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Automatización robótica de procesos (RPA)

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Automatización robótica de procesos (RPA)

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La automatización robótica de procesos es la tecnología que permite que cualquiera pueda configurar un software informático que hace posible que un “robot” emule e integre las acciones de una interacción humana en sistemas digitales para ejecutar un proceso comercial.
Los robots  emplean la interfaz de usuario para capturar datos y manipular aplicaciones existentes del mismo modo que los humanos. Estos robots realizan interpretaciones, activan respuestas y se comunican con otros sistemas para operar en una amplia gama de tareas repetitivas. Y lo hacen considerablemente mejor, pues los robots software  nunca duermen, no cometen errores y son mucho menos costosos que los empleados.
Los beneficios de RPA

Las soluciones de Automatización Robótica de Procesos están diseñadas para potenciar la productividad, mejorar la precisión y ayudar a su empresa a expandirse, delegando las tareas manuales y repetitivas en robots.

Con una plataforma RPA usted puede:

IMITAR: las tareas manuales que son una carga para su equipo. Libérelos para que puedan usar su tiempo en cuestiones que agreguen más valor al negocio.

AUTOMATIZAR: la integración entre sistemas existentes, aplicaciones y flujos de trabajo, en una misma plataforma central de automatización, sin costos de desarrollo o cambio de hardware.

FACILITAR: la innovación y colaboración entre los equipos de IT y Negocio, centralizando la automatización y conectando datos con métricas analíticas detalladas.

ESCALAR: su fuerza de trabajo digital a un costo eficiente. Los robots son fáciles de configurar y trabajan junto a sus empleados para alcanzar un rápido crecimiento.

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RPA: Automatización Robótica de Procesos | HelpSystems

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¿Qué es RPA? ¿Cuáles son sus beneficios? Conozca cómo los robots de software de RPA manipulan y se comunican con los sistemas y aplicaciones de su empresa para optimizar sus procesos.

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Encendido de manera instantánea, con conexión continua y una semana de vida de la batería es algo liberador
Esta nueva PC Always Connected es ultra delgada, con un hermoso diseño, sistema operativo Windows 10, y cuenta con una versión nueva y optimizada de Office 365. Sin embargo, más allá de la completa experiencia que los clientes buscan en una PC, la nueva PC Always Connected transforma de manera fundamental la manera en la que los consumidores trabajan debido a las tres importantes ventajas que ofrece en comparación con otras PC.

La pantalla se enciende de manera instantánea y los usuarios nunca tienen que esperar a que el dispositivo se active.

El dispositivo está siempre conectado. Ya sea que el usuario se encuentre dentro de un automóvil, aeropuerto o cafetería, es la manera más natural y segura de ser creativo y trabajar en equipo.

Por último, una semana de vida de la batería cuando se mezcla el uso en reposo y activo moderado, libera a los usuarios de llevar siempre consigo el cable de energía.

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Es un progreso real en seguridad que permite una conectividad segura en cualquier lugar, al evitar conectarse a una red no confiable.  Los operadores móviles ahora se han embarcado en la ampliación de una red 5G, la cual será mucho más rápida.

La PC Always Connected tiene tres beneficios importantes para las organizaciones:

Una nueva cultura de trabajo: La PC Always Connected es un cambio cultural y permite que los equipos trabajen de manera efectiva sin importar si están en un campus corporativo, hacen una visita a clientes o si se trasladan en un autobús, lo cual libera las limitaciones creativas de los empleados en la actualidad.

Mejor seguridad: La PC Always Connected es un progreso real en seguridad que permite una conectividad segura en cualquier lugar, al evitar conectarse a una red no confiable.

Costos más bajos: Para los departamentos de TI, la PC Always Connected permite una nueva cultura de trabajo, un paso adelante hacia la seguridad y una oportunidad para el ahorro masivo de costos, mientras que las redes locales son mudadas a la nube.

Microsoft (Nasdaq “MSFT” @microsoft) es la empresa líder de productividad y plataformas en un mundo donde la movilidad y la nube son lo primero, y su misión es impulsar a cada persona y a cada organización en el planeta a que consigan más.

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MAUI, Hawái - 5 de diciembre de 2017 - Hoy en el segundo evento anual Qualcomm Snapdragon Tech Summit en Maui, Hawái, Microsoft Corp. y Qualcom Chips en conjunto con los socios de hardware HP y Asus, presentaron las primeras PC Always Connected con características completas sobre el chipset Snapdragon de Qualcomm para Windows 10, y una versión nueva y optimizada de Office 365.

Asus y HP han trabajado en conjunto con Microsoft para cumplir en rebasar los límites de lo que una PC puede hacer y la compañía continúa con su trabajo de cerca con Lenovo para la construcción de su propia PC Always Connected.

https://youtu.be/Rd7R9G1An3s
Encendido de manera instantánea, con conexión continua y una semana de vida de la batería es algo liberador
Esta nueva PC Always Connected es ultra delgada, con un hermoso diseño, sistema operativo Windows 10, y cuenta con una versión nueva y optimizada de Office 365. Sin embargo, más allá de la completa experiencia que los clientes buscan en una PC, la nueva PC Always Connected transforma de manera fundamental la manera en la que los consumidores trabajan debido a las tres importantes ventajas que ofrece en comparación con otras PC.

1. La pantalla se enciende de manera instantánea y los usuarios nunca tienen que esperar a que el dispositivo se active.

2. El dispositivo está siempre conectado. Ya sea que el usuario se encuentre dentro de un automóvil, aeropuerto o cafetería, es la manera más natural y segura de ser creativo y trabajar en equipo.

3. Por último, una semana de vida de la batería cuando se mezcla el uso en reposo y activo moderado, libera a los usuarios de llevar siempre consigo el cable de energía.

La PC Always Connected permite una nueva cultura de trabajo con mayor seguridad a un precio más bajo
La PC Always Connected tiene tres beneficios importantes para las organizaciones:

1. Una nueva cultura de trabajo: El departamento de TI piensa de manera constante en la cultura de trabajo que habilitan a través de la tecnología que ellos eligen: cómo un dispositivo específico permite a los equipos colaborar y ser productivos. La PC Always Connected es un cambio cultural y permite que los equipos trabajen de manera efectiva sin importar si están en un campus corporativo, hacen una visita a clientes o si se trasladan en un autobús, lo cual libera las limitaciones creativas de los empleados en la actualidad.

2. Mejor seguridad: El departamento de TI debe también controlar el incremento de las amenazas de seguridad y es responsable de proteger la información de una compañía. La seguridad ha sido un gran enfoque para Windows 10. Sin embargo, aún existen puntos de acceso de WiFi públicos, en los cuales, usuarios desconocidos se conectan todos los días y le podrían otorgar poder a los hackers para controlar los datos que su dispositivo envía y recibe, y de manera potencial, permitir al hacker robar datos corporativos e invadir la privacidad del usuario. La PC Always Connected es un progreso real en seguridad que permite una conectividad segura en cualquier lugar, al evitar conectarse a una red no confiable.

3. Costos más bajos: Hoy, las organizaciones de TI invierten millones de dólares en la instalación, actualización y mantenimiento de antenas y repetidores de WiFi en sus edificios, así como en su modernización cada varios años para hacer que su funcionamiento sea aún más rápido. Al mismo tiempo, los operadores móviles han invertido miles de millones de dólares en la construcción de redes 4G más rápidas. Tan solo los Estados Unidos están cubiertos a un 98 por ciento por la red 4G. Los operadores móviles ahora se han embarcado en la ampliación de una red 5G, la cual será mucho más rápida.

Como consecuencia de que los departamentos de TI han comenzado a aprovechar la masiva cantidad de inversiones en el cómputo de la nube y almacenamiento en centros de datos como Microsoft Azure, mudar las redes de trabajo a la nube tendrá menores costos de TI. Los operadores móviles actuales mantienen, gestionan y actualizan sus redes de manera profesional con inversiones masivas en velocidad y seguridad. La PC Always Connected es la clave para que los líderes de TI desbloqueen los beneficios de esta red global y brinden a sus empleados el modero lugar de trabajo que desean a un menor precio.

Con la presentación de la PC Always Connected, los departamentos de TI deben ahora cuestionarse la manera en la pueden aprovechar las redes públicas de Sprint, AT&T, Orange y otras más, y reducir sus inversiones en sus antenas privadas, para brindar a los empleados una conectividad más rápida a un menor precio del que disfrutan en la actualidad.

Para los departamentos de TI, la PC Always Connected permite una nueva cultura de trabajo, un paso adelante hacia la seguridad y una oportunidad para el ahorro masivo de costos, mientras que las redes locales son mudadas a la nube. Más detalles sobre este cambio pueden ser encontrados en (Acelerar el cambio a la nube con el Cómputo Always Connected).

Fundada en 1975, Microsoft (Nasdaq "MSFT") es el líder mundial en software, servicios, dispositivos y soluciones que ayudan a las personas y empresas a alcanzar todo su potencial.

Microsoft (Nasdaq "MSFT" @microsoft) es la empresa líder de productividad y plataformas en un mundo donde la movilidad y la nube son lo primero, y su misión es impulsar a cada persona y a cada organización en el planeta a que consigan más.

Contacto para medios

Diana Fernández v-difer@microsoft.com

Aviso a los editores: Para más información, noticias y opiniones de Microsoft, visite el Centro de Prensa de Microsoft en https://news.microsoft.com/es-xl/. Los enlaces web, los números telefónicos y los títulos fueron los correctos al momento de publicarse, pero pueden haber cambiado desde entonces.

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Microsoft revela la PC Always Connected para habilitar una nueva cultura de trabajo - News Center Latinoamérica

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Los nuevos dispositivos de HP y Asus están siempre conectados con una impresionante vida de la batería MAUI, Hawái - 5 de diciembre de 2017 - Hoy en el segundo evento anual Qualcomm Snapdragon Tech Summit en Maui, Hawái, Microsoft Corp. y Qualcom Chips en conjunto con los socios de hardware HP y Asus, presentaron [...]

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Actividades que realiza Marchine Learning

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Actividades que realiza Marchine Learning

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Requisitos: lo que el programa tiene que hacer

Desarrollador: partiendo de los requisitos, escribe un programa

Programa: software que realiza la tarea software

Datos: que el programa necesita como entrada

Resultados: que produce el programa a partir de los datos

Un programa realiza una tarea Un programa, escrito por un programador a partir de requisitos, realiza una tarea

Datos históricos: necesarios para aprender un modelo

Resultados históricos: que sirve para que la técnica de aprendizaje automático aprenda qué resultados van con cada dato

Aprendizaje: que ya veremos que se trata de encontrar los mejores parámetros para el modelo

Modelo: por ejemplo, regresión lineal o una red neuronal

Datos: que el modelo necesita como entrada

Resultados: que produce el modelo a partir de los datos.

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La Inteligencia Artificial abarca muchos campos, incluyendo:

Resolución de problemas, razonamiento

Representación del conocimiento

Hacer planes

Aprendizaje automático (Machine Learning)

Procesamiento de Lenguaje Natural

Percepción

Movimiento y Manipulación

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Inteligencia artificial y Machine learning

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Inteligencia artificial y Machine learning

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Definición:
Inteligencia Artificial

es un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.

considerado una identidad inteligente si imita las funciones cognitivas que los humanos asociamos con otras mentes humanas , como por ejemplo aprender y resolver problemas.

Aprendizaje automático (ML)
conocido como aprendizaje automático.
«La ciencia (y el arte) de programar ordenadores para que puedan aprender de los datos»

Aurélien Géron, 2017

Diferencia entre inteligencia artificial y machine learning.
La IA es la capacidad de las computadoras de mostrar un comportamiento “inteligente”. Mientras que ML es una técnica que se utiliza para crear y mejorar dicho comportamiento.

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El Machine Learning (ML), también conocido como aprendizaje automático, era hasta hace poco uno de los campos de la inteligencia artificial. Ahora, la mayoría de la gente, cuando dice "Inteligencia Artificial" en realidad se está refiriendo al Machine Learning. Veamos la diferencia.

Inteligencia Artificial

De acuerdo con la wikipedia, la Inteligencia Artificial (IA), es la inteligencia exhibida por máquinas. De esta forma, consideramos a una identidad inteligente si imita las funciones cognitivas que los humanos asociamos con otras mentes humanas, como por ejemplo aprender y resolver problemas.

La Inteligencia Artificial abarca muchos campos, incluyendo:

Resolución de problemas, razonamiento

Representación del conocimiento

Hacer planes

Aprendizaje automático (Machine Learning)

Procesamiento de Lenguaje Natural

Percepción

Movimiento y Manipulación

El campo que más rápido se está desarrollando en los últimos años es el del aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning. Y de hecho, es el principal responsable de la popularidad de la Inteligencia Artificial.

Entonces ... ¿qué es el Machine Learning?

Machine Learning

"La ciencia (y el arte) de programar ordenadores para que puedan aprender de los datos"

Aurélien Géron, 2017

Hay otras definiciones, por supuesto, pero ésta es lo suficientemente simple y corta para que todos podemos comprenderla. Además me gusta que incluya "arte" porque esa es también mi experiencia.

En la programación clásica, el objetivo es realizar una tarea. Para realizarla, tenemos los siguientes elementos (leyendo el siguiente gráfico de abajo hacia arriba):

Requisitos: lo que el programa tiene que hacer

Desarrollador: partiendo de los requisitos, escribe un programa

Programa: software que realiza la tarea software

Datos: que el programa necesita como entrada

Resultados: que produce el programa a partir de los datos

Cuando usamos machine learning, el objetivo es también el de realizar una tarea. Para realizarla, tenemos los siguientes elementos (leyendo el siguiente gráfico de abajo hacia arriba):

Datos históricos: necesarios para aprender un modelo

Resultados históricos: que sirve para que la técnica de aprendizaje automático aprenda qué resultados van con cada dato

Aprendizaje: que ya veremos que se trata de encontrar los mejores parámetros para el modelo

Modelo: por ejemplo, regresión lineal o una red neuronal

Datos: que el modelo necesita como entrada

Resultados: que produce el modelo a partir de los datos.

En el caso que usemos un modelo de aprendizaje de datos, no necesitamos a ningún programador. Esto es posible porque hubo programadores que desarrollaron estos algoritmos de machine learning. Por supuesto, los siguen mejorando, lo que hace que cada vez funcionen mejor. Pero si dejasen de seguir mejorándolos, todavía podríamos obtener modelos a partir de datos y resultados históricos automáticamente.

Esto no quiere decir que ya no necesitamos desarrolladores de software. Los modelos de machine learning sólo sirven para realizar algunas tareas. Los desarrolladores, en cambio, pueden crear software para realizar cualquier tipo de tareas.

¿Qué tareas se pueden resolver con Machine Learning?

Estos son algunos ejemplos de lo que el aprendizaje automático puede hacer:

Filtro de spam: ahora recibimos muchísimo menos correos electrónicos de spam que hace años

Recomendaciones personalizadas: como las que recibimos en Amazon o Netflix

Publicidad: predicción de cuáles son los anuncios que nos van a interesar más

Mercado inmobiliario: predicción de cuál va a ser el precio de venta de un inmueble

Reconocimiento de imágenes: reconocer qué contiene una imagen (¿es un coche?, ¿un perro?, ¿un gato?)

Percepción: saber qué objetos hay en una imagen, dónde están y cómo se mueven (necesario para los coches autónomos)

Procesado del habla: por ejemplo Siri, Alexa o el asistente de Google

Traducción automática: para traducir entre idiomas como en Google Translate

Noticias: predecir qué artículos tendrán un mayor número de visitas

Juegos: crear jugadores artificiales que jueguen mejor que nosotros (por ejemplo, Google AlphaZero AI)

¿Cuándo merece la pena usar Machine Learning?

No siempre es una buena idea usar machine learning para resolver un problema. De hecho, mi consejo es que intentes resolver problemas sin usar machine learning! Entonces ... ¿por qué se está volviendo tan popular? La respuesta es que el uso de Machine Learning permite resolver problemas que, de otra forma, no serían resolubles.

Para que merezca la pena enfocar la resolución de un problema con Machine Learning, se deben cumplir estas 3 condiciones:

1. Debe haber un patrón entre los datos de entrada y los resultados (no se pueden predecir los números de la lotería, por ejemplo)

2. La cantidad de datos disponibles debe ser suficiente para encontrar este patrón (al fin y al cabo, el modelo de machine learning se crea a partir de los datos)

3. Debe ser difícil formular una expresión matemática que explique este patrón (si fuera fácil, utilizaríamos la fórmula)

Recursos

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Machine Learning e Inteligencia Artificial - IArtificial.net

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El Machine Learning (ML), también conocido como aprendizaje automático, era hasta hace poco uno de los campos de la inteligencia artificial. Ahora, la mayoría de la gente, cuando dice "Inteligencia Artificial" en realidad se está refiriendo al Machine Learning. Veamos la diferencia. De acuerdo con la wikipedia, la Inteligencia Artificial (IA), es la inteligencia exhibida por máquinas.