Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, 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.
La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y específicas de la industria.
Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos combina estadísticas, informática y conocimiento empresarial para extraer valor de distintos orígenes de datos.
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.
Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles.
Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas.
Uso de datos transaccionales y demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en el curso de su relación con una empresa (o el valor de la vida útil del cliente).
IA y desarrolladores
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.
Actualmente, la tecnología de IA mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatización de procesos o tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás podría. Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo, Netflix utiliza aprendizaje automático para proporcionar un nivel de personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes en más del 25%.
De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA principalmente para:
1) Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%).
2) Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41%).
3) Reducir el trabajo de la gestión de producción (34%).
4) Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%).
1) Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%).
2) Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41%).
3) Reducir el trabajo de la gestión de producción (34%).
4) Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%).
El desarrollo y despliegue de los modelos de aprendizaje automático se realiza en múltiples etapas, entre las cuales se encuentran el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento y la inferencia de IA se refieren al proceso de experimentar con modelos de aprendizaje automático para resolver un problema.
