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10 aplicaciones de Inteligencia artificial para no quedarse atrás en el 2018

Fuente: EbankingNews Con información de Natalia Maynez de adext

La Inteligencia Artificial (IA) marca la pauta de las soluciones en el mundo financiero. Una empresa que quiera mantenerse competitiva en el 2018, deberá invertir en IA.

Según la publicación Narrative Science, al cierre de este año el 62% de las empresas utilizarán la inteligencia artificial, cuando hace tan solo dos años solo la utilizaban el 38%.

Se estima que para el año 2020 el mercado de inteligencia artificial crecerá de 8 mil millones de dólares a más de 47 mil millones.

Los expertos advierten que hay 10 tecnologías de inteligencia artificial que las empresas deben incorporar durante el 2018 para no quedarse atrás.

1. Generación de lenguaje natural 

Este sub-campo de la IA se utiliza para que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud. Lo cual se logra creando texto a partir de datos obtenidos

Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

2. Reconocimiento de voz

No solo Siri  entiende la voz humana. Los sistemas comienzan a incorporar la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles entendibles por las computadoras.

3. Agentes virtuales

Los chatbots son el mejor ejemplo de los agentes virtuales, computadora o programa capaz de interactuar con humanos.

4. Plataformas machine learning  

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (machine learning) es el sub-campo 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.

Se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.

5. Hardware optimizado con IA

La creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA, que hacen más amigable la interacción.

6. Manejo de decisiones

Las máquinas inteligentes insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial. Se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento, y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial, 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.

Se utiliza en el reconocimiento de patrones y la clasificación de aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

8. Biométricas

La identificación, medición y análisis de las características físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal. Aplicaciones fundamentales en la banca digital.

9. Automatización de procesos robóticos

Integración de scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos empresariales.

Se utiliza en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso.

10. Análisis de texto y NLP

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza análisis  de texto para 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.