Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la IA se refiere a sistemas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y mejorar con la información. Luego describe los orígenes y desarrollo histórico de la IA, incluyendo contribuciones de Alan Turing, John McCarthy y otros. Finalmente, analiza aplicaciones de la IA en marketing, recursos humanos, atención al cliente y finanzas.

1. Centro Regional de Panamá Oeste
Facultad de Administración de Empresas y Contabilidad
Escuela de Recursos Humanos
Informática – Segunda prueba Parcial
TRABAJO ESCRITO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Estudiantes:
Ámbar Alvarado 8-967-134
Aniuska Barria 8-911-1094
Alexandra Juárez 8-992-1743
Daryelys Solís 8-989-694
Aymeris Trujillo 8-989-918
Profesora:
Belén Gonzales
Fecha de Entrega:
24 de junio 2021

2. El trabajo que presentaremos se centra en la Inteligencia Artificial que es, En
términos sencillos, inteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas o las máquinas
que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y que tienen la capacidad de
mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan.
Este trabajo tiene como objetivo comprender el significado de la inteligencia artificial
profundizar en el tema y obtener nuestras propias conclusiones.
También Desarrollar un buen trabajo para así obtener una buena nota como parcial
dos Que de este se hará una exposición grupal vía teams.

3. Los orígenes de esta tecnología se remontan a la época griega, cuando Aristóteles
describió un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la
mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.)
construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua
(racional, pero sin razonamiento).
A pesar de estos primeros referentes históricos, es a Alan Turing a quien se
considera padre de la inteligencia artificial (dando, de hecho, nombre al test que
determina la calidad de las IA). En 1936, este visionario diseñó una máquina capaz
de implementar cualquier cálculo que hubiera sido formalmente definido, pilar
esencial para que un dispositivo pueda adaptarse a distintos escenarios y
“razonamientos”.

4.  1950. Alan Turing publica “Computing Machinery and Intelligence”
Tras descifrar la máquina enigma durante la Segunda Guerra Mundial y sentar las
bases de la informática actual, Turing plantea en un artículo académico si las
máquinas pueden pensar y presenta el Test de Turing.
 1956. Conferencia de Darmouth
Los científicos Marvin L. Minsky, John McCarthy y Claude Shannon reúnen a
expertos en teoría de la información, redes neuronales, computación, abstracción y
creatividad. El encuentro se considera el germen de la inteligencia artificial y donde
se acuña por primera vez el término.
1956: el comienzo de la era dorada de la inteligencia artificial
Fue ya en 1956 cuando John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon acuñaron
este término durante la conferencia de Darthmounth para referirse a “la ciencia e
ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cálculo
inteligentes”. Eso sí, estos tres científicos erraron por completo a la hora de prever
cuando llegarían las primeras inteligencias artificiales, ya que confiaban en que en
10 años (para la década de los 70) estaríamos rodeados por Las en nuestro mundo.
Tras este fiasco, las investigaciones sobre inteligencia artificial sufrieron un
importante revés que retrasó el progreso en esta área hasta los 90 y los 2000,
cuando la mayoría de las empresas tecnológicas decidieron realizar inversiones
mayúsculas en este terreno con el fin de mejorar la capacidad de procesamiento y
análisis de la ingente cantidad de datos que se generan en el creciente mundo
digital.

5.  1961. Marvin Minsky publica “Pasos hacia la inteligencia artificial”
El científico recoge los primeros pasos del campo de la inteligencia artificial en un
trabajo académico. Sirve de inspiración a otros investigadores e impulsa nuevas
iniciativas.
 1966. ELIZA
Desarrollado en el MIT, fue uno de los primeros programas en procesar lenguaje
natural y conversar a través de una serie de frases programadas.
 1987. Martin Fischles y Oscar Firschein describen los atributos de un
agente inteligente
Su trabajo identifica y define muchas más características de los sistemas
inteligentes además de la capacidad de comunicarse. Abre nuevas vías de
investigación para la inteligencia artificial.

6. No existe una definición aceptada por todos los expertos de lo que significa
la inteligencia artificial. Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y
experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud
qué es la inteligencia humana.
En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana
usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago, porque
existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron
cuatro tipos, en 2009: sistemas que piensan como humanos, como por
ejemplo las redes neuronales artificiales. Sistemas que actúan como
humanos, como los robots. Sistemas que usan la lógica racional, como los
sistemas expertos, y sistemas que actúan racionalmente, como
Los agentes inteligentes, Aunque es un concepto que se ha puesto de moda
en los últimos años, la inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300
años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del
pensamiento humano, y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios
han intentado construir máquinas que se comporten como humanos.

