Inteligencia Artificial Azure
La creación de sistemas que aprenden, se adaptan y actúan de manera autónoma se ha convertido en el reto para los desarrollos tecnológicos durante los próximos años.
¿Qué es la IA (Inteligencia Artificial)?
La Inteligencia Artificial se puede definir como aquella tecnología que trata de emular el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para aprender, discurrir y tomar decisiones. La Inteligencia Artificial combina varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear sistemas que puedan pensar por sí solos.
La capacidad de usar IA tiene el objetivo de mejorar la toma de decisiones, reinventar modelos de negocio y ecosistemas. Tales tareas reducen costes y riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño y el control de calidad.
La mayoría de inversiones en Inteligencia Artificial siguen uno de estos tres patrones:
Optimización Automatizada de Procesos
Tecnologías: análisis predictivo, análisis prescriptivo, aprendizaje por refuerzo, Machine Learning, Deep Learning
Habilidades Cognitivas
Tecnologías: Análisis de sentimientos, Programación Neurolingüística (PNL), Datos no estructurados
Nuevas Interfaces
Tecnología: Bots
Detección de patrones ocultos
Detección de desviación de comportamiento
Detección de anomalías (NMG)
Correlación entre variables de proceso
Eficiencia
Optimización del flujo de trabajo
Comportamiento en tiempo real
Cronometría
Aumento de la seguridad
Reconocimiento facial en formularios
Detección de anomalías en los métodos de acceso
Ayuda al usuario
Clasificación automática de casos
Detección de problemas con potenciales clientes
Predicción de resultados a lo largo de la vida del proceso
Perspectivas procesables
Informa de las fortalezas de la empresa
Bots para usuario interno/externo
Predicción de futuro
Simulación de procesos para cuellos de botella
Predicción de métricas de negocios
Predicción de tendencias de consumo
Customer Churn
AuraPortal utiliza Inteligencia Artificial de Microsoft Azure para entender las capacidades que ofrece al usuario.
Vea una DEMO real para hacerse una idea del potencial:
Perspectivas Procesables
Algunos ejemplos donde la Inteligencia Artificial puede ser útil:
Ejemplo #1
Predicción de Resultados
Modelos de forecasting pueden emplearse para obtener una predicción de un resultado específico de un proceso, y actualizar esta predicción a la luz de los nuevos eventos, o el paso del tiempo. Se puede emplear para detectar cuando una oportunidad está en riesgo, cuando es probable que un proceso falle y sea relevante tomar acciones correctivas, etc.
Ejemplo #2
Detección de Anomalías
La detección automática de outliers y patrones anómalos es uno de los escenarios más habituales de aplicación de los modelos de Machine Learning/Deep Learning. Si bien su implementación mediante series temporales multi-variantes es bien conocida, los últimos años están siendo superadas por modelos basados en Redes Neuronales Recurrentes (RNN).
Ejemplo #3
Motor de Recomendación
Aunque AuraPortal ya implementa su mecanismo de recomendación de acciones basadas en el outcome de los últimos procesos, la IA puede dotar al Sistema de combinaciones de modelos más avanzados, detección de anomalías y tratamiento previo de datos automatizado.
Somos expertos en ayudarle.
Un equipo experimentado que le ayudará a crear soluciones a medida para su negocio.