Actualmente, identificamos la Inteligencia Artificial (IA) con procesos algorítmicos complejos, aplicados sobre grandes volúmenes de datos, con el objetivo de poder detectar patrones y aplicarlos para reconocimiento y predicción de situaciones, aprendizaje mediante adaptación, etc. En este sentido, parece más una ampliación de los modelos tradiciones de “Business Intelligence”, usando algoritmos provenientes de la disciplina de la IA, como las redes neuronales artificiales, heurísticas de búsqueda y clasificación, algoritmos genéticos, etc, que necesitan disponer de grandes cantidades de datos para su aplicación y funcionamiento correcto.
Al margen de otras consideraciones de carácter doctrinal, en cuanto a la naturaleza y propósito de la IA, en su objetivo de crear sistemas inteligentes y/o simular las capacidades y estructura de la inteligencia humana, el enfoque de IA basado en datos, es reduccionista y limitante en un gran número de situaciones, por la falta de disponibilidad de dichos datos, que permitan el uso de ese conjunto de algoritmos de forma fiable.
La Inteligencia Artificial híbrida es una mezcla de los diferentes tipos de inteligencia artificial incluyendo la inteligencia humana. Es decir, está basada en el principio de emplear la IA más avanzada pero siempre bajo una supervisión humana.
La IA híbrida permite ampliar las posibilidades de activar procesos inteligentes en cualquier escenario de disponibilidad de datos, puesto que parte de la base de tratar con estructuras de datos, información, conocimiento y sabiduría.
La IA híbrida, de forma iterativa e incremental, produce economías de escala de ahorro de coste computacional, complejidad, almacenamiento y gestión de datos e información, así como una captación mas selecta, precisa y útil de los mismos.
Por otro lado, abre una nueva perspectiva orientada a la captación y digitalización del conocimiento disponible e involucrado en cualquier proceso inteligente “Conocimiento Accionable”.
Aunque más adelante profundizaremos en los modelos de IA híbrida y su aplicación en la empresa, cabe decir que, para las pymes, supone un enfoque que permite ampliar sus capacidades de aplicar la IA en su organización, puesto que lo que sí está disponible en todas ellas y de forma diferencial, es el conocimiento de su saber hacer en todas las áreas de funcionamiento y operación de las mismas.
