Importancia de la inteligencia artificial en las empresas

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Importancia de la inteligencia artificial en las empresas

Actualmente, es posible observar cómo la inteligencia artificial empieza a integrarse en diversos aspectos de nuestras vidas. Así, es inevitable que ella también influya en las empresas. Estas siempre encuentran formas de integrarla y mejorar sus procesos de forma nunca antes vista. Si piensas estudiar una carrera en tecnología, conocer sobre la IA es fundamental para ti.

¿En qué consiste exactamente este concepto? ¿Cuáles son sus tipos? ¿Cuál es la importancia de la inteligencia artificial en las empresas? Bien, En Certus responderemos todas aquellas preguntas.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Antes de examinar cómo es que la IA impacta en las empresas de hoy, es importante definir el concepto. La inteligencia artificial es un término muy amplio y general que refiere a cualquier tipo de software de computadora que lleve a cabo actividades similares a las humanas. En lugar de servir como un reemplazo para el ingenio e inteligencia humana, la IA cumple las tareas de una herramienta de apoyo.

La inteligencia artificial es el siguiente paso del software. Se trata de una tecnología que puede tomar decisiones por sí misma y actuar incluso en situaciones que no fueron previstas por sus programadores. Son aquellas características las que hacen de la IA una herramienta muy valiosa para diferentes industrias.

Ahora bien, llamar inteligencia artificiala una aplicación específica es técnicamente correcto, pero no cubre ninguna de sus características específicas. A fin de entender qué tipo de IA es predominante en las empresas, revisaremos sus variantes más útiles: machine learning y deep learning

¿Que es machine learning?

Traducido como aprendizaje automático, se trata de uno de los tipos más comunes de IA en desarrollo de las empresas hoy en día. Se usa primordialmente para el procesamiento rápido de grandes cantidades de información.

Estos tipos de inteligencia artificial son algoritmos que aprenden con el tiempo. Mientras mayor sea la cantidad de información que se le dé al algoritmo de machine learning, mejor será su desempeño.

Las empresas hacen uso de sus capacidades a fin de poner grandes cantidades de datos en dosis más pequeñas y digeribles para las personas. Esto es particularmente relevante hoy  en día, ya que el internet de las cosas provee a las empresas un flujo constante de data confiable y masiva.

Por ejemplo, una empresa de manufactura probablemente tiene todas sus máquinas unidas a una red. Los dispositivos conectados muestran un flujo constante de datos relacionados a la funcionalidad y producción de los equipos. Desafortunadamente, esta es una cantidad de información demasiado extensa para que sea analizada por una persona.

Como resultado, se pierden de vista muchos patrones de su funcionamiento. Gracia al machine learning se puede analizar rápidamente toda la data conforma ingrese, identificando patrones y anomalías. Si una de las máquinas no funciona a su total capacidad, el algoritmo es capaz de detectarlo y notificarlo a fin de hacer los cambios pertinentes.

Sin embargo, machine learning es también una categoría muy amplia. El desarrollo de redes neuronales artificiales y una red interconectada de nodos de inteligencia artificial, ha dado inicio a lo que se conoce como deep learning.

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¿Que es deep learning?

El aprendizaje profundo es una versión incluso más específica del machine learning. Esta se basa en una red neuronal que inicia procesos de razonamiento no lineal. El Deep learning es fundamental en el desempeño de funciones más avanzadas como la detección de fraude.

Esto es posible, ya que el deep learning analiza un amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, para que un vehículo sin conductor pueda funcionar correctamente, se deben analizar e identificar diferentes factores y responder al mismo tiempo.

Los algoritmos del deep learning se usan para contextualizar la información que recogen sus sensores: la distancia de los objetos, la velocidad de su movimiento y la predicción de dónde estarán en los siguientes 5 o 10 segundos. Toda aquella información es calculada para que el vehículo sin conductor tome cada decisión en su trayecto.

Deep learning tiene un gran potencial para las empresa y es solo cuestión de tiempo para que su uso se haga común entre ellas. Las capacidades de machine learning, las cuales resultan más antiguas, tienden a estancarse una vez que se recibe cierta cantidad de información.

En contraste, los modelos de aprendizaje profundo continúan mejorando conforme se reciba más data. Se puede decir que los modelos de deep learning son mucho más ampliables, detallados e independientes.

¡Genial! Ahora conoces un poco más a detalle cuál es la importancia de la inteligencia artificial para las empresas. Este concepto es muy importante si quieres trabajar dentro del mundo de la tecnología. Ahora necesitas encontrar la carrera adecuada.

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