La inteligencia artificial (IA) es cualquier máquina con un «coeficiente intelectual» que imita la inteligencia y las capacidades humanas, incluyendo el pensamiento creativo y la resolución de problemas.
Se dice que el término IA fue acuñado por John McCarthy y Marvin Minsky, quienes, en un taller celebrado en el Dartmouth College en 1956, lo definieron como:
La construcción de programas informáticos que realizan tareas que actualmente son llevadas a cabo de forma más satisfactoria por los seres humanos, ya que requieren procesos mentales de alto nivel, como el aprendizaje perceptivo, la organización de la memoria y el razonamiento crítico.
La construcción de programas informáticos que realizan tareas que actualmente son llevadas a cabo de forma más satisfactoria por los seres humanos, ya que requieren procesos mentales de alto nivel, como el aprendizaje perceptivo, la organización de la memoria y el razonamiento crítico.
Hoy en día, la tecnología de inteligencia artificial es inmensamente popular, y el software y el hardware basados en IA se utilizan para diversos fines personales y profesionales. Entre ellos se incluyen el uso de compañeros de IA (como Character AI) para desarrollar las habilidades sociales de una persona, programadores de IA en pareja (como GitHub Copilot) para codificar más rápidamente y sistemas de IA para abordar problemas globales como el cambio climático.
En esta entrada del blog, exploraremos algunas de las principales técnicas de IA: qué son y por qué son importantes.
10 tipos de técnicas de inteligencia artificial
Las técnicas de IA son las herramientas y métodos utilizados para construir sistemas inteligentes, la fórmula básica que dota a la IA de cualidades de inteligencia similares a las humanas.
Estas son algunas de las técnicas de IA más populares:
Aprendizaje automático (ML)
Seguramente habrás visto muchas ofertas de trabajo con la etiqueta «IA/ML». Esto se debe a que el aprendizaje automático (ML) es una parte fundamental del equipo de investigación de IA en la mayoría de las organizaciones.
Con el aprendizaje automático (ML), se alimenta a un motor de IA con una gran cantidad de datos y se le dan instrucciones específicas para analizar los datos e identificar patrones. Esto ayuda a crear algoritmos que predicen patrones de comportamiento en los seres humanos.
Los casos de uso típicos de la IA en algoritmos de aprendizaje automático son las recomendaciones de productos que se ven en las plataformas de compras online y los algoritmos de las redes sociales que deciden qué publicaciones obtienen más vistas y cuáles te interesan más (en función de tus hábitos de navegación).
Tomemos, por ejemplo, el contenido seleccionado que se muestra en tu página Explorar de Instagram: es diferente para cada cuenta de Instagram.
Aprendizaje supervisado y no supervisado
El aprendizaje supervisado y el no supervisado son partes fundamentales del aprendizaje automático (ML). El primero entrena algoritmos de IA utilizando datos etiquetados. Por ejemplo, un proveedor de correo electrónico podría entrenar su función de filtrado de spam con datos etiquetados como spam y no spam.
Por otro lado, el aprendizaje no supervisado se ocupa de datos sin etiquetar y desorganizados, y la IA se encarga de la tarea pendiente de clasificar los datos y encontrar patrones.
Las tiendas de comercio electrónico la utilizan para recomendar productos a los consumidores basándose en una variedad de señales de su comportamiento de compra, incluyendo los productos vistos, el tiempo dedicado a las páginas de productos, los datos de clics, las compras anteriores, la frecuencia de compra, las consultas de búsqueda, los datos demográficos y mucho más.
Aprendizaje profundo
Como subcampo del aprendizaje automático, esta técnica de IA tiene como objetivo imitar las redes neuronales del cerebro humano utilizando el concepto de redes neuronales artificiales (RNA).
El aprendizaje profundo funciona por capas:
- La primera capa se alimenta de información
- Las siguientes capas (las que imitan las neuronas del cerebro humano) analizan la información en busca de patrones.
- La capa final proporciona el resultado: una predicción o una posible solución a su problema.
