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== **Realidad**
virtual **==**
La Realidad Virtual es una simulación
interactiva por computador desde el punto de vista del participante, en la cual
se sustituye o se aumenta la información sensorial que recibe.

La simulación que hace la
realidad virtual se puede referir a escenas virtuales, creando un mundo virtual
que sólo existe en el ordenador de lugares u objetos que existen en la
realidad. También permite capturar la voluntad implícita del usuario en sus
movimientos naturales proyectándolos en el mundo virtual que estamos generando,
proyectando en el mundo virtual movimientos reales.

Permite simular una
experiencia sensorial completa dentro de un ambiente artificial sin que veas
nada de lo que hay en el exterior. Para "meterte dentro" de este
mundo virtual sueles necesitar tanto unas gafas especiales como unos
auriculares.

También, hay que destacar la
aplicación de la realidad virtual en el campo de la presencia, simulando
situaciones para inducir comportamientos en los individuos para aplicaciones
como: tratar fobias, ansiedad social, estudios de violencia o resolución de
conflictos...

En esta definición aparecen
los elementos básicos que tienen que estar

presentes en todo sistema de realidad
virtual y que se discuten a continuación:

Simulación interactiva

Interacción implícita

Inmersión sensorial

=== **Simulación**
interactiva **===**
Una aplicación de realidad virtual
es una simulación en el sentido de que se recrea un mundo virtual que sólo
existe como una representación digital en la memoria de un ordenador. El hecho
de que la simulación sea interactiva es lo que distingue la realidad virtual de
una animación. en un sistema de realidad virtual, el usuario puede escoger
libremente su movimiento por la escena y, por tanto, sus acciones afectan de
forma directa a las imágenes que verá.

=== **Interacción**
implícita **===**
La realidad virtual utiliza la
interacción implícita

En la realidad virtual el sistema
captura la voluntad del usuario implícita en sus movimientos naturales. El
ejemplo más claro es el control de la cámara virtual: en un sistema de realidad
virtual, la cámara se actualiza en función de los movimientos de la cabeza del
usuario. Si el usuario quiere ver la parte de mundo virtual que tiene detrás,
no tiene que utilizar ningún comando ni mover el ratón, sino que simplemente,
sino que simplemente debe hacer el mismo gesto natural (girar la cabeza) que
haría en el mundo real

=== **Inmersión**
sensorial **===**
El tercer elemento fundamental
de todo sistema de realidad virtual es la inmersión sensorial.

Podemos definir la inmersión
sensorial como la desconexión de los sentidos del mundo real y la conexión al
mundo virtual. Como consecuencia, el usuario deja de percibir el entorno que le
rodea y pasa a estar inmerso dentro del mundo virtual que recrea el computador
en tiempo real. De los diferentes órganos de los sentidos, la vista es el que
nos proporciona una mayor cantidad de información y a la vez es la que da una
mayor sensación de presencia. Por este motivo, todo sistema de realidad virtual
debe proporcionar estímulos adecuados como mínimo para el sentido de la vista
(es decir, debe generar las imágenes correspondientes al mundo virtual), a
pesar de que a menudo los sistemas de realidad virtual proporcionan también
inmersión acústica

=== **Componentes**
de un sistema de realidad virtual **===**
En un sistema de realidad virtual
se pueden distinguir elementos hardware y elementos software.

Los componentes hardware más
importantes son el computador, los periféricos de entrada y los periféricos de
salida. Los componentes software más importantes son el modelo geométrico 3D y
los programas de simulación sensorial (simulación visual, auditiva, táctil),
simulación física (movimiento de la cámara virtual, detección de colisiones,
cálculo de deformaciones), y recogida de datos.

