Preguntas que debe plantearse al implementar la IA en las empresas

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es esencialmente la reproducción del conocimiento humano. Es probable que esté mecanizado para comprender y reproducir los comportamientos de las personas. La inteligencia artificial se describe como un enfoque que podría aplicarse a casi cualquier sistema que contenga cualidades idénticas a las que se encuentran en el cerebro humano, como el pensamiento y la capacidad interpersonal.

Para comprender cómo los avances de la inteligencia artificial impactan en el sector empresarial, primero es necesario definir la idea. La terminología "inteligencia artificial" implica que todos los tipos de sistemas tecnológicos están asociados con actividades humanas. Incluye el aprendizaje, el pensamiento y las habilidades interpersonales, entre otras cosas. La "inteligencia artificial" se refiere a aplicaciones específicas de la misma manera que el Honda Accord 2013 se refiere a un "vehículo", lo cual es técnicamente correcto pero no da detalles. El tipo de servicios de desarrollo de IA que son populares en el mundo empresarial se determinará mediante una investigación profunda.

Un vistazo al aprendizaje automático

El aprendizaje automático es actualmente uno de los tipos de inteligencia artificial más frecuentes en la expansión empresarial. El aprendizaje automático ahora se implementa principalmente para una gestión de datos eficiente. Este tipo de inteligencia artificial son tecnologías que siempre parecen "crecer" con el tiempo, aumentando su productividad, proporcionando más información y procesamiento para mejorar un sistema de aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede llevar grandes cantidades de datos a un formato utilizable para las personas, que se recopilan constantemente mediante dispositivos interconectados y la Internet de las cosas.

Por ejemplo, un sistema de IA indudablemente conectará la maquinaria a una red si una persona dirige una planta de procesamiento. Los dispositivos conectados entregan un flujo constante de datos a un lugar central en relación con el rendimiento y la fabricación de una empresa de desarrollo de aplicaciones móviles de inteligencia artificial. Desafortunadamente, hay demasiada información para que una persona pueda leerla. Incluso si lo hicieran, sin duda faltarían la mayoría de las conexiones. El aprendizaje automático puede revisar la información de manera eficiente, reconocer tendencias e irregularidades. Supongamos que una máquina trabaja en una profunda transformación en la planta de producción. En ese caso, puede registrarse mediante técnicas de aprendizaje automático y notificar al responsable de la toma de decisiones que es hora de enviar un equipo de construcción predictivo.

Pero el aprendizaje automático parece tener un amplio espectro. El desarrollo de redes neuronales artificiales y una red interconectada de centros de inteligencia artificial ha contribuido a lo que se conoce como "aprendizaje profundo".

Un vistazo al aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una versión mucho más auténtica del aprendizaje automático basada en redes neuronales para inteligencia compleja. El aprendizaje profundo es fundamental para actividades mucho más complejas, como la detección de fraudes. Las personas pueden ejecutar esto examinando constantemente una amplia gama de parámetros. Por ejemplo, se deben evaluar, analizar y actuar sobre numerosos elementos para los automóviles autónomos. Los métodos de aprendizaje profundo permiten que los vehículos autónomos integren la información recopilada por sus detectores. Estos incluyen la distancia de otros objetos, la velocidad a la que se mueven y los pronósticos en 5-10 segundos. Toda esta información se analiza en paralelo para ayudar al conductor a determinar si debe cambiar de carril.

El aprendizaje profundo es bastante efectivo en los negocios, y un conocimiento profundo posiblemente lo implemente de manera más consistente en breve. Los algoritmos de aprendizaje más antiguos tienden a funcionar cuando se ha recopilado una cierta cantidad de datos. Por el contrario, los modelos de aprendizaje profundo siguen mejorando su desempeño a medida que se obtiene nueva información. Hace que los modelos de aprendizaje más profundos sean mucho más adaptables y precisos, e incluso más robustos, podría decirse.

La función intelectual de los diseños actuales es relativamente restringida y utiliza solo un tipo reducido de inteligencia. Por ejemplo, la mente humana ha inventado formas de pensar más allá de toda medida y explicaciones lógicas de diversas situaciones de la vida. Lo que de otra manera habría sido un sistema de IA podría digitalizar un problema fácil y desafiante en lugar del intelecto humano. Conduce a dos clases modelo: estructuralista y funcionalista. Los modelos estructurales buscan imitar a grandes rasgos actividades intelectuales esenciales como la lógica y el razonamiento. El modelo funcional se refiere a la información correlacionada con su copia determinada.

La agenda principal de la inteligencia artificial es desarrollar nuevas tecnologías que permitan a las computadoras y otras máquinas tomar decisiones inteligentes en sus operaciones diarias.

El futuro es ahora: el impacto es global

Casi ningún sector esencial de la IA moderna permanece inalterado, y la "IA estrecha" podría ser un ejemplo. Estas IA se ejecutan genuinamente empleando algoritmos entrenados en datos y tienden a caer en grupos de aprendizaje profundo o aprendizaje automático. En los últimos años, es particularmente cierto con la proliferación de dispositivos vinculados y un procesamiento informático cada vez más rápido y el aumento considerable en la recopilación y análisis de datos debido a la sólida conexión de IoT.

