Inteligencia Artificial

== ***1. Definición de Inteligencia***
***artificial*** ==
La
Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra
en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos
considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el
cual “las máquinas piensan como seres humanos”.

Normalmente,
un sistema de IA es capaz de analizar datos en grandes cantidades (big data),
identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, formular predicciones de
forma automática, con rapidez y precisión. Para nosotros, lo importante es que
la IA permite que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes.
¿Cómo? Al integrar análisis predictivos (hablaremos sobre esto más adelante) y
otras técnicas de IA en aplicaciones que utilizamos diariamente.

* Siri funciona como un

asistente personal, ya que utiliza procesamiento de lenguaje natural

* Facebook y Google Fotos

sugieren el etiquetado y agrupamiento de fotos con base en el reconocimiento de
imagen

* Amazon ofrece recomendaciones

de productos basadas en modelos de canasta de compra

* Waze brinda información

optimizada de tráfico y navegación en tiempo real
***2. Breve historia de la***
Inteligencia artificial

La mayoría de nosotros tenemos un concepto de la Inteligencia artificial
alimentado por las películas de Hollywood. Exterminadores, robots con crisis
existenciales y píldoras rojas y azules. De hecho, la IA ha estado en nuestra
imaginación y en nuestros laboratorios desde 1956, cuando un grupo de científicos
inició el proyecto de investigación “Inteligencia artificial” en Dartmouth
College en los Estados Unidos. El término se acuñó primero ahí y, desde
entonces, hemos presenciado una montaña rusa de avances (“¡Vaya! ¿Cómo sabe
Amazon que quiero este libro?”), así como frustraciones (“esta traducción es
completamente errónea”).

Al inicio del proyecto, el objetivo era que la inteligencia humana
pudiera ser descrita de forma tan precisa que una máquina fuera capaz de
simularla. Este concepto también fue conocido como “IA genérica” y fue esta la
idea que alimentó la (asombrosa) ficción que nos daría entretenimiento
ilimitado.

Sin embargo, la IA derivó en campos específicos. Con el paso del tiempo,
la ciencia evolucionó hacia áreas de conocimiento específicas, y fue entonces
que la IA comenzó a generar resultados significativos en nuestras vidas. Fue
una combinación entre el reconocimiento de imagen, el procesamiento de
lenguaje, las redes neuronales y la mecánica automotriz lo que hizo posible un
vehículo autónomo. En ocasiones, el mercado se refiere a este tipo de avances
como “IA débil

***3. Técnicas principales de la***
Inteligencia artificial

Ahora que ya
conoce la definición de la IA y más de su historia, la mejor forma de
profundizar en el tema es conocer las principales técnicas de la IA,
específicamente, los casos en los que la Inteligencia artificial se utiliza
para los negocios.

***4.Aprendizaje automático***

Generalmente,
el concepto de Aprendizaje automático se confunde con el de “IA débil”. Es en
este campo en donde los avances más importantes de la IA se están llevando a
cabo. En términos prácticos, “el Aprendizaje automático es la ciencia que se
encarga de hacer que las computadoras realicen acciones sin necesidad de
programación explícita”. La idea principal aquí es que se les puede
proporcionar datos a los algoritmos de Aprendizaje automático y luego usarlos
para saber cómo hacer predicciones o guiar decisiones.

Algunos
ejemplos de algoritmos de Aprendizaje automático incluyen los siguientes:
diagramas de decisiones, algoritmos de agrupamiento, algoritmos genéticos,
redes Bayesianas y Aprendizaje profundo.

***5.Aprendizaje***
profundo

¿Recuerda
cuando Google anunció un algoritmo que encontraba videos de gatos en Youtube?
(Si desea refrescar su memoria haga clic aquí). Pues bien, esto es
Aprendizaje profundo, una técnica de Aprendizaje automático que utiliza redes
neuronales (el concepto de que las neuronas se pueden simular mediante unidades
computacionales) para realizar tareas de clasificación (piense en clasificar
una imagen de un gato, de un perro o personas, por ejemplo).

Algunos
ejemplos de aplicaciones prácticas del Aprendizaje profundo son las siguientes:
identificación de vehículos, peatones y placas de matrícula de vehículos
autónomos, reconocimiento de imagen, traducción y procesamiento de lenguaje
natural.

***6.Descubrimiento de datos***
inteligentes

Es el
próximo paso en soluciones de IE (Inteligencia empresarial). La idea consiste
en permitir la automatización total del ciclo de la IE: la incorporación y
preparación de datos, el análisis predictivo y los patrones y la identificación
de hipótesis. Este es un ejemplo interesante de la recuperación de datos
inteligentes en acción. La información que ninguna herramienta de IE había
descubierto.

