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Cómo la inteligencia artificial transformará los negocios

Cómo la inteligencia artificial transformará los negocios

¿Qué es la inteligencia artificial?

Antes de examinar cómo las tecnologías de inteligencia artificial están impactando en el mundo empresarial, es importante definir el término. "Inteligencia artificial" es un término amplio y general que se refiere a cualquier tipo de software de computadora que se dedica a actividades similares a las de los humanos , incluido el aprendizaje, la planificación y la resolución de problemas. Llamar a aplicaciones específicas "inteligencia artificial" es como llamar a un Honda Accord 2013 un "vehículo": es técnicamente correcto, pero no cubre ninguno de los detalles. Para comprender qué tipo de inteligencia artificial predomina en los negocios, tenemos que profundizar.


Aprendizaje automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático es uno de los tipos más comunes de inteligencia artificial en desarrollo con fines comerciales en la actualidad. El aprendizaje automático se utiliza principalmente para procesar grandes cantidades de datos rápidamente . Estos tipos de inteligencia artificial son algoritmos que parecen "aprender" con el tiempo, mejorando en lo que hacen cuanto más a menudo lo hacen. Alimente un algoritmo de aprendizaje automático con más datos y su modelado debería mejorar. El aprendizaje automático es útil para poner grandes cantidades de datos, cada vez más capturados por dispositivos conectados y la Internet de las cosas, en un contexto digerible para los humanos.

Por ejemplo, si administra una planta de fabricación, es probable que su maquinaria esté conectada a la red. Los dispositivos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre funcionalidad, producción y más a una ubicación central. Desafortunadamente, son demasiados datos para que un humano pueda examinarlos, e incluso si pudieran, probablemente perderían la mayoría de los patrones. El aprendizaje automático puede analizar rápidamente los datos a medida que ingresan, identificando patrones y anomalías. Si una máquina de la planta de fabricación está funcionando a una capacidad reducida, un algoritmo de aprendizaje automático puede detectarla y notificar a los responsables de la toma de decisiones que es hora de enviar un equipo de mantenimiento preventivo.

Pero el aprendizaje automático también es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de redes neuronales artificiales, una red interconectada de "nodos" de inteligencia artificial, ha dado lugar a lo que se conoce como "aprendizaje profundo".


Aprendizaje profundo (Deep Learning)

El aprendizaje profundo es una versión aún más específica del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales para participar en el razonamiento no lineal. El aprendizaje profundo es fundamental para realizar funciones más avanzadas, como la detección de fraudes. Puede hacer esto analizando una amplia gama de factores a la vez. Por ejemplo, para que los vehículos autónomos funcionen, se deben identificar, analizar y responder a varios factores a la vez. Los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para ayudar a los coches autónomos a contextualizar la información recogida por sus sensores, como la distancia de otros objetos, la velocidad a la que se mueven y una predicción de dónde estarán en 5 a 10 segundos. Toda esta información se calcula en paralelo para ayudar a un automóvil autónomo a tomar decisiones, como cuándo cambiar de carril.

El aprendizaje profundo es muy prometedor en los negocios y es probable que pronto se utilice con más frecuencia. Los algoritmos de aprendizaje automático más antiguos tienden a estabilizarse en su capacidad una vez que se ha capturado una cierta cantidad de datos, pero los modelos de aprendizaje profundo continúan mejorando su rendimiento a medida que se reciben más datos . Esto hace que los modelos de aprendizaje profundo sean mucho más escalables y detallados; Incluso se podría decir que los modelos de aprendizaje profundo son mucho más independientes.


Inteligencia artificial y negocios hoy

En lugar de servir como un reemplazo de la inteligencia y el ingenio humanos, la inteligencia artificial generalmente se considera una herramienta de apoyo. Aunque la inteligencia artificial actualmente tiene  dificultades para completar tareas de sentido común en el mundo real , es experta en procesar y analizar grandes cantidades de datos mucho más rápido que un cerebro humano. El software de inteligencia artificial puede regresar con cursos de acción sintetizados y presentarlos al usuario humano. De esta manera, los humanos pueden usar la inteligencia artificial para ayudar a resolver las posibles consecuencias de cada acción y agilizar el proceso de toma de decisiones.

"La inteligencia artificial es una especie de segunda venida del software", dijo Amir Husain, fundador y director ejecutivo de la empresa de aprendizaje automático  SparkCognition . "Es una forma de software que toma decisiones por sí mismo, que es capaz de actuar incluso en situaciones no previstas por los programadores. La inteligencia artificial tiene una mayor latitud de capacidad de toma de decisiones en comparación con el software tradicional".

Esos rasgos hacen que la inteligencia artificial sea muy valiosa en muchas industrias, ya sea simplemente para ayudar a los visitantes y al personal a recorrer un campus corporativo de manera eficiente o para realizar una tarea tan compleja como monitorear una turbina eólica para predecir cuándo necesitará reparaciones.

El aprendizaje automático se usa a menudo en sistemas que capturan grandes cantidades de datos. Por ejemplo, los sistemas de gestión de energía inteligente recopilan datos de sensores colocados en varios activos. Los tesoros de datos luego se contextualizan mediante algoritmos de aprendizaje automático y se entregan a los tomadores de decisiones humanos para comprender mejor el uso de energía y las demandas de mantenimiento.

La inteligencia artificial es incluso un aliado indispensable cuando se trata de buscar agujeros en las defensas de las redes informáticas, dijo Husain.

"Realmente no se pueden tener suficientes expertos en ciberseguridad para analizar estos problemas, debido a la escala y la complejidad cada vez mayor", dijo. "La inteligencia artificial también está desempeñando un papel cada vez más importante aquí".

La inteligencia artificial también está cambiando  los  sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Software como Salesforce o Zoho requiere una gran intervención humana para mantenerse actualizado y preciso. Pero cuando aplica inteligencia artificial a estas plataformas, un sistema CRM normal se transforma en un sistema de auto-actualización y corrección automática que se mantiene al tanto de la gestión de sus relaciones por usted. 

Otro ejemplo de la versatilidad de la inteligencia artificial se encuentra dentro del sector financiero. El Dr. Hossein Rahnama, fundador y director ejecutivo de la empresa de conserjería de inteligencia artificial  Flybits  y profesor invitado en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, trabajó con TD Bank para integrar la inteligencia artificial en las operaciones bancarias habituales, como los préstamos hipotecarios.

"Con esta tecnología, si tiene una hipoteca con el banco y se puede renovar en 90 días o menos ... si pasa por una sucursal, recibe un mensaje personalizado que lo invita a ir a la sucursal y renovar la compra". Dijo Rahnama. "Si estás buscando una propiedad en venta y pasas más de 10 minutos allí, te enviará una posible oferta hipotecaria.

"Ya no esperamos que el usuario esté constantemente en un cuadro de búsqueda buscando en Google lo que necesita", agregó. "El paradigma está cambiando en cuanto a cómo la información adecuada encuentra al usuario adecuado en el momento adecuado".




Autor: Adam Uzialko, puede leer el artículo completo en: https://www.businessnewsdaily.com/9402-artificial-intelligence-business-trends.html

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