1. Introducción a la Inteligencia Artificial

🎯 Resultado de Aprendizaje RA4 (20% de la calificación)

Identifica aplicaciones de la IA (inteligencia artificial) en entornos del sector donde está enmarcado el título describiendo las mejoras implícitas en su implementación.

📋 Criterios de Evaluación que se trabajan en esta sección:

  • CE a) Se ha identificado la importancia de la IA en la automatización de procesos y su optimización
  • CE b) Se ha relacionado la IA con la recogida masiva de datos (Big Data) y su tratamiento (análisis) con la rentabilidad de las empresas
  • CE c) Se ha valorado la importancia presente y futura de la IA
  • CE d) Se han identificado los sectores con implantación más relevante de IA
  • CE e) Se han identificado los lenguajes de programación en IA
  • CE f) Se ha descrito como influye la IA en el sector del título

1.1 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el aprendizaje y la resolución de problemas.

🧠 Características de la IA

  • Aprendizaje: Capacidad de mejorar con la experiencia
  • Razonamiento: Capacidad de resolver problemas lógicos
  • Percepción: Interpretación de datos sensoriales
  • Adaptación: Ajuste a nuevas situaciones
  • Automatización: Ejecución de tareas sin intervención humana

1.2 Aplicaciones en Mantenimiento Electrónico

🔧 Mantenimiento Predictivo

IA para predecir fallos en equipos electrónicos mediante análisis de patrones de vibración, temperatura y consumo

🔍 Diagnóstico Automático

Algoritmos de IA para identificar problemas en circuitos y sistemas electrónicos

📊 Optimización de Inventarios

Predicción de demanda de repuestos y optimización de stocks mediante IA

1.3 Aplicaciones en Telecomunicaciones

📡 Optimización de Redes

IA para optimizar el tráfico de red y mejorar la calidad del servicio

🛡️ Detección de Intrusiones

Algoritmos de IA para identificar y prevenir ataques cibernéticos

📶 Gestión de Espectro

IA para optimizar el uso del espectro radioeléctrico

2. Tipos de Inteligencia Artificial

2.1 Clasificación por Capacidades

🔴 IA Débil (ANI)

  • Especializada en una tarea específica
  • No puede generalizar conocimiento
  • Ejemplos: asistentes virtuales, filtros de spam
  • Estado actual de la mayoría de aplicaciones

🟡 IA General (AGI)

  • Capacidad de razonar como humano
  • Puede aprender cualquier tarea
  • Objetivo a largo plazo
  • Aún en desarrollo

🟢 IA Superinteligente (ASI)

  • Supera la inteligencia humana
  • Capacidad de auto-mejora
  • Concepto teórico
  • Implicaciones éticas importantes

2.2 Clasificación por Funcionalidad

📚 Machine Learning

  • Aprendizaje automático
  • Algoritmos que mejoran con datos
  • Supervisado, no supervisado, reforzado
  • Aplicaciones: predicción, clasificación

🧠 Deep Learning

  • Redes neuronales profundas
  • Múltiples capas de procesamiento
  • Reconocimiento de patrones complejos
  • Aplicaciones: visión, lenguaje natural

🗣️ Procesamiento de Lenguaje Natural

  • Comprensión del lenguaje humano
  • Chatbots y asistentes virtuales
  • Traducción automática
  • Análisis de sentimientos

👁️ Visión por Computadora

  • Interpretación de imágenes y video
  • Reconocimiento facial
  • Inspección visual automatizada
  • Realidad aumentada

3. Evolución de la Inteligencia Artificial

3.1 Cronología Histórica

1950s - Orígenes

Test de Turing y Primeros Conceptos

Alan Turing propone el test de Turing. Se acuña el término "Inteligencia Artificial" por John McCarthy.

1960s-1970s - Primeros Sistemas

Desarrollo de Sistemas Expertos

Creación de los primeros sistemas expertos y programas de juego como ELIZA y SHRDLU.

