Inteligencia artificial II

 Funcionamiento

En lo que respecta a su funcionamiento, cada técnica de IA cuenta con unas diferencias, en ocasiones, sustanciales respecto a otras. Ante esto, le mostraremos algunas de las principales técnicas utilizadas en la IA, de manera que sea capaz de discernir en qué se diferencia cada una de esas funcionalidades: 

• Análisis predictivo: también conocido como análisis modelado, permite establecer modelos de puntuación que representan la probabilidad de que algo suceda mediante el análisis de determinadas variables y resultados. Uno de sus innumerables usos puede encontrarse en el funcionamiento de compañías aseguradoras. 

• Aprendizaje automático: conocido como machine learning, fundamentalmente, tiene el objetivo de conseguir realizar determinadas acciones de forma automática, sin la necesidad de programación explícita, surtiendo a los algoritmos de los datos necesarios para su funcionamiento. Los motores de búsqueda o el reconocimiento facial con el que muchos smartphones se desbloquean pueden ser algunos ejemplos de su uso. 

• Aprendizaje profundo: podría considerarse una rama del aprendizaje automático. Los sistemas basados en el aprendizaje profundo son entrenados a través de ejemplos preexistentes. Combina algoritmos de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales complejas, aquellas que hacen posible aprender de esos ejemplos o experiencias. En la agricultura, por ejemplo, es muy útil a la hora de identificar cultivos y distinguirlos de las malas hierbas a la hora de utilizar herbicidas. 

• Data Mining: conocida en español también como minería de datos permite la extracción de información oculta a los ojos humanos mediante la exploración y el análisis de los datos manejados. Es muy útil en campos como el marketing. 

• Redes semánticas: constituyen una representación del conocimiento lingüístico en la que conceptos e interrelaciones entre ellos son representados mediante grafos. 

Junto a todas estas, encontramos muchas más, como la lógica difusa o fuzzy logic, la vida artificial, los sistemas reactivos o la lingüística computacional, entre otras muchas. 

Inteligencia artificial: ejemplos de uso para empresas

Pero, ¿en qué se traducen todo lo anterior? ¿En qué puede aplicar la IA para beneficiarse de todas estas ventajas? Estas son algunos de los usos que actualmente le están dando otras empresas como la suya:

• Recomendaciones de productos o servicios en función de acciones previas de los usuarios. Los algoritmos de la IA se nutren de los datos de los usuarios para ofrecer cada vez mejores sugerencias.
• Automatización y atención al cliente a través de chatbots. Estos sirven a muchas organizaciones como un canal que permite ayudar a los usuarios de un sitio web y obtener más datos de los más interesados, muy útiles para los equipos de marketing y ventas.
• La IA permite realizar una segmentación mucho más exhaustiva de las audiencias para ofrecerles posteriormente un trato mucho más personalizado y de utilidad. Muy útil, por ejemplo, a la hora de realizar campañas de marketing digital, emailing…
• Personalización de productos. Algo que utilizan por ejemplo algunas marcas de ropa y ofrece al usuario un mayor grado de satisfacción.
• Otro ejemplo de uso es el de la fijación de precios de forma dinámica en función de la oferta y la demanda de los productos.

Existen muchos otros ejemplos de empresas que están apostando mucho por la IA aplicada al reconocimiento de voz, plataformas que optan por sistemas más eficaces de curación de contenido, reconocimiento de imágenes… Las opciones, como puede ver, ahora mismo son muchas.