2. Documentar un breve resumen del análisis realizado.

3. Debatir colaborativamente entre todo. 

Y precisamente para clarificar el impacto y beneficios del tema, el especialista describió 4 grandes aspectos de la vida diaria en los que la IA tendrá un impacto considerable:

Cámaras inteligentes por todos lados, con sistemas inteligentes y automatizados, para vigilancia, prevención del crimen, transporte, logística, identificación de personas, etc.

Los chatbots (charlas virtuales de un cliente con una máquina) aún no son totalmente inteligentes.

Pero cada vez se van a parecer estos díalogos con bots a la interacción 1 a 1 con una persona, sobretodo en áreas de servicio. Un diálogo que parezca cada vez más humano.

3) Sistematización en la industria.

Aplicación de la IA en grandes sectores de negocios que aún no han sido automatizados, como la agricultura, agronegocios, ganadería.

Interacciones de intercambio de información que implican IA entre robots, máquina a máquina, y que no son humanoides o aparatos tangibles.

Éstos últimos son circuitos o sistemas (partes) de aparatos, que se coordinan con otros robots, que tampoco son físicos o son independientes (son parte de otro dispositivo).

Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu teléfono.

La inteligencia artificial ofrece una evaluación más rápida y más acertada de potenciales clientes, con un costo menor. Lo que permite tomar decisiones más informadas. Un score crediticio alternativo que utiliza inteligencia artificial es mucho más completo y sofisticado comparado con criterios tradicionales de score de crédito. Esto ayuda a los prestamistas a distinguir entre cliente un alto riesgo y aquellos que no son riesgosos, pero no tienen un historial de crédito.

La ventaja es que estos sistemas son objetivos, por lo tanto, existen menores sesgos al tomar decisiones.

Los bancos digitales y fintech usan algoritmos de aprendizaje automático también conocido como machine learning. Con información alternativa por ejemplo de diferentes cuentas bancarias o de un smartphone se puede evaluar mejor a clientes potenciales de un crédito y proporcionar opciones personalizadas.

También las empresas de crédito empresarial en los Estados Unidos han reportado excelentes resultados gracias al uso de esta herramienta. Por ejemplo, de acuerdo con la compañía Emerj, 40% de las empresas que usan inteligencia artificial para financiamiento y préstamos obtuvieron una puntuación superior a 3 (de 4 puntos), en su puntuación de evidencia de retorno de inversión. Lo que indica un ecosistema de proveedores más sólido.

2. Inteligencia artificial y gestión de riesgo

La potencia del procesamiento permite manejar grandes cantidades de datos en poco tiempo y la computación cognitiva ayuda a administrar datos estructurados y no estructurados, una tarea que a un humano le llevaría demasiado tiempo. Los algoritmos analizan historiales de transacciones e identifican a tiempo signos de futuros problemas.

La inteligencia artificial en finanzas es una herramienta poderosa cuando se analiza en tiempo real las actividades de cualquier mercado o ambiente. Es posible hacer predicciones y generar detalles basados en múltiples variables, indispensables para la planeación financiera.

Una compañía de préstamos estadounidense, Crest Financial, empleó inteligencia artificial en la plataforma Web de los servicios de Amazon. E inmediatamente vio una mejora en los análisis de riesgo, sin el retraso asociado a los métodos de análisis tradicionales. 

Los equipos de visión artificial se apoyan en la inteligencia artificial para detectar cualquier tipo de anomalía en los productos, con niveles de sensibilidad microscópicos, a velocidades que un ser humano no puede igualar sin cometer errores.

mantenimiento predictivo
 implica aplicar técnicas de monitoreo basadas en condiciones para recopilar y analizar datos de activos para comprender mejor el rendimiento de los activos y realizar el mantenimiento adecuado antes de que problemas inminentes puedan afectar negativamente el rendimiento, la disponibilidad o la seguridad de la planta

Las recomendaciones personalizadas son clave para mejorar las tasas de conversión en cualquier campaña. Así lo constata el Informe de Experiencia de Contenido, donde se afirma que puede incrementar un 60% la probabilidad de que el usuario consuma más contenidos, que cuando se le sugieren recomendaciones generales.

Existen plataformas de content marketing que utilizan la Inteligencia Artificial para personalizar la experiencia de contenidos y dinamizar el proceso de venta. De esta manera, se puede conocer con más exactitud a cada cliente potencial y pronosticar qué tipología de contenidos y áreas le pueden interesar más. Destacan plataformas como Uberflip, Hubspot o Storychief.

Los profesionales en educación han empezado a utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para evaluar las habilidades y carencias del alumnado, crear materiales de aprendizaje personalizados y llevar a cabo tareas complejas en poco tiempo, como la evaluación de pruebas escritas. Uno de los principales objetivos de la IA en la educación es empoderar a los estudiantes con el Aprendizaje Crowdsourcing, una técnica colaborativa utilizada para llegar a una meta común.