Cuando eso no sea lo suficientemente lejos, se prevé que una empresa de desarrollo de productos SaaS mueva la tecnología digital fuera de la forma bidimensional y prisionera de la pantalla que ha sido utilizada por los humanos. En cambio, la interfaz de usuario principal se convierte en el entorno físico de una persona.

Algunas áreas están al comienzo de tu aventura de IA, mientras que otras son viajeros experimentados. Ambos recorren un largo camino. Sin embargo, la influencia de la inteligencia artificial en nuestras vidas ahora es difícil de ignorar:

• Transporte : aunque podría llevar una década o más desarrollarlos, los automóviles sin conductor nos llevan a todas partes algún día.
• Fabricación : los robots impulsados por IA colaboran con las personas para ejecutar una gama restringida de actividades, incluida la instalación y el apilado. La analítica predictiva mantiene un funcionamiento perfecto del equipo.
• Asistencia sanitaria : las enfermedades se identifican más rápidamente y con mayor precisión en el área relativamente emergente de la asistencia sanitaria; la investigación de medicamentos se agiliza y simplifica; los cuidadores virtuales monitorean a los pacientes y el análisis de datos extenso ayuda a brindar una experiencia más individualizada para los pacientes.
• Educación : la IA se utiliza para escanear libros de texto. Los tutores virtuales en la etapa inicial ayudan a los instructores humanos y los análisis faciales miden las emociones del estudiante para ayudar a detectar quién está luchando o aburrido. Adaptan la experiencia a sus necesidades particulares.
• Medios de comunicación : el periodismo también utiliza y sigue beneficiándose de la IA. Bloomberg utiliza la tecnología Cyborg para hacer que la información financiera detallada sea rápidamente comprensible. Associated Press utiliza las habilidades del lenguaje natural de Automated Insights para crear 3.700 informes al año, casi cuatro veces más que el año pasado.
• Servicio al cliente : Google también está desarrollando un asistente de inteligencia artificial que puede hacer llamadas similares a las humanas, por ejemplo, a la peluquería de su vecindario para citas. La tecnología reconoce el contexto y la sutileza además de las palabras.

La inteligencia artificial crece continuamente en una variedad de campos. Las máquinas se vinculan entre sí mediante un enfoque multidisciplinario que incluye matemáticas, informática, lingüística, psicología y otras disciplinas. Sin embargo, las mejoras (y muchas otras, incluida esta cosecha de nuevas) son solo el comienzo. Se requiere considerablemente más, mucho más de lo que cualquiera, incluidos los pronósticos más reconocidos, también puede comprender.

Las empresas más importantes incluso están gastando casi $ 20 mil millones en productos y servicios de inteligencia artificial por año. Los gigantes tecnológicos como Google, Apple, Microsoft y Amazon gastan billones de dólares cada año en el desarrollo de productos y servicios de inteligencia artificial. (MIT solo está reduciendo una inversión de mil millones de dólares en una nueva universidad dedicada exclusivamente a la industria de la computación). El Depositario de los Estados Unidos invierte millones y millones de dólares cada año en el establecimiento de bienes y servicios de IA (el Depositario de los Estados Unidos propone una inversión de mil millones de dólares en una nueva universidad que se centra totalmente en el sector de la tecnología (IA). Algunas de estas aplicaciones móviles de IA Los avances de las empresas de desarrollo están bien encaminados, otros son meramente hipotéticos y pueden seguir siéndolo en el futuro. Todos parecen ser disruptivos, para bien o para mal, por lo que no hay evidencia de un enfoque más lento.

10 preguntas que debe hacerse antes de implementar la inteligencia artificial para empresas

AI (Inteligencia Artificial) y ML (Machine Learning) pueden brindar a las empresas avances en sus procesos de producción. En algunos casos, una ventaja competitiva se implementa de manera correcta y adecuada por temor a quedarse atrás. Las empresas se han visto sometidas a una mayor presión debido a la transformación digital y sus diversos avances. Ha resultado en que los ejecutivos estén más dispuestos a utilizar nuevas tecnologías en sus organizaciones.

Lea el blog: Software como servicio (SaaS) para impulsar el crecimiento de las empresas de gestión de arrendamientos

Sin embargo, incluso si se superan los obstáculos principales, en la mayoría de las situaciones, siguen existiendo. Un pequeño número de empresas solo tiene los componentes clave que permiten que la IA genere valor a escala: saber dónde puede vivir la inteligencia artificial y tener procesos básicos y definidos para obtener los servicios de desarrollo de SaaS. La inteligencia artificial debe servir como punto de partida para todos los que deseen sumergirse por completo en esta transformación. Antes de implementar una estrategia de IA y ML, las empresas deben hacerse las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es el problema con la IA que pretendes resolver?

Lo crítico en esta situación es definir primero el problema. ¿Qué quiere la empresa? ¿Puede un modelo de aprendizaje automático resolverlo? ¿Se sabe con precisión por qué personas usarán los sistemas de inteligencia artificial?

Por un lado, resulta fundamental descubrir qué tipo de tareas son ineficientes o intensivas en capital humano. Y, por otro lado, para identificar cómo los sistemas de IA y ML pueden aliviar este problema.

2. ¿Cuál es el objetivo de la empresa de hacer de la IA una oportunidad?

