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Sistemas expertos e Inteligencia Artificial: GUÍA INTRODUCTORIA

Por Zendesk

Última actualización en 20 marzo 2024

Si ya le preguntaste a Google, a Siri o a Alexa “cuál es la temperatura hoy en la ciudad”, entonces ya estuviste en contacto con sistemas expertos e Inteligencia Artificial. Se trata de programas de computadora que usan conocimientos especializados para imitar la capacidad humana de tomar decisiones y resolver problemas. 

En la vida cotidiana, los dispositivos que usan los componentes de un sistema experto también realizan otras tareas, como establecer recordatorios, hacer llamadas telefónicas, enviar mensajes de texto, reproducir música, y controlar dispositivos del hogar de forma inteligente, como alarmas, temperatura o sistemas de seguridad. 

Los sistemas expertos son, pues, una aplicación práctica de la Inteligencia Artificial —tecnología que continúa en expansión y no da señales de pausa. Por el contrario, según la última encuesta global de McKinsey, The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year, el 79% de los encuestados dijo que tuvo, por lo menos, algún tipo de exposición a la Inteligencia Artificial generativa, en el trabajo o fuera de él —el 22% dijo que la usa regularmente.

Por si no lo sabías, la IA generativamodelos capaces de generar contenido nuevo y original, como imágenes, texto, música, entre otros tipos de datos– es una de las tendencias más recientes en Inteligencia Artificial. 

Sus aplicaciones cubren diversas áreas y negocios; en especial atención al cliente, donde, a pesar de que está en sus primeras etapas, su uso está pensado para la codificación de software, las transcripciones de audio y para mejorar el rendimiento de los chatbots.

Si quieres saber un poco más sobre los sistemas expertos y la Inteligencia Artificial, no te pierdas este post donde te contamos qué son y para qué sirven, cómo se clasifican, cuáles son sus componentes y qué ejemplos puedes encontrar para aplicar en tu propio trabajo

Resumen

  • Los sistemas expertos son una subcategoría de la Inteligencia Artificial que usan una base de conocimientos especializada y técnicas de razonamiento para analizar información y brindar soluciones a problemas específicos.
  • Los principales componentes de un sistema experto son: base de conocimientos, motor de inferencia e interfaz de usuario.
  • Sus principales características son su capacidad de aprendizaje y de dar explicaciones.
  • Los ejemplos de sistemas expertos se aplican a todo tipo de industrias, desde salud hasta vehículos electrónicos.
  • La Inteligencia Artificial generativa está revolucionando la atención al cliente.

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¿Qué son los sistemas expertos y para qué sirven?

Los sistemas expertos se definen como programas informáticos que usan una base de conocimientos especializada, reglas de inferencia y técnicas de razonamiento para analizar información y brindar soluciones a problemas específicos de la misma forma que un experto lo haría. 

Como se clasifican como una subcategoría de la Inteligencia Artificial, los sistemas expertos se basan en el aprendizaje automático y lógica simbólica para resolver problemas que requieren conocimiento especializado. 

En el día a día, sirven para automatizar tareas y mejorar la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones. Sigue leyendo para conocer las características y las aplicaciones reales de los sistemas expertos e Inteligencia Artificial.

Características y componentes de los sistemas expertos 

Como ves, los sistemas expertos son un tanto complejos. Ahora que sabes qué son y para qué sirven, vamos a explicarte de forma simple cuáles son sus componentes y las características que los acompañan. 

Los principales componentes de un sistema experto son:

Base de conocimientos

Es allí donde se almacena la información, es decir, el conocimiento experto sobre un tema específico. Algunos de estos componentes son hechos, reglas heurísticas y relaciones entre conceptos relevantes asociados al problema que el sistema experto está diseñado para resolver.

Motor de inferencia 

Es la herramienta que aplica las reglas lógicas y de razonamiento sobre la información almacenada en la base de conocimientos. Luego crea conclusiones lógicas o recomendaciones basadas en ese análisis.

Interfaz de usuario

Es el “lugar” donde los usuarios interactúan con el sistema, es decir, realizan consultas, brindan información e incluso, exploran el paso a paso del razonamiento por detrás de la toma de decisión del sistema experto. 

Las principales características de los sistemas expertos son: 

Capacidad de aprendizaje

Los sistemas expertos, como otras ramas de la Inteligencia Artificial, también aprenden y mejoran sus respuestas con el tiempo. Esto sucede a medida que el sistema interactúa y recibe feedback sobre sus respuestas —de esta forma, es capaz de actualizar la base de conocimientos y ajustar las reglas de inferencia para optimizar su desempeño.  

Capacidad de brindar explicaciones

Los sistemas expertos también brindan explicaciones sobre las decisiones que toman y las recomendaciones que ofrecen; y lo hacen de una forma comprensible para las personas. Puedes pedirle, por ejemplo, que justifique sus recomendaciones y te explique el razonamiento por detrás de sus respuestas.

Conoce los principales tipos de Inteligencia Artificial. 

¿Cómo se clasifican los sistemas expertos?

Según cómo aprende y ofrece recomendaciones

Así como otros tipos de sistemas basados en Inteligencia Artificial, como los chatbots, los sistemas expertos son rule-based (basados en reglas) —también los hay basados en casos o en modelos. Esta clasificación hace referencia a cómo el sistema aprende y ofrece las respuestas adecuadas. 

  • Basados en reglas: usan reglas de inferencia para brindar el conocimiento experto.
  • Basados en casos: almacenan información sobre casos previos y la usan para ofrecer soluciones a problemas similares previamente resueltos.
  • Basados en modelos: usan modelos matemáticos o estadísticos para ofrecer el conocimiento sobre un tema específico.

