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InicioInteligencia Artificial¿Cuáles son las áreas de inteligencia artificial?

¿Cuáles son las áreas de inteligencia artificial?

Algunas de las áreas de inteligencia artificial más candentes de la investigación son el aprendizaje automático, la representación del conocimiento y el razonamiento/planificación. La inteligencia artificial (IA) es un campo en expansión de la informática.

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    Áreas de Inteligencia Artificial

    Las principales áreas de Inteligencia Artificial son la neurociencia, la psicología, la ciencia cognitiva y la informática.

    La inteligencia artificial está creciendo rápidamente en las últimas décadas.

    Ya ha cambiado muchos campos de nuestra vida, especialmente los programas informáticos.

    Un amplio abanico de disciplinas diferentes contribuye al desarrollo de la inteligencia artificial.

    El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE proporciona una sólida base para aquellos estudiantes que desean seguir una carrera en el campo de la IA. Nuestro programa hace hincapié en áreas como los sistemas inteligentes, el aprendizaje automático y los modelos gráficos, que tienen aplicaciones en muchos campos científicos y disciplinas empresariales.

    Áreas de Inteligencia Artificial: En el marketing.

    Entre algunas áreas de inteligencia artificial se encuentra, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el marketing, que es un tema candente desde hace tiempo, aunque su presencia no se note de inmediato.

    Solo cuando se mira más allá de las tasas de conversión y las tasas de apertura y se intenta comprender por qué se obtienen, uno se da cuenta de que la IA ha estado ayudando todo el tiempo.

    Las formas en las que la IA ha aumentado el trabajo de los CMO han ido creciendo día a día.

    Por ejemplo, el uso de algoritmos inteligentes puede ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos comerciales prediciendo lo que sucederá en las próximas horas, días o meses.

    Funciona escaneando diferentes puntos de datos y encontrando patrones.

    De este modo, puede proporcionar predicciones precisas sobre lo que ocurrirá a continuación.

    Watson de IBM es un excelente ejemplo de esta tecnología en acción. (De hecho, éstas son sólo algunas de las formas en las que Watson ha llegado a los despachos de los directores de marketing).

    Para fines de marketing, empresas como DataSift están utilizando Watson para analizar los datos de Twitter y otras plataformas de medios sociales para obtener información sobre el comportamiento de los clientes y ayudar a mejorar el servicio al cliente y las relaciones públicas.

    Áreas de Inteligencia Artificial: en el servicio al cliente.

    El uso en algunas areas de inteligencia artificial, como en la atención al cliente ha crecido a un ritmo exponencial.

    Muchas empresas están incorporando la IA en sus estrategias de servicio al cliente para atender mejor a sus clientes.

    Hay muchas formas de utilizar la inteligencia artificial en la atención al cliente, algunas de las cuales son:

    1) Chatbots: Un chatbot es un programa informático que mantiene una conversación a través de métodos auditivos o textuales.

    Suelen utilizarse junto con otros programas para ayudar en tareas sencillas como la localización de información o la búsqueda de productos.

    Por ejemplo, si se busca un artículo específico en el sitio web de una empresa, un chatbot puede buscar rápidamente en el sitio web los resultados deseados.

    2) Detección de fraudes: En 2015, la tecnología de IA se utilizó para rastrear los datos de las plataformas de medios sociales para identificar el fraude de tarjetas de crédito.

    La tecnología escaneó más de 1.000 millones de publicaciones en redes sociales y fue capaz de identificar la actividad fraudulenta con mucha más precisión que los humanos solos.

    3) Marketing personalizado: Las empresas están utilizando la IA para analizar el comportamiento de los consumidores y crear campañas de marketing personalizadas que se dirijan a clientes individuales en función de sus preferencias y su historial de compras.

    Esto es particularmente útil cuando se llega a los clientes que no han comprado en su empresa antes, ya que le permite llegar a ellos de una manera personalizada al tiempo que crea una oportunidad para que vuelvan a comprometerse con su marca.

    Áreas de Inteligencia Artificial: en la gestión de infraestructuras

    Otra de las áreas de inteligencia artificial que se está abriendo paso en el espacio, es la gestión de infraestructuras mediante una combinación de aprendizaje automático, análisis predictivo, computación cognitiva, procesamiento del lenguaje natural y visualización de datos.

