Sin embargo, estos robots ficticios progresivos deben clasificarse m\u00e1s como fen\u00f3menos culturales pop y menos como inteligencia artificial seg\u00fan la comprensi\u00f3n actual. No se trata necesariamente de robots o m\u00e1quinas con apariencia humana. M\u00e1s bien, la IA, para decirlo de manera simple, es ante todo un software que es pr\u00e1cticamente capaz de aprender y mejorarse a s\u00ed mismo sobre esta base. Entre otras cosas, puede entender el lenguaje, incluso planificar y discutir. Esta rama de la inform\u00e1tica, que se ocupa de la automatizaci\u00f3n del comportamiento inteligente y el aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning), a veces se denomina “inteligencia imitada”.<\/p>\n
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“Machine Learning\u201d<\/strong><\/h2>\nYa sea imitada o artificial, esta forma de inteligencia est\u00e1 impulsada por una tecnolog\u00eda llamada aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning). Est\u00e1 dise\u00f1ada para generar m\u00e1s productividad y reducir la carga de trabajo de las personas.<\/p>\n
Y es precisamente esta IA la que nos ha rodeado durante mucho tiempo en muchas \u00e1reas de la vida. Pr\u00e1cticamente cualquier persona que use un smartphone, ordenador, sistema de navegaci\u00f3n, hogar inteligente, Google Home, Siri de Apple o Alexa de Amazon est\u00e1 rodeado de inteligencia artificial. Los gigantes de Internet como Amazon y Facebook a la vanguardia de la publicidad online personalizada y adaptada a los movimientos en la red y a las preferencias de los clientes potenciales, est\u00e1n a la altura de su reputaci\u00f3n como gigantes de datos o en alem\u00e1n tambi\u00e9n conocidos como “pulpos de datos”, tambi\u00e9n utilizan una forma de inteligencia artificial.<\/p>\n
Porque aqu\u00ed tambi\u00e9n, casi todo se basa en algoritmos de autoaprendizaje. Otro ejemplo de inteligencia artificial con la que estamos en contacto a diario son los an\u00e1lisis de datos con efecto aprendizaje que permite pronosticar las necesidades de los clientes y usuarios y, por ejemplo, automatizar actividades manuales repetitivas como, por ejemplo, la entrada de datos.<\/p>\n
Sin embargo, muy pocas personas son realmente conscientes de esto.<\/p>\n
La inteligencia artificial utiliza una avalancha de datos<\/strong><\/h2>\nEn nuestro mundo altamente conectado en red, casi todas las interacciones digitales contribuyen a un flujo de datos en constante aumento. Desde una llamada a un pago con tarjeta hasta una visita a un sitio web. El Internet de las cosas (IoT) nos ha dado otro impulso aqu\u00ed. Los autom\u00f3viles, ropa \u00a0e incluso los refrigeradores ahora se consideran proveedores regulares de enormes vol\u00famenes de datos. Y para utilizar estos datos con \u00e9xito, por ejemplo, para adaptar las campa\u00f1as de marketing o las caracter\u00edsticas del producto a\u00fan m\u00e1s a las necesidades del cliente, tambi\u00e9n se necesita y se usa la inteligencia artificial.<\/p>\n
El hecho de que la IA ahora se puede usar en casi todas partes se debe a varios factores. Por ejemplo, la potencia inform\u00e1tica actual es simplemente capaz de hacer esto sin ning\u00fan problema, sin producir costos m\u00e1s exorbitantes. La adquisici\u00f3n de datos tambi\u00e9n es m\u00e1s barata. Adem\u00e1s del hecho de que simplemente se pueden capturar m\u00e1s datos en general, porque los clientes lo permiten en el mundo digital actual.<\/p>\n
Nuevo nivel de productividad y valor agregado.<\/h2>\n
La IA puede ser una verdadera bendici\u00f3n, tanto para los clientes como para las empresas. Solo un ejemplo: el servicio al cliente puede proporcionar un servicio proactivo debido a la inteligencia artificial incorporada en los productos. Porque la inteligencia puede reconocer problemas potenciales de antemano y, en el mejor de los casos, evitarlos. Y esto incluso antes de que el cliente solicite asistencia. Este hecho por s\u00ed solo ofrece un nivel completamente nuevo de productividad y valor agregado. En este contexto, el resultado de una encuesta realizada por “Narrative Science” no es sorprendente. Alrededor del 80 por ciento de los managers esperan que la inteligencia artificial aumente el rendimiento de los empleados en el futuro y cree m\u00e1s empleos nuevos.<\/p>\n
\nMantenimiento predictivo: entre mito y realidad<\/a><\/p><\/blockquote>\n
En nuestro mundo altamente conectado en red, casi todas las interacciones digitales contribuyen a un flujo de datos en constante aumento. Desde una llamada a un pago con tarjeta hasta una visita a un sitio web. El Internet de las cosas (IoT) nos ha dado otro impulso aqu\u00ed. Los autom\u00f3viles, ropa \u00a0e incluso los refrigeradores ahora se consideran proveedores regulares de enormes vol\u00famenes de datos. Y para utilizar estos datos con \u00e9xito, por ejemplo, para adaptar las campa\u00f1as de marketing o las caracter\u00edsticas del producto a\u00fan m\u00e1s a las necesidades del cliente, tambi\u00e9n se necesita y se usa la inteligencia artificial.<\/p>\n
El hecho de que la IA ahora se puede usar en casi todas partes se debe a varios factores. Por ejemplo, la potencia inform\u00e1tica actual es simplemente capaz de hacer esto sin ning\u00fan problema, sin producir costos m\u00e1s exorbitantes. La adquisici\u00f3n de datos tambi\u00e9n es m\u00e1s barata. Adem\u00e1s del hecho de que simplemente se pueden capturar m\u00e1s datos en general, porque los clientes lo permiten en el mundo digital actual.<\/p>\n
Nuevo nivel de productividad y valor agregado.<\/h2>\n
La IA puede ser una verdadera bendici\u00f3n, tanto para los clientes como para las empresas. Solo un ejemplo: el servicio al cliente puede proporcionar un servicio proactivo debido a la inteligencia artificial incorporada en los productos. Porque la inteligencia puede reconocer problemas potenciales de antemano y, en el mejor de los casos, evitarlos. Y esto incluso antes de que el cliente solicite asistencia. Este hecho por s\u00ed solo ofrece un nivel completamente nuevo de productividad y valor agregado. En este contexto, el resultado de una encuesta realizada por “Narrative Science” no es sorprendente. Alrededor del 80 por ciento de los managers esperan que la inteligencia artificial aumente el rendimiento de los empleados en el futuro y cree m\u00e1s empleos nuevos.<\/p>\n
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Mantenimiento predictivo: entre mito y realidad<\/a><\/p><\/blockquote>\n