Introducción a la inteligencia artificial
La inteligencia artificial ya no se limita a los ámbitos de los laboratorios de ciencia ficción e investigación. Su adopción generalizada ha comenzado a cosechar frutos. Contribuyó con más de $ 2 billones a la economía el año pasado y según el informe de PWC, este número alcanzará los $ 15.7 billones para 2030. La inteligencia artificial toca millones de vidas diariamente donde interactúa con nosotros a través de teléfonos inteligentes, computadoras personales, y otros dispositivos inteligentes, brinda enormes beneficios en todos los sectores, desde el cuidado de la salud, manufactura, transporte, venta minorista, educación, tecnología de la información, mercadeo, entre otros.
Beneficios clave de la inteligencia artificial
A continuación se presentan los beneficios de la Inteligencia Artificial:
1. Reducción del trabajo intensivo humano
La inteligencia artificial ha sido fundamental para reducir la mano de obra intensiva en humanos aprovechando la automatización inteligente. Según el Oxford Economics Report en junio de 2019, se implementaron más de 2.25 millones de robots en todo el mundo (aumento triple de la última década). Ahora en muchas fábricas, todos los trabajos pesados de levantamiento, transporte, transporte y otras actividades mundanas son llevados a cabo por robots habilitados para IA. Esto ahorra muchos esfuerzos humanos que pueden utilizarse mejor en actividades más productivas.
Ejemplo : Amazon implementa más de 100, 000 robots Kiva basados en IA en su centro de despacho de pedidos. El uso de robots habilitados para IA no solo reduce los esfuerzos humanos para realizar un trabajo físicamente intensivo, como transportar grandes cantidades de inventario de un estante a otro, sino que también mejora la seguridad en el lugar de trabajo. Estos Cyborgs pueden cargar y descargar un tráiler completo de existencias en menos de 30 minutos, lo que tomó más de un par de horas para los trabajadores humanos.
2. Eficiencia creciente en la industria farmacéutica
La IA ha sido de gran ayuda para la industria farmacéutica y sanitaria. Según el estudio realizado por el MIT, solo el 13% de los medicamentos pasan las etapas de los ensayos clínicos, además, le cuesta a las compañías farmacéuticas millones de dólares por cualquiera de sus medicamentos para pasar los ensayos clínicos. Por lo tanto, las compañías farmacéuticas para garantizar una mejor utilización de su presupuesto de I + D implementan IA para aumentar las posibilidades de que sus medicamentos borren los ensayos clínicos. Los diferentes algoritmos de Machine Learning ayudan a los científicos a encontrar la composición correcta de diferentes sales en las drogas mediante el análisis de datos históricos relacionados con genes, reacciones químicas y otros atributos.
Ejemplo: Novartis, una compañía farmacéutica líder, ha estado utilizando el algoritmo de aprendizaje automático para descubrir qué compuesto es el mejor para combatir las células enfermas bajo examen. Anteriormente, este procedimiento implicaba la investigación microscópica manual para cada muestra que consumía mucho tiempo y era propensa a errores humanos. Con los algoritmos basados en Machine Learning, pueden ejecutar simulaciones en tiempo real y obtener resultados más precisos antes.
3. Transformando el sector financiero
La mayoría de las aplicaciones financieras giran en torno al análisis de datos pasados para obtener mejores resultados. No sorprende que la Inteligencia Artificial cuyo USP está analizando datos pasados tenga un gran éxito en el Sector Financiero. AI tiene una amplia gama de aplicaciones en la industria financiera que van desde la evaluación de riesgos, la detección de fraudes, el comercio basado en algoritmos, el asesoramiento financiero y la gestión de finanzas, entre otros.
Ejemplo: Paypal ha estado utilizando un algoritmo avanzado de aprendizaje profundo para detectar transacciones fraudulentas. Paypal procesa una enorme cantidad de datos de transacciones, procesó más de $ 235 mil millones en pagos de 4 mil millones de transacciones realizadas por más de 170 millones de usuarios. Paypal utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo para analizar la gran escala de datos y comparar transacciones con patrones de transacciones de fraude almacenados en su base de datos. Basado en esta comparación de patrones, puede detectar transacciones fraudulentas de transacciones normales.
