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La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionada con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar.

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¿Cuales son los tres tipos de inteligencia artificial?

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¿Cuales son los tres tipos de inteligencia artificial?

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Inteligencia artificial estrecho (ANI)
Inteligencia artificial General  ( AGI)
SuperinteligenciabArtificial ( ASI )

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Inteligencia artificial ¿Tipos y aplicaciones? - Marketing

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¿Qué tipos de Inteligencia artificial y aplicaciones existen? Conoce la IA aplicada al marketing. Agencia de Marketing 360.

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¿ Cuál es objetivo principal de la inteligencia artificial?

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¿ Cuál es objetivo principal de la inteligencia artificial?

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El objetivo principal de la inteligencia artificial es hacer que los computadores actúen más como personas y menos como máquinas.

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Si la inteligencia artificial fuera la historia de la aeronáutica, podría decirse que estamos en los años 30: ya pasamos por el parto del primer dirigible y el vuelo motorizado de los hermanos Wright; ya fundamos la primera aerolínea y circunnavegamos el globo. Pronto romperemos la barrera de la velocidad del sonido y tendremos el primer 'jet' de pasajeros.

En otras palabras, de momento hemos creado máquinas con objetivos específicos que comienzan a asimilar información a partir de datos crudos, de la misma forma en que un niño humano aprende acerca del mundo que lo rodea.

"Desde el punto de vista de la inteligencia artificial, o IA, estamos ante el amanecer de nuestro futuro posbiológico", dice Rodney Brooks, profesor emérito del Laboratorio de Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y presidente de la empresa iRobot.

El experto se refiere al futuro en el que las máquinas, los sistemas que consideramos como 'no vivos', se comportarán como entidades biológicas y conscientes, tal como profetizó el matemático inglés Alan Turing, padre de la computación moderna.

(Además: ¿De qué trata la computación cognitiva?)

Tras décadas de tropiezos y avances, por fin empezamos a entender los retos de este campo, donde convergen la computación, la ingeniería mecánica, la psicología, la anatomía, la biomimética (tecnología inspirada en la naturaleza) y la neurología. En especial esta última.

La IA ya tiene capacidades que quizás no esperábamos lograr tan pronto. No pasará mucho tiempo antes de que las máquinas comiencen a pensar por sí mismas, en forma creativa. Y entonces todo será diferente.

De hecho, durante los últimos cinco años se han hecho más progresos en inteligencia artificial que en los anteriores 50. Tantos, que los gurús de la tecnología empiezan a preguntarse cuál será la jerarquía entre humanos y humanoides en el futuro. Y algunos de ellos, como Bill Gates y Elon Musk, incluso han manifestado su preocupación por que nuestras creaciones lleguen a convertirse en una amenaza.

Hollywood también ha puesto su parte para alimentar la visión de un futuro peligroso, con entidades artificiales que nos ven como nosotros nos aproximamos a los fósiles de los dinosaurios: una especie que dominó el mundo pero cuya falta de adaptación la condenó a la extinción. P ara la muestra, 'Terminator', 'ExMachina', 'Her' y 'The Matrix', por citar solo un puñado de películas.

En esa misma línea, el físico inglés Stephen Hawking, uno de los mayores divulgadores científicos de nuestro tiempo, se refiere a la IA como "el mayor suceso de la historia humana", pero advierte que, al mismo tiempo, "podría ser nuestro peor error".

(Lea: Google reveló su visión de un hogar conectado)

Aprendizaje profundo

Mientras tanto, el área más caliente de la inteligencia artificial sigue siendo el llamado aprendizaje profundo. No es nada nuevo, pues hay investigadores metiéndole cabeza a este tema desde los años 70. Pero ahora, con el desarrollo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por su sigla en inglés), que optimizan el rendimiento de los computadores, el aprendizaje profundo está renaciendo. Especialmente desde hace un par de años, cuando Google compró el grupo de investigaciones DeepMind.

El aprendizaje profundo, también llamado aprendizaje de las máquinas o creación de redes neuronales artificiales, consiste en desarrollar algoritmos capaces de descifrar un lenguaje natural.

La idea básica es tomar un modelo computacional y alimentarlo con información. Por ejemplo, meterle todo lo que existe en Wikipedia, o las noticias de CNN de los últimos meses. Luego se le hacen exámenes de selección múltiple o de completar la información ("en la siguientes frase, diga a qué palabra corresponde la X", por ejemplo), como los que presentan los estudiantes. Es en ese proceso de ser evaluado donde el sistema 'aprende' a partir de su experiencia, como un niño cuando empieza a comunicarse.

Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind, cuenta que uno de estos sistemas fue puesto a prueba usando un videojuego de Atari, de los años 70, que consistía en una raqueta y una bola (el famoso 'telebolito'). Al sistema no se le programó ninguna instrucción sobre cómo jugar. "Solamente se le dan pixeles crudos, y él debe pasar por la experiencia frustrante de que lo 'maten' varias veces, sin tener ninguna guía o elemento de comparación -explica Suleyman-. Eventualmente, el sistema le pega a una bola por accidente y aprende que esa acción le trae una recompensa". Es algo muy similar a lo que hace un ratón de laboratorio cuando se da cuenta de que halar una palanca le representa acceder a comida.

El año pasado, DeepMind publicó los resultados de su última investigación en la revista 'Nature', según los cuales un algoritmo, después de 500 juegos, ganó la partida. "Este nuevo agente artificial sobrepasó el desempeño de los algoritmos previos y logró un nivel comparable al de un jugador humano profesional, capaz de sobresalir en una diversa gama de tareas difíciles", concluyeron los científicos.

(También: Lo que deben tener en cuenta las empresas sobre transformación digital)

Todo esto podría traducirse para Google y sus usuarios en servicios que van desde la eficiente identificación de imágenes, textos y voces hasta la detección de fraudes y 'spam'.

Pero llegar allá no es una tarea fácil. Durante este largo proceso de entrenamiento, los algoritmos de Google han hecho pasar a la empresa por momentos vergonzosos, como cuando clasificaron a una mujer negra como un gorila en Google Photos.