7. La inteligencia artificial se desarrolla a partir de algoritmos. Son capacidades
matemáticas de aprendizaje, y de los datos que hacen falta para entrenar dichos
algoritmos, estos son datos observables, disponibles públicamente o datos
generados en algunas empresas, los mismos que repiten el proceso para aprender
a partir de ellos.
La Inteligencia Artificial dota a las máquinas de la facultad para aprender, razonar,
tomar decisiones y formar cierta idea de la realidad, tal como pasa con los humanos.
Su desarrollo se apoya en varias tecnologías y, dependiendo del uso que se le
quiere dar y el tipo de mercado al que apunta, se generan funcionalidades distintas
entre los diferentes motores.

8.  Permiten reducir los errores humanos, debido a que son más precisas al analizar
gran cantidad de datos, predecir y tomar la decisión más correcta.
 Pueden desarrollar infinidad de tareas automatizando y optimizando los
procesos sin necesidad de la intervención humana.
 Logran reducir el tiempo empleado en el análisis de los datos realizados en
tiempo real.
 Las máquinas pueden realizar tareas que son peligrosas para los humanos,
como, por ejemplo, en el campo de la investigación espacial y la minería.
 Liberan a los humanos de realizar las tareas repetitivas y rutinarias, perdiéndoles
ocuparse de otras actividades más creativas.
 Son capaces de realizar un análisis más preciso de los datos financieros y de
mercado. Esto ayuda a reconocer posibles fraudes, detectar ciertas anomalías
que un empleado tal vez pase desapercibida y organizar el capital de una
empresa de una forma más productiva.
 Al carecer de emociones, las maquinas no son influenciadas por estas, haciendo
que la toma de decisiones sea más precisa y acorde a lo que ha arrojado el
análisis de los datos.
 Mayor control en cada uno de los procesos y líneas de producción, haciéndolos
más eficientes, estructurados y rápidos.
 Analizar Big Data aplicando la inteligencia artificial hace más eficiente las labores
del recurso humano al focalizar su visión de trabajo y realizar una adecuada
toma de decisiones para resolver problemas.
 Avances en el desarrollo de los juegos, educación, producción agrícola,
investigaciones, en el campo de la salud, financiero, mercado, marketing, entre
otros.

9.  Se requiere de personal
cualificado en Master Data
Science, Master en Big Data,
que sean competentes, con
habilidades y experiencias
necesarias para programar en
inteligencia artificial.
 El coste y el tiempo que se debe emplear para desarrollar en una empresa la
Inteligencia artificial. Ya que, es necesario una gran inversión para implementar
de manera eficiente máquinas que logren imitar el proceso cognitivo humano
en la toma de decisiones basada en los datos.
 aumente el desempleo, si las máquinas son capaces de realizar las mismas
tareas que los seres humanos, esto provoca que los niveles de desempleo
suban.
 Esta tecnología, no es un ser humano y carece de sentimientos, por lo que no
tiene límites y desconoce la barrera moral y esto es algo que se puede convertir
en una barrera que puede resultar muy peligrosa.
 No hay mejora con la experiencia: A diferencia de los humanos, la inteligencia
artificial no puede mejorarse con la experiencia. Con el tiempo, puede llevar al

10. desgaste. Almacena muchos datos, pero la forma en que se puede acceder a
ellos y utilizarlos es muy diferente de la inteligencia humana.
 Sin creatividad original: Estos no son el punto fuerte de la inteligencia artificial.
Si bien pueden ayudarle a diseñar y crear, no pueden competir con el poder de
pensar que tiene el cerebro humano, ni siquiera con la originalidad de una
mente creativa.
la inteligencia artificial es capaz de analizar y resolver problemas de manera
autónoma, con un aprendizaje progresivo en dicho proceso. Lo hace, además
partiendo siempre de algoritmos y paradigmas de naturaleza humana. Su objetivo,
por tanto, es facilitar procesos y análisis para que la vida de las personas sea más
fácil y las tareas, mucho más sencillas de realizar.
La inteligencia artificial (IA) lleva tiempo formando parte de nuestras
conversaciones, sobre todo aquellas que tienen que ver con la innovación dentro de
todos los sectores. En este ámbito, parece que cada vez más personas coinciden
en que la IA es una de las principales tecnologías que ayudan a las organizaciones
en su camino hacia el éxito.
Y es que la inteligencia artificial gana terreno por su capacidad para facilitar el
trabajo, simplificar procesos e impulsar productos. En consecuencia, la
productividad mejora y se abre esa senda hacia el posible triunfo.