***7.Análisis predictivo***

Piense en
ese momento en el que está contratando un seguro para auto y el agente le hace
una serie de preguntas Estas preguntas están relacionadas a las variables que
influyen en su riesgo. Detrás de estas preguntas se encuentra un modelo
predictivo que informa sobre la probabilidad de que ocurra un accidente con
base en su edad, código postal, género, marca de auto, etc. Es el mismo
principio que se emplea en los modelos predictivos de crédito para identificar
a los buenos y malos pagadores. Por lo tanto, el concepto principal de análisis
predictivo (o modelado) significa que se puede utilizar un número de variables
(ingresos, código postal, edad, etc.) combinadas con resultados (por ejemplo,
buen o mal pagador) para generar un modelo que proporcione una puntuación (un
número entre 0 y 1) que representa la probabilidad de un evento (por ejemplo,
pago, migración de clientes, accidente, etc.).

Los casos de
uso en los negocios son amplios: modelos de crédito, modelos de segmentación de
clientes (agrupamiento), modelos de probabilidad de compra y modelos de
migración de clientes, entre otros.

***8.***
Ejemplos del uso de la Inteligencia artificial en los negocios

“Parece
interesante... Pero, ¿qué nos ofrece la IA que no tengamos ya?”

Existe una
gran cantidad de aplicaciones para IA en los negocios. En esta publicación nos
vamos a centrar en un aspecto fundamental: el cliente. La IA está
transformando las expectativas de los clientes. Por ejemplo, el cliente que
organiza su vida desde aplicaciones como Uber, Google y Amazon. Estos clientes
saben que las empresas disponen de información sobre ellos y, lo que es más
importante, saben lo que las empresas podrían hacer con esta información para
proporcionar una experiencia de atención al cliente excepcional. Por ejemplo,
los millenials están
obsesionados con la experiencia de atención al cliente (es decir, todo debe ser
sencillo, rápido e inteligente).

Esta es una
lista de algunos ejemplos prácticos de cómo la IA está transformando los
procesos

Inteligencia artificial
para Atención al cliente

* Clasificación automática de los casos de atención al

 cliente, lo que evita depender del agente de atención al cliente a la hora
 de tener que tomar una decisión y, por lo tanto, ahorra tiempo al agente.

* Enrutamiento automático de casos una vez que la llamada

 se ha clasificado automáticamente, el sistema ya puede reenviar la llamada
 al agente mejor calificado para determinar el tipo de problema.

* Recomendación de soluciones y bases de conocimiento.

 Esto aumenta la productividad y la calidad de un servicio, al sugerir la
 solución con mayores probabilidades de resolver el problema del cliente.

* Comunicaciones de autoservicio. Research muestra que la generación actual de clientes

 prefiere el autoservicio (por ejemplo, portal o aplicación del cliente) en
 lugar de llamar por teléfono a un centro de atención. Gracias a la IA, las
 comunidades de servicios serán más inteligentes, por ejemplo, al
 personalizar el entorno que depende del cliente y sugerir soluciones de
 forma automática, ej. utilizar el reconocimiento de imagen para
 identificar el producto que está en una foto tomada por el cliente.

* Por ejemplo, los bots conversacionales le permiten

 al cliente enviar mensajes de texto para establecer comunicación.

***9.Inteligencia***
artificial para marketing

El marketing es una
disciplina que se ha vuelto cada vez más analítica y cuantitativa a lo largo de
los años. Muchas de las técnicas de Análisis predictivo y de IA se aplican
principalmente en el Marketing, por ejemplo, modelado predictivo para la
migración de clientes, probabilidad de compras y modelos de agrupamiento para
la segmentación de clientes.

Estos son algunos de los
nuevos avances de la IA en el marketing, de forma específica, algunas
funcionalidades de Marketing Cloud Einstein.

* Puntuación predictiva por correo electrónico: le

 permite a los profesionales de marketing saber (antes de lanzar una
 campaña de marketing para correo electrónico) cuál es la probabilidad de
 que sus clientes respondan a la campaña; o bien, la abandonen. El objetivo
 aquí es anticipar la respuesta del cliente para ofrecer viajes
 verdaderamente personalizados;

* Audiencias predictivas: con base en la puntuación

 predictiva, será posible segmentar mejor su base de clientes y prospectos
 en función de un comportamiento predictivo al agrupar a personas que
 tienen puntos en común. Cuanto mayor sea la segmentación, mejor será la
 conversión;

* Optimización del tiempo de envío: ¿es mejor enviar

 una campaña a las 2 p. m. o a las 4 a. m.? Con la optimización del tiempo
 de envío, el algoritmo de IA le indicará la hora en que será más probable
 que cada contacto en su base de clientes abra un correo electrónico y
 participe en su campaña.

La Inteligencia artificial
está transformando nuestras vidas y revolucionará rápidamente la manera en la
que trabajamos.