Un paso atrás : Uber ha dejado de probar autos sin conductor debido a un choque fatal. Una mirada al futuro : un niño de 10 años desbloqueó el código de Face ID de Apple, una función de seguridad de reconocimiento facial que le permite usar su rostro para iniciar sesión en su dispositivo móvil.

Es una lucha ida y vuelta

¿Vamos hacia atrás o hacia adelante cuando se trata de inteligencia artificial (IA) y por qué las empresas deben tomar nota?. La verdad es que estamos viviendo la interrupción de la IA en este momento. Las pruebas de Tecnología no siempre son un paso adelante. Es una lucha ida y vuelta.

En este entorno, es confuso saber cómo encaja la IA en su negocio. ¿Es una exageración? ¿Es overhype? No tengo ninguna duda de que las empresas necesitan manejar la inteligencia artificial para ser relevantes en el mundo del mañana, en realidad, incluso en el mundo de hoy.

Estamos experimentando una segunda revolución industrial, y las empresas deben saltar ahora. A pesar de que la IA es utilizada por miles de compañías, muchas empresas no se han sumado a ella, y muchas oportunidades no se han utilizado.

Uber, Walmart, Apple, Google, Facebook y General Electric usan AI, pero esas son empresas enormes con mucho dinero. ¿Qué puede hacer para aprovechar la tecnología si posee un negocio mucho más pequeño para evitar quedarse atrás?.

Automatización de procesos robótica: ser tan eficiente como sea posible

Un gran salto adelante de las utilidades de automatización anteriores, la automatización de procesos robóticos (RPA) es un código que imita a los humanos que realizan tareas tales como: Recoger cambios en los perfiles de los clientes y actualizar todos los sistemas, incluida la facturación y el marketing.

Herramientas de procesamiento de lenguaje natural para extraer ciertas secciones de documentos. Ordenar comida rápida presionando un botón en lugar de hablar con un cajero.

Estos scripts / programas de RPA están basados ​​en reglas y son transparentes en la forma en que hacen su trabajo, pero no entran en la categoría de aprendizaje automático, lo que significa que no son capaces de aprender.

También son la herramienta de IA menos costosa y son adecuadas para trabajar en múltiples sistemas administrativos.

Para obtener RPA para su negocio, obtenga un equipo de expertos para diseñar y ejecutar la automatización. Luego, asegúrese de que sus datos estén claramente documentados y elaborados, de que tiene un proceso para recopilar los datos correctos y de que está revisando y actualizando periódicamente la calidad y los procedimientos de los datos. Además, asegúrese de medir constantemente la eficiencia que se produce al automatizar los procesos en sus diferentes sistemas y encontrar lagunas en las que se pueda trabajar más.

Mejor posición de su empresa

Las aplicaciones de aprendizaje automático usan algoritmos intensivos en datos que mejoran los resultados continuamente a medida que se les suministran datos más nuevos (incluida la detección de patrones, como el reconocimiento facial y de voz).

Estos modelos no solo interpretan el significado del conjunto de datos actual sino que también crean predicciones. El aprendizaje automático se usa para:

Predecir el comportamiento de compra de los clientes en función de los precios, la temporada, las condiciones económicas, etc. Analizar la seguridad de las redes. Crear modelos de datos para las aseguradoras. Analizar y diagnosticar afecciones basadas en rayos X en el cuidado de la salud. Automatice la optimización de la campaña de publicidad digital a través de programas como el asistente de marketing impulsado por AI de nuestro socio Vectra Digital .

Comprender la gran cantidad de datos disponibles dentro y fuera de su empresa es primordial para que su empresa tenga una gran ventaja competitiva y maximice su participación en el mercado.

Para implementar el aprendizaje automático, debe saber cuáles son sus objetivos comerciales y definir los parámetros que influyen en el diseño de su algoritmo.

Asegúrese de implementar los datos confiables y deseche los conjuntos de datos que se considerarán "atípicos". También debe pedirles a los expertos que entiendan completamente su negocio para diseñar y ejecutar las estrategias de big data, y que midan y evalúen constantemente. optimiza tus modelos.

El mayor error es pensar que la IA no afectará a su industria y compañía. Eso es un mito. Prometo que cada industria está en proceso de cambio debido a esta tecnología. Las compañías que se embarcan con AI van a tener éxito. La buena noticia es que no es demasiado tarde.

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