{"id":9079,"date":"2026-04-13T19:01:49","date_gmt":"2026-04-13T17:01:49","guid":{"rendered":"https:\/\/repararsamsung.eu\/?p=9079"},"modified":"2026-05-26T11:09:02","modified_gmt":"2026-05-26T09:09:02","slug":"que-es-la-informatica-cognitiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/que-es-la-informatica-cognitiva\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la inform\u00e1tica cognitiva? – IES ROSA CHACEL"},"content":{"rendered":"

La inform\u00e1tica cognitiva que revolucionar\u00e1 el futuro<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

La inform\u00e1tica cognitiva es un campo en crecimiento de la inform\u00e1tica que utiliza modelos inform\u00e1ticos para simular de cerca la cognici\u00f3n humana u otros tipos de procesos de pensamiento humanos para resolver problemas complejos que pueden tener respuestas ambiguas, inciertas o inespec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

Basada en los amplios marcos inform\u00e1ticos de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento de se\u00f1ales, la inform\u00e1tica cognitiva combina una serie de disciplinas de machine learning (ML) con principios de interacci\u00f3n humano-ordenador, di\u00e1logo y t\u00e9cnicas de generaci\u00f3n narrativa para crear m\u00e1quinas que puedan aprender, razonar y entender como los humanos. Los sistemas de la inform\u00e1tica cognitiva eficaces pueden procesar grandes cantidades de datos para identificar patrones y relaciones m\u00e1s all\u00e1 de las capacidades humanas. <\/p>\n\n\n

\n
\"La<\/figure>\n<\/div>\n\n\n
\n
M\u00e1s sobre la inform\u00e1tica cognitiva<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Entender la inform\u00e1tica cognitiva<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La inform\u00e1tica cognitiva: El objetivo general de la inform\u00e1tica cognitiva es desarrollar sistemas capaces de resolver problemas complejos de varios pasos que normalmente requieren la cognici\u00f3n humana. Este tipo de problemas suelen implicar un reconocimiento de patrones de alto nivel y dependiente del contexto. Cuando se trata de cosas como la interpretaci\u00f3n del lenguaje o las im\u00e1genes, los humanos son muy buenos para reconocer las pistas contextuales que pueden informar la toma de decisiones precisas. Este tipo de tareas pueden ser mucho m\u00e1s desafiantes para los sistemas inform\u00e1ticos basados en reglas.<\/p>\n\n\n\n

Los ordenadores cognitivos, a diferencia de los sistemas tradicionales, se desarrollan para analizar grandes cantidades de datos no estructurados de diversas fuentes con el objetivo espec\u00edfico de generar conocimientos precisos y valiosos mediante un reconocimiento de patrones m\u00e1s sofisticado. Los sistemas de inform\u00e1tica cognitiva eficaces pueden interpretar texto (en fuentes regulares e irregulares), im\u00e1genes y voz, e incluso son capaces de establecer conexiones entre tipos de datos dispares. Este tipo de sistemas tambi\u00e9n son capaces de mejorar con el tiempo, imitando la forma en que los seres humanos aprenden. <\/p>\n\n\n\n

Los modelos de inform\u00e1tica cognitiva se basan m\u00e1s com\u00fanmente en redes neuronales artificiales, un tipo de IA que utiliza capas de nodos o neuronas artificiales, inspiradas en las v\u00edas neuronales del cerebro humano. La inform\u00e1tica cognitiva: Este tipo de redes pueden mejorar con el tiempo aprendiendo eficazmente de cada dato que reciben para mejorar su proceso de toma de decisiones.<\/p>\n\n\n