=== **Funcionamiento**
de un sistema de realidad virtual **===**
Las acciones del usuario son registradas
en tiempo real por los periféricos de entrada o sensores. Un requerimiento
básico es capturar la posición de la cabeza del usuario (según el sistema de
visualización bastará conocer la posición de la cabeza o necesitaremos también
su orientación en el espacio), aunque también es frecuente capturar movimientos
de la mano y de los dedos de la mano. Esta información se envía al computador,
donde es procesada por los módulos de recogida y tratamiento de datos de
entrada. Una vez las acciones del usuario están en un formato adecuado, se
utilicen en la parte de simulación, tanto para introducir posibles cambios en
el mundo virtual (por ejemplo, el usuario ha movido una silla y este cambio se
tiene que reflejar en el modelo geométrico) como para generar imágenes, sonidos
y otros datos para completar la simulación sensorial.

Los *robots*
son entidades virtuales o mecánicas que se utilizan para la realización de
trabajos automáticos y son controlados por medio de computadoras.

Karel Capek, un escritor checo,
acuño en 1921 el término Robot en su obra dramática “Rossum’s Universal Robots
/ R.U.R.”, a partir de la palabra checa Robbota, que significa servidumbre o
trabajo forzado. El término robótica es acuñado por Isaac Asimov, definiendo a
la ciencia que estudia a los robots. Asimov creó también las Tres Leyes de la
Robótica. En la ciencia ficción el hombre ha imaginado a los robots visitando
nuevos mundos, haciéndose con el poder, o simplemente aliviándonos de las
labores caseras.La Robótica ha alcanzado un nivel de madurez bastante elevado
en los últimos tiempos, y cuenta con un correcto aparato teórico. Sin embargo,
al intentar reproducir algunas tareas que para los humanos son muy sencillas,
como andar, correr o coger un objeto sin romperlo, no se ha obtenido resultados
satisfactorios, especialmente en el campo de la robótica autónoma. Sin embargo,
se espera que el continuo aumento de la potencia de los ordenadores y las
investigaciones en inteligencia artificial, visión artificial, la robótica
autónoma y otras ciencias paralelas nos permitan acercarnos un poco más cada
vez a los milagros soñados por los primeros ingenieros y también a los peligros
que nos adelanta la ciencia ficción.

Actualmente, no es posible
aplicar las leyes de Asimov, dado que los Robots aún tienen una capacidad muy
limitada para comprender su significado, evaluar las situaciones de riesgo
tanto para los humanos como para ellos mismos o resolver los conflictos que se
podrían dar entre leyes.

Ya que, sin la ayuda de esta, el ser humano no hubiera sido capaz de evolucionar
hasta el punto que hemos llegado ahora. Gracias a la robótica el ser humano ha
podido dedicar su tiempo a mejorar la calidad de vida al aplicarla
constantemente y sustituyéndose a sí mismo en labores repetitivas y agotadoras.

El robot está específicamente
diseñado para sustituir una labor humana y de esta manera mejorarla o
simplemente igualar su capacidad. Por esto mismo, no debería de haber mayores
desventajas a la hora de introducir aún más a la robótica.

=== ***Desventajas***
de la Robótica.

Si existen una serie de desventajas que no
pueden dejarse de observar. Aunque si es muy cierto que la robótica puede crear
más empleos, también puede quitarlos. Y actualmente se puede observar que el
desempleo por la sustitución humana por robots ha sido mayor que el empleo que
esta ha creado. Esto se debe mayormente a que muchas generaciones pasadas no pudieron competir ante el potencial de los robots, por esto mismo fueron
sustituidos y expulsados de esa área de trabajo específica.

Otra de las desventajas más
grandes que presenta la robótica, esta desventaja lidia con la sustitución a
mayor escala del ser humano por la robótica, en otras palabras, que algún día
los robots pueden incluso ser mayores en cantidad que la raza humana. Esto se
debe a que actualmente se trabaja en proyectos de Inteligencia Artificial en
los cuales logran hacer que un robot pensante cree y mejore cada vez a su
propia creación que es otro robot. Por esto mismo, se piensa que, si algún día
se llega a desarrollar lo suficiente esa inteligencia artificial, pueda crear
miles y millones de robots, capaces de mejorarse entre sí. Esto solo es una
suposición que aún no está por venir

### *Tipos de Robots.*

A grandes rasgos se puede
hablar de los siguientes:

* **Androides:** estos

 artilugios se

parecen y actúan como si
fueran seres humanos. Este tipo de robots no existen en la realidad, por lo
menos por el momento, sino que son elementos
ficcionales.

