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Principales aplicaciones comerciales de tecnologías de inteligencia artificial en uso hoy

Principales aplicaciones comerciales de tecnologías de inteligencia artificial en uso hoy

2016 fue un gran año para los avances en tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El mercado de la IA también está floreciendo. A pesar de toda la publicidad y la atención de los medios, numerosas empresas emergentes y gigantes de Internet están compitiendo para desarrollar esta tecnología. Ha habido aumentos masivos en la inversión y la adopción por parte de las empresas. Un estudio de Narrative Science encontró que solo el año pasado 38% de las empresas ya habían adoptado la IA. Se espera que esta captación crezca hasta 62% en 2018. Otro estudio de Forrester Research predice una 300% auge de la inversión en IA en 2017 en comparación con el año pasado. Se espera que el mercado de la IA crezca hasta $ 47 mil millones para 2020 desde $ 8 mil millones hoy.

La investigación de Forrester publicó recientemente un informe de TechRadar sobre IA que tiene un análisis detallado de 13 tecnologías que las empresas deberían considerar adoptar. No se preocupe demasiado, su tarea principal es apoyar más que reemplazar a los trabajadores humanos. ¡Bueno, al menos por el momento!

Así que vamos a atascarnos. Esta lista no está en ningún orden en particular, ¡no se preocupe, no será despedido todavía!

Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural produce texto a partir de datos informáticos. Actualmente, la TI se utiliza en servicios al cliente, generación de informes y resumen de conocimientos de inteligencia empresarial. Esta tecnología la proporcionan actualmente empresas como Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS e Yseop.

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz, como era de esperar, permite que la computadora transcriba y transforme el habla humana en formatos comprensibles para aplicaciones informáticas. Se utiliza sobre todo en sistemas de respuesta de voz interactivos y aplicaciones móviles como Siri, Cortana y Alexa, por nombrar algunos. Los proveedores de ejemplo incluyen NICE, Nuance Communications, OpenText y Verint Systems.

Agentes virtuales

Forrester se refiere a los agentes virtuales como "el favorito actual de los medios". Esto abarca desde chatbots simples hasta sistemas avanzados que pueden hablar casi de forma natural con los humanos. Actualmente se utilizan en servicios al cliente, así como en administradores de dispositivos domésticos inteligentes. Estos se están volviendo cada vez más sofisticados, así que no se sienta tan mal si realmente le está comenzando a gustar Alexa, por ejemplo. Para aquellos que la han observado, ¡puede que no estemos demasiado lejos! Esta tecnología se encuentra actualmente en desarrollo por empresas como Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft y Satisfi.

[Fuente de imagen: imdb]

Plataformas de aprendizaje automático

Las plataformas de aprendizaje automático proporcionan algoritmos, API, conjuntos de herramientas y datos de desarrollo y capacitación. También proporcionan potencia informática para diseñar, entrenar e implementar modelos, aplicaciones, procesos y otras máquinas. Los MLP se utilizan actualmente en una gran variedad de aplicaciones comerciales que se ocupan principalmente de la predicción o clasificación. Esta tecnología se encuentra actualmente en desarrollo y es proporcionada por empresas como Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.

Hardware optimizado para IA

El hardware optimizado para IA son tipos de unidades de procesamiento de gráficos y dispositivos diseñados y diseñados para ejecutar de manera eficiente tareas computacionales orientadas a la IA. Se emplean principalmente para el uso de aplicaciones de aprendizaje profundo. Los proveedores de ejemplo incluyen Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.

Gestión de decisiones

Los motores de gestión de decisiones insertan reglas y lógica en los sistemas de IA. Se utilizan principalmente para la configuración inicial y la formación, así como para el mantenimiento y ajuste continuos de dichos sistemas. Esta es una aplicación madura de IA y se usa ampliamente en una variedad de aplicaciones comerciales. Ayudan o realizan procesos automatizados de toma de decisiones. Los proveedores de ejemplo incluyen Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems y UiPath.

Plataformas de aprendizaje profundo

Las plataformas de aprendizaje profundo son un tipo especial de aprendizaje automático que consta de redes neuronales artificiales y múltiples capas de abstracción. Actualmente se utilizan principalmente en el reconocimiento y clasificación de patrones que involucran conjuntos de datos muy grandes. Los proveedores de muestra incluyen Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology y Sentient Technologies.

Biometría

La biometría permite interacciones naturales entre humanos y máquinas. Estos incluyen, pero no se limitan a, reconocimiento de imágenes y tacto, reconocimiento de habla y lenguaje corporal. Actualmente se utilizan principalmente para estudios de mercado por parte de las empresas. Actualmente son desarrollados y suministrados por empresas como 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.

Automatización robótica de procesos

La automatización de procesos robóticos utiliza scripts y otros métodos para automatizar la acción humana y mejorar la eficiencia de los procesos comerciales. Actualmente se emplean donde es demasiado caro o de hecho ineficaz para los humanos realizar una tarea similar. ¿Quizás las aplicaciones futuras incluirán seguridad personal? Ok, solo quería incluir una imagen de Terminator en el artículo. Los proveedores de ejemplo incluyen Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.

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Análisis de texto y PNL

El procesamiento de lenguaje natural o PNL apoya y utiliza el análisis de texto al comprender la estructura y el significado de las oraciones. También es capaz de comprender el sentimiento y la intención a través de métodos estadísticos y de aprendizaje automático. Actualmente se utilizan en la detección y seguridad de fraudes, una amplia gama de asistentes automatizados, así como aplicaciones para minar datos no estructurados. Los proveedores de ejemplo incluyen Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.

[Fuente de imagen: Pixabay]

Principales tecnologías de IA: la última palabra

Las empresas ciertamente se están beneficiando de las capacidades de las tecnologías de IA en la actualidad. La encuesta de Forrester de 2016 (vinculada a continuación, pero es 'pagar para jugar') muestra que todavía existen algunos obstáculos para su adopción más amplia. Una gran proporción de empresas no ve actualmente la necesidad de ellos. También pueden parecer demasiado costosos en comparación con la solución más tradicional del trabajo humano. Otros obstáculos incluyen la falta de comprensión de estas tecnologías, la percepción de exageración a su alrededor o la falta de experiencia interna para maximizar su uso.

Forrest concluye que una vez que las empresas superen estos obstáculos, se beneficiarán enormemente de las tecnologías de IA. Su adopción generalizada acelerará la transformación de las aplicaciones orientadas al cliente y permitirá desarrollar una red interconectada de inteligencia empresarial.

Cualquiera que sea el futuro de la IA, es seguro que su reemplazo de las tareas tradicionalmente operadas por humanos explotará. Se ha predicho durante muchos años y es una preocupación genuina que muchos trabajos realmente se vuelvan redundantes una vez que una computadora o máquina pueda realizarlos. En la mayoría de los casos, las tecnologías de inteligencia artificial serán más eficientes, más competentes y no necesitarán tomar descansos. Pero, como ocurre con cualquier revolución tecnológica, donde los trabajos tradicionales se automatizan, se van a concebir nuevos trabajos, ¿o sí? Pero esa es una pregunta para otro momento ...

Fuentes: Forbes, TechnologyReview, Forrester

[Fuente de la imagen destacada editada: Pixabay]

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