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Reconocimiento de imágenes estáticas, clasificación y etiquetado:

Estas herramientas son útiles

para una amplia gama de industrias.

Mejoras del desempeño de la estrategia algorítmica comercial:

Ya ha sido implementada de diversas maneras en el sector financiero.

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Capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano.

Los dispositivos basados en IA no necesitan descansar y pueden analizar grandes volúmenes de información a la vez. Asimismo, la proporción de errores es significativamente menor en las máquinas que realizan las mismas tareas que sus contrapartes humanas.

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La idea de que los ordenadores o los programas informáticos puedan tanto aprender como tomar decisiones es particularmente importante y algo sobre lo que deberíamos ser conscientes, ya que sus procesos están creciendo exponencialmente con el tiempo. Los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar ahora muchas de las tareas que antes estaban reservadas sólo a los humanos.

La IA también será capaz de ofrecernos sugerencias y predicciones relacionadas con asuntos importantes de nuestra vida, lo que tendrá su impacto en áreas como:

La salud.

El bienestar.

La educación

El trabajo.

Las relaciones interpersonales.

De la misma manera, cambiará la forma de hacer negocios al proporcionar ventajas competitivas a las empresas que busquen entender y aplicar estas herramientas de forma rápida y eficaz.

Permitirá que las máquinas y los robots realicen tareas que los humanos consideran difíciles, aburridas o peligrosas, lo que repercutirá a su vez en que el ser humano pueda realizar aquello que antes creía imposible.

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LA SINGULARIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL: UN PUNTO DE NO RETORNO

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LA SINGULARIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL: UN PUNTO DE NO RETORNO

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El momento en el que la inteligencia artificial superará a la inteligencia humana. Este hecho es el más notable del siglo, “más que una revolución industrial”, manifiesta Schmidhuber (2018). El desarrollo al que se refiere es el perfeccionamiento de la súper inteligencia artificial. Schmidhuber (2018) señala: "es algo que trasciende a la humanidad y la vida misma".

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Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (en inglés, machine learning) es uno de los enfoques principales de la inteligencia artificial. En pocas palabras, se trata un aspecto de la informática en el que los ordenadores o las máquinas tienen la capacidad de aprender sin estar programados para ello. (El aprendizaje automático usa algoritmos para aprender de los patrones de datos.)

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Procesamiento eficiente y escalable de datos de pacientes: Esto ayudará a que la atención médica sea más efectiva y eficiente.

Mantenimiento predictivo:

Otra herramienta ampliamente aplicable en diferentes sectores industriales.

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Detección y claificación de objetos:

Puede verse en la industria de vehículos autónomos, aunque

también tiene potencial para muchos otros campos.

Distribución de contenido en las redes sociales:

Se trata principalmente de una herramienta de marketing utilizada en las redes sociales, pero también puede usarse para crear conciencia entre las organizaciones sin ánimo de lucro o para difundir información rápidamente como servicio público.

Protección contra amenazas de seguridad cibernética:

Es una herramienta importante para los bancos y los sistemas que envían y reciben pagos en línea.

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REFERENCIA BASICA.

Cabanelas Omil, José. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde? Mercados y Negocios. Universidad de Guadalajara, México. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=571860888002

1. Martin Armstrong, «The Future Of A.I.», The Statistics Portal, 18 de noviembre de 2016. https://www.statista.com/chart/6810/the-futu re-of-ai

REFERENCIA CASOS DE ESTUDIO.

Erazo Álvarez, E. Narváez Zurita, J. C. Cordero Guzmán, C. I. Marcelo D. (2020) Soluciones corporativas de inteligencia de negocios en las pequeñas y medianas empresas. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, vol. 5, núm. 10, 2020 Fundación Koinonía, Venezuela

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Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde?

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The purpose of this paper is to analyze the artificial intelligence (AI). AI is one of the most relevant transformations on the horizon and probably the most relevant in the XXI Century. In 2029 it is estimated that the Turing test will be passed.

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Uno de los enfoques principales de la inteligencia artificial. En pocas palabras, se trata un aspecto de la informática en el que los ordenadores o las máquinas tienen la capacidad de aprender sin estar programados para ello. El aprendizaje automático usa algoritmos para aprender de los patrones de datos.

Aprendizaje supervisado.

Los algoritmos usan datos que ya han sido etiquetados u organizados previamente para indicar cómo tendría que ser categorizada la nueva información. Con este método, se requiere la intervención humana para proporcionar retroalimentación.

Aprendizaje no supervisado.

Los algoritmos no usan ningún dato etiquetado u organizado previamente para indicar cómo tendría que ser categorizada la nueva información, sino que tienen que encontrar la manera de clasificarlas ellos mismos. Por tanto, este método no requiere la intervención humana.