¿Cómo planifica e implementa la empresa la solución al problema? En esta etapa, es crucial saber cómo reelaborar la descripción del problema en un problema de aprendizaje automatizado y cómo ejecutarlo. Elimina cualquier lentitud o pérdida de valor durante el proceso de transformación.

3. ¿La organización requiere una solución permanente o temporal?

Los servicios de desarrollo de IA deben convertirse en parte del negocio principal de la empresa.

Debe complementarse con el cambio de actitud del equipo directivo. La transformación digital de la empresa respalda la gran mayoría de casos de éxito en todos los niveles.

Se optará por adquirir un modelo de IA para una medida particular o actividades cotidianas de la firma, un producto personalizado, una solución estandarizada o un servicio temporal.

4. ¿Tiene la empresa la información necesaria para alimentar el modelo de IA?

La calidad del modelo de IA depende directamente de la calidad y la cantidad de datos que la empresa tiene para ofrecer. Usar IA significa desarrollar un modelo de datos preciso y relevante para alimentar los sistemas de IA para que aprendan a trabajar de forma independiente. Por tanto, es fundamental contar con datos históricos de calidad.

¿Tiene la empresa fuentes de datos excelentes y fiables que pueda utilizar la IA? Una estructura integral de objetivos y KPI (indicadores clave de desempeño) y una buena estrategia de datos son esenciales para garantizar que esto sea lo más útil posible para responder a estos problemas.

5. ¿Esta información está digitalizada?

¿Tengo almacenados datos del sistema digital? Debe utilizarse digitalizado, centralizado, organizado e integrado con diversas herramientas digitales (por ejemplo, Servicios de desarrollo de software personalizado , ERP, SCADAS, etc.) o bases de datos, archivos CSV, Excels, etc., para manejar los datos de manera adecuada. Cuando este no es el caso, puede llevar mucho tiempo y, a veces, una inversión inmejorable para digitalizar y utilizar la inteligencia artificial a partir de estos datos.

6. ¿Tiene la empresa los recursos de implementación necesarios?

La empresa debe ser sincera sobre si cuenta con las personas y los recursos financieros necesarios para absorber el cambio. ¿Dónde vamos a ubicar el talento calificado para usar la IA? ¿Cuál es el presupuesto de la empresa para comprar un modelo ML? Un personal técnico que comprende la empresa y comprende al desarrollador o al científico de datos es crucial para una transición fluida y una correcta integración de los modelos en los sistemas internos.

Además, estos equipos deben integrar los modelos a implementar en los planes de la organización.

Por otro lado, la precisión del modelo de IA depende del dinero, el equipo y el tiempo de la empresa para construirlo. También decidirá si la firma opta por una solución bajo demanda o si su equipo adquiere su modelo.

7. ¿Cuáles son las implicaciones del fallo de la IA?

Los modelos de IA funcionan a través de algoritmos complejos, pero el margen de error siempre está ahí. ¿La empresa desea aplicar la IA en un proceso altamente variable y de baja precisión, o si no? ¿Qué peligros se perderían y cuánta inversión no funcionaría? La empresa debe determinar si es probable que la precisión de dichos modelos sea lo suficientemente alta como para continuar dependiendo de los sistemas y los datos disponibles.

8. ¿Cómo se integrará la IA en la estrategia más amplia de la empresa?

¿Cómo se integrará la IA en los procesos y las personas? ¿Los puntos de inflexión de la IA entran en conflicto con las funciones?

La IA no debe usarse como una tecnología independiente, sino como una solución de inteligencia artificial integrada que podría entrar en sinergia para maximizar la productividad y los resultados con todos los sectores de la organización. La firma debe cuestionar si el modelo de IA puede colaborar con otras partes para detectar cualquier dificultad.

9. ¿Cómo va a afectar este cambio a los trabajadores de la empresa?

¿Hasta qué punto la capacidad de la IA para automatizar las tareas de los trabajadores influirá actualmente en el tamaño de la fuerza laboral? Los trabajadores pueden ser muy escépticos sobre el cambio, y la empresa debe desarrollar formas éticas para garantizar que su valor y su impulso no se pierdan. El cambio efectivo en los programas se centrará en la formación y las operaciones especiales que involucren a los empleados y la dirección de la empresa.

10. ¿Cuáles son los retornos proyectados sobre el uso de esta tecnología?

¿Cuánto tiempo va a tardar la empresa en recuperar la inversión? ¿Cuánto se reducirán los costos de la empresa cuando se implemente la IA? La integración de modelos de IA y ML en una empresa significa un precio y, por lo tanto, una inversión significativa.

Por lo tanto, para determinar la condición de retorno de la inversión, la tecnología de inteligencia artificial debe desarrollar un pronóstico significativo. Para implementar esta estrategia en acción, se deben diseñar indicadores clave de desempeño (KPI) para medir el rendimiento y evaluar el valor del modelo para la empresa.