Otra cara de la moneda es la plataforma de computación cognitiva Watson, de IBM. Los programadores le enseñaron a leer literatura médica y ahora la supercomputadora es capaz de evaluar millones de investigaciones sobre cualquier enfermedad e identificar en pocos días tratamientos que les tomarían meses a los mejores médicos.

IA fuerte y débil

Aunque el trabajo de todos estos algoritmos es notable, surge la pregunta de qué tan similar a un cerebro humano es una red neuronal artificial. "Por ahora, es como comparar un sistema de cables y poleas con un músculo: tienen una relación, pero uno no diría que son la misma cosa", dice Tomaso Poggio, director del Centro para Cerebros, Mentes y Máquinas, de MIT, cuyo trabajo complementa el esfuerzo del Gobierno estadounidense -mediante The Brain Initiative- para mapear la actividad de cada neurona del cerebro humano.

"Entender cómo crea inteligencia el cerebro es el mayor problema de la ciencia y la tecnología -añade Tomaso-. Para tener un entendimiento computacional de lo que significa la inteligencia, nuestro centro hace énfasis en cuatro áreas de investigación interdisciplinaria: la integración de la inteligencia, incluyendo visión, lenguaje y destrezas motrices; los circuitos para la inteligencia, que necesitarán investigaciones en neurobiología e ingeniería eléctrica; el desarrollo de la inteligencia en niños y, finalmente, el estudio de la inteligencia social ".

Para Patrick Winston, de MIT, lo que hace que la inteligencia humana se destaque sobre la artificial y la animal es nuestra habilidad de contar y entender historias. Por eso, lleva años trabajando en el programa Génesis, que intenta copiar esa cualidad.

Al dársele un corto recuento sobre un conflicto entre dos países, el programa intenta concluir por qué sucedieron las cosas y su significado. Génesis es capaz de detectar conceptos como la venganza y evaluar el carácter de un personaje. "Lo que buscamos es crear una inteligencia artificial que, por ejemplo, entre a un restaurante donde la gente esté conversando y comiendo, y pueda describir, con palabras, lo que está sucediendo en detalle. Y que pueda sentarse a la mesa sin volcar las sillas o romper las copas. Eso es difícil", admite Winston.

De ahí el término de 'robótica suave' para agrupar a los robots capaces de interactuar con los humanos, comenta el experto David Hanson, de Hanson Robotics, en Hong Kong. Robots sociales como Sophie, muy populares en Japón y Corea, tienen la misión de inspirar a la gente a relacionarse con ellos y ayudarles a aprender.
Pero una cosa es crear máquinas inteligentes, sociables, capaces de entender nuestro tono de voz y reaccionar a ello -como el famoso robot Kismet, del MIT- y otra muy diferente crear máquinas conscientes.
Es decir, una cosa es la inteligencia artificial 'débil' y otra, la 'fuerte'. La IA débil supone una máquina capaz de simular el comportamiento de la cognición humana (Kismet), pero incapaz de experimentar ese estado mental. Por el contrario, la inteligencia artificial fuerte implica desarrollar máquinas capaces de tener estados mentales cognitivos.

Sus promotores quieren hacer máquinas conscientes de sí mismas, con emociones y una conciencia verdadera: una superinteligencia artificial. "Cuando lleguemos a esa singularidad, el paisaje va a ser tan inimaginable que hoy es difícil decir cosas al respecto que tengan sentido", asegura Rodney Brooks.

Entonces, plantea el presidente de iRobot, estará sobre la mesa el tema ético: "¿Estaría bien construir deliberadamente máquinas subhumanas? ¿Esclavizarlas? Ya Turing pensaba en eso. Hoy pensamos que está bien porque no sentimos empatía por las máquinas, pero eso puede cambiar".

Algunos insistirán en que el problema no es la esclavización de nuestras máquinas conscientes sino la posibilidad de que ellas acaben con nosotros, pero la mayoría de especialistas en robótica creen que no será así. Más bien, adelantan, nos fundiremos con ellas. Vamos a injertar la conciencia humana en máquinas extraordinariamente durables y eficientes. En otras palabras, el 'homo sapiens' se desvanecerá como especie biológica, reemplazándose a sí misma por el 'robo sapiens'.

El sistema que previó el triunfo de Donald Trump

Al contrario de lo que señalaban muchos estudios y encuestas de opinión, el sistema de inteligencia artificial MogIA predijo el estrecho triunfo del republicano Donald Trump en las elecciones presidenciales de Estados Unidos, como lo hizo con Barack Obama en los comicios anteriores.

El algoritmo, creado hace 12 años por la empresa india Genic.ai, ya había pronosticado que el magnate inmobiliario y la ex secretaria de Estado Hillary Clinton serían los nominados de sus respectivos partidos.

MogIA, bautizado así por el personaje Mowgli, de 'El Libro de la Selva', escrito por Rudyard Kipling, aprende a medida que explora su ambiente, al igual que el niño de la historia. Y según su creador, Sanjiv Rai, ha venido mejorándose a sí mismo en cada elección.

Los cálculos se hacen a partir del volumen de citas del nombre de un candidato que la gente hace en las redes sociales. Para generar la predicción de esta última contienda, MogIA analizó más de 20 millones de datos sobre Trump y Clinton recopilados en Facebook, Google, YouTube y Twitter, con el fin de generar una idea del sentimiento del público.
Al final, el candidato que logra el mayor grado de involucramiento con las audiencias gana la elección.
Pero más interesante aún es que tecnologías disruptivas como esta tienen el potencial de influenciar las interacciones en redes sociales sin que nos demos cuenta. Por ejemplo, tanto la campaña demócrata como la republicana usaron 'chatbots', o sistemas robóticos digitales, para crear y subir a las redes más de un millón de tuits en lapsos cortos, creando la ilusión de que ciertas opiniones eran virales.

Para Rai y otros líderes de la industria, la inteligencia artificial comienza a cambiar la arquitectura de las campañas electorales, al menos las de Estados Unidos, en parte porque cada vez más gente hace pública su opinión en las redes.

