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Frase
El desarrollo de la inteligencia artificial completa podría deletrear el fin de la raza humana despegaría por sí sola, y se re-diseñaría a un ritmo cada vez mayor. Los humanos, que están limitados por la lenta evolución biológica, no podían competir, y serían reemplazados”

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https://www.youtube.com/watch?v=NX5gi5bb-ZA

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7 formas asombrosas para impulsar tu negocio con inteligencia artificial

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https://www.apd.es/el-gran-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-las-empresas/

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https://www.youtube.com/watch?v=O3Z8FtK8YeQ

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Inteligencia Artificial en la empresa, hoy. 22 Digital Ecosystem de Industry Meetings.

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Inteligencia artificial, un futuro que ya es presente

La inteligencia artificial ha sido protagonista de muchas películas de ciencia ficción, pero hoy ya es una realidad. Actualmente, está presente en sectores tan dispares como el médico, el educativo y, por supuesto, el empresarial. No obstante, aún existe cierto recelo e, incluso, miedo, por el hecho de cómo pueda afectar a los seres humanos. ¿Es la IA un sustituto del trabajo humano o más bien un complemento? El debate está servido.

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Empresas que apuestan por la inteligencia artificial

La inteligencia artificial está presente en algunas de las empresas más potentes del mundo. La emplean para fines tan diversos como mejorar la experiencia de usuario, perfeccionar sus productos y ofrecer un buen servicio posventa. Estos son algunos ejemplos prácticos:

Apple

La multinacional dirigida por Tim Cook cuenta con uno de los productos de inteligencia artificial más populares del mercado. Se trata de Siri, un asistente de voz incluido en los iPhone y en algunos iPad. Las principales funciones de Siri son responder preguntas de los usuarios, realizar acciones a su petición y hacer recomendaciones. Lo consigue utilizando herramientas de reconocimiento de voz y de procesamiento del lenguaje natural.

Facebook

La red social con más usuarios únicos del mundo dispone de su propio laboratorio de investigación en inteligencia artificial. Y es que su apuesta por esta tendencia tecnológica es muy fuerte. Su objetivo es servirse de la IA para ofrecer al usuario una experiencia mucho más personalizada. Algunas de sus acciones de inteligencia artificial más importantes son el reconocimiento facial en el etiquetado de imágenes, los mapas interactivos sobre densidad de población y acceso a Internet en el mundo o la app de Facebook que emplea redes neuronales e IA para describir el contenido de las imágenes a los usuarios ciegos.

Tesla

La inteligencia artificial también está presente en la estrategia de Tesla, la compañía fundada por Elon Musk. Y es que la empresa automovilística está trabajando en una flota de vehículos completamente autónomos que, al parecer, se comercializará en 2019. La introducción de la conducción autónoma es una cuestión que aún genera mucho debate, por lo que corporaciones como Tesla están invirtiendo mucho en investigación para garantizar condiciones de seguridad óptimas.

Google

Una de las últimas apuestas del gigante Google por la inteligencia artificial se ha materializado en la inversión en una agencia de noticias escritas por robots. Sin embargo, la idea de esta agencia no es que los robots actúen como sustitutos o competidores de los periodistas, sino como un recurso más para ellos. Se trata de un proyecto cuanto menos interesante, ya que pone de manifiesto cómo los robots no solo están presentes en las tareas más mecánicas, sino también en profesiones más intelectuales y creativas.

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Más innovación

Precisamente derivado del ahorro de tiempo que supone el uso de sistemas de IA, las empresas disponen de más recursos temporales y económicos para dedicarlos a otras tareas como la innovación. Se plantea así un ecosistema en el que las máquinas o empleados virtuales se dedican a las tareas más monótonas mientras que el equipo humano se centra en el área más creativa, ocupándose de la gestación de ideas, de actividades de contacto comercial, etc.

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Deep Learning (DL)

Es una versión aún más específica del Machine Learning (ML) que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están pensados para el aprendizaje automático de las máquinas y participan en un razonamiento no lineal.

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que pretender actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, el Deep Learing se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores que se utilizan en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones en base al movimiento que están realizando, etc. Esta información la utilizan para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otros.

Nos encontramos todavía en una fase en la que el DL se encuentra aún en una fase de desarrollo muy pronta de su potencial total. Vemos que cada vez más se utiliza en los negocios convirtiendo los datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.

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¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las distintas técnicas ML como Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y de las más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado.

Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Un claro ejemplo de esto son los datos que se extraen de plantas de producción en el que los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de las máquinas, la producción,  funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central. Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo se debe analizar para conseguir una mejora continua y una toma de decisiones adecuada, sin embargo el volumen de estos datos hace que el ser humano deba emplear una gran cantidad de tiempo (días) en el análisis y  la trazabilidad.

En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que se analicen los datos a medida que se van incorporando en el proceso productivo e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de una manera más rápida y precisa. De este modo, se pueden llegar a  lanzar avisos o alertas a para la toma de decisiones.

No obstante, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos nodos de inteligencia artificial, ha dado lugar a lo que ya se conoce como Deep Learning (DL).