La IA es rentable para las empresas al ayudarlas a expandirse en todo el mundo

El vínculo entre la expansión global y la inteligencia artificial ha evolucionado hasta convertirse en algo extraordinario. La IA apoya a las empresas de diversas formas a medida que avanzan en todo el mundo:

• Las plataformas digitales son fáciles de ampliar: la automatización de la plataforma digital mediante IA proporciona un enfoque sencillo para expandirse en todo el mundo. En los EE. UU., El 97% de las pequeñas empresas que operan en eBay utilizando IA exportan algunos de sus productos. Solo el 4% de las empresas fuera de línea que no utilizan IA envían sus productos. En comparación.
• Servicios de traducción correctos: AI también ofrece servicios de traducción rápidos y precisos que mejoran la conversación, reducen los errores de comunicación y mejoran y aumentan la eficiencia de la cooperación internacional. El uso de traducciones de IA en las empresas tiene un impacto beneficioso en los ingresos comerciales, comparable a reducir la distancia entre naciones en más del 35%.
• Mejora de las negociaciones comerciales: la IA no solo mejora las comunicaciones, sino que también mejora sus resultados. Las personas pueden utilizar los servicios de desarrollo de AI SaaS para evaluar las vías económicas de las partes negociadoras en diferentes escenarios. Puede ayudar a pronosticar las consecuencias de los diversos factores del escenario comercial y anticipar las respuestas comerciales de las naciones que no negocian. Por ejemplo, Brasil ha creado una iniciativa de tecnología inteligente más comercio, destacando la inteligencia artificial como parte de las discusiones comerciales.
• Gestión de la cadena de suministro: los sistemas de inteligencia artificial también pueden reaccionar a la cadena de suministro en tiempo real. Puede descubrir patrones y tendencias y pronosticar dónde y cuándo aumenta la demanda. También pueden aumentar la producción automáticamente para igualar esa demanda o reducir la producción para adaptarse a la demanda en declive, minimizando el desperdicio y el excedente de inventario. La IA ha demostrado ser útil para las empresas en expansión que necesitan comprender cómo ofrecer una cantidad óptima de artículos a un nuevo mercado.
• Actividades regulares automatizadas: cuando las organizaciones se expanden, generalmente les gusta concentrar su energía en actividades de alto nivel. Incluye estrategia en lugar de actividades de bajo nivel como la burocracia. La IA ayuda a la automatización de las actividades burocráticas mundanas. Como las empresas tienen personal adicional en varios países, podrían luchar para manejar la nómina y los beneficios. La IA puede ayudar a automatizar estos procesos y evitar que las personas sufran problemas y estrés.
• Mayor eficiencia y precisión: la inteligencia artificial puede ayudar a simplificar muchas operaciones dentro de una empresa a través de la eficiencia y la precisión. Suponga que un empleado trabaja para nómina o inscribe empleados en planes de seguro médico. En ese caso, podrían cometer uno o dos errores, lo que podría provocar retrasos, pagos erróneos o pérdida de cobertura. La posibilidad de errores se reduce considerablemente con un sistema automatizado, que nunca se cansa ni se distrae. Y un sistema de inteligencia artificial puede finalizar sus cálculos y la entrada de datos de forma más rápida y eficiente que los empleados humanos.

La inteligencia artificial no tiene restricciones en su uso. Para ilustrarlo, considere cómo es posible convertir la pérdida gradual de experiencia empresarial en una cascada de oportunidades. Con el fin de anticipar ver una mejora en el rendimiento como resultado de la mayor información que ofrecen las soluciones de inteligencia artificial , así como una reducción en los gastos operativos. Una consideración adicional es que dos organizaciones pueden interpretar o implementar regulaciones de muchas maneras. Por otro lado, existen diferentes variedades de algoritmos accesibles. Incluso sin el conocimiento o la opinión preexistente, estos datos se procesan y tal vez se desarrolle un resultado que satisfaga los estándares. Operan de la manera en que fueron construidos inicialmente. Le ayuda a garantizar que su entorno esté desprovisto de subjetividad relevante mediante el uso de inteligencia artificial para automatizar las verificaciones de cumplimiento, eliminando la necesidad de intervención manual.

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Pocas palabras finales

A medida que avanza la tecnología, se desarrollan en todo el mundo nuevas empresas, diversas aplicaciones corporativas y servicios de desarrollo de software personalizados para satisfacer las necesidades de los consumidores. Como consecuencia del desarrollo tecnológico, se han eliminado ciertas profesiones y los sistemas de IA crearán otras completamente nuevas debido a este desarrollo. La inteligencia artificial, combinada con el Internet de las cosas, puede tener un impacto significativo en la economía. Toda empresa utilizará inevitablemente la inteligencia artificial para ser compatible con sus objetivos comerciales. Supongamos que una empresa está contemplando un movimiento hacia la inteligencia artificial. En ese caso, primero debe evaluar sus fortalezas, limitaciones y objetivos a largo plazo existentes. Más tarde, cuando los instrumentos de inteligencia artificial (IA) adquieran impulso en toda la empresa, verá que las jerarquías comienzan a aplanarse e incluso nivelarse. Es cierto: el futuro ya está aquí, y el uso generalizado de la inteligencia artificial es solo cuestión de tiempo. Sí, eres bastante preciso.

El tercer elemento a mencionar es que la inteligencia artificial (IA) brinda a las empresas la capacidad de anticiparse mejor y comprender las necesidades de sus consumidores. Como resultado, está permitiendo a los consumidores adaptarse y desarrollar nuevos servicios y prácticas. En todas las industrias, esto es cierto. Aunque nunca es demasiado tarde para comenzar a utilizar la inteligencia artificial, se recomienda ver el potencial de futuras ventajas comparativas siempre que sea factible.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es esencialmente la reproducción del conocimiento humano. Es probable que esté mecanizado para comprender y reproducir los comportamientos de las personas. La inteligencia artificial se describe como un enfoque que podría aplicarse a casi cualquier sistema que contenga cualidades idénticas a las que se encuentran en el cerebro humano, como el pensamiento y la capacidad interpersonal.