Las empresas de redes sociales como Meta utilizan la IA de aprendizaje profundo dentro de los sistemas de aprendizaje por refuerzo para identificar imágenes desencadenantes mediante la extracción de información visual en las publicaciones. Al reconocer los patrones asociados con contenidos desencadenantes conocidos (por ejemplo, imágenes de violencia y autolesiones), la IA puede marcar las publicaciones para que sean revisadas por moderadores humanos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Otra técnica de IA muy popular es el procesamiento del lenguaje natural (NLP), un subcampo del aprendizaje profundo que se centra en los idiomas. El NLP ayuda a los motores de IA a comprender la gramática, la sintaxis y las diversas semánticas de la estructura lingüística de los idiomas humanos para generar lenguaje humano y hacer que las conversaciones entre humanos y máquinas sean más humanas y menos robóticas.
La PNL se puede encontrar en aplicaciones de IA como los chatbots (ChatGPT), los asistentes virtuales (Siri) y los servicios de traducción de idiomas (Google Translate).
Preprocesamiento de texto
El preprocesamiento de texto es la base de muchas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Implica limpiar, transformar y estructurar los datos de texto sin procesar para prepararlos para su análisis mediante algoritmos de PLN.
El preprocesamiento ayuda a eliminar datos innecesarios, como errores tipográficos, y a convertir las letras mayúsculas en minúsculas. Esto ayuda a los motores de PLN a ejecutar sus algoritmos de forma más eficiente y a proporcionar resultados más precisos.
Etiquetado de partes del discurso (POS)
Un campo fundamental de la técnica de IA del procesamiento del lenguaje natural (NLP), el etiquetado de partes del discurso (POS) se centra en etiquetar la función gramatical de cada palabra dentro de una frase —sustantivo, verbo, adjetivo y más— en el lenguaje humano.
Como tal, funciona bien con otras técnicas de IA, como el reconocimiento de voz y el análisis de sentimientos, para determinar el coeficiente emocional del texto.
Un buen ejemplo de uso de esta técnica de IA son los correctores ortográficos basados en IA, como Grammarly.
Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es otro subconjunto del PLN. Al igual que el PLN, que se ocupa de los idiomas, el NER se ocupa de los nombres, las ubicaciones y otras entidades.
Esto la convierte en una poderosa herramienta para la extracción de información. Piense en los servicios legales y de investigación: encontrar entidades financieras, identificar testigos o supervisar la actividad social en busca de palabras clave específicas.
Otro caso de uso profesional de la NER son los chatbots de atención al cliente, que pueden encontrar fácilmente información relevante sobre la actividad de los clientes, como su plan de precios y conversaciones anteriores.
Análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos es una especialización del procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se centra en comprender los patrones emocionales en la comunicación. Intenta determinar si el texto expresa sentimientos positivos, negativos o neutros.
Esto se puede utilizar para analizar datos de texto, como publicaciones en redes sociales, opiniones de clientes, encuestas en línea, artículos de noticias y mucho más, lo que resulta muy beneficioso para los equipos de marketing. Les ayuda a comprender cómo responde la gente a su marca y a realizar estudios de mercado.
Visión artificial
Esta técnica de IA permite a los ordenadores interpretar y comprender el mundo visual. Los medios de comunicación, a través de cámaras o escáneres, se introducen en el ordenador, que luego utiliza una combinación de redes neuronales de aprendizaje profundo y capacidades de procesamiento de imágenes para comprender mejor la imagen.
Esto desempeña un rol clave en los coches autónomos, que pueden circular por las carreteras (y detectar objetos) basándose en las imágenes enviadas al motor de IA del coche a través de las cámaras.
Automatización y robótica
Aquí, los métodos tradicionales de automatización y robótica se potencian con IA para que ambos campos sean más eficientes. Las capacidades de IA se integran en robots y software de automatización para ayudarles a analizar datos de sensores y de su entorno.
Esto permite a los robots percibir objetos y comprender factores como el espacio, el tiempo y la resolución de problemas, de modo que puedan adaptarse fácilmente a situaciones del mundo real.
Un ejemplo sencillo es el robot aspirador. La IA ayuda a los robots aspiradores a trazar un mapa de tu casa y evitar obstáculos como muebles, juguetes de mascotas o cables eléctricos.
La aplicación de técnicas de IA en diversas industrias
Las técnicas de IA que se analizan en esta entrada del blog pueden utilizarse en diversos sectores, desde el marketing hasta la sanidad, pasando incluso por la industria aeroespacial.
