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5 Características de las Tecnologías de Inteligencia Artificial en las que vale la pena invertir

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son temas oportunos que despiertan la imaginación del público. En 2016, se invirtieron entre $ 26 mil millones y $ 39 mil millones en IA, según estimaciones recientes del McKinsey Global Institute, un grupo de expertos líder en el sector privado. Ese número es tres veces la cantidad gastada solo tres años antes, un aumento impulsado por la actividad empresarial y los avances tecnológicos.

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Aunque miles de empresas de riesgo están invirtiendo en proyectos atractivos de aprendizaje automático, hay beneficios muy reales que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están logrando ahora, no en una línea de tiempo futura de autos con auto-manejo y automatización del hogar. Los inversores y observadores inteligentes deben considerar seguir a las compañías que están resolviendo estos cinco problemas.

1. Eliminar tareas aburridas

Todos tenemos días en los que tenemos que hacer un trabajo ocupado: tareas aburridas y aburridas que pueden ser necesarias pero que no son importantes ni valiosas. Afortunadamente, el aprendizaje automático y la IA están comenzando a abordar parte de esto a través de las tecnologías de interacción humano-computadora. Asistentes virtuales como Siri, Cortana y el Asistente de Google realizan tareas básicas, conversando con el usuario en lenguaje natural.

Se puede encontrar un uso más robusto de esta tecnología en compañías como Dialogflow , una subsidiaria de Google, y anteriormente conocida como Api.ai. Estas empresas crean interfaces de conversación que utilizan el aprendizaje automático para comprender y satisfacer las necesidades de los clientes. ¿Quieres enviar 5,000 invitaciones de calendario o reservar un vuelo desde San Francisco a París? ¿Necesita un método confiable para responder las preguntas básicas de los clientes en línea, instantáneamente? Soluciones como las que ofrece Dialogflow cortan el trabajo aburrido que, de lo contrario, requeriría horas de tiempo humano.

2. Enfocar los problemas difusos

Los datos informan a cada nivel del funcionamiento de una empresa moderna. Incluso las pequeñas empresas tienen mucho material para interpretar, por lo que una gran empresa consume cantidades de información a una escala igualmente impresionante y aterradora.

La expansión de los datos disponibles ha ido más allá de lo que los seres humanos son capaces de sintetizar, convirtiéndolo en un trabajo perfecto para el aprendizaje automático y la IA. Por ejemplo, Elucify ayuda a los equipos de ventas a actualizar automáticamente sus contactos. Simplemente haciendo clic en un botón, la información se obtiene de una multitud de fuentes de datos públicas y privadas. Elucify toma todos esos datos difusos, los compara y realiza cambios cuando es necesario.

3. Distribuir datos

La ciberseguridad moderna impulsa la necesidad de comparar terabytes de datos internos con una cantidad comparable de datos externos. Este ha sido un problema muy difícil de resolver, pero el aprendizaje automático y la IA son herramientas perfectas para el trabajo.

Fui un inversor en Vectra Networks , una compañía de seguridad que usa AI para combatir los ataques cibernéticos, durante mi tiempo en Intel Capital. Al comparar los datos de la red externa con el registro dentro de la empresa, Vectra Networks puede automatizar el proceso de detección de ataques. Los trabajadores humanos simplemente no podían envolver sus brazos alrededor de una distribución tan amplia de información.

Una empresa similar es RiskSense , que fue pionera en la gestión proactiva del riesgo cibernético y utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para automatizar los procesos de datos. A medida que los problemas de ciberseguridad cambian y aumentan, las organizaciones como estas serán vitales para abordar los problemas de los datos distribuidos.

4. Resolver datos dinámicos

Cada libro de negocios escrito en los últimos 50 años tiene secciones dedicadas al desarrollo de la eficiencia; Es una característica preciada del lugar de trabajo. Un obstáculo importante en esa búsqueda siempre ha sido abordar los rasgos de los empleados individuales. Ahora, algunas empresas con visión de futuro están adoptando la inteligencia artificial para resolver los problemas dinámicos del comportamiento humano.

Un inicio llamado GitPrime utiliza datos de código para determinar los patrones de trabajo más productivos para los ingenieros de software. Estos patrones complejos ayudan a las organizaciones a moverse más rápido y responder mejor a las necesidades cambiantes. Encontrar la influencia humana en millones de líneas de código hubiera sido imposible en el pasado, pero el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudarnos a verlos.

5. Prevenir problemas peligrosos

Los sistemas industriales de vanguardia combinan robots con inteligencia artificial, impresión 3D y supervisión humana. Las empresas no solo pueden ahorrar miles de millones con estos sistemas, sino que también salvarán vidas.

El líder en automatización industrial, Rethink Robotics, construye sistemas de robots interactivos controlados por AI. Este proceso no solo reduce los costos y mejora la eficiencia de la empresa, sino que también crea entornos mucho más seguros para los trabajadores humanos. Los elementos peligrosos de los trabajos de fabricación son sustituidos por máquinas, mientras que los cerebros detrás de ellos siguen siendo seguros y humanos.

Las inversiones futuristas que acaparan los titulares en el aprendizaje automático y la IA ciertamente tienen su lugar: he visto una gran cantidad de dinero de capital de riesgo invertido en esa dirección. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial proporcionan un excelente enfoque para resolver muchos de estos problemas aburridos, difusos, distribuidos, dinámicos y peligrosos.

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