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(aprendizaje automático) es la ciencia de conseguir que los ordenadores actúen sin haber sido explícitamente programados. Su aplicación más básica es la práctica de usar algoritmos para tratar datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo. Se trata de modelos que son capaces de aprender e ir adaptándose de forma independiente a la evolución natural de los datos.

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El sistema debe ser capaz de analizar datos y construir habilidades que no tenía en su nacimiento.

La Inteligencia debe ser capaz de hacer los trabajos de forma autónoma, es decir, sin supervisión humana.

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Usando el Machine Learning podemos ver qué patrones identifican a clientes insatisfechos o ex-clientes para intentar mejorar la relación con otros usuarios en su mismo estado. Se estudia la antigüedad, número de quejas, planes contratados y demás para crear ciertos perfiles. Una vez obtenidas las conclusiones de la IA, un grupo de expertos en marketing pueden crear una campaña específica para combatir esos problemas.

Así, la empresa puede crear planes para atraer o mantener clientes en base a ciertas presuposiciones y se pasa de una estrategia reactiva a una proactiva. Es una táctica muy interesante que usa Inteligencias Artificiales, grandes cantidades de datos y el Machine Learning.

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Un caso reciente de entrenamiento experimental fue Tay, una IA desarrollada por Microsoft pensada para aprender a expresarse como un humano.
La bot fue programada para, inicialmente, hablar como una chica de 19 años y el 23 de marzo de 2016 fue liberada en los oscuros parajes de Twitter.

Se le programó para hablar con la comunidad y aprender de los mensajes que recibía así como de sus interacciones con usuarios. Su aprendizaje fue casi totalmente autónomo, aunque tuvo que ser retirada tras 16 horas por mostrar comportamientos negativos.

En la corta duración de su vida, twitteó más de 96 mil tweets. Sin embargo, el comportamiento ofensivo intencional de esta red social hizo que más rápido que pronto Tay respondiese con frases racistas y de otras índoles.

En este caso, el Aprendizaje Supervisado y la serie de reglas base debieron ser debidamente revisadas. Conociendo el tono despreocupado y ofensivo de la red social, Tay no estaba preparada para diferenciar lo real de lo sarcástico. Por ese mismo motivo, algunos usuarios consiguieron ‘romper’ fácilmente la ‘barrera intelectual’ de la Inteligencia.

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Salud:
Tecnología para un tipo nuevo de ropa capaz de leer información sobre nuestro cuerpo. Esta podría ser capaz de leer nuestros pulso, respiración o ansiedad.

Finanzas:
En economía, algunos bancos y empresas han usado soluciones basadas en Machine Learning para detectar y prevenir fraudes.

Algo similar también se usa para identificar con mayor facilidad oportunidades de inversión. Asimismo, también se usa para decidir cuándo vender o comprar acciones y otros medios.

Marketing:
las redes sociales y Google implementan Inteligencias que estudian tu historial y tus posibles intereses para plasmarlos donde puedan.

La publicidad avanzará en esa dirección puesto que así es más personal y los anuncios estarán dirigidos a posibles compradores.

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El MACHINE LEARNING Y EL DEEP LEARNING: 

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El MACHINE LEARNING Y EL DEEP LEARNING: 

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a relación entre el Machine Learning y el Deep Learning como la que tienen la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. El Deep Learning o Aprendizaje Profundo es una rama aún más específica del Machine Learning.

Comparte apartados clave como la evolución a lo largo del tiempo y la experiencia, pero tiene otra serie de diferencias.
Su base para aprender y procesar datos es usar diferentes capas que actúan como si de neuronas se tratasen. Por lo tanto, podríamos establecer que estas Inteligencias suelen ser más refinadas, pero también más complicadas y caras de construir.

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Los sistemas de Machine Learning actuales pertenecen al grupo de las ‘IAs débiles’. Estas Inteligencias solamente son capaces de entender patrones y sacar deducciones simples. Son muy útiles para darnos soporte en ciertos contextos, pero no son para nada sistemas autónomos.

Por otro lado tendríamos las ‘IAs fuertes’, aquellas representadas en historias futuristas donde son igual o mucho más inteligente que los humanos. Podemos encontrar ejemplos notables en la cultura popular como ‘Matrix’, ‘Terminator’, ‘Ghost in the Shell’ o ‘Halo’.

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

1. Una nueva cultura de trabajo: 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.

3. 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.

4. 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.

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A day with an Always On, Always Connected PC, in a minute

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La HP ENVY x2, una PC Always Connected, combina lo mejor de una experiencia de smartphone con lo mejor de una PC Windows. Muy delgada y con una larga duración, la HP ENVY x2 ofrece una rápida conexión LTE2 4G y Wi-Fi. Con hasta 20 horas de vida de batería en uso activo, la PC desmontable brinda flexibilidad y conectividad para realizar las tareas diarias mientras se encuentran en movimiento.

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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).

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The Mobile PC: Always On, Always Connected

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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, o RPA por sus siglas en inglés, es una tecnología que permite configurar un software informático o robot para emular y ejecutar de manera integrada y autónoma (o semiautónoma) las acciones o pasos de una interacción humana con ciertos sistemas digitales, de tal manera que este pueda ejecutar un proceso comercial.

En otras palabras, es programar un robot virtual para que haga lo que haría una persona en su computador, esto de una manera más expedita, más segura y sin interrupciones; actividades como la entrada de datos, el procesamiento de transacciones estándar o responder preguntas sencillas de servicio al cliente.

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La RPA funciona replicando las acciones de un ser humano que interactúa con aplicaciones o sistemas para realizar diferentes tareas, mediante una secuencia de comandos que son ejecutados por el bot bajo un conjunto definido de reglas comerciales.

El funcionamiento de los tipos software de automatización de procesos varía según la herramienta que se esté utilizando y el tipo de proceso que se automatiza, sin embargo, existen algunos principios básicos para todos: las interfaces de programación y la integración de sistemas.

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Un Ejemplo Real de Automatización Robótica de Procesos (RPA) con herramienta UiPath

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Horas de trabajo ahorradas: la RPA se encarga de las tareas repetitivas ahorrando tiempo y recursos valiosos, además cuestan menos que un empleado a tiempo completo.

Reducción de errores: el cansancio o la falta de conocimiento que genera errores humanos no sucede con los bots, por lo que se reduce la tasa.

Agilidad y aumento en la productividad: los robots hace más en menos tiempo y no olvide considerar que no hay pérdida de tiempo corrigiendo errores.

Mejora tiempos de respuesta y de cumplimiento: la automatización reduce el riesgo de atrasos al introducir precisión en sus operaciones.

Aprovechamiento del tiempo de los empleados: automatizar procesos administrativos repetitivos, permite que los trabajadores humanos se centren en tareas complejas de valor agregado para el negocio.