\n
\"La<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Atributos de la inform\u00e1tica cognitiva<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El entrenamiento de los tipos de algoritmos de machine learning utilizados en sistemas cognitivos requiere grandes cantidades de datos estructurados y datos no estructurados. Durante el entrenamiento, este tipo de sistemas comienzan a identificar patrones y, con el tiempo, perfeccionan su proceso de datos para realizar conexiones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas. <\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, un sistema de IA entrenado para identificar diferentes tipos de flores puede alimentarse con una base de datos que almacena cientos de miles de im\u00e1genes diferentes de flores. A medida que el sistema se presenta con m\u00e1s datos, mejora su capacidad para reconocer diferencias y similitudes entre variedades de flores, y m\u00e1s preciso y \u00e1gil se vuelve. <\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, un sistema entrenado para identificar flores bas\u00e1ndose \u00fanicamente en im\u00e1genes de flores podr\u00eda malinterpretar ciertas pistas contextuales que las im\u00e1genes no pueden transmitir. Para lograr capacidades similares a la toma de decisiones humana, los sistemas de inform\u00e1tica cognitiva deben hibridar varios tipos de tecnolog\u00eda y poseer ciertos atributos espec\u00edficos. Es decir, para ser considerado un ordenador cognitivo, un sistema debe tener los siguientes atributos.<\/p>\n\n\n\n

1. Adaptativo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los sistemas cognitivos deben ser capaces de reaccionar y adaptarse a medida que cambia la informaci\u00f3n, y deben ser lo suficientemente flexibles como para abordar diferentes tipos de desaf\u00edos. Los sistemas deben ser capaces de procesar datos din\u00e1micos en tiempo real, ajust\u00e1ndose a posibles cambios tanto en la informaci\u00f3n como en el entorno.<\/p>\n\n\n\n

2. Interactivo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La interacci\u00f3n humano-ordenador es un elemento esencial de los sistemas cognitivos. Los sistemas cognitivos deben ser receptivos para que los usuarios puedan ajustar sus instrucciones a medida que cambian y evolucionan las necesidades. Pero los sistemas cognitivos tambi\u00e9n deben poder interactuar con otros tipos de Tecnolog\u00eda, como los dispositivos de\u00a0Internet de las cosas (IoT)\u00a0y las plataformas de\u00a0cloud computing.<\/p>\n\n\n\n

3. Iterativo y con estado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Las plataformas de inform\u00e1tica cognitiva deben ser iterativas en el sentido de que puedan identificar problemas o tipos de problemas \u00fanicos. Adem\u00e1s, necesitan poder hacer preguntas aclaratorias o saber extraer informaci\u00f3n adicional de fuentes nuevas o diferentes. Para resolver problemas de m\u00faltiples pasos de esta manera, necesitan tener estado, lo que significa que pueden contener informaci\u00f3n relevante a situaciones similares que han ocurrido anteriormente y revisar estados pasados.<\/p>\n\n\n\n

4. Contextual<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Comprender la informaci\u00f3n contextual es un componente crucial para la cognici\u00f3n humana. Para que los sistemas cognitivos logren una resoluci\u00f3n de problemas similar a la humana, deben ser capaces de extraer e identificar informaci\u00f3n contextual como la sintaxis, el tiempo, la ubicaci\u00f3n, el dominio y los perfiles, tareas y necesidades espec\u00edficos del usuario. Los sistemas cognitivos deben ser capaces de comprender no solo el contexto en el que se presentan los datos, sino tambi\u00e9n el contexto en el que se formulan los problemas. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

La inform\u00e1tica cognitiva e inteligencia artificial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Los sistemas de inform\u00e1tica cognitiva se crean conectando muchos tipos diferentes de modelos inform\u00e1ticos en un sistema h\u00edbrido que puede aproximarse mejor a los procesos de pensamiento e inteligencia humanos. Estos modelos incluyen varios tipos de inteligencia artificial y modelos adyacentes a la IA o relacionados con la IA, como:<\/p>\n\n\n\n

La IA estrecha o d\u00e9bil<\/strong> es la \u00fanica inteligencia artificial existente hoy en d\u00eda. Est\u00e1 dise\u00f1ada para realizar tareas espec\u00edficas con gran rapidez y precisi\u00f3n, pero no puede actuar fuera de lo que ha sido programada para hacer. Ejemplos son Siri, Alexa o ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas expertos<\/strong> imitan el conocimiento de especialistas humanos mediante reglas y grandes bases de datos para ofrecer soluciones, detectar patrones y ayudar en predicciones.<\/p>\n\n\n\n