Y aunque la calidad de las predicciones depende de escoger las plataformas apropiadas (Snapchat no sería la mejor, probablemente), este medio es el campo de cultivo perfecto para alimentar la insaciable curiosidad de un sistema que aprende automáticamente y por sí mismo.

Algunas cuestiones sobre el futuro

Carros sin chofer
¿Quién paga los daños en caso de accidente?

¿Debe prohibirse que los niños y los ancianos se suban a ellos?

¿Deben tales vehículos obedecer reglas como los límites de velocidad?
Prótesis inteligentes
¿Nos darán las mejoras robóticas una ventaja injusta sobre los demás?

¿Deben hacerse disponible las prótesis inteligentes a las personas sin problemas en el cuerpo?
Robots sociables
¿Podrían las fallas o el 'hackeo' en los robots inteligentes causar daños físicos a los usuarios?

¿Redefinirán los robots inteligentes los papeles de los maestros y de quienes brindan cuidados a los ancianos?
Dispositivos implantados
¿Los dispositivos implantados en el cuerpo acabarán con nuestra privacidad?

¿Quién será técnicamente el dueño del dispositivo y su data?
Asistentes médicos
¿Quién da consentimiento para compartir historiales médicos con los sistemas inteligentes?

¿Lograrán los sistemas inteligentes democratizar el acceso a la mejor medicina de diagnóstico?

ÁNGELA POSADA-SWAFFORD*
Para EL TIEMPO
* Ángela Posada-Swafford se especializa en escribir sobre temas de ciencia.

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Inteligencia artificial: en busca del 'Robo sapiens'

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Un vistazo a los avances de esta disciplina, que busca que las máquinas aprendan y razonen.

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¿Que se logra con la inteligencia artificial?

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¿Que se logra con la inteligencia artificial?

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Automatización de procesos
Agiliza la toma de decisiones
Fomenta la creatividad
Mejora la precisión

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La Inteligencia Artificial (IA) ha sido una tecnología disruptiva en muchos campos, y el marketing digital no es una excepción. La IA está revolucionando la forma en que los profesionales del marketing se comunican con los consumidores y cómo las empresas presentan sus productos y servicios. En este artículo, exploraremos en profundidad las ventajas, bondades y recomendaciones de utilizar la IA en el marketing digital, y cómo está transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes en línea.

Ventajas de la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital

1. Personalización avanzada: La personalización se ha convertido en una de las principales prioridades de los profesionales del marketing en línea, y la IA ha mejorado significativamente la capacidad de personalizar mensajes y experiencias de usuario. La IA puede analizar y procesar grandes cantidades de datos de comportamiento del usuario, preferencias de compra y otras variables para generar mensajes personalizados y experiencias de usuario altamente relevantes.

2. Optimización de la inversión publicitaria: Los profesionales del marketing invierten miles de millones de dólares cada año en publicidad en línea, y la IA ha mejorado significativamente la capacidad de optimizar y mejorar el retorno de inversión. La IA puede analizar los datos de rendimiento de las campañas publicitarias y ajustar automáticamente la segmentación, el presupuesto y la estrategia creativa para maximizar el rendimiento.

3. Análisis avanzado de datos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y tendencias que los humanos no pueden detectar. Esto ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones más informadas, a identificar nuevas oportunidades de mercado y a comprender mejor el comportamiento del consumidor.

4. Automatización de tareas repetitivas: Muchos aspectos del marketing en línea son repetitivos y requieren mucho tiempo, como la programación de publicaciones en redes sociales o el seguimiento de métricas de rendimiento. La IA puede automatizar muchas de estas tareas y liberar tiempo para que los profesionales del marketing se concentren en tareas más estratégicas y creativas.

5. Mejora de la experiencia del cliente: La IA puede mejorar significativamente la experiencia del cliente al proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a las preguntas y consultas de los clientes. Los chatbots, en particular, son una forma común de IA que se utiliza para interactuar con los clientes y mejorar la experiencia del usuario.

Bondades de la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital

1. Mejora de la eficiencia: La IA puede automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para los profesionales del marketing para que se concentren en tareas más estratégicas y creativas. Esto mejora la eficiencia de los procesos y reduce los costos.

2. Mejora de la precisión: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones precisas sobre el comportamiento del consumidor. Esto ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones más informadas y precisas.

3. Mejora de la personalización: La IA puede analizar los datos de los consumidores y ayudar a los profesionales del marketing a personalizar sus estrategias de marketing para llegar a su público objetivo de manera más efectiva. Esto aumenta la relevancia y la resonancia del mensaje y mejora la tasa de conversión.

4. Mejora de la creatividad: La IA también puede ayudar a los profesionales del marketing a ser más creativos. Al procesar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y tendencias, la IA puede ayudar a los profesionales del marketing a descubrir nuevas formas de comunicarse con los clientes y crear contenido más atractivo y efectivo.

5. Aumento de la rentabilidad: La IA puede ayudar a las empresas a optimizar sus inversiones en marketing y publicidad, lo que puede aumentar la rentabilidad y el retorno de inversión de las estrategias de marketing.

Recomendaciones para utilizar la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital

1. Comprender las necesidades del público objetivo: Es importante que los profesionales del marketing comprendan las necesidades y preferencias de su público objetivo antes de implementar cualquier estrategia de IA. Esto ayudará a garantizar que las soluciones de IA sean relevantes y útiles para el público objetivo y que se obtengan los mejores resultados posibles.

2. Seleccionar la tecnología adecuada: Hay muchas soluciones de IA en el mercado, cada una con diferentes características y capacidades. Es importante investigar y evaluar diferentes soluciones antes de seleccionar una para asegurarse de que cumpla con los objetivos específicos de la empresa.

3. Integrar la IA en la estrategia general de marketing: La IA no debe ser vista como una solución independiente, sino que debe integrarse en la estrategia general de marketing. Esto ayudará a garantizar que la IA se utilice de manera efectiva y se alinee con los objetivos de marketing de la empresa.

