Por Julio Gremes
Director de Tecnología de Softland Argentina
En los medios de comunicación se habla con mayor énfasis sobre el impacto que tendrá la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas y en la vida cotidiana de las personas.
En muchos casos ya vivimos con la IA, por ejemplo, cuando el sistema de Streaming de contenido multimedia nos sugiere otra serie para agregar a la lista de reproducción, o bien, cuando el teléfono clasifica automáticamente las fotos o responde a los comandos de voz.
La Inteligencia Artificial fue creada hace más de 60 años por John McCarthy, y en la actualidad, nos brinda la posibilidad de utilizarla en una enorme cantidad de aplicaciones apalancados en el procesamiento que ofrecen la nube (sistemas Cloud), las computadoras y los teléfonos inteligentes.
Esta tecnología implica que las máquinas puedan realizar tareas que son características de la inteligencia humana. Incluye aspectos como la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de objetos y sonidos, la planificación, el aprendizaje y la resolución de problemas.
Uno de los campos particulares de la Inteligencia Artificial es el Machine Learning, un concepto que, de acuerdo con Arthur Samuel en 1959, les da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas.
Según un estudio de Research and Markets, el mercado global del Machine Learning seguirá expandiéndose a una tasa de crecimiento anual del 44,1% hasta llegar al año 2022.
La principal característica de esta tecnología es que las computadoras aprenden a partir de conjuntos de datos que les permiten ajustar sus algoritmos. En este proceso obtienen un modelo generalizado con la información que les fue suministrada.
Una vez que hayamos realizado este proceso de aprendizaje, estaremos en condiciones de realizar predicciones que servirán para mejorar la toma de decisiones en las compañías, adelantarse a las necesidades de los clientes y auto servirse de información relevante para desarrollar los objetivos empresariales.
Para ilustrar este tema supongamos que queremos entrenar al computador para reconocer fotos de animales, el proceso simplificado para hacer esto sería utilizar un algoritmo de reconocimiento de imágenes y alimentarlo con la mayor cantidad de fotos de animales que tengamos disponibles. Una vez que hayamos terminado la fase de aprendizaje estaremos en condiciones de realizar una predicción.
Si ahora mostramos al computador una nueva foto el sistema podrá determinar, en función de lo que aprendió, si se trata o no de una foto de un animal. Como vemos las aplicaciones de esta tecnología son virtualmente infinitas.
La clave del Machine Learning está en la selección de los datos para el aprendizaje y de los algoritmos a aplicar y constituye verdaderamente una nueva disciplina en el campo de la informática.
Las herramientas de gestión como Softland Business Intelligence generan una enorme cantidad de datos, de modo que tienen a disposición uno de los ingredientes fundamentales para poner en marcha sistemas predictivos que les permitan optimizar sus procesos internos y externos.
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