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Introducción
Según las últimas estadísticas, se espera que los ingresos del mercado mundial de inteligencia artificial (IA), incluidos el software, el hardware y los servicios, crezcan un 19,6 % (interanual) hasta los 432 800 millones de USD en 2022.
International Data Corporation (IDC) confirma que el mercado bien podría estar en camino de romper la marca de $ 500 mil millones para 2023. El futuro de la inteligencia.
¿Qué hace que la tecnología de IA sea tan útil?
La capacidad de automatización en IA
AI tiene la capacidad de automatizar el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento de datos. Esto significa que la IA puede ir más allá de la automatización de tareas manuales y centrarse en la automatización de tareas computarizadas a gran escala. A diferencia de un trabajador humano, la IA no necesita descansos y puede rendir al máximo año tras año sin el menor impacto en el rendimiento. Aunque se requiere que los humanos realicen tareas creativas y de nivel cada vez más alto, los beneficios de la inteligencia artificial liberan a los trabajadores humanos de gran parte de la carga de las tareas repetitivas y rutinarias.
Capacidad de inteligencia de la IA
La IA puede permitir un mayor nivel de inteligencia en los productos y servicios existentes. ¿Permiten la integración de la IA en soluciones tecnológicas populares para recopilar mejor los datos, procesarlos de manera eficiente y obtener conocimientos más profundos que permitan una toma de decisiones “más inteligente” o basada en datos? La integración de la IA en varias facetas de las tecnologías, como la automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes, combinada con una gran cantidad de datos que recopilan estas tecnologías, puede desbloquear una gran cantidad de casos de uso. Los casos de uso pueden variar desde actualizaciones inteligentes para el hogar y la oficina hasta inteligencia de seguridad más receptiva y ágil y mejores análisis de inversión.
Adaptabilidad mejorada a través de algoritmos de aprendizaje progresivo
Los algoritmos de aprendizaje progresivo en IA permiten que los datos guíen la programación. Esto permite que los datos descubran patrones y anomalías ocultos, lo que permite que el algoritmo aprenda de los datos. Este nivel de adaptabilidad se puede implementar en varios casos de uso, incluido un algoritmo que aprende a jugar al ajedrez de forma adaptativa en función del calibre de un oponente y motores de recomendación que aprenden cada vez más del comportamiento del usuario y la interacción del contenido. El algoritmo se adapta a los nuevos datos a medida que introducimos más datos. Para obtener más información sobre este tema, comuníquese con Managed IT Services Lafayette.
La IA analiza mejor los datos.
Las redes neuronales utilizadas en IA pueden analizar mejor los datos porque tienen muchas capas ocultas. Esto es especialmente útil para aplicaciones de big data, donde se utilizan cantidades masivas de datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Estos se pueden implementar fácilmente en casos de uso, como la creación de un sistema de detección de fraude con múltiples capas ocultas gracias a la mayor capacidad de procesamiento informático y big data.
Exacto
La mayoría de los algoritmos o métodos de aprendizaje de IA aprovechan los modelos de aprendizaje adaptativo mediante el uso de redes neuronales profundas. Los asistentes de voz como Siri, Alexa y Google aprenden progresivamente en función de la interacción del usuario y el aprendizaje profundo. Debido a esto, su precisión mejora con el tiempo a medida que el usuario proporciona más y más instrucciones y entradas de voz. Se pueden encontrar aplicaciones similares de tecnología de inteligencia artificial en atención médica y logística, donde el aprendizaje profundo permite funciones importantes como la detección temprana de enfermedades como el cáncer y el reconocimiento de objetos.
La IA lo ayuda a obtener el máximo valor de sus datos.
Con la capacidad de autoaprendizaje de algoritmos, los datos pueden ser el mayor activo de su organización. Puede comenzar con algunas preguntas, pero ni siquiera tiene que programar su algoritmo para encontrar respuestas a preguntas específicas porque puede aprender de los datos. Y las respuestas que generalmente encuentra son mucho más perspicaces y probablemente respondan preguntas que nunca pensó hacer. De esta manera, la IA realmente puede ayudar a su empresa a obtener una ventaja competitiva que sus pares luchan por igualar. La empresa con los mejores datos y el algoritmo correcto siempre ganará en un mercado competitivo donde los datos son el motor de la diferenciación competitiva.
Aplicaciones de la tecnología de IA
cuidado de la salud
La IA está teniendo implicaciones de gran alcance para la atención médica. Ya estamos viendo el desarrollo de aplicaciones para brindar medicina personalizada, algoritmos que pueden aprender de los hábitos de los pacientes y recordarles que deben tomar su medicación o hacerse una prueba cuando sea necesario. La IA también tiene amplias aplicaciones en la fisioterapia de rehabilitación, ya que puede sugerir los ejercicios adecuados para escenarios específicos.
comercio al por menor
La tecnología de IA tiene amplias aplicaciones minoristas que van desde la gestión de la cadena de suministro hasta la gestión de inventario, mejorando la experiencia del cliente tanto para las compras sin cita previa como en línea, y ayudando a diseñar una interfaz que combina los activos físicos y las capacidades digitales de las tiendas para brindar el máximo experiencia sinérgica de conveniencia para el cliente, recomendaciones personalizadas y deleite.
fabricación
La IA debe integrarse en los pisos de producción para que las empresas de fabricación puedan aprovechar los beneficios de la carga predictiva y el pronóstico de la demanda, la utilización óptima de los recursos, el mantenimiento predictivo y decisiones más inteligentes y basadas en datos sobre logística, planificación y adquisiciones.
bancario
Las soluciones de IA ya se están utilizando ampliamente en el sector bancario para detectar transacciones fraudulentas, evaluar los puntajes de solvencia con una precisión muy mejorada y automatizar una gran cantidad de tareas que anteriormente requerían la entrada y gestión de datos manuales. Independientemente de su industria, IT Consulting New Orleans puede ayudarlo a comprender cómo la inteligencia artificial cambiará el futuro.
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