El machine learning (ML)<\/strong> permite que las m\u00e1quinas aprendan autom\u00e1ticamente a partir de datos y mejoren con la experiencia y la retroalimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Las redes neuronales<\/strong> son modelos de ML inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, capaces de analizar informaci\u00f3n y tomar decisiones.<\/p>\n\n\n\n

El deep learning<\/strong> es una versi\u00f3n m\u00e1s avanzada del ML que utiliza redes neuronales profundas con muchas capas para resolver problemas complejos.<\/p>\n\n\n\n

El procesamiento del lenguaje natural (PLN)<\/strong> permite que las computadoras comprendan y generen lenguaje humano mediante texto o voz.<\/p>\n\n\n\n

El reconocimiento autom\u00e1tico del habla (ASR)<\/strong> transforma el lenguaje hablado en texto escrito.<\/p>\n\n\n\n

La detecci\u00f3n de objetos<\/strong> usa visi\u00f3n artificial y redes neuronales para identificar y clasificar objetos en im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n

La rob\u00f3tica<\/strong> combina IA y m\u00e1quinas f\u00edsicas para automatizar tareas repetitivas en \u00e1mbitos como el hogar, la medicina o la agricultura.<\/p>\n\n\n

\n
\"la<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Casos de uso de inform\u00e1tica cognitiva<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La inform\u00e1tica cognitiva:Los recientes avances en las tecnolog\u00edas de IA han tenido un gran impacto en las aplicaciones de inform\u00e1tica cognitiva, desde programas de IA generativa como ChatGPT y Midjourney hasta coches aut\u00f3nomos y m\u00e1s all\u00e1. Algunas aplicaciones comunes del mundo real para la inform\u00e1tica cognitiva incluyen varios aspectos, como:<\/p>\n\n\n\n

Asistentes virtuales<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Asistentes virtuales de IA populares como Alexa, Siri y Google Assistant conf\u00edan en la inform\u00e1tica cognitiva para mejorar sus servicios a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n y la interactividad. Asistentes como estos utilizan sistemas de machine learning para procesar el lenguaje natural y adaptar sus sugerencias para proporcionar mejores resultados a los usuarios individuales.  <\/p>\n\n\n

\n
\"La<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Finanzas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los sistemas de inform\u00e1tica cognitiva han demostrado ser valiosos para muchas aplicaciones bancarias y financieras. Los sistemas cognitivos se utilizan para monitorizar las condiciones econ\u00f3micas, como las variables de la cadena de suministro y las tendencias del mercado, para predecir y modelar tanto las oportunidades futuras como las posibles crisis.<\/p>\n\n\n

\n
\"La<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Ciberseguridad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los sistemas de inform\u00e1tica cognitiva han demostrado ser muy eficaces en el an\u00e1lisis profundo de datos y el reconocimiento de patrones. Estas capacidades se han utilizado especialmente en el campo de la ciberseguridad. Aqu\u00ed, los especialistas utilizan la inform\u00e1tica cognitiva para analizar el comportamiento de los usuarios, como las transacciones financieras, para detectar patrones de posible fraude y riesgo. <\/p>\n\n\n

\n
\"La<\/figure>\n<\/div>\n\n\n
\n\n\n\n
\n
\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Libera tu creatividad con el S Pen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\n
S Pen<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n
\"La<\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La inform\u00e1tica cognitiva que revolucionar\u00e1 el futuro La inform\u00e1tica cognitiva es un campo en crecimiento de la inform\u00e1tica que utiliza modelos inform\u00e1ticos para simular de cerca la cognici\u00f3n humana u otros tipos de procesos de pensamiento humanos para resolver problemas complejos que pueden tener respuestas ambiguas, inciertas o inespec\u00edficas. Basada en los amplios marcos inform\u00e1ticos de la inteligencia […]<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":9100,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[],"class_list":["post-9079","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9079","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9079"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9079\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9100"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9079"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9079"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/repararsamsung.eu\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9079"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}