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Ventajas de la Inteligencia artificial (IA)
Distintas voces del sector tecnológico defienden los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA).

El Product Manager de Infinia ML, Andy Chan,  en una TED Talks con más de 40.000 visitas en Youtube desglosa las distintas ventajas que aporta la IA al trabajo.

Kai-Fu Lee, fundador del fondo de capital riesgo Sinovation Ventures y figura destacada en el ámbito tecnológico desgrana también en un vídeo de TED Talks con más de 600.000 reproducciones, los principales beneficios de la IA.

Teniendo en cuenta estos dos expertos, estas serían las principales ventajas de la IA aplicadas a un sector empresarial:

1. Automatiza los procesos
La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.

2. Potencia las tareas creativas
La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

3. Aporta precisión
La aplicación de la IA  es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes sin la IA se tomaban de manera manual o monitorizada.

4. Reduce el error humano
La IA reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción la IA se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos
Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se  puedan llegar a efectúear en tiempo real.

6. Mantenimiento predictivo
Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio
Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción
A través de la IA se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción
La IA no sólo incrementa la productividad a nivel de maquinaria, sino que también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. El poder gozar de mayor información, les permite tener una visión más focalizada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

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Desventajas de la inteligencia artificial

Algunas voces creen que la Inteligencia Artificial (IA) tiene riesgos. Sobre todo si se explora el potencial de la IA y no se limita solamente a reproducir tareas humanas. Autores como Stephen Hawking o Bill Gates y distintos investigadores han expresado su preocupación por la IA.

Con lo que respecta a las barreras de acceso, estas serían algunas de las más habituales que pueden ocurrir en el entorno empresarial:

Disponibilidad de datos

A menudo, los datos se presentan de manera aislada en las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, con lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para poder superar esta barrera, será de vital importancia trazar una estrategia clara desde el principio para poder extraer los datos de IA de una manera organizada y consistente.

Falta de profesionales cualificados

Otro obstáculo que se suele dar a nivel empresarial para la adopción de IA es la escasez de perfiles con habilidades y  experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma envergadura.

El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA

El coste de implementación, tanto a nivel de plazos como económico, es un factor muy importante a la hora de decantarse por ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o que no se encuentran familiarizadas con sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implantación como del mantenimiento para poder obtener resultados exitosos en su proyecto.

En definitiva, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas ya que les permite ser mucho más competitivas y obtener mayores beneficios, sobre todo en entornos de fabricación y producción.

Es por todo esto por lo que este tipo de perfiles profesionales son cada vez más demandados en el sector industrial, haciendo imprescindible contar con grupos de expertos en la materia que permitan desarrollar estrategias eficientes de transformación digital.

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Atención al cliente

En el sector e-commerce cada vez son más comunes las empresas que integran un chatbot en su página web. De esta forma, ofrecen un servicio de asistencia virtual completo y en tiempo real. Gran parte de los esfuerzos de algunas compañías se centra en perfeccionar sus herramientas digitales de atención al cliente. La idea es hacerlas más eficaces y, sobre todo, propiciar un trato más directo y personal con el cliente.

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Apoyo a equipo humano

Una de las creencias más extendidas es que la inteligencia artificial perjudica o es invasiva para con los trabajadores humanos. Sin embargo, los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a los empleados y servirles como apoyo en algunas tareas. Tras un estudio y análisis del entorno, los equipos de IA pueden dotar de información muy valiosa a los trabajadores. Un ejemplo es en el trato directo con clientes. Los robots analizan distintos aspectos de los clientes y establecen perfiles para, más adelante, hacer recomendaciones y propuestas a los gestores humanos basándose en el contexto anterior.

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Análisis de datos

No cabe duda de que vivimos en la era del dato. En pleno auge del big data, las empresas trabajan con grandes cantidades de datos de los que pueden obtener información muy interesante. Para ello, algunas organizaciones emplean sistemas informáticos que gestionan, ordenan y analizan datos no estructurados.

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Automatización de procesos
La aplicación de la inteligencia artificial en las empresas puede ayudar, entre otras cosas, a automatizar procesos. Mediante el uso de máquinas inteligentes, muchas tareas que antes se realizaban de forma manual y rutinaria ahora pueden programarse y llevarse a cabo en menor tiempo y con menos recursos. Lo más positivo es que la inteligencia artificial puede aplicarse en procesos muy variados. Por ejemplo, se pueden insertar robots en la cadena de montaje de una empresa automovilística, pero también se puede agilizar el proceso de fabricación de teléfonos inteligentes.

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La inteligencia artificial en el mundo empresarial

La IA ya se utiliza actualmente en numerosas aplicaciones comerciales y de producción, incluida la automatización, el procesamiento del lenguaje y el análisis de datos productivos. Esto permite que a nivel general, las empresas estén optimizando tanto sus procesos de fabricación, operaciones como mejorando su eficiencia interna.

La IA funciona a través de distintas reglas de programación informática que permiten que una máquina se comporte como un humano y resuelva problemas.

El interés de las empresas por implementar técnicas de IA en sus procesos radica en las ventajas que les aporta.