Inteligencia artificial para empresas
La aplicación de la inteligencia artificial en los negocios puede parecer un tema complejo y limitado solo a empresas de tecnología; sin embargo, podemos encontrar en su entendimiento y aplicación una solución que mejore los procesos de las empresas y las ayude a adaptarse a las necesidades actuales del mercado global. En este Digital Talks, Andrés Pulache, IT Manager, nos introduce en los conceptos y las aplicaciones de la inteligencia artificial para las empresas.
¿Qué es la inteligencia artificial?
El especialista definió a la inteligencia artificial o AI, por sus siglas en inglés, como un sistema de cómputo que procesa información en un ambiente determinado para crear decisiones en base a objetivos.
Por otro lado, señaló que dentro de la AI existen una variedad de categorías con diferentes características. Entre las más importantes están el Machine Learning y Deep Learning. El Machine Learning reconoce patrones de programación sin necesidad de tener a un programador de por medio; y el Deep Learning, es la técnica donde un modelo de inteligencia aprende características de procesos de forma automática.
Tipos de inteligencia artificial
Existen varios tipos de AI que desempeñan diferentes funciones y roles . A continuación les presentamos las principales:
- Actúan: autómatas que usan reglas y toman decisiones en base a una medida o sensor.
- Predicen: analizan datos para predecir el precio de una acción o probabilidades de incremento de ventas.
- Aprenden: sin que se les programe de forma supervisada o no supervisada.
- Crean: generan información.
- Relacionan: identifican los sentimientos y las emociones de las personas.
- Dominan: se vuelven expertos en un área.
- Evolucionan: se adaptan y se auto actualizan.
Estrategia de AI en una empresa
Para adoptar a la inteligencia artificial en las organizaciones es necesario hacerlo bajo un proceso estratégico y esquematizado. Pulache nos recomendó seguir los siguientes pasos:
1. Construir una cultura:
Estar orientada a los datos y trabajar con principios de ingeniería.
2. Talento técnico:
Buscar un líder o gerente técnico que conozca de ciencias de datos.
3. Planificar la implementación
Priorizar los objetivos del negocio y elegir la métrica adecuada.
4. Recolectar y preparar los datos
5. Construir modelos de Machine learning
6. Experimentar y repetir
Por: Nelson Pasapera, Social Media Manager de Digital Break