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El Mejor Software de Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial se ha ido introduciendo gradualmente en el software empresarial y continuará haciéndolo en el futuro previsible. Estas aplicaciones inteligentes han incorporado algoritmos de aprendizaje profundo y de máquina en su funcionalidad diaria para automatizar mejor las tareas para el usuario.

El Mejor Software de Inteligencia Artificial (IA)

La automatización de estos procesos ahorra tiempo y energía al usuario, simplifica su trabajo y permite a los empleados trabajar de manera más eficiente y productiva. Si bien hay algunos que creen que la inteligencia artificial está dispuesta a reemplazar sus trabajos, se sorprenderán gratamente de que, en la mayoría de los casos, esta es una suposición falsa. En cambio, la aplicación de inteligencia artificial simplemente facilitará su trabajo.

Lo que debe saber sobre el software de inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en un elemento básico de todo el software empresarial, ya sea que los usuarios lo sepan o no. A menudo, las capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial están integradas dentro de las aplicaciones y brindan a los usuarios funcionalidades tales como capacidades de automatización o predictivas. Estas aplicaciones inteligentes simplifican y simplifican los procesos y las tareas que realizan las empresas y los empleados con la ayuda de IA, pero es importante diferenciar entre las herramientas que están habilitadas para IA y aquellas que ayudan a desarrollar aplicaciones inteligentes.

El software de IA es lo último. Proporciona a los desarrolladores herramientas para crear aplicaciones inteligentes, ya sea agregando aprendizaje automático o reconocimiento de voz a una solución, o creando una aplicación completamente nueva desde cero con la ayuda de una plataforma de IA. Estas herramientas de desarrollador suelen ser algoritmos, bibliotecas, marcos de código, o kits de desarrollador que pueden ayudar a los usuarios a crear una máquina y una funcionalidad de aprendizaje profundo para el software. El uso de la IA en el software eventualmente se convertirá en nada más que una norma: una característica que no se considera revolucionaria, sino que se considera necesaria. El mundo del software se esfuerza por alcanzar esa norma con el uso de herramientas de desarrollador de inteligencia artificial.

Quienes creen que el uso generalizado de la IA en los negocios será la caída para los empleados humanos están equivocados. En cambio, el software de IA ayudará a mejorar la experiencia de los empleados y ofrecerá formas automatizadas y simplificadas para que los trabajadores completen tareas manuales y mundanas. Ayudará a las empresas a trabajar de manera más inteligente y a tomar decisiones más inteligentes. El software de IA proporciona a los ingenieros de software las herramientas para construir estas soluciones que ayudarán a beneficiar a los empleados en todas las áreas de negocios.

¿Por qué usar software de IA?

La razón por la que alguien usaría el software de IA es construir una aplicación inteligente desde cero o agregar una máquina o un aprendizaje profundo a una aplicación de software preexistente. El software IA permite a los usuarios implementar el aprendizaje automático general o capacidades de aprendizaje profundo más específicas, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el reconocimiento de voz. Si bien esta es la razón principal, y algo obvia, hay muchas motivaciones detrás de esta razón, y algunos de los temas más comunes son los siguientes:

Automatización de tareas mundanas: las empresas pueden implementar el aprendizaje automático para ayudar a automatizar las acciones tediosas que los empleados deben realizar en su día a día. Al utilizar la inteligencia artificial para estas tareas, las empresas pueden liberar tiempo para que los empleados se concentren en los aspectos más importantes y humanos de sus trabajos. El software de IA no ofrece una forma de automatizar a las personas fuera de sus trabajos, sino que ofrece una herramienta complementaria para ayudar a mejorar su rendimiento en el trabajo.

Capacidades predictivas: la funcionalidad predictiva es similar a la automatización en el sentido de que realiza una tarea o proporciona un resultado que las soluciones asumen que es correcto en lugar de que un ser humano necesite hacerlo manualmente. Esto puede ser tan simple como las soluciones de administración de gastos que agregan un gasto a un informe por su cuenta. ¿Cómo un software sabría hacer esto? Porque utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para comprender que el usuario carga el mismo cargo en su informe todos los meses. Entonces, en lugar de que el empleado tenga que agregarlo cada mes, predice lo que aparecerá en el informe y lo automatiza para ellos. Este tipo de capacidad predictiva se puede agregar a aplicaciones con software IA.

Toma de decisiones inteligente: si bien puede pensarse que las soluciones predictivas toman decisiones inteligentes, este aspecto de la IA ayuda a los seres humanos a tomar decisiones inteligentes en lugar de que el software lo haga por ellos. El aprendizaje automático puede ayudar a eliminar las conjeturas a la hora de tomar decisiones empresariales críticas al proporcionar pruebas analíticas y resultados previstos. Esta funcionalidad no solo ayuda a eliminar los errores humanos de la toma de decisiones, sino que también puede ayudar a los usuarios con la información necesaria para defender las decisiones que toman.