4. Establecer métricas de éxito claras: Es importante establecer métricas claras para medir el éxito de cualquier estrategia de IA implementada. Esto ayudará a los profesionales del marketing a evaluar el rendimiento de la solución de IA y a realizar ajustes si es necesario.

5. No depender completamente de la IA: A pesar de sus beneficios, la IA no debe ser vista como una solución completa para el marketing digital. Los profesionales del marketing deben seguir utilizando su conocimiento y experiencia para complementar las decisiones tomadas por la IA y garantizar que las estrategias de marketing sean efectivas y relevantes para su público objetivo.

Ejemplos de uso de la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital

1. Publicidad programática: La publicidad programática utiliza la IA para automatizar el proceso de compra de publicidad en línea. La IA puede analizar los datos de los consumidores y mostrar anuncios relevantes en el momento adecuado para aumentar la tasa de conversión.

2. Análisis predictivo: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones precisas sobre el comportamiento del consumidor. Esto puede ayudar a los profesionales del marketing a anticipar las tendencias emergentes y adaptar sus estrategias de marketing en consecuencia.

3. Chatbots: Los chatbots son una forma común de utilizar la IA en el marketing digital. Los chatbots pueden interactuar con los consumidores de manera efectiva y responder a sus preguntas en tiempo real. Esto ayuda a mejorar la experiencia del cliente y a reducir la carga de trabajo del personal de atención al cliente.

4. Análisis de sentimientos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y ayudar a los profesionales del marketing a entender cómo se sienten los consumidores sobre una marca o producto en particular. Esto les permite ajustar su estrategia de marketing y abordar las preocupaciones de los consumidores de manera efectiva.

5. Recomendaciones personalizadas: La IA puede analizar los datos de los consumidores y proporcionar recomendaciones personalizadas para productos y servicios. Esto mejora la experiencia del cliente y aumenta la tasa de conversión al proporcionar a los consumidores recomendaciones altamente relevantes.

Conclusión

La Inteligencia Artificial ha transformado la forma en que las empresas abordan el marketing en línea y ha proporcionado a los profesionales del marketing herramientas y soluciones para mejorar significativamente la efectividad de sus estrategias de marketing. Las ventajas de la IA incluyen personalización avanzada, optimización de la inversión publicitaria, análisis avanzado de datos, automatización de tareas repetitivas y mejora de la experiencia del cliente. Las recomendaciones para utilizar la IA en el marketing digital incluyen comprender las necesidades del público objetivo, seleccionar la tecnología adecuada, integrar la IA en la estrategia general de marketing, establecer métricas de éxito claras y no depender completamente de la IA. Con el uso adecuado de la IA, los profesionales del marketing pueden mejorar significativamente la efectividad de sus estrategias de marketing y aumentar el retorno de inversión de sus campañas publicitarias y estrategias de marketing.

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Cómo la Inteligencia Artificial está transformando el marketing digital | Damos Soluciones

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La Inteligencia Artificial (IA) ha sido una tecnología disruptiva en muchos campos, y el marketing digital no es una excepción. La IA está revolucionando la forma en que los profesionales del marketing se comunican con los consumidores y cómo las empresas presentan sus productos y servicios.

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¿ Cuál es la inteligencia artificial más avanzada del mundo?

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¿ Cuál es la inteligencia artificial más avanzada del mundo?

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Claude es una asistente de IA de siguiente generación creado por la empresa de investigación Anthrop/c el cuál es capaz de realizar tareas de procesamiento y generación de texto a alta velocidad y precisión.

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La startup Anthropic es la encargada del desarrollo de Claude, la nueva IA capaz de procesar hasta 75 mil palabras de tajo. Fabián Vega
Exingenieros de OpenIA podrían poner en jaque todo lo que conocemos hasta ahora sobre inteligencia artificial. Esto es debido a que la startup ya superó las capacidades de a través del último producto de última generación en materia de chatbots: Claude.

Que es una inteligencia artificial (IA) que hará de asistente y analista de información. La cual promete procesar documentos de cientos o miles de páginas en solo segundos. Por su capacidad, esta IA podría estar procesando hasta 100 mil elementos a la vez de texto o audio, mientras que los actuales modelos de inteligencias sólo soportan entre 2 mil a 8 mil elementos.

Que las personas podrán cómodamente introducir hasta 75 mil palabras de tajo y pedirle que haga un resumen, cree alguna tabla, obtenga las conclusiones, saque las ideas principales, o hacer cualquier pregunta sobre el texto en cuestión.

Congrats to the @AnthropicAI team for launching 100K Context Windows! We tested it with our chatbot, Copilot, using a 144-page LMA-standard real estate facility agreement. Copilot was able to analyse and answer questions within seconds.
At #CLOC2023? Come to booth 145 to try it! pic.twitter.com/rndzIVFbQv

- Robin AI (@RobinAI_UK) May 16, 2023

Claude presumiblemente será capaz de obtener información clave no sólo de textos, sino que podrá consumir hasta 6 horas de audio y código y reunir la información más importante de ello. Esto quiere decir que podría, inclusive, leer novelas enteras y hacernos un resumen en solo un instante.

La clave está en que este chatbot es capaz de analizar la cantidad de información que puede absorber antes de cada consulta que le hagamos, a través de su ventana de contexto. Recordemos que las inteligencias artificiales se nutren de recursos diversos de internet. Por lo que analiza la cantidad de información que introducimos y con la que ya cuenta a través de la web.

Cabe destacar que los de Google ya se han hecho con una pequeña inversión de 400 millones de dólares en ella. Algo que les vendría muy bien para el desarrollo de su inteligencia Bard.

Las personas ya pueden solicitar su acceso a Claude a través de la página de Anthropic, o bien probarlo directamente, si cuentan con Slack dentro de su organización de trabajo.

Las funciones principales para las que está pensando este chatbot son las de hacer de un asistente 24/7 especializado en servicio al cliente, resolución de casos legales, , búsquedas de información y ventas.

