A lo largo de los años, se ha verificado que algunos problemas, como el procesamiento de información
para reconocimiento facial o de voz, sistemas con un alto grado de complejidad, entre otros, pueden
resolverse mediante soluciones informáticas, específicamente, Inteligencia Artificial (IA), que es responsable
para estudiar estos problemas que a primera vista son imposibles y difíciles de formular usando computadoras.
Actualmente, se derivan varias ramas de esta ciencia, entre ellas los sistemas expertos, que la industria ha
utilizado para mejorar en gran medida sus procesos de producción.
¿Pero qué son los sistemas Expert?
Un sistema experto puede definirse como un sistema informático compuesto por hardware y software, que tiene
la capacidad de simular expertos humanos, en un área determinada de especialización. Durkin (1994)
En términos generales, un sistema experto es como un consultor que, utilizando sus habilidades, ayuda a las
personas en la toma de decisiones. Es por eso que han surgido una gran cantidad de aplicaciones que utilizan
sistemas expertos para automatizar ciertos sistemas, buscando ayudar a personas y organizaciones en diferentes
sectores. Algunas aplicaciones donde ya se han utilizado y con gran éxito son:
Transacciones bancarias a través de cajeros automáticos e Internet.
Control de tráfico con ayuda de semáforos.
Diagnósticos médicos.
Supervisión del funcionamiento de la planta y el controlador, etc.
Los diseños actuales de sistemas expertos comprenden cinco complementos, que incluyen: Una base de conocimiento:
contiene el conocimiento en un dominio particular, así como las reglas para resolver un problema, procedimientos
y datos intrínsecos relevantes para el dominio. Motor de inferencia: su función es obtener el conocimiento relevante
de la base de conocimiento, interpretarlo y encontrar una solución relevante para el problema del usuario. Módulo de
aprendizaje: permite que el sistema experto adquiera más y más conocimiento de varias fuentes y lo almacene en la base
de conocimiento. Interfaz de usuario: este módulo hace posible que un usuario no experto interactúe con el sistema
experto y encuentre una solución a un problema, y finalmente. Módulo de explicación: en este módulo, el sistema experto
da una explicación al usuario sobre cómo el sistema experto llegó a una conclusión particular. De esta manera, argumenta
los resultados presentados con la mayor precisión.
Entonces, ¿por qué usar sistemas expertos?
Hay varias razones convincentes que explican por qué el uso de sistemas expertos tiene sus ventajas, por ejemplo:
un sistema experto permite que un problema complejo sea resuelto por personas con poca experiencia en el tema, su
tiempo de respuesta es más corto que el de un experto humano, ya que él puede resolver problemas y responder
preguntas en poco tiempo y esto lleva al ahorro económico requerido para la solución de un problema determinado,
tener una base de conocimiento actualizada que proviene de diferentes fuentes de información, siendo una ventaja
competitiva al tomar decisiones que toman un diferencia.
Por lo tanto, un sistema experto toma datos y heurísticas para resolver problemas complejos de toma de decisiones.
En ese orden, la mejora de la calidad de decisión, la reducción de costos, la consistencia, la confiabilidad y la
velocidad son los beneficios clave de un sistema experto.
Sin embargo, debe tenerse en cuenta que un sistema experto no puede proporcionar soluciones creativas y su
mantenimiento puede ser costoso. Aparte de eso, sus aplicaciones son muy amplias y son muy útiles para garantizar
una rapidez y precisión.
