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1. Inteligencia
Artificial

2. Qué es la inteligencia artificial?
En términos simples, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que
imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a
partir de la información que recopilan. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos
ejemplos son:
• Los chatbots utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y
proporcionar respuestas más eficientes
• Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente
de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación
• Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas
para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios

3. Terminología de la inteligencia artificial
La IA se ha convertido en un término general para las aplicaciones que realizan tareas
complejas que antes requerían aportes humanos, como la comunicación online con los
clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente con sus
subcampos, que incluyen el machine learning y el aprendizaje profundo. Sin embargo, hay
ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas
que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es
importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es
machine learning.

4. Cómo la IA puede ayudar a las
organizaciones
El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los
humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la
piedra angular de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning
que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su
negocio al:
• Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles
• Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o
mundanas

5. IA en la empresa
Actualmente, la tecnología de IA mejora el rendimiento y la
productividad de la empresa mediante la automatización de procesos o
tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA también puede dar
sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás podría. Esta
capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo,
Netflix utiliza el machine learning para proporcionar un nivel de
personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes
en más del 25% en 2017.

6. Como las empresas usan la IA
De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA
principalmente para:
• Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)
• Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41 %)
• Reducir el trabajo de la gestión de producción (34 %)
• Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados
(34 %)

7. Qué es lo que está impulsando la
adopción de la IA?
Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias:
• La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra
disponible. La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la
nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto
rendimiento.
• Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación. La IA
debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas.
• La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Cada vez más, las empresas
reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos
empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa.

8. Los beneficios y desafíos de poner en
práctica la IA
Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones
que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los
procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la
productividad del usuario.
Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han
implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan cloud
computing, los proyectos de IA a menudo son costosos a nivel informático. También son
complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta
es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar la IA, así como cuándo recurrir a un tercero,
ayudará a minimizar estas dificultades.

9. GRACIAS