- Atención sanitaria: el aprendizaje supervisado se puede utilizar para el reconocimiento de imágenes, como el análisis de escáneres e informes. Por ejemplo, puede añadir sus informes al analizador de informes médicos IA Planet para obtener un diagnóstico rápido.
- Marketing: el aprendizaje no supervisado se puede utilizar en herramientas de marketing para mostrar anuncios, actualizar feeds de redes sociales y recomendar productos.
- Comercio minorista: la visión artificial se puede utilizar para supervisar las estaciones de autopago, y el PLN se puede utilizar para los chatbots.
- Finanzas: El aprendizaje profundo y el aprendizaje supervisado pueden utilizarse para identificar fraudes financieros y otras actividades sospechosas.
- Transporte: La visión artificial y la robótica basada en IA pueden ayudar a perfeccionar los reflejos y la adaptabilidad de los coches autónomos. Tesla, por ejemplo, ha invertido años de investigación en hacer que sus coches funcionen con piloto automático.
- Agricultura: La visión artificial y el aprendizaje profundo pueden utilizarse para analizar los cultivos en busca de infestaciones y planificar planes agrícolas óptimos. Muchas plataformas, como FarmSense y Go Micro, han comenzado a hacerlo; esta última incluso convierte la cámara de tu smartphone en un microscopio para que puedas examinar las plagas.
- Educación: El procesamiento del lenguaje natural (PLN) a través de chatbots interactivos se puede utilizar para formar a los alumnos en idiomas y otras habilidades sociales.
- Seguridad: el aprendizaje profundo, el PLN y el NER pueden utilizarse para extraer información, identificar imágenes, detectar amenazas y ayudar en la gobernanza basada en la IA.
Retos comunes y consideraciones éticas de la implementación de la IA
Como toda nueva tecnología, la IA también plantea una serie de retos. Estos son algunos de los más importantes.
Preocupaciones sobre la privacidad
Los motores y algoritmos de IA se entrenan con datos disponibles públicamente, lo que puede dar lugar a infracciones de la privacidad de los datos y de los derechos de autor. Además, muchas herramientas de IA utilizan los datos de los clientes para entrenar sus algoritmos, lo que puede provocar la filtración de datos médicos o de información confidencial de las empresas.
También se sabe que los generadores de imágenes de IA copian (o se inspiran en gran medida) en trabajos reales de artistas digitales, lo que ha dado lugar a un problema generalizado de infracción de la propiedad intelectual.
Equidad y sesgo
Los sistemas de IA pueden perpetuar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que da lugar a resultados injustos o discriminatorios.
Cuando ChatGPT se puso a disposición del público por primera vez, hubo informes que indicaban que reforzaba los estereotipos de género existentes. Cuando se le preguntaba por médicos y enfermeras, asumía que el médico era un «él» y la enfermera una «ella». Incluso asumía que las frases tenían un error tipográfico en lugar de interpretarlas con la posibilidad de que hubiera una médica o un enfermero.
Alucinaciones en sistemas de IA explicables
A veces, un sistema de IA explicable (como ChatGPT o Anthropic Claude) genera resultados objetivamente incorrectos o totalmente inventados; básicamente, «alucina».
Barra lateral: La IA explicable (XAI) consiste en hacer que la IA, especialmente el aprendizaje automático, sea más transparente y comprensible para los seres humanos. Al comprender cómo un sistema de IA llega a sus respuestas, podemos identificar y corregir sesgos o errores en su razonamiento.
Existen diferentes técnicas para lograr la XAI. Algunas se centran en hacer más interpretable el funcionamiento interno del modelo de IA. Otras se centran en explicar las decisiones individuales tomadas por el modelo.
Esto puede deberse a que el algoritmo de IA no se entrenó con suficientes datos o a que se entrenó solo con un tipo de datos, lo que hace que cree soluciones o resultados que coinciden con su conjunto de datos.
Esto es bastante común cuando se utiliza la IA para la investigación. Se le hace una pregunta, tal vez sobre una fuente, y crea un escenario imaginario, como en el ejemplo anterior, en el que un usuario pregunta a ChatGPT sobre el único superviviente del Titanic y este inventa una incidencia con un panadero.
