Introducción a las aplicaciones de inteligencia artificial
La aplicación de inteligencia artificial es un tema ampliamente prevalente en el mundo de TI durante más de 4 décadas y estuvo en el laboratorio todo el tiempo.
En el mundo digital de hoy, abundante disponibilidad de
- Datos generados desde múltiples fuentes (Big data)
- Recursos informáticos y de almacenamiento (locales y en la nube)
- Ancho de banda de internet
- Algoritmos complejos para obtener información de big data facilitó el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial utilizando una variedad de nuevas tecnologías. Las plataformas de inteligencia artificial se están construyendo para casos comerciales antiguos, pero no se implementan debido a limitaciones en la tecnología y para nuevos casos de uso que evolucionaron junto con la tecnología de inteligencia artificial.
¿Qué son las aplicaciones de inteligencia artificial?
La IA se trata de construir inteligencia en máquinas para permitirle realizar tareas humanas con precisión para las operaciones conocidas. También incluye máquinas con muchos puntos de datos para que las máquinas aprendan y manejen situaciones desconocidas. La IA simula máquinas para trabajar, aprender, pensar y reaccionar como los seres humanos.
En este artículo veamos las aplicaciones desarrolladas utilizando tecnologías de IA.
Tecnologías de IA más adoptadas
Procesamiento natural del lenguaje
La PNL es un método de hacer máquinas para comprender el lenguaje natural que el ser humano habla o interactúa con él. También permite que una máquina responda al humano después de procesar su solicitud, de la forma en que el humano entiende. La sintaxis y la semántica son los parámetros clave en PNL.
Aprendizaje automático
ML permite que la máquina aprenda automáticamente utilizando los puntos de datos disponibles sin depender de instrucciones externas. El algoritmo ML ayuda a la máquina a manejar situaciones desconocidas y administrarlas. El aprendizaje profundo es un subconjunto de ML y funciona con grandes datos no estructurados con un enfoque de capa estructurada como el cerebro humano para obtener conocimientos profundos.
Automatización Robótica de Procesos
Automatiza el proceso de transacción manual mundano con el robot de software. Este robot navega los pasos del software ERP / CRM / FSM y completa la transacción como lo hace un humano. Mejora la eficiencia de las operaciones comerciales y libera recursos manuales para el trabajo de valor agregado.
Reconocimiento facial
Ayuda a identificar el rostro humano utilizando la tecnología. Usando características biométricas, el rostro humano se mapea a partir de video o foto y se combina con la base de datos para encontrar una coincidencia. El problema de la privacidad es un gran desafío al usar esta tecnología.
Lista de las principales aplicaciones de inteligencia artificial
Las aplicaciones se están construyendo utilizando las tecnologías de inteligencia artificial para industrias, agricultura, educación y comercio electrónico. Las aplicaciones como Digital Assistant, desarrolladas en tecnología de reconocimiento de voz, se usan ampliamente en el dominio público. Las aplicaciones de IA están en diferentes niveles de madurez. La lista de las principales aplicaciones de inteligencia artificial en varios segmentos son
1. Transporte
- Los conductores cuentan con funciones de inteligencia artificial como estacionamiento automático y controles de crucero avanzados para ayudarlos.
- Las técnicas de IA se utilizan para mejorar el sistema de gestión del tráfico que reduce los tiempos de espera, el consumo de combustible y las emisiones en un 25%
- Sistema de transmisión automática
- Un automóvil sin conductor (autónomo) está en una etapa piloto.
2. Fabricación
- Robot en fabricación en condiciones no ergonómicas.
- Mantenimiento inteligente predictivo para evitar pérdidas de producción.
- Alerta temprana sobre posibles problemas de calidad en la línea de fabricación debido al comportamiento de la máquina o la calidad de la materia prima, etc.
3. Asistencia sanitaria
- Diagnóstico más rápido utilizando datos de salud del paciente y otros datos relacionados (Watson de IBM)
- Exploración de imágenes médicas para la detección de enfermedades.
- Sistema de soporte de decisiones clínicas utilizando minería de datos
- Robot para realizar trabajos repetitivos en cirugía y atención al paciente.
4. Finanzas y banca
- Medición de la solvencia de los clientes y desembolso de préstamos sin riesgo utilizando datos de las redes sociales y otras fuentes.
