Publicado el 07 de marzo de 2016 Actualizado el 23 de febrero de 2023
En la frontera entre la objetividad de la lógica y la subjetividad de la experiencia humana, los sistemas expertos juegan con algoritmos y recurren a la inteligencia artificial, la lógica difusa, las probabilidades y las inferencias. Para las decisiones críticas o la evaluación de datos, los sistemas expertos incluso implican a seres humanos.
Sistemas de apoyo a la toma de decisiones, sistemas de gestión automática, BRDM (Business Rules and Decision Management Systems), agentes inteligentes y muchos otros nombres según la especialización, los sistemas expertos permiten gestionar la complejidad y agregar miles de peritajes complementarios en un todo utilizable por una persona que no ha estado expuesta a todas las situaciones posibles y que, sin embargo, debe enfrentarse a ellas y tomar las decisiones correctas.
Para dar una idea de la complejidad y utilidad de un sistema experto, tomemos un ejemplo al que casi todos nos enfrentamos: la gestión del correo electrónico. Para un pequeño volumen, aplicamos criterios de clasificación sencillos: ¿personal o profesional? ¿urgente o no? ¿Requiere mucha atención o poca? ¿implican dinero o no?
Pero ninguno de estos criterios es absoluto y cada uno puede depender del contexto: si tienes mucho tiempo disponible o no, si estás en la oficina, de viaje o en casa, si tienes plazos, si los niños están en la guardería, cómo está organizado tu sistema de archivos, etc. No será la misma respuesta según el momento del día o el contexto.
Ahora imagina que no llegan cientos, sino decenas de miles de correos electrónicos, y que la temperatura exterior o la evolución de los índices bursátiles afectan a las consultas y a las respuestas esperadas. Empiezas a hacerte una idea de cómo podemos programar e interactuar con un sistema experto y también de cómo puede ayudarnos a optimizar y elevar la calidad de las respuestas a situaciones, por muy variadas que sean.
Por ejemplo, podemos programar todo lo que tenemos que hacer para mantener una certificación o para satisfacer a un cliente concreto. En educación, pueden ser principios pedagógicos unidos a datos de los estudiantes en tiempo real o casi real, requisitos de admisión para distintas disciplinas, etc. En investigación, son una valiosa herramienta para el desarrollo de nuevos conocimientos. En investigación, se valoran por sus capacidades de inteligencia semántica.
El sistema experto recopila datos, reglas y contextos y produce inferencias deducidas o inducidas. Piensa en términos de "si... entonces" a los que también se añaden "pero si", "un poco más" o "mucho más", variación rápida o lenta, etc. El sistema experto puede tener en cuenta una gran cantidad de datos y mejorar así la toma de decisiones.
Se añaden nuevos datos, nuevas situaciones y mejora constantemente. Los más sofisticados aprenden por sí mismos de los resultados obtenidos. Al permitir la transmisión de conocimientos entre antiguos y nuevos empleados, contribuye también a la estabilidad de las empresas y a la calidad de la producción.
Existen decenas de ellas, de las que encontrará el directorio más abajo, muchas de código abierto, muchas orientadas a las empresas. Algunas de ellas son buenas herramientas para empezar a sistematizar sus procesos.
Ilustración: Desiree Walstra - ShutterStock
Para ir más lejos
Tutorial de Inteligencia Artificial - Tutorials Point
http://www.tutorialspoint.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence_expert_systems.htm
Taller de diseño de sistemas expertos
http://www.infres.enst.fr/~danzart/ACSE/doc/AideSE.html
Directorio de Sistemas Expertos - Thot Cursus
http://cursus.edu/institutions-formations-ressources/formation/26910
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