Alineación de la IA
Un aspecto fundamental de la investigación en IA, la alineación de la IA, consiste en crear sistemas de IA que beneficien a los seres humanos. Los sistemas de IA pueden tener consecuencias imprevistas si sus metas no están bien definidas y alineadas con el «bien común».
Un ejemplo sencillo de esto sería la forma en que ChatGPT no responde a preguntas racistas o discriminatorias. Por lo tanto, es importante vincular las creaciones de IA a metas que se ajusten al bienestar humano en general.
Responsabilidad
El potencial de la IA explicable es innegable. Desde lecciones de programación hasta tutoriales de reparación de automóviles, puede ser una herramienta poderosa para aprender y realizar tareas. Sin embargo, las mismas capacidades pueden utilizarse de forma indebida, difundiendo información errónea o incluso proporcionando instrucciones con fines destructivos.
Pero, ¿qué ocurre cuando la IA comete un error? ¿Quién es responsable si una solución de IA tiene consecuencias negativas?
Para evitar tales consecuencias, es importante establecer procesos transparentes y líneas claras de responsabilidad. Ya hemos comenzado a avanzar en este sentido.
El Gobierno de los Estados Unidos, por ejemplo, ha obligado a las empresas de IA a compartir todos los nuevos descubrimientos con el Gobierno federal, junto con los resultados y conclusiones de las pruebas de seguridad asociadas.
Las tendencias actuales en inteligencia artificial
Solo en los últimos años, en particular en la década de 2020, la IA ha dado grandes pasos. Algunas de las tendencias comunes que estamos viendo en los campos de la IA son:
Análisis predictivo
Los algoritmos de IA pueden analizar datos para predecir eventos o resultados futuros. Esto tiene aplicaciones en finanzas (proyecciones de flujo de caja) y comercio minorista (previsión de la demanda), entre otros campos.
Herramientas como Cash Flow Frog, por ejemplo, pueden analizar sus ingresos en tiempo real y ofrecerle una estimación de los beneficios futuros.
Reconocimiento de patrones
Se utiliza en el reconocimiento de imágenes (coches autónomos), la detección de anomalías (identificación de fraudes) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Tesla, por ejemplo, utiliza la IA para analizar los patrones del tráfico, utilizando cámaras, radares y sensores ultrasónicos para comprobar el entorno del coche y responder al tráfico.
IA generativa
La IA generativa te ayuda a crear nuevos datos, como imágenes, texto o música, basados en patrones existentes, por ejemplo, creando retratos realistas de personas que no existen.
Herramientas como Midjourney y Dall-E pueden proporcionarte ilustraciones muy interesantes basadas en indicaciones de texto.
Chatbots
Los programas de IA conversacional imitan la conversación humana y pueden utilizarse para el servicio de atención al cliente y el aprendizaje. Por ejemplo, las empresas pueden añadir chatbots a sus sitios web y aplicaciones, de modo que los clientes puedan obtener respuestas rápidas del bot de IA en lugar de esperar a un representante del servicio de atención al cliente.
Asistentes virtuales
Los asistentes basados en IA, como Siri y Alexa, pueden comprender y responder a comandos de voz, lo que ayuda en tareas como programar citas o controlar dispositivos domésticos inteligentes.
Sistemas de recomendación
Los algoritmos de IA sugieren productos, películas y mucho más basándose en el comportamiento y las preferencias pasadas del usuario.
Por ejemplo, las plataformas OTT como Netflix y Hulu utilizan tus patrones de visualización (qué géneros ves, cuánto tiempo ves algo, etc.) para sugerirte nuevas películas o programas.
El futuro de la inteligencia artificial
Un posible futuro de la IA implica la aparición de la superinteligencia, en la que las máquinas superan las capacidades humanas en muchos ámbitos. Suena a película de ciencia ficción, ¿verdad? Pero la mayoría de las empresas de investigación en IA, incluidas las grandes tecnológicas como Google y Microsoft, están trabajando activamente para lograr este futuro.
