Las 10 tecnologías de inteligencia artificial que dominarán en 2017

Las 10 tecnologías de inteligencia artificial que dominarán en 2017
ADEXT integra un robot inteligente que automatiza la creación de campañas publicitarias y toma las decisiones de inversión en los medios digitales que generen más ganancias para los negocios.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando diversos ámbitos de la vida cotidiana de las personas y el ámbito empresarial no es una excepción.

De acuerdo a un reporte de Narrative Science, en el 2016 el 38% de las empresas a nivel mundial utilizaba inteligencia artificial, porcentaje que se elevará a 62% para el 2018.

Otro estudio realizado por Forrester Research, predijo que habría un incremento de más del 300% en la inversión que se realizará en inteligencia artificial este 2017, en comparación del año pasado.

Ante este panorama, múltiples compañías mexicanas se preguntan cómo pueden integrar estas tecnologías para aumentar el rendimiento de sus ventas. ADEXT, una startup de inteligencia artificial que impulsa el crecimiento de miles de negocios en Internet, proporciona las 10 principales tecnologías de inteligencia artificial que dominarán este año:

  1. Generación de lenguaje natural: es un sub-campo de la inteligencia artificial que consiste en crear texto a partir de datos obtenidos. Esto permite que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud. Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.
  2. Reconocimiento de voz: siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras. Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response (reconocimiento de voz) y en aplicaciones móviles.
  3. Agentes virtuales: “La diva actual de los medios”, según Forrester. Un agente virtual es una computadora o programa capaz de interactuar con humanos: el ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots. Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la administración de las smart homes (casas inteligentes).
  4. Plataformas Machine Learning: el aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (en inglés Machine Learning) es el sub-campo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Proporcionando algoritmos, APIs (interfases de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y training (entrenamiento), así como el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data, las plataformas con Machine Learning están cobrando día con día mayor relevancia… Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.
  5. Hardware optimizado con IA: el hardware tiene que comenzar a ser más amigable con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto concibe la creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.
  6. Manejo de decisiones: las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial, y se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial. Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, asistiendo o ejecutando la toma de decisiones automatizadas.
  7. Plataformas de aprendizaje profundo: un tipo especial de Machine Learning que consiste en circuitos neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta tecnología imita las funciones del cerebro humano para procesar datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como también ocurre en el ejemplo antes mencionado. Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.
  8. Biométricas: esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal. 
  9. Automatización de procesos robóticos: esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos empresariales. Actualmente, utilizado en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso. Eso sí, la inteligencia artificial no viene a reemplazar la capacidad humana, sino a complementarla y a potencializar todo el talento humano.
  10. Analíticas de texto y NLP: el procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como su significado, entonación y lo que pretenden decir a través de métodos estadísticos y de Machine Learning. Actualmente, 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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Es clave recalcar que la inteligencia artificial no es exclusiva de las grandes empresas que disponen de altos presupuestos. Herramientas como ADEXT surgieron justamente para hacer accesibles tecnologías como estas a pequeñas y medianas empresas que deseen tener presencia significativa en Internet para crecer sus negocios y ser más competitivas.

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