Introducing 100K Context Windows! We've expanded Claude's context window to 100,000 tokens of text, corresponding to around 75K words. Submit hundreds of pages of materials for Claude to digest and analyze. Conversations with Claude can go on for hours or days. pic.twitter.com/4WLEp7ou7U

- Anthropic (@AnthropicAI) May 11, 2023

Las IA se apoderan de los libros en internet: ¿serán los nuevos best sellers de Amazon?

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Conoce a Claude, la nueva IA para leer y resumir libros completos - IMER Noticias

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La startup Anthropic es la encargada del desarrollo de Claude, la nueva IA capaz de procesar hasta 75 mil palabras de tajo.

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En 1943 Walter Pitts y Warren Mc Cullach publicaban un influyente estudio en el que describían la neurona artificial, la primera máquina basada en una red neuronal.

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Colaboradores de los proyectos Wikimedia

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Neurona de McCulloch-Pitts - Wikipedia, la enciclopedia libre

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La neurona de McCulloch-Pitts es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona “natural”, similares a las que constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad esencial con la cual se construye una red neuronal artificial.

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¿ Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la vida cotidiana?
Los asistentes  de voz
Los smarthphones
La robótica
El monitoreo de la rdes sociales
Compras por internet
GPS y sistemas de geolocalización

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Entre 2004 y 2014, hemos visto el lanzamiento de muchas tecnologías nuevas (teléfonos inteligentes, IoT) y hemos estado escuchando hablar sobre su posible impacto en la productividad de los negocios.

Ahora surgen nuevas tecnologías, en los últimos años se habla mucho de los avances de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas, se ve como el futuro del crecimiento. Los estudios dicen que la Inteligencia artificial podría aumentar la productividad laborar hasta un 11% para el 2035.

Las empresas ya están cambiando sus estrategias y la forma de hacer negocio rediseñando los procesos de las compañías y las administraciones hacía una tecnología de Inteligencia Artificial. Todo esto ha llevado a crear nuevas relaciones entre las personas y las máquinas.

Pero... ¿Qué es la Inteligencia Artificial y en qué consiste esta tecnología?

En primer lugar, IA no es una tecnología única. La Inteligencia Artificial es una constelación de tecnologías, como una visión artificial, procesamiento del lenguaje natural o motores de inferencia, que permiten que las máquinas inteligentes amplíen las capacidades humanas y permitan a las personas lograr mucho más.

La Inteligencia Artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, en concreto sistemas informáticos.

Tenemos que entender a la IA como la manera tecnológica de trabajar juntos los cerebros humanos y las máquinas o robots. La Inteligencia Artificial desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente se atribuyen a la inteligencia humana.

Dentro de la tecnología de la Inteligencia artificial tenemos la parte más madura y con mayor impacto que es la que conocemos como aprendizaje automático ( machine learning) que permite programar sistemas para tomar decisiones automáticas a partir de grandes cantidades de datos.

La Revolución de la Inteligencia Artificial aún no ha sucedido

La inteligencia artificial es la próxima revolución industrial, preparada para reinventar rápidamente los negocios, la economía global y cómo las personas trabajan e interactúan entre sí.

En estos momentos tanto el aprendizaje automático como la Inteligencia Artificial están lejos de comportarse como agentes autónomos con una inteligencia comparable a la de los humanos y reemplazar las tareas humanas más complejas y creativas.

Bien es cierto que con la Inteligencia Artificial son mejores la extracción de patrones y la ejecución de tareas repetitivas, pero encontrar fallos o causalidades incluso de improvisar respuestas con datos perdidos es algo que no puede ser realizado con facilidad por máquinas.

¿Qué hace que la Inteligencia Artificial sea diferente a esas otras tecnologías, y cómo anticipa que aumente la productividad?

Cuando todas las tecnologías están integradas y se crea la Inteligencia Artificial, tienen la capacidad única de detectar, comprender, actuar y aprender. A diferencia de los teléfonos inteligentes o IoT, la inteligencia artificial tiene mucho más potencial porque las tecnologías se pueden adaptar y evolucionar, lo que fundamentalmente cambia la forma en que las empresas compiten y cómo las personas trabajan y viven.

La Inteligencia Artificial se puede considerar como la contribución de diferentes sectores al crecimiento económico ya que funciona como un nuevo factor de producción. La IA está transformando la idea de cómo se crea negocio.

El aumento de la productividad laboral no será causado por una mayor inversión de horas, sino por tecnologías innovadoras que permitirán a las personas hacer un uso más eficiente de su tiempo.

Independientemente de la industria, las empresas tienen una oportunidad considerable de aplicar la Inteligencia Artificial ahora e inventar nuevas capacidades comerciales para un crecimiento, una rentabilidad y una sostenibilidad sin precedentes. Ya se habla de millones de trabajadores supervisados por máquinas. La IA ofrece una ventaja competitiva de cara a otras empresas, por ello debemos de estar al día y actualizar nuestros conocimientos empresariales.

Con la Inteligencia Artificial, veremos que la tecnología es capaz de comprender los comportamientos y las metas de las personas, y responder de forma adecuada. Esto se está convirtiendo rápidamente en real debido a los almacenes de datos que las empresas recopilan, que proporcionan no solo grandes cantidades de información sobre cómo viven los clientes, sino también oportunidades para que las empresas utilicen análisis más sofisticados para comprender cómo se comportan las personas.

Las empresas de repente tienen una idea de cómo piensan las personas, qué quieren y cómo reaccionan. Diseñada con esto en mente, la tecnología puede operar a nivel humano.

En CIC Consulting Informático ofrecemos productos que contienen inteligencia artificial para poner al servicio de los clientes. Bien es cierto que para las empresas es más interesante que la Inteligencia Artificial vaya avanzando en las plataformas informáticas que soportan el almacenamiento y procesado de un gran volumen de datos, así como la variedad de componentes software especializados.

La Inteligencia Artificial como decíamos anteriormente es una de las tendencias actuales que tenemos en el sector tecnológico. Conoce más tendencias tecnologías en este otro post.

