INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial es la suma de tecnología inteligente e ingenio humano aplicada al núcleo de un negocio, en todas las funciones y procesos, para abordar los complejos retos a los que se enfrentan las compañías.

La inteligencia artificial combina varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear sistemas que puedan pensar por sí solos.

Los datos creados por los clientes a través de sus interacciones y comportamiento en línea permiten a las compañías descodificar las necesidades, preferencias, sentimientos y quejas de los clientes y crear experiencias y servicios más personalizados con decisiones empresariales basadas en datos de Inteligencia Artificial.

Aplicar la inteligencia artificial y la ciencia de datos a las decisiones de negocio a través de soluciones de gestión de datos empresariales, ayudamos a empresas líderes a crear prototipos de los productos y modelos de entrega más deseables y a perfeccionarlos, validarlos y escalarlos.

La capacidad de usar IA tiene el objetivo de mejorar la toma de decisiones, reinventar modelos de negocio y ecosistemas. Tales tareas reducen costes y riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño y el control de calidad.

La inteligencia Artificial tiene multitud de aplicaciones de negocio, en las áreas de atencion a clientes  ; tecnología de la información y seguridad, administración de empresas, finanzas y contabilidad, recursos humanos, marketing y ventas.

Optimización Automatizada de Procesos

Tecnologías:

Análisis predictivo

Análisis prescriptivo

Aprendizaje por refuerzo

Machine Learning:

Es uno de los enfoques principales de la IA, el aprendizaje automático usa algoritmos para aprender de los patrones de datos.

 Deep Learning:

Es una de las aplicaciones más poderosas y de  mayor crecimiento de la IA. Se trata de un subcampo del machine learning, que se utiliza para resolver problemas muy complejos y que normalmente implican grandes cantidades de datos. El deep learning se produce mediante el uso de redes neuronales, que se organizan en capas para reconocer relaciones y patrones complejos en los datos. En la actualidad se utiliza en reconocimiento de voz, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural.

Habilidades Cognitivas

Tecnologías: Análisis de sentimientos, Programación Neurolingüística (PNL), Datos no estructurados.

Nuevas Interfaces

Tecnología: Bots

Un chatbot es un programa informático con el que es posible mantener una conversación, tanto si queremos pedirle algún tipo de información o que lleve a cabo una acción.

Los chatbot  usan el procesamiento de lenguajes naturales (PLN) para combinar el texto del usuario o la entrada de voz con comandos ejecutables. Muchos aprenden continuamente usando técnicas de inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático. Por tanto, tienen la posibilidad de aprender de nuestros gustos y preferencias con el paso del tiempo.

Aplicaciones Prácticas

  • Chatbot

La automatización del servicio de atención al cliente es una realidad a día de hoy gracias a los chats programados para resolver las principales dudas de los clientes, realizar recomendaciones en función de su historial financiero o asignarles a la persona más adecuada para su consulta de forma automatizada.

  • Autorización de pagos y transacciones más segura

Se emplea la inteligencia artificial y el machine learning para tomar decisiones sobre la autorización de un pago o transferencia.

Con el objetivo de prevenir el fraude, el algoritmo aprende continuamente los patrones de gasto del usuario para decidir de forma fiable y coherente si es esa persona la que está realizando dicho pago.

  • Análisis de riesgos en productos financieros

Creación de perfiles de crédito a partir de la información proporcionada por el solicitante y los datos obtenidos de manera automática en Internet y las redes sociales para evaluar los riesgos en la concesión de un préstamo sin tener que recurrir a otros intermediarios, logrando un ahorro importante de tiempo y dinero.

  • Salud y Biotecnología

Entre los casos más destacados en el mundo sanitario encontramos la detección del cáncer mediante muestras de sangre en los pacientes. El material recolectado tiene una enorme cantidad de datos que necesitan ser analizados para encontrar ciertos patrones. La técnica ayuda a identificar los factores genéticos que podrían conducir al desarrollo o no de una enfermedad.

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