Para comprender cómo los avances de la inteligencia artificial impactan en el sector empresarial, primero es necesario definir la idea. La terminología "inteligencia artificial" implica que todos los tipos de sistemas tecnológicos están asociados con actividades humanas. Incluye el aprendizaje, el pensamiento y las habilidades interpersonales, entre otras cosas. La "inteligencia artificial" se refiere a aplicaciones específicas de la misma manera que el Honda Accord 2013 se refiere a un "vehículo", lo cual es técnicamente correcto pero no da detalles. El tipo de servicios de desarrollo de IA que son populares en el mundo empresarial se determinará mediante una investigación profunda.

Un vistazo al aprendizaje automático

El aprendizaje automático es actualmente uno de los tipos de inteligencia artificial más frecuentes en la expansión empresarial. El aprendizaje automático ahora se implementa principalmente para una gestión de datos eficiente. Este tipo de inteligencia artificial son tecnologías que siempre parecen "crecer" con el tiempo, aumentando su productividad, proporcionando más información y procesamiento para mejorar un sistema de aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede llevar grandes cantidades de datos a un formato utilizable para las personas, que se recopilan constantemente mediante dispositivos interconectados y la Internet de las cosas.

Por ejemplo, un sistema de IA indudablemente conectará la maquinaria a una red si una persona dirige una planta de procesamiento. Los dispositivos conectados entregan un flujo constante de datos a un lugar central en relación con el rendimiento y la fabricación de una empresa de desarrollo de aplicaciones móviles de inteligencia artificial. Desafortunadamente, hay demasiada información para que una persona pueda leerla. Incluso si lo hicieran, sin duda faltarían la mayoría de las conexiones. El aprendizaje automático puede revisar la información de manera eficiente, reconocer tendencias e irregularidades. Supongamos que una máquina trabaja en una profunda transformación en la planta de producción. En ese caso, puede registrarse mediante técnicas de aprendizaje automático y notificar al responsable de la toma de decisiones que es hora de enviar un equipo de construcción predictivo.

Pero el aprendizaje automático parece tener un amplio espectro. El desarrollo de redes neuronales artificiales y una red interconectada de centros de inteligencia artificial ha contribuido a lo que se conoce como "aprendizaje profundo".

Un vistazo al aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una versión mucho más auténtica del aprendizaje automático basada en redes neuronales para inteligencia compleja. El aprendizaje profundo es fundamental para actividades mucho más complejas, como la detección de fraudes. Las personas pueden ejecutar esto examinando constantemente una amplia gama de parámetros. Por ejemplo, se deben evaluar, analizar y actuar sobre numerosos elementos para los automóviles autónomos. Los métodos de aprendizaje profundo permiten que los vehículos autónomos integren la información recopilada por sus detectores. Estos incluyen la distancia de otros objetos, la velocidad a la que se mueven y los pronósticos en 5-10 segundos. Toda esta información se analiza en paralelo para ayudar al conductor a determinar si debe cambiar de carril.

El aprendizaje profundo es bastante efectivo en los negocios, y un conocimiento profundo posiblemente lo implemente de manera más consistente en breve. Los algoritmos de aprendizaje más antiguos tienden a funcionar cuando se ha recopilado una cierta cantidad de datos. Por el contrario, los modelos de aprendizaje profundo siguen mejorando su desempeño a medida que se obtiene nueva información. Hace que los modelos de aprendizaje más profundos sean mucho más adaptables y precisos, e incluso más robustos, podría decirse.

La función intelectual de los diseños actuales es relativamente restringida y utiliza solo un tipo reducido de inteligencia. Por ejemplo, la mente humana ha inventado formas de pensar más allá de toda medida y explicaciones lógicas de diversas situaciones de la vida. Lo que de otra manera habría sido un sistema de IA podría digitalizar un problema fácil y desafiante en lugar del intelecto humano. Conduce a dos clases modelo: estructuralista y funcionalista. Los modelos estructurales buscan imitar a grandes rasgos actividades intelectuales esenciales como la lógica y el razonamiento. El modelo funcional se refiere a la información correlacionada con su copia determinada.

La agenda principal de la inteligencia artificial es desarrollar nuevas tecnologías que permitan a las computadoras y otras máquinas tomar decisiones inteligentes en sus operaciones diarias.

El futuro es ahora: el impacto es global

Casi ningún sector esencial de la IA moderna permanece inalterado, y la "IA estrecha" podría ser un ejemplo. Estas IA se ejecutan genuinamente empleando algoritmos entrenados en datos y tienden a caer en grupos de aprendizaje profundo o aprendizaje automático. En los últimos años, es particularmente cierto con la proliferación de dispositivos vinculados y un procesamiento informático cada vez más rápido y el aumento considerable en la recopilación y análisis de datos debido a la sólida conexión de IoT.

