{"id":2876,"date":"2021-09-10T10:39:39","date_gmt":"2021-09-10T08:39:39","guid":{"rendered":"https:\/\/mapalstg.wpengine.com\/es\/?post_type=resource&p=2876"},"modified":"2026-09-06T20:23:47","modified_gmt":"2026-09-06T18:23:47","slug":"descubre-como-funciona-la-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-restauracion","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/mapal-os.com\/es\/recursos\/articulos\/descubre-como-funciona-la-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-restauracion\/","title":{"rendered":"Descubre c\u00f3mo funciona la inteligencia artificial aplicada a la restauraci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n
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En los \u00faltimos a\u00f1os,la inteligencia artificial (IA)<\/a>\u00a0ha sido uno de los temas de discusi\u00f3n m\u00e1s interesantes a medida que crecen sus capacidades y nos acercamos m\u00e1s a ver c\u00f3mo se implementa su tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan\u00a0McKinsey<\/a>, ha habido el doble de art\u00edculos que hacen referencia a la IA en 2017 que en 2016 y quince veces m\u00e1s que en 2015, una tendencia que parece que continuar\u00e1. Con todo este ruido medi\u00e1tico sobre el tema, hemos decidido escribir una serie de art\u00edculos para explicar exactamente\u00a0en qu\u00e9 consiste la inteligencia artificial, c\u00f3mo se aplica en el mundo de la restauraci\u00f3n y c\u00f3mo os pod\u00e9is beneficiar<\/strong>\u00a0de la misma.<\/p>\n\n\n\n

Hay quien dice que la inteligencia artificial es como el sexo adolescente: \u201cTodo el mundo habla de ello, nadie sabe realmente c\u00f3mo hacerlo, todos piensan que todos lo hacen, por lo que todos afirman que lo est\u00e1n haciendo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Aunque los sistemas de IA ahora pueden aprender un juego y vencer a los campeones en cuesti\u00f3n de horas, son dif\u00edciles de aplicar a las aplicaciones comerciales. Nosotros en\u00a0Reputation<\/a>somos\u00a0expertos en IA<\/strong>\u00a0y estamos trabajando en\u00a0ponerla en manos de todo el sector de la restauraci\u00f3n de la forma m\u00e1s sencilla y atractiva<\/strong>\u00a0para que sea \u00a0posible su utilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 es la inteligencia artificial?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En la d\u00e9cada de 1950, los padres del campo de la\u00a0IA Minsky y McCarthy<\/strong>\u00a0describieron la inteligencia artificial como cualquier tarea realizada por un programa o una m\u00e1quina que, si un ser humano realizar\u00e1 la misma actividad, dir\u00edamos que el ser humano debe aplicar inteligencia para lograr el objetivo o tarea. Obviamente, esta es una definici\u00f3n bastante amplia, por lo que a veces veremos argumentos sobre si algo es verdaderamente IA o no.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas de inteligencia artificial generalmente mostrar\u00e1n al menos algunos de los siguientes comportamientos asociados con la inteligencia humana:\u00a0planificaci\u00f3n, aprendizaje, razonamiento, resoluci\u00f3n de problemas, representaci\u00f3n del conocimiento, percepci\u00f3n, movimiento y manipulaci\u00f3n y, en menor medida, inteligencia social y creatividad<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el machine learning y el deep learning?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda clave de la IA es el Machine Learning (aprendizaje autom\u00e1tico), cuando un sistema de computadora se alimenta con grandes cantidades de datos, que luego utiliza para aprender c\u00f3mo llevar a cabo una tarea espec\u00edfica, como entender el habla o subtitular una fotograf\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Seguramente, habr\u00e9is o\u00eddo hablar tambi\u00e9n de el\u00a0Deep Learning (aprendizaje profundo), una rama del Machine Learning que utiliza muchos datos<\/strong>, muchas veces no estructurados como fotos, audio, texto o videos, para ense\u00f1ar a las computadoras c\u00f3mo hacer cosas de las que antes s\u00f3lo eran capaces los seres humanos.<\/p>\n\n\n\n

