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Inteligencia artificial: 4 tendencias que debes mantener en el radar

20 de mayo de 2021


En un artículo anterior revisamos la importancia de capitalizar en la gestión de los datos para las organizaciones. Pero ante la acelerada digitalización de las organizaciones y el auge de los datos han relevado la amplia aplicabilidad de la inteligencia artificial. A continuación, te mostramos algunas tendencias de este ámbito tecnológico que ya están irrumpiendo […]

En un artículo anterior revisamos la importancia de capitalizar en la gestión de los datos para las organizaciones. Pero ante la acelerada digitalización de las organizaciones y el auge de los datos han relevado la amplia aplicabilidad de la inteligencia artificial. A continuación, te mostramos algunas tendencias de este ámbito tecnológico que ya están irrumpiendo en diversas industrias.

Deep learning

El Deep learning corresponde a una rama del machine learning que, similar a los neurones del cerebro humano, utiliza redes neuronales artificiales para resolver problemas complejos autónomamente. A través de esta tecnología, Amazon introdujo “transferencia de aprendizaje” a su asistente inteligente Alexa, permitiéndole a desarrolladores utilizar su conocimiento (como restaurantes, insumos de compra domésticas) para otras funciones. Establecer vínculos y cruzar conocimientos de diferentes áreas o funciones, algo natural para el cerebro humano, es ya cada vez más replicable con Deep Learning e implica innumerables oportunidades de innovación.

Mayor comprensión de lenguaje para servicios

El Natural Language Processing (NLP), es la manipulación automática de lenguaje natural -como voz y texto- por software. Su desarrollo permite estructurar datos con apoyo de inteligencia artificial, facilitando la automatización de plataformas de servicio al cliente. Avances en el NLP permitirán desarrollar, por ejemplo, chatbots más sofisticados, subtítulos automáticos más certeros y publicidad más personalizada.

Automatización de procesos robóticos (RPA)

Este sistema de inteligencia artificial permite automatizar tareas repetitivas de alto volumen, reduciendo la incidencia de error. La eficiencia de tecnología RPA permite consolidar y distribuir información de clientes para operadores de call centers, facilitar el proceso de on-boarding de nuevos colaboradores en una empresa al optimizar la entrega de información, o gestionar ágilmente la información médica de pacientes médicos.

Reconocimiento facial

La aplicación de reconocimiento facial para fines de seguridad y verificación de identidad es ampliamente conocida, pero la sofisticación de esta tecnología igualmente podrá implementarse en otras áreas. El poder analizar y detectar emociones específicas con cada vez mayor certeza, por ejemplo, personalizar la usabilidad de sitios web, software de educación adaptable a las emociones del usuario, y nuevas experiencias para medios de entretención de streaming y videojuegos.

La amplia aplicabilidad de la inteligencia artificial para innovar en procesos productivos, como también desarrollar nuevos productos y servicios es ampliamente conocida. Organizaciones que emplean esta tecnología sofistican su toma de decisiones y son capaces de detectar nuevas oportunidades de innovación con mayor eficacia.