11.  Ayudar al equipo: A pesar de que la
inteligencia artificial puede sustituir
tareas que antes se realizaban
manualmente, esta tecnología no es
enemiga de los trabajadores. Todo
lo contrario. La IA les proporciona
información y les apoya en alguna
de sus labores.
 Innovar. El ahorro de tiempo y
recursos es sinónimo de tener mayor capacidad para dedicarse a la innovación,
la mejora, el crecimiento y la creatividad.
 Aprender de los errores. La capacidad de aprendizaje de las máquinas es
incuestionable y, cuando reconocen un fallo, son capaces de registrarlo para que
no vuelva a suceder en el futuro.
La expansión de la inteligencia artificial en los negocios se ve en el creciente número
de aplicaciones y servicios que van desde el procesamiento del lenguaje natural al
análisis de intenciones, el reconocimiento de imageno las capacidades para traducir
y transcribir. Con el paso del tiempo este tipo de tecnología ha ido consiguiendo una
mejor capacidad de implementación en las diversas actividades de las empresas.
 Inteligencia artificial en el 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:
 Creación y generación de contenidos

12. Es eficiente para traer visitantes a tu página web creando contenido en ciertas
áreas. IA ya puede redactar noticias o reportes basados en datos e información.
 Recomendaciones más inteligentes
El contenido curado por IA mostrará contenido relacionado a los usuarios después
de leer un blog, ver un vídeo o comprar un artículo. Dejará de ser automatización y
pasará a recomendar de una forma más avanzada.
 Inteligencia Artificial en el email marketing
Ayuda a acercarte al máximo a tus usuarios mediante respuestas automatizadas y
personalizadas. Como ya hemos dicho, la Inteligencia Artificial puede segmentar a
tu público de una manera más precisa, paso que es previo al de la personalización
de contenidos para tus usuarios.
 Campañas publicitarias
La Inteligencia Artificial dispone de algoritmos que pueden predecir acciones de
compra de nuestros clientes y sus futuras actividades con gran precisión. Tener esta
información a nuestro alcance es una herramienta muy poderosa para nuestro
negocio.
 Chatbots
Cada vez son más las empresas que disponen de un asistente virtual en su página
web. Para las empresas, el uso de chatbots les ayuda a descubrir las preguntas
más frecuentes que tienen sus usuarios sobre un producto o servicio, sin la
necesidad de la intervención humana.

13.  En el área de Recursos Humanos:
ha habido innovaciones increíbles tanto para PYMES como para grandes empresas.
Algunas de estas innovaciones consisten en IAS dedicadas al proceso de
reclutamiento de trabajadores o de programar las entrevistas.
 Experiencia del empleado
La Inteligencia Artificial interpreta los datos de la plantilla, con lo que es capaz de
ofrecer contenidos personalizados acordes a los intereses de los trabajadores. De
esta forma, se mejora la experiencia del empleado y se garantiza la retención del
talento por parte de la empresa.
 Reclutamiento
La captación de nuevo talento resulta mucho más eficaz y sencilla permitiendo
que la IA mejore los procesos de reclutamiento.
 Aprendizaje y formación
La IA también permite el desarrollo de aplicaciones que facilitan el aprendizaje
continuo y el desarrollo de habilidades en los empleados. Se trata de cursos
formativos de corta duración con presentación a modo de juego. De esta forma, los
trabajadores aprenderán de una manera atractiva, rápida y sencilla,
 En atención al cliente:
La inteligencia artificial para el servicio al cliente tiene que ver con el proceso de
robotización, que garantiza la excelencia en el servicio las 24 horas del día, los 7
días de la semana. Las aplicaciones de inteligencia artificial ya están alcanzando
este nivel en muchas partes del mundo.
 A través de los chatbots, que están cambiando la manera de gestionar las
consultas y reclamaciones ahorrando miles de horas de tiempo.
 Detectando y alertando sobre potenciales impagos.

14.  Machine learning: No es más que el aprendizaje automático de patrones cada
vez más complejos de acuerdo con los procesos, datos de atención e
información que tu empresa le transmite.
 Natural language processing (NLP): Por otro lado, tiene la capacidad de
comprender, procesar y reproducir el lenguaje humano, de modo que puede
tomar decisiones basadas en los datos y la información capturada.
 Inteligencia artificial en finanzas:
La IA en finanzas tiene el poder de transformar la forma en que operan las empresas
financieras. Desde adquirir clientes hasta diferenciar sus productos. Incluso cómo
obtienen ventajas competitivas sobre otras entidades.
 Operaciones más ágiles y rápidas.
 Productos y asesoramiento a medida.
 Presencia ubicua.
 Toma de decisiones más inteligente.
 Nuevas propuestas de valor.
 IA en la educación:
La AI puede automatizar la calificación, dando a los educadores más tiempo. AI
puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, ayudándoles a
trabajar a su propio ritmo.
 IA en la ley:
Automatizar este proceso es un mejor uso del tiempo y un proceso más eficiente a
la hora de archivar documentos de manera manual ahora se podrá de manera
rápida.

