A lo largo de las últimas décadas, el uso de inteligencia artificial en el mundo ha aumentado rápidamente. Esto es evidente en el creciente número de robots, dispositivos robóticos y software que pueden realizar una amplia gama de tareas. El futuro tiene aún más oportunidades para estas tecnologías, y las posibilidades son infinitas.
Vehículos Waymo
Hasta que Waymo pueda producir tecnología sin conductor que sea lo suficientemente robusta para el uso del mundo real, es probable que sea una pequeña parte de la industria tecnológica. Pero eso podría cambiar si Waymo puede lanzar con éxito un servicio de viaje compartido pagado en Phoenix. Eso aumentaría el valor del alfabeto, la compañía detrás de Waymo.
Waymo ya ha proporcionado viajes en prueba en el área metropolitana de Phoenix. Los analistas creen que Waymo eventualmente ofrecerá un servicio Robotaxi. Este es un modo alternativo de transporte que se puede utilizar para viajes cortos por la ciudad.
Los vehículos Waymos han conducido más de 20 mil millones de millas en simulación, y actualmente registran más de ocho millones de millas en uso del mundo real. Si bien este es un logro importante para Waymo, es solo una pequeña fracción de las millas en general de la Compañía.
Los vehículos Waymo combinan cámaras en tiempo real y tecnología láser LiDAR con mapas personalizados para generar una representación virtual de la carretera. Ese vehículo virtual luego dirige el vehículo en la dirección apropiada, usa LiDAR para escanear objetos de interés y determina el mejor curso de acción. El auto puede navegar por carreteras difíciles cientos de miles de veces al día.
Waymo tiene un equipo de personas en espera para ayudar al vehículo en caso de una colisión. Ese equipo también puede proporcionar orientación de alto nivel en situaciones que no son inmediatamente obvias.
Los vehículos Waymos pueden generar reconstrucciones de automóviles y peatones para ayudar a predecir cómo los otros usuarios de la carretera reaccionarán ante ellos. Sin embargo, estas reconstrucciones a menudo son imperfectas, ya que se generan a partir de datos que no son perfectamente precisos.
Cuidado de la salud
El uso de inteligencia artificial en la atención médica tiene el potencial de revolucionar la industria de la salud. Las aplicaciones de IA pueden mejorar la precisión del diagnóstico, apoyar la toma de decisiones y mejorar la precisión terapéutica. También puede ayudar a brindar atención más segura y reducir las condiciones de las afecciones adquiridas en el hospital.
Hay dos hilos principales de investigación en el campo de la inteligencia artificial en la atención médica. El primer hilo involucra diagnóstico y medicina predictiva. El segundo hilo se centra en las organizaciones de atención médica y su uso de IA.
La inteligencia artificial en la atención médica es una disciplina multifacética que incluye sistemas basados en reglas y sin reglas. Estos algoritmos se utilizan para transcribir patrones a partir de datos, parecerse a los traductores de señales y tienen el potencial de mejorar la eficiencia, los resultados del paciente y el control de enfermedades infecciosas.
La capacidad de la inteligencia artificial en la atención médica para ayudar con el diagnóstico y el tratamiento ha existido durante más de 50 años. Hoy en día, las organizaciones de atención médica están comenzando a adoptar sistemas de IA para automatizar tareas repetitivas de alto volumen y hacer que los diagnósticos y las decisiones de tratamiento más rápidas, más precisas y más precisas. Estos sistemas a menudo se basan en algoritmos de aprendizaje automático.
Estos sistemas pueden ayudar a los médicos a mejorar los resultados de los pacientes al proporcionar advertencias tempranas de problemas. La IA también puede ayudar a mejorar la resistencia a los antibióticos y el control de infecciones.
Algunos proveedores han comenzado a construir funciones limitadas de análisis de salud con IA. Sin embargo, esta tecnología puede no ser suficiente para algunas tareas. También es importante reconocer que estos sistemas deben ser capaces de recurrir a los datos representativos de la población de pacientes. Esto requiere atención a la calidad de los datos y las estructuras de reembolso.
Transportación
En todo el mundo, la industria del transporte enfrenta varios desafíos. Estos incluyen seguridad, confiabilidad y toma de decisiones corporativas. El uso de la inteligencia artificial puede ayudar a las empresas de transporte a resolver estos desafíos.
La IA se ha utilizado para diversas aplicaciones en la industria del transporte, incluida la gestión del tráfico, el transporte de carga y la movilidad urbana. Se espera que esta tecnología alcance los 3,5 mil millones de dólares para 2023.
La inteligencia artificial también puede mejorar la seguridad del tráfico al reducir el número de accidentes en la carretera. También reduce el estrés en los oficiales de policía de tránsito. La IA también puede ayudar a las empresas a desarrollar rutas más confiables. También puede mejorar la toma de decisiones corporativas. También puede disminuir la congestión del tráfico y disminuir el tiempo dedicado a esperar el transporte público.