1980s - Machine Learning

Algoritmos de Aprendizaje

Desarrollo de algoritmos de machine learning y redes neuronales artificiales.

1990s-2000s - Internet y Datos

Era de los Datos

Internet proporciona grandes cantidades de datos para entrenar algoritmos de IA.

2010s - Deep Learning

Revolución del Deep Learning

Avances en redes neuronales profundas y procesamiento de GPU. Éxitos en reconocimiento de imágenes y lenguaje.

2020s - IA Generativa

IA Conversacional y Generativa

ChatGPT, DALL-E, y otros modelos de IA generativa transforman la interacción humano-máquina.

3.2 Importancia Presente y Futura

📈 Impacto Actual y Futuro

  • Presente: IA integrada en aplicaciones cotidianas, automatización industrial, servicios digitales
  • 2025-2030: IA más avanzada en vehículos autónomos, medicina personalizada, ciudades inteligentes
  • 2030+: IA general artificial, transformación completa de sectores productivos
  • Desafíos: Ética, privacidad, empleo, regulación

4. IA y Protección de Datos

4.1 Relación IA-Datos

📊 Datos como Combustible de la IA

  • Entrenamiento: Los algoritmos de IA necesitan grandes volúmenes de datos
  • Calidad: La calidad de los datos determina la efectividad de la IA
  • Variedad: Diferentes tipos de datos (estructurados, no estructurados, multimedia)
  • Velocidad: Procesamiento en tiempo real para aplicaciones críticas

4.2 Protección de Datos en IA

🛡️ Consideraciones de Privacidad

  • GDPR: Cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos
  • Anonimización: Técnicas para proteger la identidad de los usuarios
  • Consentimiento: Autorización explícita para el uso de datos
  • Transparencia: Explicabilidad de las decisiones de IA
  • Seguridad: Protección contra accesos no autorizados

4.3 Técnicas de Privacidad

🔒 Federated Learning

Entrenamiento de modelos sin compartir datos sensibles entre organizaciones

🎭 Differential Privacy

Técnicas matemáticas para proteger la privacidad individual en análisis de datos

🔐 Homomorphic Encryption

Procesamiento de datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos

5. Sectores con Mayor Implantación de IA

5.1 Sectores Líderes en IA

🏥 Salud y Medicina

  • Diagnóstico por imagen
  • Medicina personalizada
  • Descubrimiento de fármacos
  • Cirugía robótica

🚗 Automoción

  • Vehículos autónomos
  • Asistentes de conducción
  • Optimización de rutas
  • Mantenimiento predictivo

🏭 Manufactura

  • Control de calidad
  • Optimización de procesos
  • Robótica colaborativa
  • Mantenimiento predictivo

💰 Servicios Financieros

  • Detección de fraudes
  • Análisis de riesgo
  • Asesores financieros
  • Algoritmos de trading

5.2 Sectores Emergentes

🌾 Agricultura

Agricultura de precisión, monitoreo de cultivos, optimización de riego

🏠 Construcción

Diseño automatizado, gestión de proyectos, inspección de seguridad

🎓 Educación

Personalización del aprendizaje, evaluación automática, tutorías virtuales

⚡ Energía

Optimización de redes eléctricas, predicción de demanda, energías renovables

6. IA y Tratamiento de Datos

6.1 Pipeline de Datos para IA

🔄 Proceso de Tratamiento

  1. Recolección: Captura de datos de múltiples fuentes
  2. Limpieza: Eliminación de datos erróneos o incompletos
  3. Transformación: Conversión a formatos adecuados
  4. Almacenamiento: Guardado en sistemas escalables
  5. Análisis: Aplicación de algoritmos de IA
  6. Visualización: Presentación de resultados

6.2 Técnicas de Análisis

📊 Análisis Descriptivo

  • ¿Qué ha pasado?
  • Estadísticas históricas
  • Dashboards y reportes
  • KPIs y métricas

🔍 Análisis Diagnóstico

  • ¿Por qué ha pasado?
  • Análisis de causas
  • Drill-down de datos
  • Correlaciones