15.  IA en la fabricación:
Esta es un área que ha estado a la vanguardia de la incorporación de robots en el
flujo de trabajo. Los robots industriales solían realizar tareas únicas y estaban
separados de los trabajadores humanos, pero a medida que la tecnología avanza
eso ha cambiado.
El avance de la tecnología ha tenido siempre el poder de revolucionar el
funcionamiento del mundo de los negocios. Primero con la llegada del ordenador,
después Internet, más tarde con las redes sociales y, por último, con los teléfonos
inteligentes.
Ahora se avecina un nuevo cambio de la mano de la Inteligencia Artificial. Al igual
que la web aprovechó las tecnologías existentes para revolucionar el mundo, la
Inteligencia Artificial se basa en tendencias como la disminución en el coste del
hardware, la aparición de la nube, el consumo en la empresa y, por supuesto, en la
revolución móvil.
En el mundo empresarial, la Inteligencia Artificial está creando nuevos caminos para
que las compañías interactúen con los consumidores y nuevas formas para que los
empleados se comuniquen entre sí y con sus sistemas IT, lo que está impulsando
mayores ingresos y mejor productividad.
El marketing es uno de los primeros segmentos en adoptar las nuevas tecnologías
adaptadas al mundo empresarial. En redes sociales, empresas como Social
Flow han sido pioneras en el uso de máquinas de aprendizaje para mejorar la
efectividad de sus campañas. Por otro lado, las técnicas de reconocimiento de
imagen han permitido que startups como Netra mejoren la experiencia general del
usuario. En el comercio electrónico, Infinite Analytics fue capaz de crear una serie
de productos personalizados a través del uso de Inteligencia Artificial.

16. También hay compañías que están creando plataformas que tienen aplicaciones en
todos los sectores: Indico está utilizando el “machine learning” para crear algoritmos
más rápidos entre aplicaciones; Receptiviti analiza los mensajes de texto y voz de
las personas para revelar su psicología, la personalidad, sus emociones y toma de
decisiones en tiempo real.
En un mundo de conectividad
omnipresente, la Inteligencia Artificial
es clave para aprovechar al
máximo el poder de los datos.
Las empresas lo saben, y tal
y como contamos en otro
post de nuestro blog, las
grandes tecnológicas se han
unido en el avance de la IA con la
creación de la asociación “Partnership on
AI”. Y esto es sólo el principio. Poco a poco la Inteligencia Artificial redefinirá
nuestra relación con la tecnología y, fundamentalmente, la forma en la que
vivimos.
8 ejemplos de inteligencia artificial en tu vida diaria
 Email. ...
 2 redes sociales. ...
 Servicios de transmisión. ...
 Google. ...
 5 comercio electrónico. ...
 Medicina. ...
 Aplicaciones de GPS. ...
 Servicio al cliente.
Por medio de Inteligencia Artificial es posible hacer más cómoda, segura y
placentera la vida cotidiana de los individuos.

17. Los riesgos fundamentales son tres: accidentes, malos usos y carreras de armas.
Los sistemas de inteligencia artificial en ocasiones funcionan mal. Por ahora, los
daños que pueden causar son limitados, aunque ya ha habido accidentes fatales
con coches autónomos. Pero a medida que los sistemas se expandan,
especialmente en asuntos de seguridad y áreas militares, pueden ocasionar mucho
más daño: drones que no funcionan bien, hackeos, propaganda computacional...
Cuanto más potente sea la tecnología, más daño puede causar".
Tanto si es por la máxima potencialización de sus beneficios como de los riesgos
que puede conllevar su uso. Por un lado, se podría lograr erradicar las guerras, las
enfermedades y la pobreza. Y por otro, se podría usar para crear máquinas
asesinas y autónomas que puedan elegir sus propios objetivos, incrementar el

