Blog Stocked

La IA se ha convertido en un término general para las aplicaciones que realizan tareas complejas que antes requerían aportes humanos, como la comunicación online con los clientes o jugar al ajedrez.

Inteligencia Artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan.
La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento superpoderado y el análisis de datos que sobre cualquier formato o función en particular. Aunque la IA muestra imágenes de robots de aspecto humano de alto funcionamiento que se apoderan del mundo, la IA no pretende reemplazar a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.
La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:
• Los chatbots utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y proporcionar respuestas más eficientes.
• Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación.
• Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios.

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.
La mayoría de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes inversiones en ella.
La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y específicas de la industria, tales como:
• 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).
• Optimización de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente.
• Uso del reconocimiento de imágenes para analizar imágenes de rayos X en busca de síntomas de cáncer.

De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA principalmente para:
• Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%).
• Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41 %).
• Reducir el trabajo de la gestión de producción (34 %).
• Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34 %).

Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias:
• La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible: La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y tenían un coste prohibitivo.
• Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación: La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La aparición de diferentes herramientas para etiquetar datos, además de la facilidad y asequibilidad con que las organizaciones pueden almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados, permite a más organizaciones diseñar y formar algoritmos de IA.
• La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva: Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y capacidades de la IA pueden reducir los costes y los riesgos, acelerar el tiempo de comercialización y mucho más.

Si bien muchas empresas han adoptado con éxito la tecnología de inteligencia artificial, también circula mucha información errónea sobre la inteligencia artificial y lo que puede y no puede hacer. Aquí, mostramos las ficciones habituales sobre la IA:
• La IA empresarial requiere un enfoque de construcción propia. Realidad: la mayoría de las empresas adoptan la IA combinando las soluciones internas con otras listas para usar. El desarrollo interno de la IA permite que las empresas se adapten a las necesidades empresariales exclusivas. Las soluciones de inteligencia artificial predefinidas le permiten optimizar su implementación con una solución lista para usar que aborda los problemas comerciales más comunes.
• La IA ofrece inmediatamente resultados mágicos. Realidad: se necesita tiempo para alcanzar el éxito en el camino hacia la IA, además de una idea clara de lo que se desea lograr. Se necesita un marco estratégico y un enfoque iterativo para evitar el suministro de un conjunto aleatorio de soluciones de IA desconectadas.
• No es necesario que las personas ejecuten la IA empresarial. Realidad: en la IA empresarial los robots no se hacen cargo de todo. El valor de la inteligencia artificial reside en que aumenta las capacidades humanas y descarga a los empleados para que realicen las tareas más estratégicas. Además, la IA depende de que las personas proporcionen los datos correctos y trabajen con ellos de la manera adecuada.
• Cuantos más datos, mejor. Realidad: la IA empresarial necesita datos inteligentes. Para obtener la información empresarial más efectiva a partir de la IA, sus datos deben ser de alta calidad, actualizados, relevantes y enriquecidos.
• La IA empresarial solo necesita datos y modelos para alcanzar el éxito. Realidad: los datos, los algoritmos y los modelos son un el punto de partida, pero una solución de inteligencia artificial debe ser escalable para satisfacer las cambiantes necesidades comerciales. Hasta la fecha, la mayoría de las soluciones de IA para empresas las han creado los científicos de datos manualmente. Estas soluciones requieren amplias tareas de configuración y mantenimiento manuales y no se escalan. Para implementar con éxito proyectos de inteligencia artificial, necesita soluciones de inteligencia artificial que se escalen de cara a cumplir con los nuevos requisitos a medida que se avanza en el desarrollo de la inteligencia artificial.

El término a menudo se usa indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales.