artificial

1. inteligencia artificial
Marisol castro

2. ¿que es ?
Actualmente, la inteligencia artificial (IA) es uno de los temas que más invita a la reflexió n en el campo de la tecnología y
los negocios. Este entusiasmo tiene fundamentos: vivimos en un mundo cada vez más conectado e inteligente. Hoy en
día, se puede fabricar un coche, componer Jazz mediante un algoritmo o conectar su CRM a su bandeja de entrada
para dar prioridad a los correos más importantes. La tecnología detrás de todos estos avances estárelacionada con la
Inteligencia artificial (IA).
En esta publicació n le hablaremos sobre:
· La definició n de Inteligencia artificial
· La historia de la Inteligencia artificial
· Có mo funciona la IA
· Una descripció n general de las principales técnicas de la IA
· Ejemplos del uso de la Inteligencia artificial en los negocios
Específicamente, le mostraremos algunas aplicaciones prácticas en la CRM, ventas, atenció n al cliente y marketing.

3. definicion
1. Definició n de Inteligencia artificial
La Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra en la creació n 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 precisió n. Para nosotros, lo
importante es que la IA permite que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes. ¿Có mo? 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 informació n optimizada de tráfico y navegació n en tiempo real

4. breve historiaLa 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
imaginació n y en nuestros laboratorios desde 1956, cuando un grupo de científicos inició el proyecto de investigació n
“Inteligencia artificial” en Dartmouth College en los Estados Unidos. El término se acuñ ó primero ahí y, desde entonces,
hemos presenciado una montañ a rusa de avances (“¡Vaya! ¿Có mo sabe Amazon que quiero este libro?”), así como
frustraciones (“esta traducció n es completamente erró nea”).
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) ficció n 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 combinació n entre el reconocimiento de imagen, el procesamiento de lenguaje, las redes neuronales y la mecánica
automotriz lo que hizo posible un vehículo autó nomo. En ocasiones, el mercado se refiere a este tipo de avances como
“IA débil”.
La siguiente tabla muestra algunos acontecimientos importantes en la historia de la Inteligencia Artificial.
Añ o
Acontecimiento
1842
Lovelace: máquina analítica programable
1950
Turing: la prueba de Turing
1956
McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon celebran la primer conferencia sobre IA
1965
Weizenbaum: "ELIZA", el primer sistema especialista
1993
Horswill: "Polly" (robó tica basada en el comportamiento)
2005
TiVo: tecnología de recomendaciones
2011
Apple, Google y Microsoft: aplicaciones mó viles de recomendaciones

5. tecnicas principales de la inteligencia artificial
Ahora que ya conoce la definició n 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.
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 programació n explícita”. La
idea principal aquí es que se les puede proporcionar datos a los algoritmos de Aprendizaje automático y luego usarlos
para saber có mo 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.
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 clasificació n (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: identificació n de vehículos,
peatones y placas de matrícula de vehículos autó nomos, reconocimiento de imagen, traducció n y procesamiento de
lenguaje natural.
Descubrimiento de datos inteligentes
Es el pró ximo paso en soluciones de IE (Inteligencia empresarial). La idea consiste en permitir la automatizació n total
del ciclo de la IE: la incorporació n y preparació n de datos, el análisis predictivo y los patrones y la identificació n de
hipó tesis. Este es un ejemplo interesante de la recuperació n de datos inteligentes en acció n. La informació n que
ninguna herramienta de IE había descubierto.