* **Móviles:** estos robots

 cuentan con orugas, ruedas o

patas que les permiten
desplazarse de acuerdo a la programación a la que fueron sometidos. Estos
robots cuentan con sistemas de sensores, que son los que captan la información
que dichos robots elaboran. Los móviles son utilizados en instalaciones
industriales, en la mayoría de los casos para transportar la mercadería en
cadenas de producción, así como también en almacenes. Además, son herramientas
muy útiles para investigar zonas muy distantes o difíciles de acceder, es por
eso que en se los utiliza para realizar exploraciones espaciales o submarinas.

* **Industriales:** los robots

 de este tipo pueden ser

electrónicos o mecánicos y
se los utiliza para la realización de los procesos de manipulación o
fabricación automáticos. También se les llama robots industriales a aquellos
electrodomésticos que realizan simultáneamente distintas operaciones.

**Médicos:**bajo esta categoría se incluyen básicamente las prótesis para
disminuidos físicos. Estas cuentan con sistemas de mando y se adaptan
fácilmente al cuerpo. Estos robots lo que hacen es suplantar a aquellos órganos
o extremidades, realizando sus funciones y movimientos. Además, existen robots
médicos destinados a la realización de intervenciones quirúrgicas.

* **Teleoperadores:** estos

 robots son controlados de manera remota

por un operador humano. A
estos artilugios se los utiliza en situaciones extremas como la desactivación
de una bomba o bien, para manipular residuos tóxicos.

# ***De acuerdo a su arquitectura, los robots pueden clasificarse en:***

* **Poliarticulados:** si bien

 estos pueden tener de diversas configuraciones, lo que tienen en

común estos robots es que
son sedentarios. Estos son diseñados para mover sus terminales con limitada
libertad y de acuerdo a ciertos sistemas de coordenadas. Estos robots son
ideales para cuando se precisa abarcar una amplia zona de trabajo.

* **Móviles:** a

diferencia de los
anteriores, estos han sido diseñados para desplazarse, ya sea utilizando un
sistema locomotor rodante o bien, mediante plataformas o carros. Estos se
trasladan utilizando sensores que reciben información del entorno o bien, por
telemandos.

* **Androides:** estos

robots buscan imitar de
manera parcial o total la el comportamiento y forma del ser humano. Como no
están prácticamente desarrollados se los usa para la experimentación y el
estudio.

* **Zoomórficos:** la

locomoción de estos robots
imita a la de distintos animales y se los puede dividir en caminadores y no
caminadores. Estos últimos están aún muy poco desarrollados mientras que los
caminadores sí lo están y resultan útiles para la exploración volcánica y
espacial.

## **BIG DATA**

Los Big Data describen una estrategia de administración de información
integral que incluye e integra muchos tipos nuevos de datos y administración de
datos, además de los datos tradicionales.

Big Data **nació
con el objetivo de cubrir unas necesidades no satisfechas por las tecnologías
existentes, como es el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de
datos** que poseen unas características muy concretas; es una forma de
que puede ayudar en objetivos relacionados con el marketing.

=== ***Los Big Data también se definen***
con las cuatro V: ***===***

* **Volumen.** La cantidad de

 datos. Mientras

que el volumen indica más
datos, la naturaleza granular de los datos es única. Los big data requieren
procesar altos volúmenes de datos Hadoop no estructurados y de baja densidad;
es decir, datos de valor desconocido, como fuentes de datos de Twitter, flujos
de clics en una página web y una aplicación móvil, tráfico de red, equipos con
sensores que capturan datos a la velocidad de la luz, y mucho más. Es la tarea
de los big data convertir estos datos Hadoop en información valiosa.