Cuando eso no sea lo suficientemente lejos, se prevé que una empresa de desarrollo de productos SaaS mueva la tecnología digital fuera de la forma bidimensional y prisionera de la pantalla que ha sido utilizada por los humanos. En cambio, la interfaz de usuario principal se convierte en el entorno físico de una persona.

Algunas áreas están al comienzo de tu aventura de IA, mientras que otras son viajeros experimentados. Ambos recorren un largo camino. Sin embargo, la influencia de la inteligencia artificial en nuestras vidas ahora es difícil de ignorar:

• Transporte : aunque podría llevar una década o más desarrollarlos, los automóviles sin conductor nos llevan a todas partes algún día.
• Fabricación : los robots impulsados por IA colaboran con las personas para ejecutar una gama restringida de actividades, incluida la instalación y el apilado. La analítica predictiva mantiene un funcionamiento perfecto del equipo.
• Asistencia sanitaria : las enfermedades se identifican más rápidamente y con mayor precisión en el área relativamente emergente de la asistencia sanitaria; la investigación de medicamentos se agiliza y simplifica; los cuidadores virtuales monitorean a los pacientes y el análisis de datos extenso ayuda a brindar una experiencia más individualizada para los pacientes.
• Educación : la IA se utiliza para escanear libros de texto. Los tutores virtuales en la etapa inicial ayudan a los instructores humanos y los análisis faciales miden las emociones del estudiante para ayudar a detectar quién está luchando o aburrido. Adaptan la experiencia a sus necesidades particulares.
• Medios de comunicación : el periodismo también utiliza y sigue beneficiándose de la IA. Bloomberg utiliza la tecnología Cyborg para hacer que la información financiera detallada sea rápidamente comprensible. Associated Press utiliza las habilidades del lenguaje natural de Automated Insights para crear 3.700 informes al año, casi cuatro veces más que el año pasado.
• Servicio al cliente : Google también está desarrollando un asistente de inteligencia artificial que puede hacer llamadas similares a las humanas, por ejemplo, a la peluquería de su vecindario para citas. La tecnología reconoce el contexto y la sutileza además de las palabras.

La inteligencia artificial crece continuamente en una variedad de campos. Las máquinas se vinculan entre sí mediante un enfoque multidisciplinario que incluye matemáticas, informática, lingüística, psicología y otras disciplinas. Sin embargo, las mejoras (y muchas otras, incluida esta cosecha de nuevas) son solo el comienzo. Se requiere considerablemente más, mucho más de lo que cualquiera, incluidos los pronósticos más reconocidos, también puede comprender.

Las empresas más importantes incluso están gastando casi $ 20 mil millones en productos y servicios de inteligencia artificial por año. Los gigantes tecnológicos como Google, Apple, Microsoft y Amazon gastan billones de dólares cada año en el desarrollo de productos y servicios de inteligencia artificial. (MIT solo está reduciendo una inversión de mil millones de dólares en una nueva universidad dedicada exclusivamente a la industria de la computación). El Depositario de los Estados Unidos invierte millones y millones de dólares cada año en el establecimiento de bienes y servicios de IA (el Depositario de los Estados Unidos propone una inversión de mil millones de dólares en una nueva universidad que se centra totalmente en el sector de la tecnología (IA). Algunas de estas aplicaciones móviles de IA Los avances de las empresas de desarrollo están bien encaminados, otros son meramente hipotéticos y pueden seguir siéndolo en el futuro. Todos parecen ser disruptivos, para bien o para mal, por lo que no hay evidencia de un enfoque más lento.

10 preguntas que debe hacerse antes de implementar la inteligencia artificial para empresas

AI (Inteligencia Artificial) y ML (Machine Learning) pueden brindar a las empresas avances en sus procesos de producción. En algunos casos, una ventaja competitiva se implementa de manera correcta y adecuada por temor a quedarse atrás. Las empresas se han visto sometidas a una mayor presión debido a la transformación digital y sus diversos avances. Ha resultado en que los ejecutivos estén más dispuestos a utilizar nuevas tecnologías en sus organizaciones.

Lea el blog: Software como servicio (SaaS) para impulsar el crecimiento de las empresas de gestión de arrendamientos

Sin embargo, incluso si se superan los obstáculos principales, en la mayoría de las situaciones, siguen existiendo. Un pequeño número de empresas solo tiene los componentes clave que permiten que la IA genere valor a escala: saber dónde puede vivir la inteligencia artificial y tener procesos básicos y definidos para obtener los servicios de desarrollo de SaaS. La inteligencia artificial debe servir como punto de partida para todos los que deseen sumergirse por completo en esta transformación. Antes de implementar una estrategia de IA y ML, las empresas deben hacerse las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es el problema con la IA que pretendes resolver?

Lo crítico en esta situación es definir primero el problema. ¿Qué quiere la empresa? ¿Puede un modelo de aprendizaje automático resolverlo? ¿Se sabe con precisión por qué personas usarán los sistemas de inteligencia artificial?

Por un lado, resulta fundamental descubrir qué tipo de tareas son ineficientes o intensivas en capital humano. Y, por otro lado, para identificar cómo los sistemas de IA y ML pueden aliviar este problema.

2. ¿Cuál es el objetivo de la empresa de hacer de la IA una oportunidad?