Modelos de IA como Iris buscan en documentos complejos y ofrecen material relacionado buscando a lo largo y ancho de Internet. Generalmente lo hace a velocidades más altas que el motor de búsqueda de Google.

La solución es ideal para realizar estudios sobre determinadas materias, obteniendo así­ toda la información posible sobre cualquier asunto publicado en Internet en poco tiempo. De momento, gran parte de la información está focalizada en el contenido en inglés.

Es habitual que en casa conozcas a Siri, Alexa o Cortana, ya que se han convertido en herramientas que nos facilitan el día a día. Los asistentes de voz se definen como un software que se erige sobre la Inteligencia Artificial y lo hace a través de un sistema denominado machine learning.

Los asistentes son capaces de captar los comandos de voz para luego entenderlos, analizar y generar un efecto relacionado con la directriz que se le ha proporcionado previamente. Nos los podemos encontrar, por ejemplo, en altavoces inteligentes, smartphones, electrodomésticos, automóviles o sistemas operativos.

Inevitablemente la inteligencia artificial también ha irrumpido en plataformas donde pasamos horas y horas diariamente. HBO, Amazon Prime, Disney+ o Netflix son algunos de los medios de vídeo bajo demanda que seguramente tienes en casa.

Se eliminan las cajas, su personal y las colas para pagar. El cliente solamente tiene que añadir los productos que desee comprar a su cesta y salir del establecimiento sin pasar por ningún punto de pago ni validación. 

Estas tiendas están equipadas con un nutrido sistema de cámaras, sensores de movimiento e inteligencia artificial para monitorizar los productos que el usuario añade a su cesta y así poder cobrarlos con posterioridad. El único requisito es ser usuario de la app Amazon Go, donde se reflejarán todos los productos adquiridos y se cargarán a la cuenta del usuario. 

Aunque parece un concepto reciente, la realidad es que la primera experiencia de la multinacional que fundó Jeff Bezos abrió sus puertas en 2016 en Seattle. En ella, y en las más de 25 tiendas que hoy en día existen en diferentes ciudades de Estados Unidos, se pueden encontrar productos envasados y platos preparados. 

Es una experiencia de compra que todavía puede parecernos un tanto futurista, pero que poco a poco se va normalizando en una nueva forma de relación entre la tienda tradicional y el consumidor digital. 

https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxc

Es fundamental entender las interrelaciones complejas del clima con cuestiones como el funcionamiento de la ciudad, los medios de vida, la industria, las relaciones de género o las migraciones y de esa manera poder cuantificar el impacto de desastres y crisis climáticas.

Disponemos de diversos datos procedentes de sensores ambientales, redes sociales, teledetección, topografía digital, teléfonos móviles y otras nuevas tecnologías.

Los robots industriales y robots colaborativos son dos de las más grandes aportaciones de la AI a los procesos de fabricación.
2. Seguridad

Uno de los pilares base o requisitos fundamentales para la realización de la industria 4.0 es la seguridad de los sistemas de información y las redes empresariales.

3. Mantenimiento

Otra de las aplicaciones más solicitadas de la inteligencia artificial en las industrias son los sistemas de apoyo al mantenimiento predictivo.

4. Control de calidad

Los equipos de visión artificial se apoyan en la inteligencia artificial para detectar cualquier tipo de anomalía en los productos, con niveles de sensibilidad microscópicos, a velocidades que un ser humano no puede igualar sin cometer errores.

La tranquilidad de tener cada producto final comprobado, que cumpla con los estándares de calidad y que no posea intrusos (catastróficos en sectores como la alimentación) es simplemente indispensable.

5. Automatización de procesos complejos

Hasta hace una década controlar actividades como el pick and place de piezas desordenadas eran tareas que se consideraban imposibles para los robots ya que estos eran mecánicos y respondían a escenarios prefabricados, por lo que cualquier desviación generaba una interrupción en el trabajo.

Gracias a las AI, los equipos industriales son adaptativos y pueden realizar de manera automatizada todo tipo de procesos complejos, manejando con suma eficiencia áreas como la logística, el picking, el embalaje, el transporte y el diseño de rutas optimas por su cuenta.

6. Agilidad en la toma de decisiones

La inteligencia artificial abrió la puerta de las industrias al Big Data, sistemas capaces de gestionar cantidades realmente masivas de información para reconocer patrones y facilitar la toma de decisiones.

La cantidad de variables complejas y el poder de procesamiento de estos sistemas supera con creces las capacidades humanas, por lo que gracias a ellos se pueden predecir sucesos, modelar conductas o descubrir oportunidades que de otra manera serian imposibles de ver.

7. Detección de oportunidades de negocio

La aplicación de inteligencia artificial a cerrado en gran medida la brecha que existe entre el proceso productivo y las actividades consideradas de oficina.

Los análisis de datos de interés, satisfacción del cliente y control de mercado que se logra a través de la inteligencia artificial puede generar información valiosa, que a su vez permite autorregular las operaciones de los robots.