* **Velocidad.** El

 ritmo en que se reciben los datos y, quizás, se

ponen en práctica.
Normalmente, los datos de velocidad más alta fluyen directamente a la memoria
en lugar de escribirse en el disco. Algunas aplicaciones de Internet de las
cosas tienen ramificaciones de estado y seguridad que requieren evaluación y
acción en tiempo real. Otros productos inteligentes de Internet funcionan en
tiempo real o prácticamente en tiempo real. En términos operativos, las
experiencias de aplicaciones móviles tienen una mayor cantidad de usuarios, un
mayor tráfico de red y la expectativa de respuestas inmediatas.

* **Variedad.** Nuevos

 tipos de datos no

estructurados. Los tipos de
datos no estructurados o semiestructurados, como texto, audio y video,
requieren un procesamiento adicional para extraer el significado y los
metadatos de respaldo. Una vez comprendidos, los datos no estructurados tienen
muchos de los mismos requisitos que los datos estructurados, como resumen,
linaje, auditabilidad y privacidad. Surgen complejidades adicionales cuando los
datos de una fuente conocida cambian sin previo aviso. Los cambios de esquema
frecuentes o en tiempo real son una carga

enorme para los entornos de
transacción y análisis.

* **Valor.**

```
    Los datos tienen un valor

```

intrínseco, pero debe ser
descubierto. Hay una variedad de técnicas cuantitativas y de investigación para
extraer el valor de los datos; desde descubrir una preferencia u opinión del
consumidor a realizar una oferta importante por ubicación o identificar una pieza
del equipo que está a punto de fallar. El avance tecnológico hace que sea
posible tomar decisiones mucho más precisas y adecuadas. Sin embargo, encontrar
el valor también requiere nuevos procesos de descubrimiento que involucran a
analistas, usuarios empresariales y ejecutivos inteligentes y perspicaces. El
desafío real de los big data es humano y tiene que ver con aprender a hacer las
preguntas correctas, reconocer patrones, formular hipótesis informadas y
predecir comportamientos.

***CURIOSIDADES*** SOBRE LA BIG DATA'''''

* Laprimera mención al término

Big Data fue en los años 90, por el informático teórico estadounidense John
Mashey en su artículo “Big Data and the Next Wave of Infrastress”.

* El BigData tiene infinidad de

aplicaciones si se tiene claro el objetivo a conseguir: ciencia, investigación,
medioambiente, biomédica, educación, salud, seguridad nacional y, por supuesto,
mercadotecnia y consumo.

* Elconcepto de Big Data, la

predicción basada en datos y el IoT ya han sido llevados a la gran pantalla en
diferentes perspectivas. Desde la más futurista-Minority Report- en la que se
plantea una sociedad en la que la policía puede detener a los criminales justo
antes de delinquir basándose en predicciones llamadas "precrimen"
fundamentadas en análisis de datos. Hasta la más romántica -Her- en la que el
protagonista se enamora de un sistema operativo que sólo no es una entidad
física.

* El BigData es la principal causa

del crecimiento de la nube de datos. Los ingresos de los 50 principales
proveedores de nubes públicas se dispararon un 47% en el último trimestre de
2013 y llegaron a los $6,2 millardos, según Technology Business Research.
Debido al rápido y gran crecimiento del volumen de datos generados y la
necesidad de analizarlos, alrededor del Big Data, han surgido nuevas
disciplinas especializadas como la llamada "minería de datos"; que
recluta especialistas capaces de crear y utilizar nuevos software para analizar
y gestionar esa avalancha de datos, así como de analizarlos sabiendo encontrar
conexiones relevantes entre ellos

* ¿De dóndeproviene toda esa

información que denominamos Big Data? La mayoría se almacena en Estados Unidos:
más de 3.500 petabytes de Big Data provienen de Norteamérica y más de 2.000 de
Europa.