4. Servicio al cliente más rápido y fácil usando AI Chat-Bots
Una versión anterior de las interacciones de Chat-Bots consumía mucho tiempo y era frustrante. Los bots solían ejecutarse en bucles y solo podían ayudar en tareas predefinidas. Los chat-bots impulsados por IA que utilizan el procesamiento del lenguaje natural tienen una mejor comprensión de las interacciones humanas y pueden aprender por sí mismos y, por lo tanto, son mucho más expertos en proporcionar una respuesta adecuada a los clientes.
Ejemplo: el asistente virtual de Bank of America Erica es uno de esos ejemplos de chat-bot habilitado para IA. Ya ha ayudado a 7 millones de clientes desde su lanzamiento en junio de 2018. Erica utiliza inteligencia artificial, análisis predictivo y red neuronal artificial para atender más de 50 millones de solicitudes de clientes que recibió el año pasado. La solicitud abarca desde tareas bancarias normales como información de saldo bancario, pago de facturas hasta tareas complejas como planificación de inversiones y sugerencias de presupuesto .
5. Mejora de la seguridad en carreteras
Según el Informe de la Organización Mundial de la Salud, más de un millón de personas mueren en accidentes de tráfico cada año. La inteligencia artificial está jugando un papel importante en la reducción de tales muertes. Muchas compañías han comenzado a usar la inteligencia artificial para registrar y analizar los detalles de cada minuto con respecto al patrón de conducción de diferentes conductores que van desde la disciplina del carril, el cumplimiento de las reglas de tráfico, la distancia mantenida con otros vehículos en la carretera. Las aplicaciones de IA utilizan los detalles así recopilados para proporcionar recomendaciones de seguridad al conductor y ayudar a las compañías automotrices a encontrar vehículos más seguros.
Ejemplo: Microsoft ha estado experimentando con HAMS (Harnessing Auto-Mobiles for Safety) para mejorar la seguridad en las carreteras indias. Tiene en cuenta dos factores: el estado del conductor y la posición de su vehículo en relación con otros vehículos. Hace uso de la cámara delantera y trasera montada frente al asiento del conductor. La cámara frontal se usa para medir el estado físico del conductor, como la fatiga, detectando el movimiento de los ojos y la frecuencia de bostezos. Estos se detectan utilizando la relación de aspecto de la boca. La cámara trasera analiza la disciplina del carril y la distancia con otros vehículos. Todos estos datos se analizan utilizando aplicaciones de IA que utilizan procesamiento basado en Edge y alertas de recomendaciones basadas en seguridad que se generan en tiempo real.
6. Predecir y habilitar una respuesta más rápida ante desastres
La inteligencia artificial ha resultado ser un lado positivo para nosotros frente a la calamidad. Hoy en día, las aplicaciones de Inteligencia Artificial se están implementando para prevenir desastres naturales utilizando diferentes algoritmos de reconocimiento de patrones. También se está utilizando para mitigar las pérdidas después de tales desastres al ayudar en el trabajo de socorro en casos de desastre. AIDR (Inteligencia Artificial para Respuesta a Desastres) es ampliamente utilizado para este propósito.
Ejemplo: AIDR se desplegó en un esfuerzo de rescate después del terremoto en Nepal (2015). Los voluntarios y los trabajadores de rescate pudieron comunicarse rápidamente con las víctimas afectadas con la ayuda de AIDR. AIDR utiliza análisis de redes sociales para clasificar todos los tweets etiquetados. Las ideas de estos tweets no solo ayudaron a los rescatistas a llegar rápidamente al área afectada, sino que también los ayudaron a clasificar las áreas en función de la urgencia para canalizar mejor el esfuerzo de rescate.
Conclusión
La inteligencia artificial tiene un potencial inmenso y ha comenzado a mostrar resultados tangibles en todos los sectores. En términos de utilización del potencial, acabamos de arañar la superficie y hay un largo camino por recorrer antes de aprovechar el verdadero poder de la IA.
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Esta ha sido una guía de los beneficios de la inteligencia artificial. Aquí también hemos discutido la introducción sobre los beneficios de la inteligencia artificial y los beneficios clave de la inteligencia artificial con ejemplos. También puede consultar nuestros artículos para obtener más información.
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