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Los factores ‘aprender’ y ‘tomar decisiones’, son la base del pensamiento humano y el artificial, razón por la que los científicos introdujeron la tecnología Machine Learning (ML) en la Inteligencia Artificial (IA).
La IA es una plataforma o solución que parece ser inteligente y que a menudo puede exceder el rendimiento de los humanos. Es una descripción amplia de cualquier dispositivo que imita funciones humanas o intelectuales, como el movimiento mecánico, el razonamiento o la resolución de problemas. El Machine Learning, por su parte, es un concepto de la IA ampliamente utilizado, ya que enseña a las máquinas a detectar diferentes patrones y adaptarse a las nuevas circunstancias, y puede basarse tanto en la experiencia como en la explicación. Según Andrew Ng, un pionero de la IA, el 99% del valor económico creado por esta tecnología proviene de sistemas de aprendizaje supervisado.
Como resultado, los sistemas ML dependen del acceso a grandes cantidades de datos en tiempo real. Además, la creación de los datos y la calidad de los mismos, a menudo son vitales para el éxito de la máquina. Por ejemplo, según Ng, las principales aplicaciones de reconocimiento de voz pueden comprender lo que alguien está diciendo, aunque pueden requerir 50,000 horas de discurso y sus transcripciones para hacerlo.
Cómo la IA está cambiando las aplicaciones empresariales
Las tecnologías basadas en IA están adquiriendo una gran importancia entre las empresas de todo el mundo, como ‘Watson’ de IBM, ‘DeepMind’ de Google y los múltiples servicios de inteligencia artificial de Amazon Web Services, ‘re:Invent’. Pero ¿Cómo los sistemas cognitivos y de inteligencia artificial finalmente se están volviendo más convencionales?, La consultora International Data Corporation pronostica que sus ingresos mundiales llegarán a $12.000 millones este año. Las tecnologías Core de la IA, además del ML, incluyen ‘Deep Learning’, ‘Procesamiento del Lenguaje Natural’ (NLP) y la visión por computadora.
La incorporación de IA y las capacidades de aprendizaje automáticas en el software empresarial, automatizan las tareas cotidianas de los empleados y les permite invertir su tiempo realizando asignaciones de mayor valor. Deloitte ha predicho que más del 80% de las empresas de software empresarial más grandes integrarán la funcionalidad de IA en sus productos para final de 2018, y se espera que para 2020, el 95% de las 100 principales empresas de software empresarial tengan aplicaciones habilitadas para IA.
Las empresas también pueden aprovechar la inteligencia artificial para predecir las fallas del sistema mediante el reconocimiento de los patrones en que se producen a través del software de inteligencia de negocios basado en IA. Este tipo de aplicación puede ser un programa basado en la tecnología que supervisa las actividades comerciales y alerta a las empresas cuando y donde surge un problema.
La IA como parte de la revolución del Internet de las Cosas (IoT)
Muchas organizaciones tienen dificultades para dar sentido a la enorme cantidad de datos que encuentran todos los días, incluidas sus preferencias, compras y otra información personal recopilada de los clientes. Sumando a esto, Internet de las Cosas (IoT) produce otro gran "montón de datos", en el que las empresas necesitan encontrar información y conocimientos útiles.
La lA aplica las capacidades analíticas de su tecnología a los datos recopilados por IoT, las empresas pueden identificar, comprender patrones y tomar decisiones comerciales más informadas. Esto lleva a una variedad de beneficios tanto para las organizaciones como para sus clientes, como la intervención proactiva, la automatización inteligente y experiencias de compra altamente personalizadas. También, permite encontrar formas para que los dispositivos conectados funcionen mejor juntos y hacer que estos sistemas sean más fáciles de usar.
El papel de la interconexión integrada en la IA, ML y IoT
La interconexión directa y segura entre una red de sistemas, usuarios, aplicaciones, análisis, datos y cosas es fundamental para el éxito de la IA y el ML. La interconexión rápida y privada entre las máquinas o los seres humanos y los sistemas, puede imitar la interacción en tiempo real entre humanos (docentes y estudiantes) requerida para un mayor aprendizaje.
Creo que la capacidad de interconectar empresas de forma directa y segura e intercambiar datos de manera privada es el camino del futuro para todas las empresas. Esto se refiere especialmente a aquellas compañías que necesitan aprovechar IA, ML y IoT para ser viables en la economía digital global de hoy.
En el futuro, esperamos que la tendencia IA / ML continúe en todas las industrias a medida que más empresas colaboren y aprovechen los centros de interconexión integrados y los centros de datos de colocación como una plataforma mundial unificadora para la innovación.