¿Cómo planifica e implementa la empresa la solución al problema? En esta etapa, es crucial saber cómo reelaborar la descripción del problema en un problema de aprendizaje automatizado y cómo ejecutarlo. Elimina cualquier lentitud o pérdida de valor durante el proceso de transformación.

3. ¿La organización requiere una solución permanente o temporal?

Los servicios de desarrollo de IA deben convertirse en parte del negocio principal de la empresa.

Debe complementarse con el cambio de actitud del equipo directivo. La transformación digital de la empresa respalda la gran mayoría de casos de éxito en todos los niveles.

Se optará por adquirir un modelo de IA para una medida particular o actividades cotidianas de la firma, un producto personalizado, una solución estandarizada o un servicio temporal.

4. ¿Tiene la empresa la información necesaria para alimentar el modelo de IA?

La calidad del modelo de IA depende directamente de la calidad y la cantidad de datos que la empresa tiene para ofrecer. Usar IA significa desarrollar un modelo de datos preciso y relevante para alimentar los sistemas de IA para que aprendan a trabajar de forma independiente. Por tanto, es fundamental contar con datos históricos de calidad.

¿Tiene la empresa fuentes de datos excelentes y fiables que pueda utilizar la IA? Una estructura integral de objetivos y KPI (indicadores clave de desempeño) y una buena estrategia de datos son esenciales para garantizar que esto sea lo más útil posible para responder a estos problemas.

5. ¿Esta información está digitalizada?

¿Tengo almacenados datos del sistema digital? Debe utilizarse digitalizado, centralizado, organizado e integrado con diversas herramientas digitales (por ejemplo, Servicios de desarrollo de software personalizado , ERP, SCADAS, etc.) o bases de datos, archivos CSV, Excels, etc., para manejar los datos de manera adecuada. Cuando este no es el caso, puede llevar mucho tiempo y, a veces, una inversión inmejorable para digitalizar y utilizar la inteligencia artificial a partir de estos datos.

6. ¿Tiene la empresa los recursos de implementación necesarios?

La empresa debe ser sincera sobre si cuenta con las personas y los recursos financieros necesarios para absorber el cambio. ¿Dónde vamos a ubicar el talento calificado para usar la IA? ¿Cuál es el presupuesto de la empresa para comprar un modelo ML? Un personal técnico que comprende la empresa y comprende al desarrollador o al científico de datos es crucial para una transición fluida y una correcta integración de los modelos en los sistemas internos.

Además, estos equipos deben integrar los modelos a implementar en los planes de la organización.

Por otro lado, la precisión del modelo de IA depende del dinero, el equipo y el tiempo de la empresa para construirlo. También decidirá si la firma opta por una solución bajo demanda o si su equipo adquiere su modelo.

7. ¿Cuáles son las implicaciones del fallo de la IA?

Los modelos de IA funcionan a través de algoritmos complejos, pero el margen de error siempre está ahí. ¿La empresa desea aplicar la IA en un proceso altamente variable y de baja precisión, o si no? ¿Qué peligros se perderían y cuánta inversión no funcionaría? La empresa debe determinar si es probable que la precisión de dichos modelos sea lo suficientemente alta como para continuar dependiendo de los sistemas y los datos disponibles.

8. ¿Cómo se integrará la IA en la estrategia más amplia de la empresa?

¿Cómo se integrará la IA en los procesos y las personas? ¿Los puntos de inflexión de la IA entran en conflicto con las funciones?

La IA no debe usarse como una tecnología independiente, sino como una solución de inteligencia artificial integrada que podría entrar en sinergia para maximizar la productividad y los resultados con todos los sectores de la organización. La firma debe cuestionar si el modelo de IA puede colaborar con otras partes para detectar cualquier dificultad.

9. ¿Cómo va a afectar este cambio a los trabajadores de la empresa?

¿Hasta qué punto la capacidad de la IA para automatizar las tareas de los trabajadores influirá actualmente en el tamaño de la fuerza laboral? Los trabajadores pueden ser muy escépticos sobre el cambio, y la empresa debe desarrollar formas éticas para garantizar que su valor y su impulso no se pierdan. El cambio efectivo en los programas se centrará en la formación y las operaciones especiales que involucren a los empleados y la dirección de la empresa.

10. ¿Cuáles son los retornos proyectados sobre el uso de esta tecnología?

¿Cuánto tiempo va a tardar la empresa en recuperar la inversión? ¿Cuánto se reducirán los costos de la empresa cuando se implemente la IA? La integración de modelos de IA y ML en una empresa significa un precio y, por lo tanto, una inversión significativa.

Por lo tanto, para determinar la condición de retorno de la inversión, la tecnología de inteligencia artificial debe desarrollar un pronóstico significativo. Para implementar esta estrategia en acción, se deben diseñar indicadores clave de desempeño (KPI) para medir el rendimiento y evaluar el valor del modelo para la empresa.