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Un buen ejemplo de Deep Learning es la percepci\u00f3n, el reconocimiento de lo que hay en una imagen, de lo que las personas dicen cuando hablan, ayudar a los robots a explorar el mundo e interactuar con \u00e9l. El aprendizaje profundo est\u00e1 emergiendo como una\u00a0herramienta central para resolver problemas de percepci\u00f3n<\/strong>\u00a0en los \u00faltimos a\u00f1os. Es la tecnolog\u00eda principal tras visi\u00f3n artificial y el reconocimiento de voz. Cada vez m\u00e1s personas descubren que el Deep Learning es una herramienta mucho mejor para resolver problemas.<\/p>\n\n\n\n

La clave del proceso son las redes neuronales artificiales. Estas son redes inspiradas en el cerebro humano con capas interconectadas de algoritmos, llamadas neuronas, que alimentan datos entre s\u00ed y que pueden ser entrenados para llevar a cabo tareas espec\u00edficas al modificar la importancia atribuida a los datos de entrada a medida que pasan entre las capas.<\/p>\n\n\n\n

El Deep Learning brilla dondequiera que haya una gran cantidad de datos y problemas complejos para resolver y se puede aplicar en \u00a0muchos y diferentes campos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 ahora?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una de las cosas fascinantes de las redes neuronales es cu\u00e1nto tiempo han tardado en ser un \u00e9xito. La historia se remonta a los a\u00f1os cincuenta pero el Deep Learning, realmente solo ha despegado en los \u00faltimos cinco a\u00f1os. La raz\u00f3n es la mayor disponibilidad de datos junto con el gran aumento en el\u00a0rendimiento computacional de los procesadores modernos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Durante mucho tiempo, no ten\u00edamos los enormes conjuntos de datos que necesit\u00e1bamos para hacer que el Deep Learning funcionara. Esos conjuntos de datos solo se volvieron ampliamente disponibles con el surgimiento de Internet, lo que hizo posible la recopilaci\u00f3n y el etiquetado de enormes conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n\n

Especialmente plataformas como\u00a0Google<\/a>,\u00a0Facebook<\/a>\u00a0o\u00a0Instagram<\/a>\u00a0ayudaron mucho al mundo para\u00a0compartir informaci\u00f3n de todo tipo<\/strong>. Pero incluso cuando ten\u00edamos grandes conjuntos de datos, a menudo no ten\u00edamos suficiente poder computacional para hacernos de ellos y solo en los \u00faltimos cinco a\u00f1os los procesadores se han vuelto lo suficientemente potentes y r\u00e1pidos como para entrenar redes neuronales a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Inteligencia Artificial en 2018: a\u00fan m\u00e1s una exageraci\u00f3n que realidad<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Desderobots<\/a>\u00a0hasta\u00a0chatbots<\/a>\u00a0ycoches aut\u00f3nomos<\/a>\u00a0-de los que hemos hablado en diferentes ocasiones en este medio-, IA a\u00fan se encuentra en sus inicios. A\u00fan estamos muy lejos de las m\u00e1quinas que son tan inteligentes como los humanos y hasta ahora, hemos visto solo el 5% de lo que IA puede hacer. Para ponerlo en una analog\u00eda, estamos m\u00e1s en la \u00e9poca iPod o MP3 que en los avanzados iPhone X que tenemos hoy en nuestras manos. Entre uno y el otro han pasado m\u00e1s de 12 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

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En este momento, el acceso a la IA se limita principalmente a las\u00a0grandes corporaciones con presupuestos extremadamente grandes<\/strong>. Hay varias razones por las que la tecnolog\u00eda de Machine Learning de hoy hace que la IA predictiva sea tan compleja, lenta y costosa. Por nombrar algunos, se necesitan equipos de expertos en ciencia de datos, que son escasos y costosos, y existe un acceso limitado a los datos.<\/p>\n\n\n\n

En CloudReputation llevamos un a\u00f1o y medio trabajando en los\u00a0algoritmos m\u00e1s avanzados de IA<\/strong>\u00a0para manejar la\u00a0reputaci\u00f3n de tu restaurante<\/strong>. Uno de los principales retos no es solo crear tecnolog\u00eda avanzada para que vosotros, restauradores, pod\u00e1is confiar, sino que al mismo tiempo estamos trabajando en\u00a0dise\u00f1ar soluciones que hagan esta tecnolog\u00eda accesible<\/strong>\u00a0y extremadamente f\u00e1cil de usar.<\/p>\n\n\n\n

Ya tenemos a m\u00e1s de\u00a01.000 restaurantes en nuestra plataforma<\/strong>\u00a0probando nuestro producto y nos encantar\u00eda seguir creciendo con vosotros.<\/p>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\t\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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