    La gestión de infraestructuras es un componente esencial de cualquier empresa.

    Es el proceso de diseñar, construir, operar y mantener los activos físicos que dan soporte a cualquier organización o empresa.

    Abarca todo, desde la construcción de un nuevo sistema informático hasta el mantenimiento de un edificio o simplemente la respuesta a una posible crisis por daños causados por el agua.

    Hay varios beneficios de los que las organizaciones pueden aprovechar en términos de implementación de IA en el espacio de gestión de la infraestructura.

    La primera y más obvia es que puede ayudar a automatizar procesos rutinarios para ahorrar tiempo tanto a los empleados como a los gestores.

    Por ejemplo, si su edificio necesita una nueva unidad de aire acondicionado, tendrá que solicitar presupuestos a los contratistas y luego evaluarlos en función de varios factores como el precio, la calidad de fabricación y el tiempo de entrega.

    Puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático junto con sus criterios de evaluación para generar automáticamente la mejor solución posible para usted.

    Esto también le ayudaría a optimizar su flujo de trabajo mediante la automatización de tareas rutinarias como la comunicación entre usted y otras partes relevantes como sus empleados o proveedores.

    Áreas de Inteligencia Artificial: Reconocimiento de imágenes

    Hoy en día, los sistemas utilizados en áreas de inteligencia artificial realizan tareas de reconocimiento de imágenes cada vez más complejas.

    Uno de los retos más exigentes es reconocer un objeto en una imagen, ya sea un solo elemento o una escena compleja.

    La aplicación del aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes se practica desde hace tiempo.

    Se entrena una red neuronal convolucional profunda para reconocer objetos.

    Este sistema suele estar formado por varias capas.

    La capa de entrada recibe la imagen RGB y la capa de salida produce las etiquetas de los objetos detectados en la imagen.

    El siguiente paso es aplicar el aprendizaje por transferencia, es decir, entrenar la red neuronal con un gran conjunto de datos en el que cada muestra corresponde a un único objeto.

    Una vez entrenado el modelo, se puede afinar utilizando un pequeño conjunto de datos que contenga imágenes con oclusiones parciales o fondos ruidosos para hacer frente a estos escenarios cuando no se disponga de suficientes datos.

    Áreas de Inteligencia Artificial: Reconocimiento de voz

    En la última década, como otra de las áreas de inteligencia artificial es el reconocimiento de voz, que ha pasado de ser un proyecto de investigación a una herramienta cotidiana.

    Ahora es posible responder y hacer llamadas mediante comandos de voz incluso en el iPhone o el ordenador portátil.

    El reconocimiento de voz se está convirtiendo poco a poco en parte de nuestra vida cotidiana, permitiéndonos interactuar con los ordenadores con las manos libres.

    Aunque el reconocimiento de voz ha experimentado una enorme mejora, todavía tiene margen de crecimiento.

    Los dos mayores retos son la precisión y la comprensión del lenguaje natural.

    La precisión se refiere a lo bien que el ordenador entiende lo que decimos.

    La comprensión del lenguaje natural está relacionada con la sintaxis y la semántica (el significado de las palabras) de cada frase que pronunciamos.

    En los últimos años, la precisión del software de reconocimiento de voz ha mejorado significativamente con Siri, Cortana, Google Now y Alexa liderando la precisión del reconocimiento de voz para diferentes dominios como llamadas, mensajes de texto, correo electrónico y navegación.

    La comprensión del lenguaje natural es más difícil que la mejora del reconocimiento del habla debido a su complejidad a la hora de definir las reglas de cómo hablan las personas y cómo aplican esas reglas en las conversaciones reales.

    Conclusión: La IA puede utilizarse para realizar una amplia gama de tareas.

    Las areas de inteligencia artificial puede utilizarse de varias maneras. Las más populares son la atención al cliente y la investigación.

    Por ejemplo, Facebook, Microsoft, Google y Apple utilizan la IA para aumentar la eficiencia del servicio al cliente y la recuperación de información.

    El coche sin conductor de Google también es esencialmente una IA autónoma.

    La investigación es una de las áreas de inteligencia artificial en las que los científicos utilizan esta tecnología para descubrir cosas nuevas sobre el mundo que nos rodea.

    Muchos de los avances científicos que se han producido en los últimos tiempos no habrían sido posibles sin la ayuda de la inteligencia artificial.

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