Estas son algunas tendencias comunes de la IA que podrían ser posibles en el futuro:
- Inteligencia artificial general (IAG): Se trata de un escenario en el que la IA es tan inteligente como los seres humanos y es capaz de abordar los problemas de forma creativa utilizando un pensamiento original. Esto incluye actividades creativas como escribir una novela desde cero o escribir poesía tan emotiva como la escrita por los seres humanos, y actividades científicas como sugerir nuevas hipótesis y diseñar experimentos.
- Superinteligencia: Esto va un paso más allá, ya que la IA se vuelve más inteligente que los seres humanos: piense en abordar algunos de los mayores retos del mundo, como el cambio climático, la pobreza y las enfermedades, y optimizar procesos más allá de la comprensión humana.
- La singularidad de la IA: Imagina un punto en el que el desarrollo de la IA se acelera más allá de nuestra capacidad para controlarla o incluso comprenderla. Este rápido crecimiento de la inteligencia es lo que representa la singularidad. Algunos creen que lograr la IGA podría ser el desencadenante de la singularidad. Una IGA, con sus capacidades superiores para resolver problemas, podría mejorar rápidamente su propia inteligencia, lo que llevaría a una «explosión de inteligencia» y comenzaría a gobernar el mundo. Suena distópico, ¿verdad?
Aunque la singularidad todavía parece algo descabellado, a mucha gente le preocupa. Sam Altman, de OpenAI, ha admitido que le asustan las posibles ramificaciones de la singularidad de la IA.
Pero todos estos «futuros» son hipotéticos y podrían tardar años en materializarse. En un futuro próximo, se puede ver cómo la IA está causando sensación en la sanidad, la investigación y el Internet de las cosas (IoT), con centros de diagnóstico impulsados por IA, análisis estadísticos y coches autónomos, por nombrar algunos ejemplos.
Herramientas y recursos populares de IA
Ahora, exploremos algunos recursos de IA disponibles para el uso diario y cómo puede beneficiarse de ellos.
OpenAI
OpenAI, una empresa de investigación sin ánimo de lucro, se dedica a garantizar que la inteligencia artificial beneficie a toda la humanidad. Su meta a largo plazo es que «los beneficios, el acceso y la gobernanza de la inteligencia artificial general (AGI) se realicen de forma amplia y justa».
La IGA es un tipo de IA que poseería capacidades cognitivas «similares a las humanas» en la resolución de problemas, la creatividad y la interacción social. Mientras que los modelos actuales de IA pueden ayudarle a analizar un informe o a encontrar información rápidamente, la meta de OpenAI con la IGA es permitirle escribir novelas o incluso comprender las emociones humanas.
Aunque estos casos de uso siguen siendo hipotéticos, los próximos años serán muy interesantes, ya que veremos cómo evoluciona este campo. Por ahora, planean crear soluciones de IA que permitan una transición gradual hacia el mundo de la IGA. Creen que esto permitirá a los responsables políticos y al público comprender y aceptar la IA.
Un desarrollo reciente de este objetivo son sus herramientas GenAI: ChatGPT (generación de texto) y DALL-E (generación de imágenes).
ChatGPT, en particular, ha sido muy bien recibido por los entusiastas de la IA, sobre todo por sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural. Muchos chatbots y funciones de IA conversacional se basan en el motor GPT.
DALL-E, por su parte, ha suscitado reacciones encontradas entre la gente (especialmente entre los diseñadores). Consideran que las imágenes son vagas y desordenadas.
Google DeepMind
DeepMind de Google es un programa de investigación en IA que se centra en la inteligencia artificial general (AGI) e incluye técnicas de IA como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión artificial.
Algunas de las industrias en las que se centra Google DeepMind son la inteligencia biológica, los asistentes virtuales y los videojuegos. Puedes probar Google Gemini para experimentar de primera mano las capacidades de GenAI de Google DeepMind.
Pero un avance sorprendente en IA es AlphaFold, que puede analizar estructuras proteicas. Aunque todavía se encuentra en fase de investigación, ha tenido una buena acogida entre los profesionales médicos, que creen que puede ayudarles a diagnosticar enfermedades de forma más rápida y precisa.
A diferencia de OpenAI, Google se centra en crear una IA «segura». Esto ha llevado a la creación del Frontier Safety Framework, cuyo objetivo es analizar y mitigar los riesgos potenciales asociados a la IA avanzada.