La IA es rentable para las empresas al ayudarlas a expandirse en todo el mundo

El vínculo entre la expansión global y la inteligencia artificial ha evolucionado hasta convertirse en algo extraordinario. La IA apoya a las empresas de diversas formas a medida que avanzan en todo el mundo:

• Las plataformas digitales son fáciles de ampliar: la automatización de la plataforma digital mediante IA proporciona un enfoque sencillo para expandirse en todo el mundo. En los EE. UU., El 97% de las pequeñas empresas que operan en eBay utilizando IA exportan algunos de sus productos. Solo el 4% de las empresas fuera de línea que no utilizan IA envían sus productos. En comparación.
• Servicios de traducción correctos: AI también ofrece servicios de traducción rápidos y precisos que mejoran la conversación, reducen los errores de comunicación y mejoran y aumentan la eficiencia de la cooperación internacional. El uso de traducciones de IA en las empresas tiene un impacto beneficioso en los ingresos comerciales, comparable a reducir la distancia entre naciones en más del 35%.
• Mejora de las negociaciones comerciales: la IA no solo mejora las comunicaciones, sino que también mejora sus resultados. Las personas pueden utilizar los servicios de desarrollo de AI SaaS para evaluar las vías económicas de las partes negociadoras en diferentes escenarios. Puede ayudar a pronosticar las consecuencias de los diversos factores del escenario comercial y anticipar las respuestas comerciales de las naciones que no negocian. Por ejemplo, Brasil ha creado una iniciativa de tecnología inteligente más comercio, destacando la inteligencia artificial como parte de las discusiones comerciales.
• Gestión de la cadena de suministro: los sistemas de inteligencia artificial también pueden reaccionar a la cadena de suministro en tiempo real. Puede descubrir patrones y tendencias y pronosticar dónde y cuándo aumenta la demanda. También pueden aumentar la producción automáticamente para igualar esa demanda o reducir la producción para adaptarse a la demanda en declive, minimizando el desperdicio y el excedente de inventario. La IA ha demostrado ser útil para las empresas en expansión que necesitan comprender cómo ofrecer una cantidad óptima de artículos a un nuevo mercado.
• Actividades regulares automatizadas: cuando las organizaciones se expanden, generalmente les gusta concentrar su energía en actividades de alto nivel. Incluye estrategia en lugar de actividades de bajo nivel como la burocracia. La IA ayuda a la automatización de las actividades burocráticas mundanas. Como las empresas tienen personal adicional en varios países, podrían luchar para manejar la nómina y los beneficios. La IA puede ayudar a automatizar estos procesos y evitar que las personas sufran problemas y estrés.
• Mayor eficiencia y precisión: la inteligencia artificial puede ayudar a simplificar muchas operaciones dentro de una empresa a través de la eficiencia y la precisión. Suponga que un empleado trabaja para nómina o inscribe empleados en planes de seguro médico. En ese caso, podrían cometer uno o dos errores, lo que podría provocar retrasos, pagos erróneos o pérdida de cobertura. La posibilidad de errores se reduce considerablemente con un sistema automatizado, que nunca se cansa ni se distrae. Y un sistema de inteligencia artificial puede finalizar sus cálculos y la entrada de datos de forma más rápida y eficiente que los empleados humanos.

La inteligencia artificial no tiene restricciones en su uso. Para ilustrarlo, considere cómo es posible convertir la pérdida gradual de experiencia empresarial en una cascada de oportunidades. Con el fin de anticipar ver una mejora en el rendimiento como resultado de la mayor información que ofrecen las soluciones de inteligencia artificial , así como una reducción en los gastos operativos. Una consideración adicional es que dos organizaciones pueden interpretar o implementar regulaciones de muchas maneras. Por otro lado, existen diferentes variedades de algoritmos accesibles. Incluso sin el conocimiento o la opinión preexistente, estos datos se procesan y tal vez se desarrolle un resultado que satisfaga los estándares. Operan de la manera en que fueron construidos inicialmente. Le ayuda a garantizar que su entorno esté desprovisto de subjetividad relevante mediante el uso de inteligencia artificial para automatizar las verificaciones de cumplimiento, eliminando la necesidad de intervención manual.

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Pocas palabras finales

A medida que avanza la tecnología, se desarrollan en todo el mundo nuevas empresas, diversas aplicaciones corporativas y servicios de desarrollo de software personalizados para satisfacer las necesidades de los consumidores. Como consecuencia del desarrollo tecnológico, se han eliminado ciertas profesiones y los sistemas de IA crearán otras completamente nuevas debido a este desarrollo. La inteligencia artificial, combinada con el Internet de las cosas, puede tener un impacto significativo en la economía. Toda empresa utilizará inevitablemente la inteligencia artificial para ser compatible con sus objetivos comerciales. Supongamos que una empresa está contemplando un movimiento hacia la inteligencia artificial. En ese caso, primero debe evaluar sus fortalezas, limitaciones y objetivos a largo plazo existentes. Más tarde, cuando los instrumentos de inteligencia artificial (IA) adquieran impulso en toda la empresa, verá que las jerarquías comienzan a aplanarse e incluso nivelarse. Es cierto: el futuro ya está aquí, y el uso generalizado de la inteligencia artificial es solo cuestión de tiempo. Sí, eres bastante preciso.

El tercer elemento a mencionar es que la inteligencia artificial (IA) brinda a las empresas la capacidad de anticiparse mejor y comprender las necesidades de sus consumidores. Como resultado, está permitiendo a los consumidores adaptarse y desarrollar nuevos servicios y prácticas. En todas las industrias, esto es cierto. Aunque nunca es demasiado tarde para comenzar a utilizar la inteligencia artificial, se recomienda ver el potencial de futuras ventajas comparativas siempre que sea factible.