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Artificial Intelligence

10 October, 2019

La Importancia de Artificial Intelligence (Inteligencia Artificial)

La inteligencia artificial o Artificial Intelligence (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a las nuevas entradas y realicen tareas similares a las de los humanos. La mayoría de los ejemplos de IA que visualizan hoy, desde computadoras que juegan al ajedrez hasta autos sin conductor, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Usando estas tecnologías, las computadoras pueden ser capacitadas para realizar tareas específicas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones en los datos.

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¿Por qué es importante implementar Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de los datos: Pero la IA es diferente de la automatización robótica impulsada por hardware. En lugar de automatizar las tareas manuales, la IA realiza tareas frecuentes, de gran volumen y computarizadas de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo esencial para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

AI agrega artificial intelligence a los productos existentes: En la mayoría de los casos, AI no se venderá como una aplicación individual. Por el contrario, los productos que ya usa mejorarán con las capacidades de inteligencia artificial, al igual que Siri se agregó como una característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas de conversación, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de inversiones.

AI se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos hagan la programación: AI encuentra estructura y regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o un predictor. Entonces, así como el algoritmo puede enseñarse cómo jugar ajedrez, también puede enseñarse qué producto recomendar en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La propagación hacia atrás es una técnica de IA que permite que el modelo se ajuste, a través del entrenamiento y los datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

La inteligencia artificial analiza más y más datos utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas: La construcción de un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con una increíble potencia de computadora y big data. Necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos pueda alimentarlos, más precisos se volverán.

Artificial Intelligence logra una precisión increíble a través de redes neuronales profundas, lo que antes era imposible: Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos se basan en el aprendizaje profundo, y se vuelven más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de IA del aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos ahora se pueden usar para detectar el cáncer en IRM con la misma precisión que los radiólogos altamente capacitados.

Artificial Intelligence aprovecha al máximo los datos: Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos en sí pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; solo tienes que aplicar IA para sacarlos. Dado que el papel de los datos ahora es más importante que nunca, puede crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos están aplicando técnicas similares, los mejores datos ganarán.

 

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19 September, 2019

La Importancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el Campo Empresarial

En términos generales, y como lo indica IBM, la IA es capaz de aprender de sus experiencias, encontrar correlaciones, crear hipótesis, recordar los resultados y aprender de ellos, lo que sería algo realmente útil para los negocios en la era digital.

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Para entender más a fondo este tema, es importante hablar con ejemplos: estas tecnologías pueden ser especialmente útiles para temas tan complejos como la predicción de flujos macroeconómicos o para la búsqueda y mapeo del código genético humano; o incluso, para temas más sencillos como la atención al cliente, pues al implementar el uso de chatbots, programas capaces de comunicarse con una persona en “lenguaje natural”, es mucho más sencillo ofrecer atención personalizada a nuestros clientes 24/7.

Además de lo anterior, es importante tener en cuenta que, las empresas que empiezan a utilizar la Inteligencia Artificial en sus negocios, podrían estar realmente adquiriendo un súper-asistente capaz de procesar datos y generar conclusiones de forma neutral, de modo que las personas encargadas de tomar decisiones en las empresas estarían ahorrando un paso importante (procesamiento de datos), para centrarse en la planificación y acertar en las decisiones que se han tomado, con ayuda de la IA.

De igual manera, Inteligencias Artificiales como Watson ya son capaces de comprender emociones, sentir empatía y otras tantas acciones hasta ahora muy propias de los humanos. El secreto de este tipo de tecnologías está en ser capaces de entender el lenguaje humano de forma más natural y respondiendo de la misma manera.

Ejemplos prácticos del uso de la Inteligencia Artificial

Además de ejemplos claros como Watson, actualmente podemos ver la Inteligencia Artificial en diferentes campos. Tenemos el caso del reconocimiento de voz, en donde asistentes como Siri, Alexa o Google Assistant han ganado gran protagonismo pues entre otras cosas, actualmente podemos dictarles textos cortos para que ellos sean quienes los escriban en diferentes apps. La exactitud y eficiencia de estas herramientas es tal que, de acuerdo a un estudio de la Universidad de Stanford, el reconocimiento de voz es tres veces más rápido que escribir, en promedio.

Por otra parte, hoy en día podemos ver la presencia de la Inteligencia Artificial en campos como el reconocimiento de imágenes. En este caso hablamos puntualmente de Facebook, pues la red social ya cuenta con herramientas que son capaces de detectar  los rostros de las personas en fotos publicadas, invitando a los usuarios a “Tagearlos” con sus nombres reales.

De igual manera, en Amazon utilizan la Inteligencia Artificial para optimizar los inventarios y mejorar las recomendaciones de productos a sus clientes.

 

 

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