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A medida que avanza nuestra tecnología, nuestra trayectoria ha demostrado que estamos creciendo hacia una existencia cada vez más digitalizada. En los últimos años, la mayor importancia y la incorporación de tecnología como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el comercio electrónico han cambiado muchos sectores modernos. Tanto es así que las recientes innovaciones de IA han dado lugar a un gran debate sobre la ética y la utilidad práctica. Sin embargo, lo que sigue siendo cierto es que con la nueva norma de que se necesitan datos excesivamente complejos para administrar un negocio, debemos ver cómo se puede usar esta tecnología para aumentar las ganancias al mejorar nuestras decisiones y prácticas comerciales.
La inteligencia artificial tal como la conocemos actualmente, un tema tan candente como lo es actualmente, existe desde hace poco más de una década. Con versiones primitivas que se utilizan para contenido o recomendaciones de productos, las innovaciones actuales se pueden construir e implementar con resultados revolucionarios en muchas industrias con la ayuda de desarrolladores de software expertos. La principal característica beneficiosa es la automatización de tareas y análisis de datos, lo que agiliza los procesos operativos y administrativos. Dicho esto, dado que el análisis es nuestro enfoque principal, ¿cómo puede ayudar la IA? La IA es una solución compleja para los complejos problemas que enfrentan muchas empresas con sus datos porque es increíblemente eficiente para generar información y predicciones.
Además, con respecto a la automatización de tareas, la IA se puede utilizar para la limpieza y preparación de datos, el reconocimiento de patrones, el modelado predictivo, el procesamiento del lenguaje natural y, en algunos casos, el análisis de imágenes y videos. Pero, ¿qué hace que la Inteligencia Artificial sea tan capaz? A continuación, se muestra un desglose de los bloques de construcción fundamentales.
Aprendizaje Automático (ML)
A través de algoritmos de aprendizaje automático, los usuarios pueden aprender y hacer predicciones con grandes conjuntos de datos. Dentro del ámbito del análisis empresarial, ML se utiliza para tareas como el modelado predictivo, la agrupación en clústeres y la detección de anomalías.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
La tecnología NLP permite que los sistemas y la IA comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. Como resultado, los chatbots se pueden crear y utilizar para comprender los acontecimientos de una empresa en un nivel breve y superficial.
Aprendizaje Profundo (DL)
Con el entrenamiento de redes neuronales con cantidades increíbles de datos y otras tecnologías como NLP, DL puede tener una comprensión más completa de la información que está consumiendo. Este aspecto permite que los chatbots antes mencionados presenten la información más precisa.
Escalable y flexible, la computación en la nube es una infraestructura fantástica para que prospere la inteligencia artificial. Los recursos disponibles para las empresas mediante el uso de la computación en la nube no solo son excelentes, sino que también pueden proporcionar una alternativa más conveniente y rentable a la computación en las instalaciones.
Ahora bien, ¿cuáles son los sectores que realmente podrían beneficiarse de la implementación de la IA con fines analíticos? Sorprendentemente, casi todos, pero veamos los cinco siguientes.
Minorista
Mediante el análisis de varias formas de datos, como el historial de compras, el comportamiento de navegación y otros puntos de datos, se pueden generar recomendaciones personalizadas. Además, es posible optimizar los precios y el inventario a través de la IA y mejorar la gestión de la cadena de suministro y mantenerse al día o ajustarse a la demanda, mejorando en última instancia el servicio al cliente y maximizando los ingresos.
Fabricación
Dentro de la industria manufacturera, la IA puede ayudar en la optimización de la producción mediante el uso de diferentes fuentes de información como sensores para mejorar los procesos de producción y mejorar el control de calidad. Además de esto, la inteligencia artificial puede facilitar mucho el mantenimiento mediante el uso de análisis predictivos para determinar cuándo los vehículos necesitarán reparaciones o deben recibir mantenimiento, lo que resulta en una distribución de productos y servicios en constante movimiento.
Finanzas y Banca
Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos financieros, como el historial de transacciones, el historial crediticio y los ingresos, la IA puede ayudar a las instituciones financieras a manejar mejor el comportamiento fraudulento y garantizar una mayor seguridad para sus clientes.
Cuidado de la Salud
La pandemia sirvió como una demostración sombría de que la industria de la salud necesitaba mejorar con su gestión analítica. La IA podría demostrar ser una herramienta fundamental con su capacidad para automatizar ciertas tareas y proporcionar análisis de datos y predicciones de pacientes, lo que en última instancia mejoraría la toma de decisiones clínicas.
Transporte y Logística
Al igual que la industria manufacturera, el sector del transporte y la logística podría beneficiarse del mantenimiento predictivo y un mejor cumplimiento de la seguridad como resultado de la IA. Sin embargo, existe el beneficio adicional de la optimización de rutas a través del análisis de varias fuentes de datos, como los patrones de tráfico y el clima.
Con tal versatilidad y sofisticación, el desarrollo involucrado de una IA personalizada para las necesidades de una empresa se puede crear a través de la comunicación y el entendimiento con un equipo de ingenieros.
Hay muchas cosas que han cambiado en menos de media década, ya sea que observemos el estado de nuestras comunidades y leyes o la tecnología que se continúa lanzando. Las empresas de todos los tamaños pueden usar soluciones avanzadas para garantizar su éxito de la manera más fundamental posible.
Como representa el difícil trabajo del análisis de datos, el impacto de la IA ya se ha notado y seguramente seguirá mejorando, y las organizaciones verán mejoras en la precisión, la eficiencia y el ahorro de costos.
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