La Inteligencia Artificial no necesita expertos

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Si quieres aprovechar los beneficios de las soluciones de Inteligencia Artificial y no eres un científico de datos, estos son 4 casos en donde es posible hacer uso de esta tecnología

Para finales del 2018 el mercado global de Inteligencia Artificial (IA) se estimó en 1.2 mil millones de dólares, de acuerdo con un estudio elaborado por Gartner. Esta tecnología se encuentra presente tanto en la vida diaria, como en el ámbito laboral.

El poder de análisis y procesamiento que posee la IA le facilita a las empresas conocer la operación de sus negocios, obtener los insights del mercado y atender las necesidades de sus clientes sin gastar grandes sumas de dinero o tener un gran equipo de científicos de datos.

“La clara tendencia que vive la Inteligencia Artificial provoca que esta tecnología se vuelva asequible y accesible para las diferentes industrias”, de acuerdo con Gustavo Parés, director general de Nearshore Delivery Solutions. Para aprovechar rápidamente los beneficios de las soluciones de IA, Nearshore señala 4 casos que no necesitan un experto para esta tecnología:

1. Chatbots y el procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que comprende la interacción entre las computadoras y las personas, tanto en lenguaje hablado como escrito. El PLN es utilizado por los chatbots para establecer una conversación fluida; éstos ofrecen una mejor experiencia en los sistemas automatizados y entienden preguntas estructuradas de diferentes formas.

2. IA incorporada en las aplicaciones

Una de las formas más sencillas de aprovechar la Inteligencia Artificial es a través de su facilidad para incorporarse en aplicaciones empresariales, analizar los datos de todo tipo de fuentes y determinar el comportamiento de los usuarios para recomendar acciones a seguir. Por ejemplo, las áreas de marketing la usan para impulsar productos o servicios.

3. Analítica

Los procesos tradicionales de los analistas de negocios requerían soluciones robustas. Ahora las consultas pueden hacerse de manera óptima, ágil y eficiente, incluso en tiempo real. Gracias a técnicas de IA es posible automatizar la toma de decisiones, garantizando la calidad de éstas y su aportación al negocio.

4. Predicción de la bolsa

Será posible predecir el comportamiento de las acciones de la Bolsa de Valores, realizar evaluaciones de riesgos financieros y de clientes en tiempo real para mitigar los factores de riesgo. Esta tecnología es un hit en la toma de decisiones financieras.

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