* Laimportancia del análisis

visual en el Big Data: un informe de 2013 por Aberdeen Group detectó que
"en las organizaciones que utilizan herramientas de descubrimiento visual,
el 48% de los usuarios de BI pueden encontrar la información que necesitan sin
ayuda del personal de TI". Sin el descubrimiento visual, el índice baja a
un mero 23%. Este informe descubrió que la visualización también invita a la
interacción con los datos.

* Cifrasque ejemplifican la rapidez

en la generación de datos en los últimos años: el 90% de los datos existentes
hoy en día se han generado en los dos últimos años. Google procesa 24 petabytes
diarios, 1,000 veces la cantidad de información alojada en la Biblioteca del
Congreso de los EEUU. Cada hora se suben a Facebook 10 millones de fotos nuevas
y cada día se escriben más de 400 millones de tuits. Según investigadores de la
Universidad de California en Berkeley, cada dos días se produce tanta
información digital como todas las conversaciones que han tenido lugar en este
planeta a lo largo de toda la historia.

## ***INTELIGENCIA ARTIFICIAL***

=== ***1.***
Definición de Inteligenciaartificial ***===***
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.

***REALIDAD VIRTUAL***

La Realidad Virtual es una simulación interactiva por computador
desde el punto de vista del participante, en la cual se sustituye o se aumenta
la información sensorial que recibe.

La simulación que hace la
realidad virtual se puede referir a escenas virtuales, creando un mundo virtual
que sólo existe en el ordenador de lugares u objetos que existen en la
realidad. También permite capturar la voluntad implícita del usuario en sus
movimientos naturales proyectándolos en el mundo virtual que estamos generando,
proyectando en el mundo virtual movimientos reales.

Permite simular una
experiencia sensorial completa dentro de un ambiente artificial sin que veas
nada de lo que hay en el exterior. Para "meterte dentro" de este
mundo virtual sueles necesitar tanto unas gafas especiales como unos
auriculares.

También, hay que destacar la
aplicación de la realidad virtual en el campo de la presencia, simulando
situaciones para inducir comportamientos en los individuos para aplicaciones
como: tratar fobias, ansiedad social, estudios de violencia o resolución de
conflictos...

En esta definición aparecen
los elementos básicos que tienen que estar

presentes en todo sistema
de realidad virtual y que se discuten a continuación:

Simulación interactiva

Interacción implícita

Inmersión sensorial

=== ***2.Simulación***
interactiva ***===***
Una aplicación de realidad virtual es una simulación en el sentido
de que se recrea un mundo virtual que sólo existe como una representación
digital en la memoria de un ordenador. El hecho de que la simulación sea
interactiva es lo que distingue la realidad virtual de una animación. en un
sistema de realidad virtual, el usuario puede escoger libremente su movimiento
por la escena y, por tanto, sus acciones afectan de forma directa a las
imágenes que verá.

link=|thumb|NaNxNaNpx
Interacción implícita

=== ***3.La***
realidad virtual utiliza la interacción implícita ***En la realidad virtual el sistema captura la voluntad del usuario***
implícita en sus movimientos naturales. El ejemplo más claro es el control de
la cámara virtual: en un sistema de realidad virtual, la cámara se actualiza en
función de los movimientos de la cabeza del usuario. Si el usuario quiere ver
la parte de mundo virtual que tiene detrás, no tiene que utilizar ningún
comando ni mover el ratón, sino que simplemente, sino que simplemente debe
hacer el mismo gesto natural (girar la cabeza) que haría en el mundo real ===

=== ***4.Inmersión***
sensorial ***===***
El tercer elemento fundamental de todo sistema de realidad virtual
es la inmersión sensorial.

