La Inteligencia Artificial es ya una realidad. Es muy importante estar preparados y empezar a tomar decisiones ágiles y bien informadas sobre dónde y cómo emplear la Inteligencia Artificial en nuestras empresas.

Una forma de prepararse para actuar rápidamente nos la ofrece la consultora McKinsey con una guía para directivos donde explican los principales elementos de la Inteligencia Artificial.

En la guía se exponen de forma muy clara los conceptos principales de esta temática.

La Inteligencia Artificial es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas que asociamos a las personas. Ejemplos de tecnologías de Inteligencia Artificial son la robótica y los vehículos autónomos, procesamiento natural del lenguaje, agentes virtuales y machine learning.

 

Tipos de Inteligencia Artificial

 

Machine learning

Machine learning o el Aprendizaje automático de las máquinas es cuando los algoritmos detectan patrones y aprenden a hacer predicciones y recomendaciones procesando datos y experiencias, en lugar de recibir instrucciones, así como adaptarse a lo largo del tiempo para ser, cada vez, más eficaces.

Hay tres tipos de Machine Learning aplicados a las empresas.

 

1)  Aprendizaje supervisado

Un algoritmo usa datos y feedback de las personas para aprender la relación entre el input dado con un output fijado (por ejemplo, inputs como “época del año” y “tasas de interés” predicen outputs como “los precios de la vivienda”).

Este tipo de machine learning se puede usar para controlar los precios de la competencia, clasificar a clientes según la probabilidad de que paguen un préstamo, predecir si una lesión cutánea es benigna o maligna según sus características, predecir la rotación de los clientes, predecir si los usuarios registrados estarán dispuestos o no a pagar un precio en particular por un producto, etc.

 

2)  Aprendizaje sin supervisión

Un algoritmo explora la entrada de datos sin recibir un output explicito (por ejemplo, explorar los datos demográficos de los clientes para identificar patrones).

Este tipo de machine learning ayuda a segmentar a los clientes en grupos por características distintas (por ejemplo, grupos de edad) para asignar mejor las campañas de marketing o evitar el abandono, informar del uso/desarrollo de un producto agrupando a los clientes que mencionan palabras clave en los datos de las redes sociales, recomendara qué películas deberían ver los consumidores según las preferencias de otros clientes con atributos similares y muchas otras aplicaciones de valor.

 

3) Aprendizaje reforzado

Un algoritmo aprende a realizar una tarea, simplemente, tratando de maximizar las recompensas que recibe por sus acciones. Este tipo de machine learning se podría usar para optimizar la estrategia comercial para una cartera de negociación de opciones, equilibrar la carga de las redes eléctricas en ciclos de demanda variables, optimizar el comportamiento de conducción de los automóviles sin conductor, optimizar los precios en tiempo real para una subasta en línea de un producto con suministro limitado, etc.

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Deep Learning

Deep Learning o el Aprendizaje profundo es el aprendizaje que puede procesar una gama más amplia de datos y, a menudo, puede producir resultados más precisos que los enfoques tradicionales de aprendizaje automático. Por ejemplo, una vez que aprende cómo se ve un objeto, puede reconocer el objeto en una nueva imagen (es lo que se aplica al reconocimiento facial o al reconocimiento de lugares).

El Deep learning ayuda a generar informes de analistas para operadores de valores bursátiles, proporciona traducción “fina” de idiomas, evalúa la probabilidad de que una transacción con tarjeta de crédito sea fraudulenta, genera subtítulos para imágenes, etc.

La Inteligencia Artificial tiene muchos usos para todo tipo de negocios y empresas. Es importante empezar a aprovechar lo que el machine learning y el deep learning nos pueden proporcionar ya que hoy en día son ya una realidad que nos puede determinar el futuro.

¿Qué piensas?, ¿qué más nos traerá la inteligencia artificial dentro de unos años? ¿Lo ves aplicable a tu empresa o solo es una corriente de moda que ha crecido con el paso del tiempo pero que no tendrá un gran impacto a medio plazo?

Puedes descargarte la recomendable guía esencial para ejecutivos de la consultora Mckinsey.

 

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