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Razones por las que la Inteligencia Artificial aumentará la productividad

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¿Qué hace que la Inteligencia Artificial sea diferente a esas otras tecnologías, y cómo anticipa que aumente la productividad? Todas las tecnologías están integradas y se crea la Inteligencia Artificial, tienen la capacidad única de detectar, comprender, actuar y aprender.

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1. Superhuman
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3.Synthesia
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6. Nvidia Maxine

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¿ Cuál es el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad ?

La inteligencia artificial podría llegar a sustituir al ser humano en el sector del empleo y dejando así, a una gran parte de la población sin trabajo.

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Un equipo de investigadores vinculados a la Universidad de Sevilla y el Joint Research Centre (JRC) de la Comisión Europea acaba de presentar un estudio pionero en el mundo en el que proponen la primera clasificación científica de las distintas tecnologías, usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la Medicina y la Salud, desde el punto de vista de su implicación social y su alcance ético. La presentación de este estudio ha tenido lugar en el marco de la II HUMAINT Winter School on Fairness, Accountability and Transparency in Artificial Intelligence, celebrada en Sevilla.

La novedad del estudio radica en la visión global que aporta en relación a los aspectos y sociales de la IA aplicada en Medicina y Salud. Hasta ahora sólo existían algunas clasificaciones parciales desde el punto de vista tecnológico y de funcionamiento de los algoritmos que rigen los sistemas.

En la actualidad quedan pocas actividades humanas que sean completamente ajenas a las tecnologías basadas en la IA. En el ámbito de la Medicina y la Salud, la implementación de éstas es enorme y su crecimiento vertiginoso, con resultados potencialmente muy poderosos, que pueden afectar mucho al ser humano y a la sociedad en su conjunto, tanto de manera positiva (básicamente, por una mayor eficiencia) como negativamente (limitando el libre albedrío, por ejemplo, o abriendo la posibilidad de que sistemas autónomos adopten decisiones vitales para las personas).

El estudio se ha difundido de manera inicial tanto en inglés, en una prestigiosa plataforma preprint, como en su traducción en español y puede consultarse en los siguientes enlaces: Artículo original en inglés y la traducción en españo l.

El trabajo toma como punto de partida el informe técnico "Social Impact of Artificial Intelligence (AI) in Medicine and Health: An overwiew of the state-of-the-art and current trends from a European perspective" ("Impacto social de la Inteligencia Artificial (IA) en Medicina y Salud: Una visión general de las últimas investigaciones y tendencias actuales desde una perspectiva europea"), un estudio realizado en 2019 por los profesores Emilio Gómez González, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla y Emilia Gómez Gutiérrez, del Joint Research Center, en el marco del proyecto de investigación HUMAINT, con sede en el Centro de Estudios Avanzados del JRC de la Comisión Europea. Este proyecto tiene como objetivo general el estudio del impacto de los sistemas de IA en las personas y los aspectos éticos y sociales relacionados.

Los últimos avances en sistemas de IA aplicados a la Medicina y la Salud presentan oportunidades extraordinarias en áreas de tan profundo interés social como la oncología, la genética y las neurociencias, junto con algunos inconvenientes no menos extraordinarios y numerosas interrogantes que exigen un debate sereno y riguroso sobre su implementación, antes de que los efectos no deseados sean irreversibles, según defienden los autores del estudio, en el que también han participado investigadores del Hospital Universitario Virgen del Rocío y otros centros.
Rápido desarrollo.
La IA aplicada a la Medicina y la Salud abarca un campo muy amplio, que va desde la existencia de software para interpretación de imágenes médicas hasta su integración en prácticamente todas las áreas clínicas y administrativas. La radiología y diferentes ramas de la cirugía que utilizaban dispositivos de realidad aumentada y robots quirúrgicos han estado al frente de esta transformación. Pero en la actualidad, la IA alcanza, de una manera u otra, a todas las especialidades.

En la clasificación propuesta en el estudio, los investigadores establecen un continuo desde las aplicaciones "positivas" de la IA en el campo de la Medicina y la Salud (software para soporte de decisiones que mejoran la eficiencia del diagnóstico, por ejemplo), a las "negativas" (la posibilidad de generar armas biológicas contra el conjunto de la población o una parte de ella), pasando por las que denominan "controvertidas" (la posibilidad de que personas no suficientemente formadas decidan sobre su propia salud o la de otros, o el marketing a medida en cuestiones relacionadas con la salud).

El objetivo del informe en el que se basa el estudio no es establecer líneas rojas a la implementación de la IA en el ámbito de la Medicina y la Salud, sino someter el asunto a un debate científico, serio y riguroso que tenga en cuenta elementos que hasta ahora sólo muy parcialmente han sido considerados en la literatura existente.

Hay aspectos, como la privacidad, la responsabilidad legal o los efectos en el empleo que han sido o están siendo analizados en relación con la aplicación de la Inteligencia Artificial en otros ámbitos, como las redes sociales, el comercio electrónico, la automatización de procesos fabriles o los vehículos autónomos. Sin embargo, existen otros aspectos directamente afectados por el uso de estos sistemas en el ámbito de la Medicina y la Salud que, o no han sido abordados (la generación de nuevas formas de vida artificial, la decodificación de las señales cerebrales y la posibilidad de "leer" el pensamiento, la edición genética y la autoexperimentación, o la adopción de decisiones sobre la vida o la muerte de las personas por parte de sistemas autónomos), o no lo han sido suficientemente (la confianza del paciente en su médico o los cambios legislativos necesarios, por ejemplo, para garantizar la explicabilidad de unos tratamientos diseñados por sistemas autónomos en vez de por los facultativos humanos y los propios procedimientos de evaluación del rendimiento de dichos sistemas).

