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Machine learning, PLN o visión por ordenador: empresas canarias y el reto de la Inteligencia Artificial

Los departamentos de Ventas están mejorando drásticamente su rendimiento mediante el uso de algoritmos para ayudar con los conceptos básicos de priorización y calificación de cuentas y clientes potenciales

Los líderes empresariales de las principales organizaciones están de acuerdo universalmente en que la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje automático (ML) transformarán sus negocios al reducir los costos, gestionar los riesgos, racionalizar las operaciones, acelerar el crecimiento e impulsar la innovación.

El potencial de la IA para impulsar el crecimiento de los ingresos y las ganancias es enorme. El marketing, el servicio al cliente y las ventas se identificaron como las tres funciones principales en las que la IA puede realizar todo su potencial, según algunos estudios.

Los departamentos de Ventas están mejorando drásticamente su rendimiento mediante el uso de algoritmos para ayudar con los conceptos básicos de priorización y calificación de cuentas y clientes potenciales, recomendando el contenido o la acción de ventas que conducirán al éxito y reasignando recursos de ventas a los lugares donde pueden tener el mayor impacto.

Marketing busca en la inteligencia artificial potenciar enormes eficiencias al focalizar y optimizar el impacto de grandes inversiones en medios, contenido, productos y canales digitales. En el servicio al cliente, AI está abriendo nuevas fronteras en la experiencia y el éxito del cliente mediante la aplicación de PLN, análisis de sentimientos, automatización y personalización a la gestión de las relaciones con los clientes.

Según la Encuesta de Inteligencia Artificial (IA) de Edelman de 2019, la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo las nociones de la empresa sobre la extracción de información de los datos. De hecho, la gran mayoría de los ejecutivos de tecnología (91 por ciento) y el 84 por ciento del público en general creen que la IA es la "próxima revolución tecnológica".

Podemos describir cuatro tipos importantes de IA con los que la empresa canaria ICC Network está abordando proyectos en unión de MMI Analytics, las dos divisiones de Grupo ICC, una organización fundada en 1992 y con presencia internacional desde 2005, y que ha sido declarada por ICEX ha “caso de éxito de internacionalización”.

Aprendizaje automático: machine learning (ML) es una rama de la IA que permite a las computadoras aprender de los datos y aplicar ese aprendizaje sin intervención humana. Cuando se enfrenta a una situación en la que una solución está oculta en un gran conjunto de datos, el aprendizaje automático es una opción. ML se destaca en el procesamiento de esos datos, extrayendo patrones de ellos en una fracción del tiempo que tomaría un ser humano y produciendo información de otra manera inaccesible.

Casos de uso de ML: machine learning potencia el análisis de riesgos, la detección de fraudes y la gestión de carteras en servicios financieros; predicciones basadas en GPS en viajes; y campañas de marketing dirigidas, para enumerar algunos ejemplos. El aprendizaje de ML puede mejorar al completar las tareas a lo largo del tiempo en función de los datos etiquetados que ingiere o puede impulsar la creación de modelos predictivos para mejorar una gran cantidad de tareas críticas para el negocio.

Aprendizaje profundo: esta rama de la IA trata de imitar de cerca la mente humana. Los ordenadores analizan problemas en múltiples capas en un intento de simular cómo el cerebro humano analiza los problemas. Las imágenes visuales, el lenguaje natural u otras entradas pueden analizarse en varios componentes para extraer significado y construir contexto, mejorando la probabilidad de que la computadora llegue a la conclusión correcta.

El aprendizaje profundo utiliza las llamadas redes neuronales, que "aprenden del procesamiento de los datos etiquetados suministrados durante el entrenamiento, y utiliza esta clave de respuesta para aprender qué características de la entrada son necesarias para construir la salida correcta. Una vez que se ha procesado un número suficiente de ejemplos, la red neuronal puede comenzar a procesar entradas nuevas e invisibles y devolver resultados precisos con éxito.

Casos de uso de aprendizaje profundo: deep learning impulsa las recomendaciones de productos y contenido para Amazon y Netflix. Funciona detrás de escena de los algoritmos de reconocimiento de voz e imagen de Google. Su capacidad para analizar cantidades muy grandes de datos de alta dimensión hace que el aprendizaje profundo sea ideal para la sobrealimentación de sistemas de mantenimiento preventivo.

Procesamiento de lenguaje natural (PLN): permite a los ordenadores entender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Cuando tomas IA y la enfocas en la lingüística humana, obtienes PLN y hace posible que los humanos hablen con las máquinas, ya que permite a los ordenadores comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano.

La PLN en sí tiene una serie de subconjuntos, incluida la comprensión del lenguaje natural (NLU), que se refiere a la comprensión de lectura automática, y la generación del lenguaje natural (NLG), que puede transformar los datos en palabras humanas.

Visión por ordenador: la visión artificial ayuda a las máquinas a identificar y clasificar objetos, y luego reaccionar a lo que "ven". Igual que PLN es para hablar, la visión por ordenador es para ver. Puede aprender a ver e interpretar el mundo visual de la misma manera que lo hacen los humanos, y a medida que las capacidades de inteligencia artificial han avanzado, puede permitir que las máquinas midan cosas que las personas no pueden, como la temperatura, la calidad del aire.

Al incorporar el aprendizaje profundo, las herramientas de visión por computadora mejoran en la detección de patrones en imágenes u otros datos con el tiempo. Las tasas de precisión para la identificación y clasificación de objetos han pasado del 50% al 99% en menos de una década, y los sistemas actuales son más precisos que los humanos para detectar y reaccionar rápidamente a las entradas visuales. Además, las capacidades de visión por computadora pueden procesar, clasificar y comprender imágenes y videos a una escala y velocidad que de otro modo serían imposibles.

Casos de uso de visión por computadora: al emplear también PLN, las herramientas de visión por computadora pueden no solo capturar, indexar, almacenar y extraer información de datos visuales, sino también "editar, normalizar y comprender" contenido de imágenes o documentos. A través de cámaras y kits programables de aprendizaje profundo, las empresas pueden desarrollar sus propias aplicaciones de visión por computadora, como comprobar que los empleados de un restaurante se lavan las manos para manipular alimentos con la frecuencia adecuada.

ICC Network ofrece a las empresas canarias soluciones de IA, machine learning, PLN visión artificial y Deep learning. Puede contactar a través de Centro de Atención por WhatsApp en +34 662 156 672 o a través de https://www.icc-e.orghttps://www.icc-e.org

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Publicado el
25 de mayo de 2020 - 12:13 h

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