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La inteligencia artificial nos rodea y nos dirige en el día a día hacia la toma de decisiones. Puedo que no te des cuenta, pero esta novedosa e imparable tecnología ya forma parte de nuestras vidas y la inteligencia artificial aplicada a la empresa ya es una realidad que todos los negocios deben asumir para no quedarse atrás.
Ya conoces todos los beneficios de la inteligencia artificial: más eficiencia en los procesos productivos, automatización, mayor precisión en cálculos y predicciones, análisis de datos, potenciación de las tareas creativas, reduce tiempos y el margen del error humano… ahora hablaremos sobre la inteligencia artificial aplicada a la empresa desde un enfoque más práctico. ¿Te animas a seguir leyendo?
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Para entender en qué consiste la inteligencia artificial y saber cómo aplicarla a una empresa concreta, hay que tener en cuenta que esta tecnología es un gigante que engloba muchos aspectos como infinitos algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones. Esto se puede desarrollar de diferentes formas según el sector de la empresa y sus objetivos. Por ejemplo, dos de sus aplicaciones más importantes son la generación de nuevos productos y el diseño de estrategias de Marketing automatizadas.
Estos son algunos ejemplos de inteligencia artificial más usados por las empresas en la actualidad:
Machine learning: el aprendizaje automático de las máquinas consiste en el procesamiento de los grandes volúmenes de datos que deja los usuarios tras su actividad. De esta forma, se pueden identificar patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario. Conociendo al público, se tomarán las mejores decisiones de negocio.
Deep learning: el conocimiento profundo se basa en la creación de redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano. Combinándolo con el machine learning, que funciona más superficialmente, se mejora la capacidad de procesar, cruzar y analizar datos.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): esta tecnología se centra en mejorar la comunicación entre las personas y las máquinas, adaptando a estas a la forma natural del lenguaje humano. Es decir, el NLP es la rama de la Inteligencia Artificial que se acerca a la lingüística para comprender los aspectos más complejos del lenguaje humano, como dialectos, jergas, expresiones hechas, modismos… etc.
Visión computacional: se trata de la capacidad que tienen las máquinas para ver como seres humanos. La intención es copiar el funcionamiento del ojo humano y cómo este capta la luz para identificar los objetos y entorno.
Ahora que ya conoces los tipos de inteligencia artificial más utilizados por las empresas, veamos algunos ejemplos tangibles de cómo se aplican para la consecución de los objetivos empresariales.
Recomendación personalizada de productos y servicios: un claro ejemplo de esto son las plataformas de contenidos, como Netflix y Spotify, que ofrecen contenido al usuario basado en sus preferencias. Esto es posible gracias a la gestión de datos y al machine learning. A través de filtrado colaborativo, modelos de procesamiento del lenguaje natural y a las plantillas de audio, se cruzan los datos más valiosos para generar recomendaciones de lo más acertadas.
Automatización de servicios a través de chatbot: gracias al procesamiento del lenguaje natural, cada vez es más fácil automatizar conversaciones y atender al cliente de forma eficiente 24 horas sin necesidad de que haya un operario al otro lado de la pantalla. Los bancos son uno de los sectores que más está invirtiendo en este tipo de inteligencia artificial para resolver las dudas de los clientes, informar sobre saldos y realizar transacciones.
Reconocimiento de voz: Alexa y Siri son los principales asistentes de voz virtuales que han perfeccionado esta tecnología con la que, dependiendo de las interacciones con el usuario, arrojan un tipo de información u otro, conversaciones más profundas o desarrollan un tono y registro lingüístico. Esto desembocarán en la eliminación de clics.
Reconocimiento de imágenes: esta tecnología te permite entrenar a tu computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven. Esto es muy útil para generar patrones y organizar archivos.
Fijar precios de productos: la fijación dinámica de precios se basa en el análisis en tiempo real de la oferta y la demanda. Por ejemplo, si acaba de terminar un concierto multitudinario, se estima que en la zona del evento se pida mucho transporte, y que, por eso, Empresas como Uber o Cabify, suban sus precios. El machine learning permite aprender y reconocer patrones humanos, pronosticar situaciones y actualizar precios e información en directo.
Curso Superior en Business Intelligence: con esta formación avanzada, se te brindará la oportunidad de examinar exhaustivamente todas las tecnologías relacionadas con la inteligencia empresarial, así como también, conocerás las herramientas más populares en esta área, lo que te permitirá establecer una base sólida para su uso. Durante el curso, comenzarás por aprender acerca de la minería de datos, comprenderás cómo funcionan las bases de datos departamentales y profundizarás en el uso de Tableau y Qlikview. Al culminar la formación, tendrás la posibilidad de optar por empleos como consultor de estrategias empresariales o analista de datos.
Master en Inteligencia Artificial para Programadores: en este master de inteligencia artificial para programadores estudiarás técnicas, algoritmos y herramientas utilizados en la creación y aplicación de sistemas de inteligencia artificial. También aprenderás a desarrollar habilidades en áreas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Además, se profundiza en la programación y en el uso de lenguajes de programación específicos para la creación de modelos de inteligencia artificial. Una vez realizado este master, estarás totalmente preparado para trabajar como ingeniero de inteligencia artificial, científico de datos y desarrollador de software especializado en inteligencia artificial.
Master en Investigación de Inteligencia artificial: la investigación es fundamental en el campo de la inteligencia artificial debido a su constante evolución. Por esta razón, este máster resulta perfecto para aquellos que deseen profundizar en los principios teóricos y en las aplicaciones prácticas de la IA, así como en las técnicas y métodos de investigación necesarios para crear y desarrollar sistemas de inteligencia artificial. A través de este programa de formación, también adquirirás habilidades para analizar y evaluar diferentes enfoques de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el razonamiento basado en conocimientos y la inteligencia artificial basada en agentes. Además, aprenderás a diseñar y llevar a cabo experimentos y estudios empíricos para evaluar la efectividad y eficiencia de los sistemas de inteligencia artificial.
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Cristina Polo Calvo
COPYWRITER
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