La clasificación presentada también incluye una nueva "Escala de Disponibilidad de la Tecnología" que permite conocer, de forma cualitativa y fácilmente comprensible, en qué medida los sistemas están disponibles, de acuerdo con la información publicada en los sectores científico, académico, industrial y en medios de comunicación. Es una escala de 10 niveles, que van desde considerado "no factible" a "disponible para el público general", similar pero complementaria a la "Escala de Madurez de las Tecnologías", de uso habitual en los ámbitos de I+D+i.
Interés internacional. De las Naciones Unidas a la reciente declaración de la OMS.
Debates similares al propuesto por los autores del estudio se han realizado en el ámbito, por ejemplo, de la IA de uso militar, incluso en el seno de las Naciones Unidas en 2019: ¿Puede una "máquina" tomar la decisión final de mantener o terminar con una vida humana?

Por su parte, la Organización Mundial de la Salud (OMS) hizo pública el pasado 13 de enero una Declaración titulada " Los trece desafíos urgentes en Salud para la próxima década", entre los cuales se incluyen varios directamente señalados en el estudio presentado en Sevilla. En concreto, sobre el control de los aspectos éticos y sociales en el uso de las nuevas tecnologías, la confianza de la ciudadanía en los nuevos sistemas, la protección del público frente a posibles usos peligrosos, la equidad y la accesibilidad a los recursos médicos por parte de toda la población y la preparación de la sociedad frente a las epidemias. Según la OMS, sin un conocimiento profundo de los aspectos éticos y sociales, las tecnologías basadas en Inteligencia Artificial podrían "dañar a la población a la que intentan ayudar".

Para los investigadores responsables del informe, y también para la OMS, la IA puede traer consigo algunos efectos, cuando menos controvertidos, que la sociedad no está teniendo en cuenta actualmente. Las tecnologías capaces de "aprender" por sí solas avanzan a un ritmo trepidante, sin supervisión ni control. La mayor parte de los desarrollos presentan, junto a un evidente y sustancial potencial de mejoras, una vertiente de resultados profundamente perturbadores y éticamente cuestionables, incluso muy negativos.

Un claro ejemplo de esto, pero sin duda no el único, es la edición de genes humanos. La posibilidad de alterar y sustituir fragmentos determinados de la cadena genética es algo que ya se está haciendo en la agricultura y la ganadería para aumentar la productividad y reducir el impacto de las plagas y las enfermedades. Sin embargo, en 2018 la edición de genes humanos (y con ella las dudas éticas) llegó a los titulares de la prensa internacional, cuando nacieron en China las dos primeras "gemelas de ingeniería" en las que se descubrieron efectos indeseados no previstos. Por cierto, el científico responsable ha sido recientemente condenado a prisión en China.

La corrección de genes mutados para evitar enfermedades graves tiene una clara lectura positiva, pero en este punto se plantean también algunas interrogantes: ¿Funciona? ¿A qué coste? ¿Qué pasa si esas personas, llegadas a adultas, procrean? ¿Se puede llegar a diseñar a un "superhumano"? ¿Hay algún límite?

Ocurre algo similar con los embriones humano-animales. Se ha experimentado con ellos con el objetivo, supuestamente, de resolver la escasez crítica de órganos para trasplantes. En 2018 se dieron a conocer en EEUU los primeros pasos en un embrión humano-ovino, y en 2019 en Japón se autorizó este tipo de investigaciones, bajo ciertas restricciones. Si alguno de estos embriones llegara a convertirse en adulto, ¿serían humanos y lo serían total o parcialmente?

En este mismo mes de enero, se han divulgado los primeros resultados de generación de "robots biológicos" (biobots) a partir de células animales (en concreto, de ranas), mediante el uso de tecnologías de IA. Y el pasado mes de noviembre se generó una polémica internacional, al conocerse el Proyecto Ruiseñor de Google, que supuestamente está recopilando todos los datos médicos y relativos a la Salud de millones de norteamericanos, y que plantea diversos aspectos relacionados con la privacidad de dicha recopilación.
La ciudadanía también opina. Estudio reciente sobre la percepción de la investigación en Europa.
La IA aplicada a la Medicina y la Salud no es una disciplina aislada, sino que pone en conjunción la Medicina, las Ciencias, la Ingeniería, e incluso disciplinas sociales como la Ética o la Filosofía. Su desarrollo puede afectar a conceptos básicos cubiertos por regulaciones internacionales, que van desde el Juramento Hipocrático a fundamentos recogidos en la Carta de Derechos Humanos, como los relativos a la libertad y el libre albedrío.

La Fundación BBVA acaba de publicar el Estudio Europeo de Valores, según el cual, los ciudadanos europeos confían en la ciencia y la tecnología, pero consideran que debe haber límites éticos a la investigación.

En este sentido, y en relación con las aplicaciones más controvertidas de la IA en el ámbito de la Medicina y la Salud, los autores del estudio proponen adoptar el modelo que se ha seguido en relación con otra área de investigación que también puede considerarse controvertida, como es la tecnología nuclear. Sus aplicaciones positivas son innegables (ahí está, por ejemplo, la radioterapia contra el cáncer), pero se ha alcanzado un consenso para restringir otros desarrollos negativos, como la generación de armas de destrucción masiva.

Así, en el caso de la IA aplicada a la Medicina y la Salud, los autores del estudio presentado en Sevilla plantean identificar los usos más controvertidos y limitar el acceso a estos recursos sólo a usuarios cualificados, siguiendo protocolos y procedimientos similares a los utilizados para controlar las fuentes nucleares y radiactivas, así como sus dispositivos y especificaciones de diseño.

Nota: El contenido del artículo y del texto no representa la posición oficial de la Comisión Europea.

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Efectos de la Inteligencia Artificial en la Medicina y la Salud de las Personas

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Un equipo de investigadores vinculados a la Universidad de Sevilla y el Joint Research Centre (JRC) de la Comisión Europea acaba de presentar un estudio pionero en el mundo en el que proponen la primera clasificación científica de las distintas tecnologías, usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la Medicina y la Salud, desde el punto de vista de su implicación social y su alcance ético.

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¿ Cual es el futuro de la inteligencia artificial?

El potencial de la IA esta aún en sus inicios y puede transformar de forma asombrosa importantes sistemas críticos como la sanidad, la agricultura y la investigación científica.

