Innovación Inteligencia Artificial

La IA no solo aumenta la productividad , sino que también mejora la calidad general. En cualquier trabajo, el error humano siempre es un factor y es menos probable que el software de IA funcione mal. También permite una personalización más profunda al comprender lo que los clientes quieren con el tiempo, lo que se traduce en productos y servicios de mejor calidad.

La IA puede ejecutar funciones peligrosas realizadas en industrias que requieren mucha mano de obra, como la fabricación o la construcción, lo que da como resultado menos lesiones relacionadas con el trabajo. Libertador Bdo. Mi Portal UC Correo Correo UC Correo Gmail UC.

Escuela de Administración. El objetivo de todas ellas: hacer más fácil la vida de las personas. Los avances en IA ya están impulsando el uso del big data debido a su habilidad para procesar ingentes cantidades de datos y proporcionar ventajas comunicacionales, comerciales y empresariales que la han llevado a posicionarse como la tecnología esencial de las próximas décadas.

Transporte, educación, sanidad, cultura ningún sector se resistirá a sus encantos. Conviviremos con chatbots interactivos que podrán sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, servicios, espectáculos, según nuestro historial de búsquedas.

Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético, etc.

Plataformas específicas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos. Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a los bancos a detectar el fraude, predecir patrones del mercado y aconsejar operaciones a sus clientes.

Permite saber si un estudiante está a punto de cancelar su registro, sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje. Posibilita hacer pronósticos de ventas y elegir el producto adecuado para recomendárselo al cliente.

Empresas como Amazon utilizan robots para identificar si un libro tendrá o no éxito, incluso antes de su lanzamiento. Será útil a la hora de evitar colisiones o atascos y también para optimizar el tráfico. Tesla ha desarrollado un sistema gracias al cual, cuando uno de sus coches transita una ruta por primera vez, comparte la información con el resto.

Ya existen chatbots que nos preguntan por nuestros síntomas para realizar un diagnóstico. La recolección de datos genera patrones que ayudan a identificar factores genéticos susceptibles de desarrollar una enfermedad. VER INFOGRAFÍA: Principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial [PDF] Enlace externo, se abre en ventana nueva.

La inteligencia artificial IA es una tecnología que ya forma parte de los negocios de Iberdrola , y sus diferentes aplicaciones se han convertido en un recurso fundamental para la compañía. A continuación, descubre cómo utilizamos la IA en nuestras actividades y cuáles son sus impactos sobre nuestra producción y nuestros clientes.

Los sistemas de inteligencia artificial representan hoy en día una forma muy efectiva para lograr la automatización en el área de compras o gestión de recursos para el hogar.

Una de estas soluciones es el Asistente Smart Avanzado , una plataforma digital lanzada por Iberdrola con la que nuestros clientes pueden gestionar de manera sencilla y automática el consumo de dispositivos eléctricos inteligentes. Con este innovador producto, desplegado en la nube de Amazon Web Services AWS y desarrollado en el Innovation Middle East Center de Iberdrola utilizando servicios de IA, los usuarios también pueden trasladar el consumo a las horas de tarifa más económica, maximizando el ahorro de electricidad en sus hogares.

El aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning , es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que proporciona a cualquier sistema la capacidad de identificar patrones a través de datos obtenidos anteriormente.

Estos algoritmos cargados de información permiten a los ordenadores realizar tareas específicas de forma autónoma, sin necesidad de programación. Una de las principales aplicaciones del aprendizaje automático se da en el ramo de la predicción del tiempo, ya que, con esta técnica, las máquinas pueden obtener datos que se repiten o informaciones relacionadas con los procesos meteorológicos de manera rápida y efectiva.

Un claro ejemplo de ello es el sistema MeteoFlow , desarrollado por Iberdrola Renovables. Se trata de un sistema informático propio de Iberdrola que es capaz de estimar cuánto van a producir las distintas instalaciones renovables del Grupo a través de la predicción meteorológica.

De las informaciones sobre el viento para parques eólicos o de radiación solar para plantas fotovoltaicas, por ejemplo, el MeteoFlow elabora predicciones de producción que posteriormente favorecen la venta de la energía producida, el mantenimiento de las instalaciones y la elaboración de informes.

La integración de análisis de datos que se hace con la inteligencia artificial puede mejorar significativamente los procesos y la operación de las redes inteligentes. Gracias a la digitalización de la red, todo lo relacionado con el funcionamiento de las smart grids y el suministro de energía puede ser gestionado de forma rápida y remota, lo que permite realizar un mantenimiento preventivo con frecuencia, detectar anomalías y anticiparse a situaciones de peligro.

Esta vertiginosa irrupción de la IA y de la robótica en nuestra sociedad ha llevado a los organismos internacionales a plantearse la necesidad de crear una normativa para regular su uso y empleo y evitar, de este modo, posibles problemáticas que puedan surgir en el futuro.

Ambas tecnologías ya están cambiando el mundo y las cifras son la mejor muestra de ello: la consultora estadounidense Gartner estima que el mercado de la IA pueda llegar a representar Estados Unidos y China se situarán a la cabeza en inversiones. La consecuencia es que, según el Fondo Monetario Internacional FMI , la IA acabará con 85 millones de puestos de trabajo en cinco años, pero a cambio creará 97 millones.

Estos procesos de administración del conocimiento se refieren, de manera general, al diagnóstico, documentación y resguardo del conocimiento de la organización. Esas actividades son la base para la creación de nuevo conocimiento. Siendo la creación de conocimientos en una organización una actividad social, se han aplicado técnicas de inteligencia artificial, concretamente de representación de conocimiento y de planeación, en agentes inteligentes capaces de coordinar la construcción colaborativa de conocimientos en organizaciones, así como su aprendizaje [2].