Podemos definir la
inmersión sensorial como la desconexión de los sentidos del mundo real y la
conexión al mundo virtual. Como consecuencia, el usuario deja de percibir el
entorno que le rodea y pasa a estar inmerso dentro del mundo virtual que recrea
el computador en tiempo real. De los diferentes órganos de los sentidos, la
vista es el que nos proporciona una mayor cantidad de información y a la vez es
la que da una mayor sensación de presencia. Por este motivo, todo sistema de
realidad virtual debe proporcionar estímulos adecuados como mínimo para el
sentido de la vista (es decir, debe generar las imágenes correspondientes al
mundo virtual), a pesar de que a menudo los sistemas de realidad virtual
proporcionan también inmersión acústica

=== ***=== 5.Componentes***
de un sistema de realidad virtual
=== ***En un sistema de realidad virtual se pueden distinguir elementos***
hardware y elementos software. ===
Los componentes hardware
más importantes son el computador, los periféricos de entrada y los periféricos
de salida. Los componentes software más importantes son el modelo geométrico 3D
y los programas de simulación sensorial (simulación visual, auditiva, táctil),
simulación física (movimiento de la cámara virtual, detección de colisiones,
cálculo de deformaciones), y recogida de datos.

=== ***=== 6.Funcionamiento***
de un sistema de realidad virtual

###

Las acciones del usuario son registradas en tiempo real por los
periféricos de entrada o sensores. Un requerimiento básico es capturar la
posición de la cabeza del usuario (según el sistema de visualización bastará conocer
la posición de la cabeza o necesitaremos también su orientación en el espacio),
aunque también es frecuente capturar movimientos de la mano y de los dedos de
la mano. Esta información se envía al computador, donde es procesada por los
módulos de recogida y tratamiento de datos de entrada. Una vez las acciones del
usuario están en un formato adecuado, se utilicen en la parte de simulación,
tanto para introducir posibles cambios en el mundo virtual (por ejemplo, el
usuario ha movido una silla y este cambio se tiene que reflejar en el modelo
geométrico) como para generar imágenes, sonidos y otros datos para completar la
simulación sensorial.

== **== *7.Realidad***
aumentada

La realidad aumentada consiste en combinar el mundo real con el
virtual mediante un proceso informático, enriqueciendo la experiencia visual y
mejorando la calidad de comunicación.

Gracias a esta tecnología
se puede añadir información visual a la realidad, y crear todo tipo de
experiencias interactivas: Catálogos de productos en 3D, probadores de ropa
virtual, video juegos y mucho más.

### ***8.Componentes de la realidad aumentada***

* Monitor del computador:

instrumento donde se vera
reflejado la suma de lo real y lo virtual que conforman la realidad aumentada.

* Cámara Web: dispositivo

 que

toma la información del
mundo real y la transmite al software de realidad aumentada.

* Software: programa que

 toma

los datos reales y los
transforma en realidad aumentada.

* link=|thumb|NaNxNaNpx

básicamente son hojas de
papel con símbolos que el software interpreta y de acuerdo a un marcador
especifico realiza una respuesta especifica (mostrar una imagen 3D, hacerle
cambios de movimiento al objeto 3D que ya este creado con un marcador)

=== ***9.Software y juegos para***
realidad aumentada ***===***

Un software para realidad
con el que he tenido contacto se llama catomir, funciona bajo Windows XP y
trae una serie de ejemplos y gráficos para hacer nuestras pruebas, es software
gratuito (no libre). Para Nokia n97 existe uno llamado Around que también
es gratuito y otro llamado MARA (Mobile Augmented Reality Applications).

LevelHead: Este juego es el
que hasta ahora me ha parecido el más creativo de los que he visto con realidad
aumentada, se basa en cruzar puertas y pasar escaleras a  través de
laberintos. Existen muchos juegos con realidad aumentada como el de ahorcado.

=== ***10.Aplicaciones con realidad***
aumentada ***===***

La Appstore ya ha incluido
dentro de su tienda aplicaciones que trabajan con realidad aumentada la
empresa acrossair ya ha desarrollado varias aplicaciones como la que
te dice cual es el metro subterráneo más cercano en New York.

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