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Inteligencia artificial ejemplos

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Ahora, queremos presentarles su versión actualizada, que incluye 9 tecnologías adicionales que también deberían tener en cuenta para este año.

Esperamos que te inspiren a unirte al 62% de empresas que ya han estado impulsando sus negocios con IA este 2018.

Inteligencia artificial ejemplos

Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural es una sub-disciplina de la IA que convierte datos en texto, permitiendo a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante.

Actualmente se utiliza en el servicio de atención al cliente para generar informes y resúmenes de mercado, y es ofrecido por empresas como Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, Yseop y SAS.

Reconocimiento de voz

Siri es sólo uno de los sistemas que, hoy en día, puede entender lo que se les dice.

Cada día se crean más y más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.
Las empresas que ofrecen servicios de reconocimiento de voz incluyen NICE, Nuance Communications, OpenText y Verint Systems.

Agentes Virtuales

Un agente virtual no es más que un agente informático o un programa capaz de interactuar con humanos.

Y sí, los chatbots son un gran ejemplo. Actualmente se están utilizando agentes virtuales para el servicio y soporte al cliente, así como para los administradores de hogares inteligentes.

Algunas de las empresas que ofrecen agentes virtuales son Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft y Satisfi.

Plataformas de aprendizaje de máquinas

Hoy en día, las computadoras pueden aprender fácilmente, ¡y algunas son increíblemente inteligentes!

El aprendizaje automático (ML) es una subdisciplina de la informática y una rama de la inteligencia artificial (AI). Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Al proporcionar algoritmos, APIs, herramientas de desarrollo y formación, grandes datos, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas ML ganan cada vez más fuerza.

En la actualidad, se utilizan principalmente para la predicción y clasificación.

Algunas de las empresas que venden plataformas ML son Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree y Adext.

Esto último es particularmente interesante por una sencilla razón: Adext es el primer y único sistema de Gestión de Audiencias como Servicio (AMaaaS) en el mundo que aplica IA real y aprendizaje automático a la publicidad digital para encontrar la audiencia o grupo demográfico más rentable para cualquier anuncio. Puede obtener más información sobre esta herramienta aquí.

Hardware optimizado para IA

La tecnología IA hace que el hardware sea mucho más fácil de usar.

¿Cómo?

A través de nuevas unidades gráficas y de procesamiento central, y dispositivos de procesamiento específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.

Y si aún no los ha visto, debe esperar una aceptación inminente de los circuitos integrados de silicio optimizados para IA que se pueden insertar directamente en sus dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.

Puede acceder a estas tecnologías a través de Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.

Toma de decisiones

Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica en los sistemas de inteligencia artificial para que usted pueda utilizarlas para la configuración inicial o la formación, el mantenimiento continuo y la optimización.

La toma de decisiones ya ha sido incorporada en una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones automáticamente, haciendo que su negocio sea lo más rentable posible.

Consulte las opciones disponibles en esta categoría en Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems y UiPath.

Plataformas de aprendizaje profundo

Las Plataformas de Aprendizaje Profundo utilizan una forma única de ML que involucra circuitos neurales artificiales con varias capas de abstracción que pueden imitar el cerebro humano, procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones.

Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones que sólo son compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

Por ejemplo, Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology y Sentient Technologies tienen opciones de aprendizaje profundo que vale la pena explorar.

Biometría

Esta tecnología puede identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y la forma del cuerpo.

Permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo las interacciones relacionadas con el reconocimiento táctil, las imágenes, la voz y el lenguaje corporal, y por lo tanto es extremadamente importante en el campo de la investigación de mercado.

Empresas biométricas como 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera y Tahzoo están trabajando duro para desarrollar esta área.

Automatización de procesos robóticos

La automatización de procesos robóticos utiliza scripts y métodos que imitan y automatizan las tareas humanas para dar soporte a los procesos corporativos.

Es particularmente útil en situaciones en las que contratar a personas para un trabajo o tarea específica es demasiado caro o ineficiente.

Volviendo al ejemplo de Adext, esta plataforma automatiza la publicidad digital a través de la IA, con el fin de ahorrar tiempo y recursos dedicados a las tareas mecánicas y repetitivas exigidas por esta profesión, que pueden ser realizadas con mayor eficiencia y asertividad por la misma.

Es una solución que permite aprovechar el talento meramente humano y trasladar a los empleados a puestos más estratégicos y creativos, para que sus acciones puedan tener un impacto real en el crecimiento de la empresa.

Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath y WorkFusion son otros ejemplos de empresas de automatización de procesos.

Análisis de Textos y PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural)
Esta tecnología utiliza el análisis de texto para comprender la estructura, el significado y la intención de las oraciones a través de métodos estadísticos y ML.

El análisis de texto y PLN se utilizan actualmente en los sistemas de seguridad y detección de fraudes. También están siendo utilizados por una amplia gama de asistentes y aplicaciones automatizadas para extraer datos no estructurados.

Algunos de los proveedores de estas tecnologías son Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd y Synapsify.

Gemelos digitales/Modelos AI

Un Digital Twin es una construcción de software que cierra la brecha entre los sistemas físicos y el mundo digital.

General Electric (GE), por ejemplo, está construyendo una fuerza laboral de IA para monitorear los motores de sus aviones, locomotoras y turbinas de gas, y predecir fallas con modelos de software alojados en la nube de máquinas de GE. Sus gemelos digitales son principalmente líneas de código de software, pero las versiones más elaboradas parecen dibujos de diseño asistidos por una computadora tridimensional (3D), llena de gráficos interactivos, diagramas y puntos de datos.

Entre las empresas que utilizan tecnologías de modelización digital gemela e IA se encuentran VEERUM, en el espacio de capital para la ejecución de proyectos; Akselos, que lo utiliza para proteger infraestructuras críticas; y Supply Dynamics, que ha desarrollado una solución SaaS para gestionar el suministro de materias primas en entornos complejos de fabricación y alta distribución.

Ciberdefensa

Cyber Defense es un mecanismo de defensa de redes informáticas que se centra en prevenir, detectar y proporcionar respuestas oportunas a los ataques o amenazas a la infraestructura y la información.

La IA y el ML se utilizan ahora para llevar la ciberdefensa a una nueva fase evolutiva en respuesta a un entorno cada vez más hostil: El Índice de Nivel de Violación detectó, en total, más de 2 mil millones de registros violados durante 2017. El setenta y seis por ciento de los registros de la encuesta se perdieron accidentalmente, y el 69% se debió a un problema con alguna forma de robo de identidad.

Las redes neuronales recurrentes, que son capaces de procesar flujos de entrada, pueden combinarse con técnicas ML para crear tecnologías de aprendizaje supervisado que revelan la actividad sospechosa de los usuarios y detectan hasta el 85% de todos los ataques cibernéticos.

Startups como Darktrace, que combina el análisis de comportamiento con matemáticas avanzadas para detectar automáticamente el comportamiento anormal dentro de las organizaciones, y Cylance, que aplica algoritmos IA para detener el malware y mitigar el daño de los ataques desde el primer momento, se especializan en la defensa cibernética impulsada por la inteligencia artificial.

DeepInstinct, otra compañía de defensa cibernética, es un proyecto de aprendizaje profundo que la ceremonia de Nvidia en Silicon Valley ha calificado como la “puesta en marcha más perturbadora”; protege terminales corporativos, servidores y dispositivos móviles.

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