jueves, 20 de julio de 2017

Los 4 pilares de la Inteligencia Artificial.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial están encontrando diversos usos en distintos espacios, ya sea tanto en el ámbito empresarial, investigaciones o en el análisis de datos. Según un reporte de Narrative Science, en 2016, 38% de las empresas a nivel mundial comenzaron a usar alguna de estas tecnologías. Para el 2018 se prevé que se elevará hasta el 62%. Otro estudio, de Forrester Research estima que la inversión para llegar a dicho porcentaje será de más del 300%. 

Pero, ¿Cuáles son las aplicaciones concretas de la Inteligencia Artificial? Muchas empresas mexicanas se preguntan cómo pueden integrar estas tecnologías para aumentar su rendimiento y sus ventas. Ya que algunas de estas aplicaciones vendrán a explotar, simplificar y exponenciar las capacidades de trabajo dentro de ciertas áreas y no a sustituirlos como se cree.  


Algunas de ellas son:

·         Generación y Análisis del Lenguaje Natural:
Se habla de la creación de textos a partir de distintos datos, con la finalidad de poder comunicar ideas en el lenguaje natural con exactitud. La aplicación más común está enfocada al servicio al cliente y la generación de reportes, el análisis de datos y el hallazgo de patrones en el mercado. Dentro de dicha tecnología entra el Análisis de voz en la cual se hace una transcripción y traducción del lenguaje hacia uno computacional; su aplicación más común son las aplicaciones de búsqueda por voz y aplicaciones interactivas e incluso la manipulación y control de casas inteligentes.

·         Agentes Virtuales:
Estas tecnologías se enfocan a la interacción con los humanos. Utilizan un personaje virtual que tiene como función conversar con los usuarios. Es capaz de responder preguntas de los clientes y ofrecer información sobre productos y servicios de la empresa; dado que es automático, no es necesario que las preguntas se hagan en horarios de trabajo y así se puede garantizar que la información llegue al cliente tal cual fue programada.

·         Machine Learning:
Tienen la capacidad de aprender sin tener que ser explícitamente enseñado, como los bots. El desarrollo y la interacción con la computadora es lo que le permite aprender al distinguir y descubrir de patrones, así como clasificar aplicaciones en función de conjuntos de datos. Una de sus mayores ventajas es el procesamiento y el análisis en tiempo real. También pueden ser utilizados como filtros de bases, detección de fugas de información; e incluso, a través de sensores programados, el reconocimiento de caracteres impresos o escritos a mano.

·         Tecnologías biométricas:
Están enfocadas en la identificación, medición y análisis de las características físicas y del comportamiento de las personas. El fin de ésta tecnología es lograr que las interacciones sean más naturales entre humanos y máquinas, así como el reforzamiento de los sistemas de seguridad autentificación de usuarios.

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