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Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA) muchas veces nos imaginamos programas futuristas que son capaces de controlar sistemas complejos de informática o robots avanzados, que pueden realizar las mismas acciones que un ser humano, desde entender como uno a moverse como uno. La realidad es que hoy la tenemos mucho más a la mano de lo que creemos e interactuamos con ella en distintos aspectos de nuestras vidas.

Cuando abrimos el mapa en nuestro celular, para que nos indique cuál es la mejor ruta en estos momentos o cuando, por ejemplo, abrimos la página web de una tienda y nos habla un asistente virtual para ofrecernos ayuda, estamos frente a inteligencia artificial. Incluso cuando abrimos un servicio de películas y el sistema nos recomienda algo basado en nuestras preferencias previas. Acciones sencillas, pero que nos pueden resolver un sinfín de problemas.

"La IA es un software que nos permite predecir ciertas situaciones o posibles escenarios. Esa es su capacidad. Se traduce en escenarios como interpretar tendencias de mercado, redactar un texto ante una posible pregunta o la capacidad de resolver conversaciones sencillas. Lo que se busca es que tenga una alta probabilidad de acierto y para ello se basan en una gran cantidad de variables", explica Nicolás Vilela, experto y CEO en ZTZ Tech Group, startup dedicado a optimizar la gestión de los reclamos que reciben las empresas con IA.

La inteligencia artificial puede ser muy útil para los emprendedores. Sobre todo, porque puede optimizar algunos procesos, ayudar a hacer más eficientes algunas tareas o incluso mejorar tus ventas. Todas, aristas fundamentales para hacer crecer tu negocio.

Lo primero es subrayar que lo que ofrece la IA es mucho más sencillo de lo que creemos. Vilela explica que "lo que hay que pensar es en las tareas que hay en mi negocio. Investigar los diferentes procesos y ver, por pequeñas que sean las tareas, cuáles podrían ser resueltas por la inteligencia artificial".

Hoy es posible encontrar distintas tecnologías para emplear.

Una de ellas es la IA en marketing para gestionar mejor las campañas de publicidad, con la búsqueda y aplicación de información alrededor del negocio, como tendencias o recopilación de comentarios de clientes. Factores que se traducen en una forma más efectiva de llegar al público que estamos apuntando.

En atención al cliente, se pueden utilizar chatbots, que es un programa que permite responder preguntas e interactuar con las personas de forma automática. O también aplicar un software para optimizar las formas de pago en el sitio web.

No es lo único, en todo caso, porque también es posible aplicar a procesos internos y administrativos, los que permiten ahorrar tiempo.

"Lo más importante es, como dueño de pyme, tomar mis procesos y repensarlos desde este acercamiento: ¿Qué sucede si divido las tareas cognitivas de mis procesos en tareas cognitivas simples que pueda resolver una IA?", dice Vilela. Es decir, preguntarse qué es lo que podemos hacer con IA y qué no.

Para Vilela, la "clave del éxito" en el uso de IA es saber separar esas tareas. "Es medir qué probabilidad de éxito tengo con una automatización y otra con una persona. Si alguien quiere consultar dónde va su despacho, por ejemplo, eso lo puede resolver una automatización. Ahora, si alguien quiere comprar una prenda de ropa y necesita asesoramiento, probablemente me conviene que sea una persona quien lo haga un no chatbot", profundiza el CEO de ZTZ Tech Group.

Además, hace hincapié en que lo razonable es pensar en un modelo híbrido. "Cuando utilizamos el celular y nos propone un camino en el mapa, pero nosotros vemos que esa calle la están arreglando, tomamos una decisión distinta y cambiamos de calle. Para que funcione mejor la IA no hay que pensarla desde la perfección, sino como un proceso supervisado. Es decir, me ofrece una solución y yo superviso la calidad de esa solución. Ahí se abren las posibilidades", recomienda el especialista.

Matías González, gerente de Claro Negocios, recomienda usar lA especialmente para aquellos procesos que ayuden a agilizar procesos o bien a determinar patrones de consumo. "Los emprendedores muchas veces destinan demasiado tiempo a organizar diariamente su negocio: ordenar archivos, enviar correos y gestionar su agenda. Algunas herramientas destacadas son los algoritmos de marketing para identificar tendencias de consumo, lo que ayuda a mejorar la oferta de productos al cliente. La IA también puede analizar sistemas como cadenas de suministro y flujos de trabajo que identifican áreas de mejora, para utilizar los recursos de forma más eficaz y minimizar los costos asociados al mantenimiento, entre otras. Por lo tanto, la recomendación es incorporar herramientas digitales que contengan capacidades de analítica y automatización para facilitar al emprendedor la gestión de su negocio", explica.

Dejarse sorprender. Nicolás Vilela explica que la primera barrera que hay que superar es la de las capacidades y disponibilidad de las herramientas tecnológicas. "La tecnología avanzan a una velocidad que nosotros no creemos que ya existe o que incluso todavía no ha llegado a Chile. Y hoy, más que nunca, hay que tener la mente muy abierta", agrega. En ese proceso, es ideal explorar las distintas alternativas que ya existen y ver si es posible imitarlas.

Repensar los procesos. La idea es no perder recursos. Pensar en las cosas que sí voy a poder automatizar y en las que no conviene. Así, poder enfocarse será más fácil.

Capacitar al equipo. Que todos aprendan las herramientas de automatización es uno de los procesos que debe hacerse en un momento, ya que la experiencia y habilidades de cada uno serán importantes a la hora de darles nuevas funciones con nuevas herramientas. "Antes estábamos en una caja para pagar y la persona hacía la cuenta a mano, después las hizo con una calculadora. Hay que elevar a mi equipo a un plano más estratégico", resalta Nicolás Vilela.

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Inteligencia artificial: cómo aprovecharla para hacer crecer tu negocio - La Tercera

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La IA está más cerca de lo que creemos y aprender a utilizarla para potenciar el negocio puede ser beneficioso. Estas son algunas recomendaciones para dar el salto.