Descubre qué es el chatbot con IA y cuáles son sus ventajas.

Según su estructura interna 

Los sistemas expertos también se clasifican según la organización de sus componentes internos, es decir, su arquitectura, y cómo estos se relacionan entre sí. 

  • Sistemas expertos monolíticos: todas las partes del sistema están integradas en una sola unidad.
  • Sistemas expertos modulares: se componen de módulos independientes que pueden combinarse y reciclarse para construir sistemas más complejos.

Según su aplicación en un área específica

Cada sistema experto, como aplicación de Inteligencia Artificial, tiene un propósito para el cuál fue diseñado, es decir, tiene problemas que precisa resolver. Estos se clasifican de la siguiente manera:

  • Sistemas expertos de diagnóstico: identifican problemas y sus posibles causas. 
  • Sistemas expertos de diseño: ofrecen soluciones y diseño de productos o sistemas.
  • Sistemas expertos de planificación: pueden crear un plan de acción para alcanzar objetivos específicos.
  • Sistemas expertos de control: Monitorean y controlan sistemas complejos en tiempo real. Por ejemplo, el sistema de control de temperatura de una casa; donde el sistema usaría  las siguientes reglas basadas en el conocimiento: “si la temperatura es demasiado alta, enciende el aire acondicionado” o “si la temperatura es demasiado baja, enciende la calefacción”.

Según el grado de interacción con el usuario

Como viste, los usuarios pueden interactuar (o no) con el sistema experto de diversas maneras, lo que incluye la siguiente clasificación: 

  • Sistemas expertos interactivos: la interacción con el usuario es bidireccional, porque puede solicitar información, recibir recomendaciones y explicaciones.
  • Sistemas expertos de producción: operan de manera autónoma y no requieren interacción directa con el usuario.

Innovadores y populares: 5 ejemplos de sistemas expertos 

1. Diagnóstico de enfermedades –Mycin

Aunque así parezca, los sistemas expertos e Inteligencia Artificial no surgieron en los últimos años. En 1970 ya existía “Mycin”, desarrollado por la Universidad de Stanford para diagnosticar infecciones bacterianas del torrente sanguíneo y recomendar tratamientos con antibióticos. 

El sistema hacía preguntas sobre los síntomas del paciente y aplicaba reglas de inferencia basadas en el conocimiento médico (almacenado en su base de conocimientos) para generar un diagnóstico y un plan de tratamiento.

2. Conducción automática –Tesla 

Un ejemplo más actual de aplicación de un sistema experto es el de la compañía de automóviles eléctricos, Tesla. En este caso, los sistemas expertos y tecnologías avanzadas son los que posibilitan las funciones de conducción autónoma y asistencia al conductor. 

3. Plataforma multidisciplinar –IBM Watson

Con el objetivo de ayudar en la toma de decisiones y resolver problemas complejos en una variedad de industrias y aplicaciones, IBM desarrolló la plataforma de Inteligencia Artificial, Watson.

IBM Watson ha sido utilizado para diagnóstico médico, análisis financiero, asistencia al cliente, gestión de recursos humanos, investigación científica, entre otras industrias.

4. Plataformas de streaming 

Netflix, Amazon y Spotify son ejemplos populares de aplicaciones de Inteligencia Artificial que usan conocimiento previamente adquirido (preferencias pasadas y comportamientos de navegación) para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios. 

5. Atención al cliente y soporte técnico 

En el área del soporte técnico, los sistemas expertos pueden diagnosticar problemas con productos y proporcionar soluciones o guiar a los usuarios a través de la resolución de problemas.

En atención al cliente, estas soluciones están un paso más al frente; ya que la Inteligencia Artificial generativa ofrece un gran potencial para la hiperpersonalización y ayudará a las empresas a ofrecer interacciones más humanizadas y personales. 

Lo anterior promete experiencias excepcionales para clientes y mejores prácticas de productividad para los agentes y expertos de CX. 

Según el Informe CX Trends 2024 de Zendesk, los clientes quieren cada vez más que las empresas usen las montañas de datos personales que tienen para ofrecer experiencias cálidas y personalizadas. En este sentido, el 70% de los líderes de CX planea integrar la IA generativa en muchos de sus puntos de contacto en los próximos dos años con los siguientes fines: 

  • atención al cliente por chat
  • comunicaciones por correo electrónico
  • funcionalidad de búsqueda 
  • interacciones basadas en voz 

Descubre por qué los líderes de CX están reevaluando toda la experiencia del cliente. ¡Descarga el Informe CX Trends 2024 completo!

Los sistemas expertos también al servicio de la atención al cliente

Como aprendiste aquí, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial están presentes en la vida diaria y también en esferas más complejas, donde proporcionan soluciones avanzadas para diferentes industrias, desde la salud a la elecrtónica.  

No es de extrañar que los sistemas expertos también sirvan para ofrecer un mejor servicio de atención al cliente y ayuden a los expertos de CX a tomar mejores decisiones para sus equipos. 

Según el mencionado informe de Zendesk, una de las formas clave en que la IA generativa ayudará a las empresas a lograr esto es mejorando la eficiencia de los agentes —el 70% de los líderes de CX cree que la IA generativa está haciendo que cada interacción digital con el cliente sea más eficiente, desde las funciones de búsqueda hasta los asistentes de voz. 

Si quieres descubrir cómo asociar todo este potencial a tu propio negocio, no dudes en explorar las funciones de Zendesk IA, que son herramientas que sugieren respuestas y detectan la intención del cliente con el único objetivo de brindar un mejor servicio. Zendesk IA forma parte del completo software de Zendesk para el servicio de atención al clienteaccede a un recorrido sin costo

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