18. desempleo hasta niveles inimaginables y, por lo tanto, aumentar la pobreza y
generar más guerras y caos, según han advertido grandes científicos.
El poder de la inteligencia artificial (IA) toma cade vez más fuerza entre los líderes
empresariales y en los gobiernos de los países. Y no es para menos, pues los
avances tecnológicos han puesto en jaque a las naciones que no han actualizado
su legislación ante las nuevas tendencias.
El célebre científico británico Stephen Hawking alertó en 2014 sobre los riesgos de
no controlar la inteligencia artificial. En un artículo publicado en el medio The
Independiente, Hawking aseguró que “el éxito en la creación de IA sería el mayor
evento en la historia humana. Desafortunadamente, también podría ser el último, a
menos que aprendamos cómo evitar los riesgos”.
1)Machine Learning (Aprendizaje automático)
El Machine Learning (aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas) es la
capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta.
El Machine Learning sigue los pasos clásicos de la IA: Aprendizaje, entrenamiento
y resultados.
2)Sistema experto
Son sistemas que trabajan a través de lógica racional. Intenta emular a un experto
humano en una determinada materia. Desde un trabajador de atención al cliente a
una escritora, un comentarista de deportes o un médico.

19. 3)Deep Learning (aprendizaje profundo)
El Deep Learning es un tipo de aprendizaje automático cuyo objetivo va más allá,
abarcando y procesando más datos al mismo tiempo. Utiliza redes
neuronales para aprender a través de capas de información cada vez más
abstractas, como haría nuestro cerebro. Si tiene que buscar caras en una foto, por
ejemplo, comienza con información sencilla, como separar según la forma, para
diferenciarla de una mano. irá añadiendo capas cada vez más abstractas y
generales, hasta que al final sea capaz de responder a la pregunta, ¿Qué es una
cara? hasta no cometer ningún fallo.
4)Redes neuronales
A diferencia de otros sistemas que imitan el comportamiento del cerebro
humano, las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las
neuronas. Una neurona artificial recibe datos de entrada, aplica operaciones
matemáticas y una función de activación y genera un resultado. Es un mecanismo
sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en
paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales, o RNA. No siguen órdenes, sino
que se asocian entre sí y cambian sus entradas y salidas mediante el aprendizaje
y el error, según la tarea encomendada.
Las redes neuronales son útiles para reconocer un patrón o asociar ideas. Se
utilizan en cosas como el control de robots, reconocimiento de imágenes y textos,
procesamiento de lenguaje natural, etc.

20. :
Los bots conversacionales que
utilizan 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
La IA se trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento
superpoder Ado y el análisis de datos que sobre cualquier formato o función en
particular.
La IA se ha convertido en un término general para las aplicaciones que realizan
tareas complejas que antes requerían aportes humanos, como la comunicación en
línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa
indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje autónomo y el
aprendizaje profundo. Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el
aprendizaje automático 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 aprendizaje automático es IA, no toda IA es
aprendizaje automático.

21. Luego de realizar las Investigaciones correspondientes damos por concluido
nuestro trabajo grupal de la inteligencia artificial en donde los objetivos se
alcanzaron que era llevar un buen manejo grupal, empaparnos en el tema ya que
estamos en una era tecnológica y no esta de mas lo aprendido.
Conforme fuimos realizando este proyecto nos fuimos percatando de muchas
cosas que antes no habíamos considerado, que ignorábamos.
Llevar a cabo un análisis detallado como el que se realizó en este proyecto
incrementa en gran proporción las probabilidades de tener éxito ya que de ante
mano se conoce lo que se quiere lograr y cómo se va a hacer para lograrlo.

22. Bibliografía
Rebeca yankee (2017) la tecnología no tiene ética, pero el mundo depende de ella.
https://lab.elmundo.es/inteligencia-artificial/riesgos.html
Juan pascual (2019) Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se está utilizando
https://computerhoy.com/reportajes/tecnologia/inteligencia-artificial-469917
kikemonk (2019) Inteligencia Artificial para usos y funciones diversos
https://infochannel.info/inteligencia-artificial-para-usos-y-funciones-diversos/
samuel Antonio (2018) 7 tipos de inteligencia artificial
https://psicologiaymente.com/inteligencia/tipos-inteligencia-artificial
semana (2020) ¿porque el mundo está preocupado?
https://www.semana.com/tecnologia/articulo/principales-riesgos-de-la-inteligencia-artificial/281479/
lpsingieneria (2020) Inteligencia artificial aplicada en negocios
https://lpsingenieria.com/la-inteligencia-artificial-aplicada-a-los-negocios/
Tania Darc (2019) Comprender la inteligencia artificial
https://www.smarthint.co/es/o-que-e-inteligencia-artificial-
exemplos/?utm_source=blog&;utm_medium=post&;utm_campaign=buscainteligente
Portafolio (2020) peligros que atrae la tecnología artificial
https://www.portafolio.co/tendencias/los-peligros-de-la-inteligencia-artificial-537954
Oracle (2021) ¿Qué es la inteligencia artificial?
https://www.oracle.com/mx/artificial-intelligence/what-is-ai/