Las 10 principales tecnologías de Inteligencia Artificial para 2018

La Inteligencia Artificial es una tecnología que se encuentra en auge, no obstante todavía queda mucho camino por recorrer hasta descubrir todo el potencial que tiene y lo que podemos llegar a hacer con ella. Pero son muchas ya, las empresas, que han empezado a introducir la Inteligencia Artificial en sus procesos de crecimiento.

Según Narrative Science, en 2016 el 38% de las empresas utilizaba Inteligencia Artificial, y se prevé que está cifra llegue al 62% en 2018. A continuación, te presentamos las 10 tecnologías basadas en Inteligencia Artificial que dominarán este año.

Las 10 principales tecnologías de Inteligencia Artificial para 2018


1# El lenguaje natural

El lenguaje natural es considerado una sub-área de la Inteligencia Artificial que consiste en crear texto a partir de datos obtenidos, con la finalidad que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud. Normalmente se utiliza en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

Empresas como Attivio, Cambridge Semantics, Narrative Science ya son proveedores de este sistema.

2# Reconocimiento por voz

Cada vez son más los asistentes por voz que existen, más allá de Siri de Apple o Cortana de Microsoft. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras.

Este sistema ya lo podemos ver implementado en aplicaciones móviles o como asistente de atención al cliente en algunas empresas. Algunos ejemplos de proveedores son: NICE, Nuance Communications, OpenText, entre otros.

3# Agentes virtuales

Cuando hablamos de agentes virtuales nos referimos a una computadora o programa capaz de interactuar con humanos. Uno de los ejemplos más claros son los chatbots, introducidos en numerosas webs. Se trata de chats automatizados con capacidad para responder las preguntas o dudas que les pueden surgir a los usuarios. Por tanto, se trataría de un sistema de atención al cliente.

Los agentes virtuales también se suelen utilizar en las smart homes o casas inteligentes. Algunos de los actuales proveedores son; Amazon, Google, Microsoft, entre otros.

4# Plataformas machine learning

EL machine learning o aprendizaje automático es considerado una sub-área de las ciencias de la computación y una rama de la Inteligencia Artificial. Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender por sí mismas, el comportamiento de los usuarios.

Estas proporcionan algoritmos, APIs, herramientas de desarrollo o incluso, el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data. Actualmente, este sistema se utiliza en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.

Algunos proveedores son: Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, entre otros.

5# Hardware optimizado con Inteligencia Artificial

últimamente se ha planteado la idea de que el hardware esté más adaptado a las tecnologías de Inteligencia Artificial, por esto, se han empezado a crear unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la Inteligencia Artificial. Nvidia ya ha empezado a trabajar en ello.

6# Toma de decisiones

Las máquinas inteligentes ya se han empezado a utilizar para la instalación inicial, el mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial. Además, es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales para facilitar y automatizar la toma de decisiones, como por ejemplo por lo que hace a la inversión en los medios digitales para que generen más ganancias para el negocio.

7# Plataformas de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo lo podemos englobar dentro del machine learning, que consiste en circuitos neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta tecnología lo que pretende es imitar las funciones del cerebro humano para procesar datos, y estos, nos ayudarán en la toma de decisiones. No obstante, actualmente se utiliza para reconocer patrones y clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

8# Biométricas

Esta tecnología permite identificar, medir y analizar las características físicas y el comportamiento de las personas. Gracias a esta, se pueden realizar interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo el reconocimiento del tacto, imagen, habla y lenguaje corporal. De momento, es una tecnología que se utiliza principalmente para hacer una investigación de mercado.

9# Automatización

La automatización de procesos se realiza mediante la integración de scripts y otros métodos que se utilizan para imitar y automatizar tareas humanas que realicen procesos empresariales.

Actualmente esta automatización se emplea en procesos muy costosos para que los realice un humano. Es importante recordar que la Inteligencia Artificial no ha surgido para sustituir al ser humano, sino para complementarlo.

10# El Lenguaje Natural y la Analítica de Texto

El Lenguaje Natural utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como, su significado o entonación. Por ahora, se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes, y en una amplia gama de asistentes automatizados y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.

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