Aprendizaje por refuerzo, los algoritmos aprenden de la experiencia. En otras palabras, tenemos que darles «un refuerzo positivo» cada vez que aciertan.

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Una de las aplicaciones más poderosas y de mayor crecimieto. Se trata de un subcampo

del aprendizaje automático que se utiliza para resolver

problemas muy complejos y que normalmente implican

grandes cantidades de datos.

Se produce mediante el uso

de redes neuronales, que se organizan en capas para reconocer relaciones y patrones complejos en los datos. Su

aplicación requiere un enorme conjunto de información y

una potente capacidad de procesamiento.

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1. Sistemas expertos

2. Redes neuronales artificiales

3. Deep learning

4. Robótica

5. Agentes inteligentes

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El tema esta basado en la incorporación de la IA para el siguiente caso:

Distribuidora Cordero inició sus actividades comerciales el año 2015, ubicada en Azogues, provincia del Cañar-Ecuador. La actividad principal de este negocio es la comercialización de mercaderías de tipo agroalimenticios, los proveedores pertenecen a diferentes productores del cantón donde reside y del austro ecuatoriano, siendo sus clientes principales negocios mayoristas como comisariatos, markets, bares escolares y tiendas.

La problematica surge:

Al tener una gran cantidad de existencias de productos, se produce la dificultad de gestionar líneas de productos como la identificación de la adquisición de productos, compradores, la rotación de inventarios y, sobre todo, la realización de la venta de bienes, lo que restringe el negocio a la competencia del sector local; además carece de análisis y procesamiento rápido y preciso de información que poseen en la distribuidora.

Por lo tanto, el conocimiento y uso de las tecnologías enfocado al ámbito empresarial genera ventajas competitivas ayudando a las organizaciones agregar valor y reforzar su estadía en el mercado comercial.

El entorno donde trabajan los negocios en Azogues es crítico para que los empresarios brinden a los consumidores métodos de servicio eficientes, además de tomar preferencias al ritmo de desarrollo de la economía, lo que les permite lograr ventajas estratégicas para tener éxito en el sector local, por lo que una red de información es el recurso correcto. Por ello la información debe ser de calidad para cumplir con su objetivo según ( Guajardo-Cantú & Andrade-De-Guajardo, 2014).

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Los sistemas de información (SI), en las pymes forman parte de las herramientas básicas para el desarrollo operativo y análisis de la situación de la organización, agrupa los recursos mediante tres funciones definidas como, recibir datos informativos de fuentes internas y externas, interviene y opera los datos recolectados y finalmente imparte la información procesada a los usuarios con el propósito de desarrollar estrategias que ayuden en el mejoramiento de la empresa. Al respecto, Abrego-Almazán, Sánchez-Tovar & Medina-Quintero (2017), sostienen que Los sistemas de información (SI) son uno de los componentes más relevantes del entorno actual de negocios, que ofrecen grandes oportunidades de éxito para las pymes.

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La metodología que se utilizó en el presente estudio es de tipo no experimental, debido a que no se efectuó manipulación de variables, por el contrario, se recurrió al enfoque mixto, donde se empleó los métodos cualitativo y cuantitativo además de la aplicación de otros métodos como el sistémico, inductivo, deductivo, analítico y sintético. El alcance de esta investigación fue descriptivo - explicativo, debido a que las variables planteadas se describieron y explicaron en el presente documento. Con respecto a la finalidad, esta investigación fue transversal, la recolección de los datos se realizó en un solo momento y se explicó sus relaciones e incidencias ( Saquicela-Rodas, Erazo-Álvarez, & Narváez-Zurita, 2019).

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Las dos primeras preguntas se tabularon independientemente, se requiere determinar la cantidad de pymes que poseen un (SI) de negocios y el tipo de herramienta con el que trabajan. Luego se clasificaron los cuatro componentes con los subcomponentes que forman parte de un sistema inteligente y bajo esta información se procesó las respuestas para determinar los beneficios que ofrecen los sistemas inteligentes. La ciudad de Azogues al momento registra 55 pymes comercializadoras de productos de las cuales el 22% sí posee un sistema inteligente, mientras que el 78% carece de esta herramienta que ayude en la toma de decisiones gerenciales.

SISTEMAS INTELIGENTES UTILIZADOS:

El sistema de mayor uso por parte de las pymes de este sector es el CMI con el 42%, los Modelos Tradicionales el 33%, Minería de Datos 17% y EIS 8%, con relación a OLAP u otros sistemas ninguna empresa hace referencia, por lo tanto, a partir de esta información las siguientes variables se tabularon en base a la información que proporcionaron 12 pymes.