Inteligencia Artificial

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.

AI can be defined as technology that tries to explain mental functioning based on the development of algorithms to control different things. / La inteligencia artificial se puede definir como aquella tecnología que trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas.

¿Qué es la IA (Inteligencia Artificial)?

La inteligencia artificial se puede definir como aquella tecnología que trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. 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 costos 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

Perspectivas Procesables

Algunos ejemplos donde la Inteligencia Artificial puede ser útil:

A few examples where Artificial Intelligence can be useful / 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.