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19 Tecnologías de Inteligencia Artificial que dominarán el 2018: Parte 1

Basado en el reporte TechRadar de Forester, aquí compartimos con ustedes las nuevas y modernas tecnologías de inteligencia artificial (IA) de este año.

 

  1. Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural es una subdisciplina de la IA que convierte los datos en texto, lo que permite a las computadoras comunicar ideas con precisión.

Actualmente se utiliza en el área de servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado.

 

  1. Reconocimiento de voz

Siri es sólo uno de los sistemas que pueden entender lo que dices. De hecho, cada día son creados más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.

 

  1. Agentes virtuales

Un agente virtual es un programa capaz de interactuar con humanos. Los chatbots son un gran ejemplo. Estos se están utilizando actualmente para el servicio al cliente y soporte, así como administradores de hogares inteligentes.

 

  1. Plataformas machine learning

Hoy en día las computadoras pueden aprender fácilmente, y algunas son realmente inteligentes. El Machine learning es una subdisciplina de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial. Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Proporcionando algoritmos, APIs (interfaz de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas Machine Learning están ganando cada día más fuerza.

Actualmente están siendo utilizadas, principalmente, para predicción y clasificación.

 

  1. Hardware optimizado con IA

La tecnología IA hace que el hardware sea mucho más amigable. ¿Cómo? A través de unidades de procesamiento gráfico y central, y de dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas por IA.

 

  1. Toma de Decisiones

Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial, para que puedas usarlos para su configuración, mantenimiento continuo y optimización.

La toma de decisiones ya se ha incorporado a una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones automáticamente, haciendo que los negocio sean lo más rentables posible.

 

  1. Plataformas de aprendizaje profundo

Las Plataformas Deep Learning utilizan una forma única de Machine Learning que involucra circuitos neuronales artificiales con varias capas de abstracción que pueden imitar al cerebro humano, procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones.

Hoy en día se usa principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones que sólo son compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

 

  1. Biométricas

Esta tecnología puede identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo.

Permite interacciones más naturales entre los seres humanos y máquinas, incluidas aquellas relacionadas con el reconocimiento del tacto, imágenes, voz y lenguaje corporal, por lo que es extremadamente importante en el campo de la investigación de mercado.

 

  1. Automatización de procesos robóticos

La automatización de procesos robóticos usa scripts y métodos que imitan y automatizan tareas humanas para apoyar en los procesos corporativos. Es útil especialmente en situaciones en las que contratar personas para un trabajo o tarea específica sea una inversión muy alta o derechamente ineficiente.

Es una solución que permite aprovechar al máximo el talento humano y mover a los empleados a posiciones más estratégicas y creativas, para que sus acciones realmente puedan tener un impacto en el crecimiento de la compañía.

 

  1. Analíticas de texto y NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

Esta tecnología utiliza análisis de texto para comprender tanto la estructura de las oraciones, como su significado e intención, a través de métodos estadísticos.

El análisis de texto y NLP se utilizan actualmente en sistemas de seguridad y detección de fraudes. Aunque también están siendo utilizados por una amplia gama de asistentes y aplicaciones automatizadas para extraer datos no estructurados.