Varias compañías ya están utilizando inteligencia artificial para el desarrollo del transporte. Las pequeñas empresas de transporte pueden implementar fácilmente la IA para mejorar sus estrategias de transporte.
La industria del transporte se encuentra actualmente en las etapas iniciales de aplicar IA en tareas críticas. Los beneficios del uso de IA en el transporte incluyen costos de mano de obra reducidos, disminuciones de accidentes de tráfico y una mejor toma de decisiones corporativas. También mejora la calidad de los datos.
Muchas compañías están utilizando IA para mejorar la experiencia de viaje de sus pasajeros. Estos incluyen aerolíneas, que utilizan boletos sin contacto e itinerarios electrónicos de viaje. Otras compañías están utilizando IA para mejorar la seguridad y optimizar sus estrategias de mantenimiento.
Las compañías de transporte también están utilizando IA para mejorar sus estrategias de desarrollo empresarial. Las empresas pueden usar IA para desarrollar rutas más confiables y predecir los tiempos de viaje. Estas soluciones son prometedoras.
Fabricación
El uso de inteligencia artificial (IA) en la fabricación ha ayudado a aumentar la eficiencia y mejorar la calidad de la producción. Estos sistemas utilizan el aprendizaje profundo, la conciencia del contexto y el aprendizaje automático para producir instrucciones para las máquinas y reducir los errores.
La inteligencia artificial también ha ayudado a mejorar los procesos de mantenimiento predictivo. Estos sistemas utilizan el aprendizaje automático para predecir las fallas de la máquina y ayudan a reducir el tiempo de inactividad. Estos sistemas también pueden mejorar la calidad de los productos y reducir la chatarra.
El uso de IA en la fabricación no está exento de desafíos. Los sistemas deben ser elegidos cuidadosamente y deben estar alineados con los objetivos de la organización. Estos sistemas también requieren una planificación e implementación cuidadosa. No es una tarea fácil convencer a los fabricantes de los beneficios de usar IA.
La mejor manera de comenzar a implementar la inteligencia artificial es identificar los casos de uso apropiados para la IA en la fabricación. Uno de los casos de uso más comunes es el control de calidad. Los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a detectar desviaciones de las prácticas y flujos de trabajo estándar. Estos sistemas también se pueden usar para mejorar los tiempos del ciclo de carga.
En los Estados Unidos, el Plan Estratégico Nacional de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial (NIAR) destacó la IA como una herramienta para aumentar la productividad de la fabricación. El NIAR también destacó la capacidad de AIS para reducir los costos y mejorar la calidad del producto.
Uno de los usos más comunes de la IA en la fabricación es mejorar el mantenimiento. Los sistemas de inteligencia artificial pueden detectar y predecir desviaciones de las prácticas y flujos de trabajo estándar, lo que lleva a un proceso de mantenimiento más eficiente y preciso.
AI conversacional de LivePerson
Ya sea que una empresa use chatbots, asistentes virtuales o inteligencia artificial, es importante garantizar que su empresa esté proporcionando una experiencia de cliente perfecta. Una empresa como LivePerson ha desarrollado una plataforma que permite a los trabajadores no técnicos crear fácilmente experiencias de IA conversacionales para sus consumidores. La compañía también ofrece una interfaz intuitiva que no requiere ninguna habilidad de codificación.
Hoy, LivePerson anunció nuevas capacidades que ayudarán a las empresas a comprender mejor la intención del consumidor y ofrecer experiencias personalizadas. Estas capacidades incluyen el enrutamiento avanzado y la capacidad de rastrear el comercio de conversación. Además, la compañía planea introducir pronto acciones dinámicas. Las acciones dinámicas permitirán a las empresas conectar sin problemas a un cliente afectado por un accidente con el agente o el producto adecuado.
Una de las capacidades más emocionantes es la capacidad de la compañía para construir y capacitar a los modelos de IA. Estos modelos ayudan a los equipos de servicio al cliente a realizar tareas que requieren mucho tiempo y repetitivos de manera más eficiente. Con esta tecnología, las empresas también pueden reducir los costos operativos y mejorar la satisfacción del cliente.
Livepersons Conversational AI también incluye un repositorio de bots de ejemplo, junto con el código de muestra. Los usuarios también pueden unirse a Bots a una conversación para ayudar al usuario. Otra nueva capacidad, Conversator Builder, permite a las empresas crear intenciones para los clientes y crear diálogos. También ofrece monitoreo en tiempo real de humanos.
Otra nueva capacidad es la integración de la compañía con miles de aplicaciones. Con esta integración, las marcas pueden establecer fácilmente citas y tomar pagos a través de Stripe.