Personalización: al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, los desarrolladores de software pueden crear un alto nivel de personalización, mejorando sus productos de software para todos los usuarios al ofrecer experiencias únicas. La creación de aplicaciones que reconocen a los usuarios y sus interacciones permite contar con potentes sistemas de recomendación, similares a los utilizados por Amazon para ayudar a personalizar las compras de los consumidores, o las capacidades de recomendación de películas de Netflix.

Creación de interfaces de conversación: dada la popularidad de las ofertas de inteligencia artificial de los consumidores, como la Alexa de Amazon, Siri de Apple y Google Home, el uso de interfaces de conversación se está adentrando en el mundo B2B. Para las compañías de software que intentan innovar y mantenerse al día con estos avances, el software IA es el lugar para comenzar. La implementación del reconocimiento de voz en un software puede permitir a los usuarios interactuar con la aplicación de una manera simplificada y única.

¿Quién usa software de IA?

Si bien muchos empleados probablemente interactúan con aplicaciones inteligentes, los usuarios del software de IA son principalmente ingenieros de software que usan las herramientas para construir esas aplicaciones inteligentes. Se requiere un alto conocimiento del aprendizaje automático y el desarrollo de software para utilizar completamente el software de IA. Existe una brecha significativa en la necesidad de desarrolladores de aprendizaje automático y en el número de candidatos calificados. Muchas compañías más grandes ofrecen salarios altos a quienes pueden construir algoritmos de aprendizaje automático o tener el conocimiento para entrenar modelos de aprendizaje profundo. A pesar de la demanda y los lucrativos salarios, todavía hay una escasez general de personal que pueda aprovechar el software de IA.

Del mismo modo, hay una escasez de científicos de datos, otra posición que puede utilizar software de IA. Los científicos de datos no están necesariamente desarrollando aplicaciones inteligentes, sino que utilizan modelos de aprendizaje automático para extraer información útil de los datos. Con mayor frecuencia, estos empleados se beneficiarían del análisis predictivo o del procesamiento del lenguaje natural, entre otras características del software de IA, para obtener valiosas perspectivas empresariales de los datos de la empresa. Muchas empresas también pagarán un alto salario a los científicos de datos a medida que su valor sea cada vez mayor debido a la cantidad de datos que consumen las empresas.

Tipos de software de IA

El software de inteligencia artificial es un espacio muy general, con varias subcategorías diferentes, que incluyen plataformas de IA, chatbots, aprendizaje profundo y aprendizaje automático. El aprendizaje profundo se vuelve aún más granular con otras subcategorías, como la PNL, el reconocimiento de voz y la visión por computadora (reconocimiento de imagen). Cada una de estas subcategorías ofrece a los usuarios una funcionalidad muy diferente que son potencialmente valiosas para que las empresas avancen.

Plataformas IA: Para los desarrolladores que intentan construir sus propias aplicaciones inteligentes sobre otra plataforma, las plataformas IA son la solución ideal. Al igual que una plataforma de aplicación estándar, estas herramientas a menudo proporcionan la funcionalidad de arrastrar y soltar con algoritmos precompilados y marcos de código para ayudar a construir la aplicación desde cero. La diferencia entre las plataformas de inteligencia artificial y las plataformas de nube como productos de servicio (PaaS) es que la primera proporciona la capacidad de agregar bibliotecas y marcos de máquina y de aprendizaje profundo al construir la aplicación. Las plataformas IA en última instancia dan a las aplicaciones una ventaja inteligente; Son una mezcla de productos de código abierto y propietarios, lo que significa que hacen posible la creación de una aplicación inteligente con poca sobrecarga. Sin embargo, para aquellos que no tienen suficiente conocimiento de desarrollo, estas plataformas pueden resultar desafiantes.

Chatbots: los chatbots son una de las áreas más refinadas del software de IA y tienen propósitos muy específicos en el mundo de los negocios; la experiencia del cliente y la automatización. Estas soluciones utilizan PNL para interactuar con los clientes a través de conversaciones de texto y voz. Los chatbots se utilizan a menudo como la primera línea de defensa para los centros de atención telefónica o los agentes de servicio al cliente de chat en vivo. Al utilizar un chatbot para determinar la gravedad de una solicitud o el motivo de la interacción, las empresas pueden dirigir mejor a los clientes o posibles clientes. Estas herramientas pueden interpretar el tema general de las solicitudes y garantizar que la persona correcta responda a la consulta. Además, los chatbots se pueden utilizar como asistentes virtuales o herramientas de asistencia al cliente, como los nuevos chatbots de Facebook. Mientras más chatbots interactúan y hablan con los usuarios, más pueden aprender y adaptar su vocabulario y su inteligencia general. Todo esto es posible debido a la máquina y la funcionalidad de aprendizaje profundo dentro del software.