6. ejemplos del uso
Existe una gran cantidad de aplicaciones para IA en los negocios. En esta publicació n nos vamos a centrar en un
aspecto fundamental: el cliente. La IA estátransformando 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
informació n sobre ellos y, lo que es más importante, saben lo que las empresas podrían hacer con esta informació n
para proporcionar una experiencia de atenció n al cliente excepcional. Por ejemplo, los millenials están obsesionados
con la experiencia de atenció n al cliente (es decir, todo debe ser sencillo, rápido e inteligente).
Esta es una lista de algunos ejemplos prácticos de có mo la IA estátransformando los procesos empresariales.
Inteligencia artificial para ventas
La IA ofrece una mayor productividad para los equipos de ventas, ya que permite centrarse en las oportunidades que
pueden llevar al éxito, así como ahorrar tiempo al personal de ventas durante el registro de informació n. Veamos
algunos ejemplos a continuació n:
•Captura automáticamente las actividades de ventas, lo que significa que el personal de ventas no tiene que dedicar
tiempo al llenado de la base de datos del CRM;
•Registra automáticamente los datos del cliente, por ejemplo, registros de navegació n del sitio web y conexiones al sitio
web, entre otros;
•Sugiere la mejor acció n de seguimiento y recomienda respuestas de correo electró nico al conectar la informació n del
CRM a la bandeja de entrada;
•Valoració n predictiva de prospectos: mediante el análisis predictivo, el sistema podráindicar la probabilidad de que un
prospecto se convierta en una venta. Más interesante aún, el sistema le indicarápor qué se llegó a esta puntuació n (p.
ej., canal de acceso del prospecto, sector, etc.). Por ejemplo, Salesforce Einstein, tendrála funcionalidad de puntuació n
predictiva de prospectos.

7. inteligencia para atencion al cliente
Inteligencia artificial para Atenció n al cliente
•Clasificació n automática de los casos de atenció n al cliente, lo que evita depender del agente de atenció n al cliente a la
hora de tener que tomar una decisió n 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.
•Recomendació n de soluciones y bases de conocimiento. Esto aumenta la productividad y la calidad de un servicio, al
sugerir la solució n con mayores probabilidades de resolver el problema del cliente.
•Comunicaciones de autoservicio. Research muestra que la generació n actual de clientes prefiere el autoservicio (por
ejemplo, portal o aplicació n del cliente) en lugar de llamar por teléfono a un centro de atenció n. 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 estáen
una foto tomada por el cliente.
•Por ejemplo, los bots conversacionales le permiten al cliente enviar mensajes de texto para establecer comunicació n.

8. Inteligencia artificial para marketing
El marketing es una disciplina que se ha vuelto cada vez más analítica y cuantitativa a lo largo de los añ os. Muchas de
las técnicas de Análisis predictivo y de IA se aplican principalmente en el Marketing, por ejemplo, modelado predictivo
para la migració n de clientes, probabilidad de compras y modelos de agrupamiento para la segmentació n de clientes.
Estos son algunos de los nuevos avances de la IA en el marketing, de forma específica, algunas funcionalidades de
Marketing Cloud Einstein.
•Puntuació n predictiva por correo electró nico: le permite a los profesionales de marketing saber (antes de lanzar una
campañ a de marketing para correo electró nico) cuál es la probabilidad de que sus clientes respondan a la campañ a; o
bien, la abandonen. El objetivo aquí es anticipar la respuesta del cliente para ofrecer viajes verdaderamente
personalizados;
•Audiencias predictivas: con base en la puntuació n predictiva, seráposible segmentar mejor su base de clientes y
prospectos en funció n de un comportamiento predictivo al agrupar a personas que tienen puntos en común. Cuanto
mayor sea la segmentació n, mejor serála conversió n;
•Optimizació n del tiempo de envío: ¿es mejor enviar una campañ a a las 2 p. m. o a las 4 a. m.? Con la optimizació n del
tiempo de envío, el algoritmo de IA le indicarála hora en que serámás probable que cada contacto en su base de clientes
abra un correo electró nico y participe en su campañ a.
La Inteligencia artificial estátransformando nuestras vidas y revolucionarárápidamente la manera en la que trabajamos.
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necesita saber.
Los derechos de ALBERT EINSTEIN se usan con la autorizació n de la Universidad Hebrea de Jerusalén.
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