Las propiedades del acero varían de acuerdo a su composición, es decir, a los elementos químicos que estén aleados en su interior. También varían según el método químico o físico que se utilizó para producirlo. Por eso es difícil determinar sus propiedades universales, aunque a grandes rasgos, algunas son:
- Tiene una densidad de 7850 kg/m3.
- Se dilata si se calienta y se contrae si se enfría.
- Tiene un punto de fusión (temperatura a la que un sólido se transforma en líquido) de aproximadamente 3000 °C.
- Tiene gran tenacidad (energía que absorbe el material antes de romperse) y es bastante dúctil (propiedad que le permite ser deformado sin romperse hasta poder obtener alambres).
- Es muy maleable (propiedad que le permite a un material ser laminado). Las láminas de acero suelen ser llamadas ‘hojalata’.
- Suele ser un material susceptible a la corrosión, problema que se corrige añadiéndole otros elementos químicos como níquel y cromo.
- Se puede soldar muy fácilmente.
- Es buen conductor de electricidad.
La mayoría de los aceros tiene propiedades magnéticas, es decir, son atraídos por los imanes. Su dureza depende de la cantidad de carbono que contenga la mezcla de hierro y carbono. Mientras mayor porcentaje de carbono se le añada al hierro, más duro será el acero resultante.
5. Inteligencia artificial
La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento superpoderado y el análisis de datos que sobre cualquier formato o función en particular. Aunque la IA muestra imágenes de robots de aspecto humano de alto funcionamiento que se apoderan del mundo, la IA no pretende reemplazar a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.
La IA se ha convertido en un término general para las aplicaciones que realizan tareas complejas que antes requerían aportes humanos, como la comunicación online con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.
Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos, un campo interdisciplinar que usa métodos científicos y de otro tipo para extraer valor de los datos, combina habilidades de campos como la estadística y la informática con el conocimiento empresarial para analizar datos recopilados de múltiples fuentes.
Los desarrolladores emplean inteligencia artificial para realizar tareas de una forma más eficiente que, de otro modo, se realizarían manualmente: comunicaciones con clientes, identificación de patrones y resolución de problemas. Para comenzar con la inteligencia artificial, los desarrolladores deben contar con una formación en matemática y sentirse a gusto trabajando con algoritmos.
Al comenzar a utilizar inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones, lo mejor es comenzar de a poco. Al diseñar un proyecto relativamente simple, como un juego “Tres en línea”, aprenderá los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprender con la práctica es una excelente forma de aumentar cualquier habilidad, y la inteligencia artificial no es distinta en este aspecto. Luego de completar uno o más proyectos pequeños, no hay límites para la inteligencia artificial.
Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.
Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan cloud computing, los proyectos de IA a menudo son costosos a nivel informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar la IA, así como cuándo recurrir a un tercero, ayudará a minimizar estas dificultades.