Aprendizaje profundo: los algoritmos de aprendizaje profundo difieren de los algoritmos de aprendizaje automático específicamente porque usan redes neuronales artificiales para hacer sus predicciones y decisiones, y no necesariamente requieren entrenamiento humano. Con las redes neuronales artificiales, los algoritmos elaborados pueden tomar decisiones de una manera similar a la del cerebro humano. Sin embargo, las decisiones se toman en una escala más pequeña porque actualmente es imposible replicar la cantidad de conexiones neuronales en el cerebro humano. El aprendizaje profundo se puede dividir en las subcategorías de reconocimiento de imágenes (visión artificial) , procesamiento de lenguaje natural (PNL) y reconocimiento de voz. Los algoritmos de reconocimiento de imágenes permiten que las aplicaciones aprendan imágenes específicas píxel por píxel; El uso más común de un algoritmo de reconocimiento de imagen puede ser la capacidad de Facebook para reconocer las caras de sus amigos al etiquetarlos en una foto. La PNL tiene la capacidad de consumir lenguaje humano en su forma natural, lo que permite que una máquina entienda fácilmente los comandos simples y el habla del usuario. La PNL se usa ampliamente en aplicaciones como Siri de iPhone o Cortana de Microsoft en productos de Windows. Cada una de estas subcategorías utiliza redes neuronales artificiales y se basa en las profundas capas de conexiones neuronales de la red para un mayor nivel de aprendizaje.

Aprendizaje automático: La categoría de algoritmo de aprendizaje automático consiste en una amplia gama de bibliotecas y marcos que pueden realizar una variedad de tareas de aprendizaje automático cuando se implementan correctamente. Cuando se integran en el software, estos algoritmos predominantemente de código abierto permiten que las aplicaciones tomen decisiones y predicciones basadas completamente en datos. Estos algoritmos aprenden, a menudo utilizando aprendizaje supervisado o reforzado, en función de los conjuntos de datos que se les presentan para el consumo. Estos estilos de aprendizaje automático requieren algún elemento de entrenamiento humano. Hay varios tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático, entre los que se incluyen el aprendizaje de reglas de asociación, las redes bayesianas y el aprendizaje de agrupamiento y árbol de decisiones, entre muchos otros.

Tendencias relacionadas con el software de IA

La inteligencia artificial ha sido una de las tendencias tecnológicas más importantes en la última media década y, a medida que continúa la saturación de marketing para la inteligencia artificial, las palabras de moda pueden ser abrumadoras. Sin embargo, dentro del software de IA, G2 Crowd ha determinado algunas tendencias dentro de la tendencia: IA integrada y aprendizaje automático como un servicio (MLaaS) .

Inteligencia Artificial Integrada: la máquina y la funcionalidad de aprendizaje profundo se están incorporando en casi todos los tipos de software, ya sea que el usuario lo sepa o no. El uso de la IA integrada en el software como CRM, automatización de marketing y soluciones de análisis permite a los usuarios optimizar los procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. La inteligencia artificial incorporada solo se recuperará en los próximos años de manera similar a la forma en que lo han hecho la implementación en la nube y las capacidades móviles en la última década. Eventualmente, será tan común que los proveedores no tendrán que destacar el hecho de que su producto se beneficia del aprendizaje automático; Simplemente será asumido y esperado.

Aprendizaje automático como servicio: El mundo del software se ha convertido en una estructura de microservicios mucho más granular en los últimos años, particularmente para las necesidades de operaciones de desarrollo. Además, el auge de los servicios de infraestructura de nube pública ha permitido a grandes empresas como Google, Amazon y Microsoft ofrecer servicios de desarrollo e infraestructura a otras empresas con un modelo de pago por uso. El software de IA no es diferente, ya que esas mismas compañías ofrecen aprendizaje automático como un servicio (MLaaS) a otras compañías. Los desarrolladores pueden aprovechar fácilmente estos algoritmos y soluciones predefinidos al proporcionarles sus propios datos para obtener información. Le ahorra tiempo, recursos y dinero a las empresas más pequeñas al no tener que contratar desarrolladores de aprendizaje automático capacitados, sino que utiliza sistemas creados por otras compañías empresariales.

Problemas potenciales con el software de IA

Muchos usuarios potenciales asumen que el software de IA es capaz de todo fuera de la caja, pero casi siempre este no es el caso. El software de IA requiere una gran cantidad de datos para aprender lo que usted quiere que aprenda. Los usuarios a menudo necesitarán entrenar algoritmos de aprendizaje automático, utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado para construir una aplicación verdaderamente inteligente. (Un modelo de visión por computadora no puede determinar si una imagen es un gato o un perro a menos que haya aprendido cómo se ve un gato y cómo se ve un perro). También hay una escasez de personas que entienden cómo construir estos algoritmos y cómo entrenarlos. Para realizar las acciones que necesitan. El usuario común no puede simplemente activar el software IA y hacer que resuelva todos sus problemas. En cambio, se necesita una gran cantidad de conocimientos de desarrollo de software y aprendizaje automático.

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