Aplicaciones de Inteligencia Artificial para los negocios
Estar al día y entender el potencial de los avances en inteligencia artificial puede resultar abrumador para muchas compañías, aunque lo esencial se reduce a dos únicos conceptos que quizás ya has escuchado antes: Machine Learning (o aprendizaje automático) y Deep Learning (o aprendizaje profundo).
Muchos expertos predicen la importancia que el papel que la IA (Inteligencia Artificial) y sus aplicaciones inteligentes con capacidad de aprendizaje desempeñan en el ámbito del actual ecosistema empresarial.
En este artículo vamos a ver qué es, en qué medida afecta a la vida de las personas y cómo las aplicaciones basadas en IA contribuyen a obtener múltiples ventajas en diversidad de campos, y a reactivar o impulsar la rentabilidad de manera productiva con beneficios reales.
Machine Learning & Deep Learning: Tus aliados para resolver problemas corporativos
La IA parte de un concepto que ha evolucionado con el tiempo, y que tiene que ver con la idea de construir máquinas capaces de pensar como seres humanos.
Todo tipo de empresas de sectores industriales y de servicios, utilizan aplicaciones de IA para conseguir objetivos precisos por su capacidad para transformar datos en información útil y valiosa.
Su uso hace una distinción en términos de competitividad.
Machine Learning es una aplicación de IA que proporciona la cualidad de aprender por sí misma mediante el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos capaces de mejorar de manera automática a partir de la experiencia, y sin depender de una programación previa.
Es literalmente una máquina de aprender a aprender.
Los algoritmos de Machine Learning pueden ayudar a automatizar y priorizar la toma de decisiones en el ámbito de los negocios, alertar acerca de nuevas oportunidades e inspirar acciones para optimizar el logro de resultados.
Procesa los datos en tiempo real, evita fallos o errores, y ajusta los procesos con rapidez, de la misma forma que un automóvil autónomo es capaz de detenerse ante el riesgo de un accidente.
Demis Hassabis, el gran gurú y director de la empresa de IA DeepMind, que Google compró en 2014 y cuyo trabajo se ha enfocado en el desarrollo de redes neuronales artificiales mediante la combinación del aprendizaje automático y neurociencia, ya apuntó que la inteligencia artificial sin la inspiración del cerebro humano no va a ninguna parte.
Deep Learning está diseñado para analizar datos desde una estructura lógica muy similar a la forma en la que un cerebro humano extrae conclusiones.
Aunque la idea de simular neuronas del neocortex en una red neuronal artificial no es nueva, fue consolidada por el matemático británico Allan Turing en 1950, durante los últimos años el desarrollo de técnicas computacionales complejas inspiradas en las funciones del cerebro humano promete grandes logros.
Importantes empresas tecnológicas (Facebook, Google, Amazon, IBM o Microsoft) invierten miles de millones de dólares en su desarrollo.
> Machine Learning toma decisiones basadas en lo aprendido
> Deep Learning desarrolla una red neuronal artificial capaz de tomar decisiones inteligentes por sí misma
En todo caso, los avances en IA han conseguido mejorar los resultados en biomedicina, atención médica personalizada, reconocimiento de objetos, optimización de procesos de marketing y ventas, sistemas de recomendación y recuperación de información, traducción automática, aprendizaje de refuerzo de robots, detección de patrones de consumo, análisis de sentimiento u opiniones, y muchos otros.
Vamos a ver algunos ejemplos de aplicaciones prácticas de IA cuyo uso creciente está cambiando literalmente la vida a millones de personas en todo el mundo.
Cada vez que hagas una búsqueda en Google, recibas una recomendación de productos de Amazon, obtengas un descuento de tu compañía de VTC preferida, reserves un vuelo o simplemente consultes tu feed de noticias en Facebook, sabrás que detrás hay todo un conjunto de algoritmos basados en IA haciéndolo posible.
Pero espera, hay mucho más.
Salud
La IA desempeña un papel decisivo en el ámbito de la medicina actual, la eficiencia biotecnológica y en el desarrollo de fármacos o sus dosis. Ha irrumpido en la industria de la salud para ayudar a médicos y pacientes.
Los algoritmos precisos y clínicamente relevantes hacen posible que los diagnósticos erróneos tengan los días contados. Un análisis automatizado de los biomarcadores y una medicina basada en datos de alto rendimiento, ya resulta muy relevante en enfermedades complejas como la esclerosis múltiple o el Alzheimer.
Educación
La IA contribuye a acelerar el descubrimiento de nuevas fronteras de aprendizaje y a la creación de tecnologías innovadoras en el ámbito educativo.
Automatización de las tareas administrativas, sistemas de tutoría, adición de contenido inteligente y guías, entornos, plataformas o facilitadores virtuales con potencial para formar las próximas generaciones de alumnos con los beneficios del aprendizaje personalizado.
Uno de los métodos de más éxito con aplicaciones para la educación basadas en IA es el aprendizaje adaptativo. Ayuda tanto a profesores como a alumnos con sus modelos de aprendizaje individualizado y accesible desde cualquier lugar a través de dispositivos digitales, y sus herramientas personalizadas con cada vez más potencial para mejorar la experiencia educativa.
Robótica
Aunque los procesos industriales ya están altamente automatizados, surgen infinitas formas de mejorar los robots industriales con la participación de la IA.
No es demasiado difícil imaginar robots inteligentes recorriendo grandes almacenes y seleccionando elementos sin ningún tipo de supervisión humana, de hecho son muchas las empresas que ya implementan robótica basada en IA.
Sophia es un robot humanoide que usa expresiones faciales para transmitir emociones similares a las humanas y tiene la capacidad de comunicarse mediante un lenguaje natural. Equipada con un software basado en IA, extrae y analiza datos para mejorar su manera de responder en sus conversaciones con personas.
Finanzas
Las industrias impulsadas por la tecnología son las que tienen más probabilidades de llevar la IA hasta su máximo potencial, y el sector financiero es un claro ejemplo de ello.
La personalización de las experiencias de los usuarios con los bancos es un desafío importante para la industria financiera, y muchas compañías ya utilizan IA para agregar valor, reducir costos y ahorrar tiempo.
Mayores dosis de automatización en el servicio al cliente, una mejora de la seguridad, la optimización de procesos, reconocimiento de patrones o la creación de productos inteligentes hacen posible competir con otras organizaciones que aún no han adoptado la idea de innovación que brinda la IA.
Conclusión
Todas estas aplicaciones que incorporan análisis avanzados y predictivos, junto con el uso de paradigmas científicos y tecnología de neuroimagen de última generación capaz de obtener información del cerebro en milisegundos, milímetros y diferentes frecuencias de las neuronas, presentan recomendaciones decisivas para orientar las decisiones de negocio.
¿Te atreves a cambiar las reglas del juego?