🔮 Análisis Predictivo

  • ¿Qué va a pasar?
  • Modelos predictivos
  • Forecasting
  • Machine Learning

🎯 Análisis Prescriptivo

  • ¿Qué debería hacer?
  • Recomendaciones
  • Optimización
  • Automatización

7. Lenguajes de Programación en IA

7.1 Lenguajes Principales

🐍 Python

Lenguaje más popular para IA. Librerías: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

☕ Java

Robusto para aplicaciones empresariales. Librerías: Weka, Deeplearning4j

🔷 R

Especializado en análisis estadístico y visualización de datos

⚡ C++

Alto rendimiento para aplicaciones críticas y sistemas embebidos

🟨 JavaScript

IA en el navegador. Librerías: TensorFlow.js, Brain.js

📊 SQL

Manejo y consulta de bases de datos para análisis de datos

7.2 Frameworks y Librerías

🧠 TensorFlow

Framework de Google para machine learning y deep learning

🔥 PyTorch

Framework de Facebook, popular en investigación y desarrollo

📚 Scikit-learn

Librería de Python para machine learning clásico

🎯 Keras

API de alto nivel para construir redes neuronales

8. IA en Automatización de Procesos

8.1 Automatización Inteligente

🤖 Beneficios de la Automatización con IA

  • Eficiencia: Reducción de tiempo en tareas repetitivas
  • Precisión: Menor tasa de errores humanos
  • Escalabilidad: Capacidad de manejar grandes volúmenes
  • Disponibilidad: Funcionamiento 24/7
  • Adaptabilidad: Ajuste automático a cambios

8.2 Casos de Uso en Mantenimiento Electrónico

🔧 Diagnóstico Automático

  • Análisis de señales eléctricas
  • Detección de patrones de fallo
  • Clasificación de problemas
  • Recomendaciones de reparación

📊 Gestión de Inventarios

  • Predicción de demanda
  • Optimización de stocks
  • Alertas de reposición
  • Análisis de costos

8.3 Casos de Uso en Telecomunicaciones

📡 Optimización de Redes

  • Balanceo de carga automático
  • Predicción de congestión
  • Asignación dinámica de recursos
  • Optimización de cobertura

🛡️ Seguridad de Redes

  • Detección de intrusiones
  • Análisis de tráfico anómalo
  • Respuesta automática a amenazas
  • Predicción de ataques

9. IA, Big Data y Rentabilidad Empresarial

9.1 Relación IA-Big Data-Rentabilidad

💰 Impacto en la Rentabilidad

  • Reducción de costos: Automatización de procesos costosos
  • Aumento de ingresos: Nuevos productos y servicios basados en IA
  • Mejora de eficiencia: Optimización de recursos y procesos
  • Mejor experiencia del cliente: Servicios personalizados y predictivos
  • Ventaja competitiva: Innovación y diferenciación en el mercado

9.2 Métricas de ROI en IA

📈 Reducción de Costos Operativos

15-30% de reducción en costos de mantenimiento mediante IA predictiva

⚡ Mejora de Eficiencia

20-40% de mejora en tiempo de respuesta y productividad

🎯 Precisión Mejorada

95%+ de precisión en diagnósticos y predicciones

💡 Nuevas Oportunidades

Generación de nuevos flujos de ingresos basados en datos

9.3 Casos de Éxito

🏆 Ejemplos de Implementación Exitosa

  • General Electric: Predicción de fallos en turbinas con 99% de precisión
  • Siemens: Reducción del 30% en tiempo de mantenimiento de equipos
  • IBM: Watson Health mejora diagnósticos médicos en 40%
  • Amazon: Sistemas de recomendación generan 35% de ventas

📊 Resumen de Resultados de Aprendizaje y Criterios de Evaluación

🎯 RA4 - Aplicación de la IA (20%)

CE a-f: Automatización, Big Data, importancia, sectores, lenguajes, influencia sector

Evaluación: 2ª Evaluación (10h)