Antrópico
Anthropic es una empresa dedicada a la seguridad y la investigación en IA cuyo objetivo es entrenar sistemas de IA «útiles, honestos e inofensivos». Al igual que Google Gemini y ChatGPT de OpenAI, Anthropic también tiene un modo LLM: Claude.
Claude puede generar diferentes formatos de texto creativo, incluyendo poemas, código, guiones y correos electrónicos.
Anthropic es también un excelente caso de estudio sobre el uso ético de la IA. Recientemente, fue noticia por infringir los derechos de autor, cuando unos productores musicales la demandaron por entrenar a Claude con las letras de sus canciones. Afirman que Claude reproduce ilegalmente las letras y reclaman millones en concepto de daños y perjuicios.
Este caso pone de relieve la zona gris que existe en el uso de la IA con fines creativos, y el veredicto puede sentar un precedente para el contenido generado por IA en el futuro.
ClickUp Brain: el asistente de IA de ClickUp
ClickUp, una aplicación de productividad para el entorno de trabajo, incluye funciones GenAI integradas llamadas ClickUp Brain.
ClickUp Brain, una especie de asistente virtual, está integrado con todas las herramientas de la suite ClickUp para facilitar el trabajo diario (y la vida) de los usuarios.
Así es como ClickUp Brain puede ayudar a los profesionales de diferentes roles y sectores:
AI Knowledge Manager
¿Cansado de buscar en un documento tras otro para encontrar un detalle importante? Con ClickUp Brain, puedes encontrar fácilmente información de cualquier wiki, informe o documento interno en cuestión de segundos.
Y lo que es aún mejor, puedes pedirle que genere resúmenes rápidos de documentos o transcripciones de reuniones para estar al día de las últimas novedades de la empresa o los clientes fácilmente.
AI Project Manager
Otra ventaja de utilizar ClickUp Brain es que realiza la automatización del trabajo pesado asociado a la gestión de proyectos. Por ejemplo, puedes utilizar ClickUp Brain para:
- Generar subtareas para cada proyecto
- Obtenga resúmenes rápidos del progreso de su proyecto.
- Configura automatizaciones para gestionar tus tareas con comandos de lenguaje natural.
- Extraer elementos de acción de los hilos de comentarios
AI Writer for Work
ClickUp también incluye un sólido asistente de redacción que puede resultar especialmente útil para los profesionales del marketing y las personas que no se sienten cómodas escribiendo. El AI Writer for Work puede ayudarte con lo siguiente:
- Haga una lluvia de ideas y elabore resúmenes de campañas.
- Genera contenido en diversos formatos, como blogs, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales.
- Traducir contenido a diferentes idiomas
- Ayuda con la edición y la revisión ortográfica
- Cree tablas y organice los datos en un formato fácil de leer.
En el trabajo, los equipos y las personas también pueden utilizar ClickUp Brain para redactar todas sus comunicaciones internas y externas desde cualquier lugar en ClickUp: comentarios de tareas, documentos y correos electrónicos. Añade tus ideas a la herramienta de escritura de IA en forma de notas breves y esta las pulirá por ti.
Plantillas de indicaciones específicas para cada rol
Además, también tendrás acceso a plantillas de indicaciones de IA para cada rol, para que puedas empezar de inmediato. Algunos ejemplos de estas indicaciones son:
- Plantillas de informes de estado y agendas de reuniones para equipos de soporte al cliente
- Cronograma del proyecto y plantillas RACI para gestores de proyectos de gestión de proyectos
- Planes de pruebas y estudios de pruebas de usuario para equipos de software
Mejora tu trabajo con herramientas de IA
Se cree que la IA influirá enormemente en nuestra forma de vivir y trabajar en los próximos años. Desde la mejora de la productividad individual hasta la eficiencia operativa de las grandes organizaciones, desde la búsqueda de curas para enfermedades hasta el análisis de datos y la predicción de previsiones macroeconómicas, se cree que los motores de IA mejorarán el mundo.
Como individuos, pueden dar el primer paso formándose para convertirse en ingenieros de IA (si les interesa) o utilizando herramientas de IA como ClickUp Brain para optimizar su vida.
Lectura recomendada: Cómo convertirse en ingeniero de indicaciones
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