- La decisión de inversión de las instituciones financieras es asistida por motores de IA.
- El comercio algorítmico, sistemas complejos de IA, se utiliza para automatizar la toma de decisiones comerciales.
5. Recursos humanos
- Reclutamiento asistido por IA
- Predecir el desgaste de los empleados
6. Agricultura
- Técnicas de IA para aumentar el rendimiento de los cultivos y sugerir métodos para aumentar la eficiencia en la agricultura.
- Monitoreo del cultivo y la condición del suelo para rastrear la salud de los cultivos.
- Datos ingresados a los agricultores sobre los cambios en las condiciones climáticas, el entorno del mercado para plantar sus cultivos.
7. educación
- Tutor de IA: atención individual para los estudiantes en las áreas donde necesitan aportes adicionales.
- AI ofrece un programa de aprendizaje adaptativo que coincide con las preferencias de los estudiantes.
8. Comercio electrónico
- Búsqueda visual para identificar artículos para comprar
- Chatbot para proporcionar contenidos de información
- Visualización automática de productos según el historial de navegación.
9. Asistente digital
Las aplicaciones de reconocimiento de voz son populares en el dominio público y hay muchas plataformas de asistentes digitales en el mercado que interactúan con las personas y proporcionan contenidos de información según sus necesidades en cualquier cosa del mundo. Siri (Apple), Alexa (Amazon), Google Now, Cortana (Microsoft), Facebook messenger, Blackberry Assistant, Teneo, Speaktoit Assistant, Hound y Braina son las plataformas de software de asistente digital más populares. Este software está integrado en dispositivos de usuario final como teléfono y tableta o se comercializa como dispositivos separados como Amazon Echo, Google Home, etc.
10. AI incrustado en dispositivos
Las aplicaciones de IA están integradas en dispositivos conectados como máquinas, refrigeradores, unidades de aire acondicionado, accesorios eléctricos y los hacen más inteligentes. Las personas pueden interactuar con estos dispositivos y activarlos y desactivarlos de forma remota y estos dispositivos pueden comunicarse con otros sistemas y realizar ciertas funciones.
11. ERP
Las funcionalidades de AI son ERP estándar incorporado. SAP, Oracle y otros proveedores de ERP están incorporando módulos adicionales de IA en su ERP y los están convirtiendo en ERP inteligentes e inteligentes.
Características de las aplicaciones de inteligencia artificial Funcionalidades
Se puede clasificar en las siguientes funciones
Aplicaciones de inteligencia artificial estrechas
En Narrow AI, los sistemas están diseñados para realizar tareas específicas de forma reactiva. Muchas implementaciones exitosas de inteligencia artificial como el sistema de reconocimiento de voz, RPA, reconocimiento facial e inteligencia de datos pertenecen a esta categoría y estas aplicaciones experimentan mejoras continuas.
Fuertes aplicaciones de inteligencia artificial
En Strong AI, los sistemas están diseñados para unir las capacidades cognitivas humanas para pensar, decidir como seres humanos cuando se presentan escenarios desconocidos. El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales están en esta categoría. Los datos históricos y los datos de los sistemas circundantes son esenciales para construir inteligencia en estos sistemas. Los vehículos autónomos / sin conductor y los sistemas de toma de decisiones están diseñados de esta manera.
Otras características de las aplicaciones de inteligencia artificial
Las habilidades como el conocimiento, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción, el aprendizaje, la planificación y la manipulación, y el movimiento físico deberán presentarse en la programación de IA. El acceso a datos de varias fuentes y algoritmos intuitivos integrados en el programa ayuda a AI a adquirir estas habilidades.
Conclusión: aplicaciones de inteligencia artificial
Más del 50% de las principales industrias a nivel mundial han implementado al menos un caso de uso en tecnología de inteligencia artificial y la adopción de inteligencia artificial está en la vía rápida. Hay implementaciones exitosas de IA en la automatización de tareas mundanas (RPA, Chatbot), reconocimiento de voz, gestión de llamadas de servicio, áreas de inteligencia de datos. Una tendencia actual en la IA ahora es migrar de la IA de soporte de decisiones a la IA de toma de decisiones.
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