, los modelos de embedding capturan la semántica y la similitud entre palabras, lo que mejora el procesamiento de lenguaje natural y otras tareas que involucran el uso de palabras y su contexto.
El aprendizaje por transferencia permite aprovechar el conocimiento adquirido en una tarea para mejorar el rendimiento en otra tarea relacionada. Al entrenar modelos en grandes conjuntos de datos generales, como ImageNet, y luego transferir ese conocimiento a tareas específicas, se ha logrado un progreso significativo en la capacidad de generalización de los modelos de AI.
La lematización y la tokenización son técnicas fundamentales en el procesamiento del lenguaje natural. La lematización se refiere a la reducción de palabras a su forma base o lema, lo que ayuda a normalizar y simplificar el procesamiento de texto. La tokenización implica dividir el texto en unidades más pequeñas, como palabras o subpalabras, para su análisis y comprensión.
Las redes generativas, como las Generative Adversarial Networks (GANs), han demostrado habilidades excepcionales para generar contenido realista, como imágenes, música y texto. Estas redes permiten crear muestras completamente nuevas y auténticas, lo que tiene aplicaciones en la generación de contenido creativo y en la ampliación de conjuntos de datos para entrenar modelos de AI.
En Quodem hemos integrado en nuestras metodologías de trabajo y tecnologías de desarrollo, las herramientas y aplicaciones más destacadas del mercado basadas en Inteligencia Artificial.
Esta estratégica incorporación ha potenciado la productividad de nuestros proyectos digitales, resultando en una notable optimización de costes y tiempos de ejecución.
Quodem ha integrado en sus metodologías de trabajo y tecnologías de desarrollo, las herramientas y aplicaciones más destacadas del mercado basadas en Inteligencia Artificial. Esta estratégica incorporación ha potenciado la productividad de nuestros proyectos digitales, resultando en una notable reducción de costes y tiempos de ejecución para nuestros clientes.
Integración de Github – Copilot como herramienta de trabajo de los equipos de Desarrollo.
Utilización de AI de lenguaje natural como ChatGPT en los equipos, generación de ideas y validación.
Nuevos modelos generativos de imágenes, creación de imágenes únicas como base para proyectos.
Creación de vídeos y avatares para presentaciones y webcasts, aumento de productividad y reducción de costes.
Conversión de texto a voz y viceversa, moduladores de voz, simulación de voces, etc.
Generación de contenidos como apoyo a las estrategias de marketing digital, redes sociales y blogs.
Extracción, monitorización y estructuración de datos de diversas fuentes.
Optimización de estrategias, monitorización de tendencias, storytelling y posicionamiento.
Prototipado, diseño, generación de avatares, interfaces y código.