Actualmente, con el enorme interés del área de aprendizaje automático machine learning y de aprendizaje profundo deep learning se ha propuesto la aplicación de estas técnicas para apoyar el proceso de innovación. Además del impacto socioeconómico que tiene actualmente la aplicación de estas técnicas de inteligencia artificial, resulta interesante la nueva perspectiva de su aplicación para obtener «métodos de innovación de propósito general» de manera automática e inteligente, lo cual revolucionaría la naturaleza del proceso de innovación tecnológica.

El análisis de datos y los algoritmos de predicción apoyarían las actividades de la definición del mercado objetivo y de los nuevos procesos de desarrollo del producto innovador [3]. La inteligencia artificial está cambiando la manera en que las organizaciones llevan a cabo la gestión de los procesos de innovación tecnológica.

Se reportan sistemas inteligentes capaces de identificar y evaluar datos e información para el apoyo de las actividades de definición del mercado y la mejora de los procesos internos. Así mismo, se reportan sistemas inteligentes capaces de reconocer patrones de información a ser utilizados para reconocer nuevas oportunidades y nuevas ideas innovadoras [4].

Lo que podemos esperar en el futuro próximo es un regreso a la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial de razonamiento automático y planeación para complementar el proceso de innovación, utilizando la información de las predicciones de las técnicas de machine learning.

Debemos estar conscientes de que la transformación digital de las organizaciones y de sus procesos de innovación tecnológica pueden implicar, aún más, el reemplazo de los seres humanos en los procesos.

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser La Inteligencia Artificial es una fuerza disruptiva que está transformando la forma en que vivimos, trabajamos e innovamos En este artículo, hablaremos de cómo la inteligencia artificial mejora la innovación, concretamente revolucionando la creatividad

La Inteligencia Artificial es una fuerza disruptiva que está transformando la forma en que vivimos, trabajamos e innovamos En este artículo, hablaremos de cómo la inteligencia artificial mejora la innovación, concretamente revolucionando la creatividad 1. El aprendizaje profundo (Deep Learning) es una forma de inteligencia artificial inspirada en el cerebro humano que se está extendiendo por todas las: Innovación Inteligencia Artificial
















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Se reportan sistemas inteligentes capaces de identificar y evaluar datos e información para el apoyo de las actividades de definición del mercado y la mejora de los procesos internos.

Así mismo, se reportan sistemas inteligentes capaces de reconocer patrones de información a ser utilizados para reconocer nuevas oportunidades y nuevas ideas innovadoras [4]. Lo que podemos esperar en el futuro próximo es un regreso a la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial de razonamiento automático y planeación para complementar el proceso de innovación, utilizando la información de las predicciones de las técnicas de machine learning.

Debemos estar conscientes de que la transformación digital de las organizaciones y de sus procesos de innovación tecnológica pueden implicar, aún más, el reemplazo de los seres humanos en los procesos.

Una organización socialmente responsable debe reasignar a su personal a actividades más humanas, menos tediosas y más creativas. Innovación tecnológica e inteligencia artificial: cuestión de creación de nuevo conocimiento Revolución 4. Entre las actividades del proceso de innovación destacan las siguientes: Determinar si en nuestra organización contamos con las condiciones necesarias para establecer un proyecto de innovación tecnológica.

Asegurarse de que contamos con personal con capacidad creativa. Creación de nuevo conocimiento original en la organización. Solamente se puede tener innovación con nuevos conocimientos propios y originales.

Definir la oferta del producto o servicio a innovar y si es realmente necesario o no. Su uso se ha extendido tanto en el ámbito empresarial como en el doméstico.

El procesamiento de lenguaje natural lo ha cambiado todo. Los modelos de lenguaje natural large language models de gran tamaño son una clase de modelos de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales profundas para procesar y generar texto. Estos modelos se entrenan en grandes cantidades de datos de texto para aprender patrones y relaciones entre las palabras y las frases.

Debido a su tamaño y complejidad, estos modelos son capaces de producir texto con una calidad y coherencia que se asemeja a la del lenguaje humano. Tienen muchas aplicaciones, como la generación de texto, la traducción automática, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas y la síntesis de voz.

Sin embargo, también plantean desafíos como la preocupación por el sesgo y la privacidad de los datos utilizados para entrenarlos, así como la calidad de las respuestas, que en muchos casos no son factuales.

Por lo tanto, es importante seguir investigando y desarrollando modelos de lenguaje de gran tamaño que sean justos, seguros, responsables y fiables. Estos avances se han englobado bajo el término de inteligencia artificial generativa. Esta tecnología se ha popularizado con ChatGPT, por su gran repercusión tras su lanzamiento por parte de OpenAI.

También otros fabricantes como Google, Meta, Microsoft y las comunidades de código abierto están contribuyendo a evolucionar, mejorar y facilitar la adopción de esta tecnología.

Con demasiada frecuencia, las iniciativas de datos se ven obstaculizadas por datos poco fiables o de baja calidad. Para ayudar a los negocios en esta tarea y dotarlos de datos en los que puedan confiar, Kyndryl dispone de la Consola de Datos e Inteligencia Artificial , que integra las operaciones y proporciona a las compañías unos flujos sin fisuras y una entrega de datos fiable.

Se trata de un panel de control con una visión unificada de su patrimonio de datos y de su ciclo de vida , que mejora la forma de canalizar y observar la realidad de las organizaciones e incluye la predicción proactiva de irregularidades e incidentes de datos.

Automatización de atención médica La IA también está transformando la industria de la atención médica. En este sector, los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos médicos para identificar patrones y tendencias, lo que puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.

Además, la IA puede ayudar a automatizar tareas médicas repetitivas, como la entrada de datos y la programación de citas, lo que hace que los trabajadores de la salud puedan ahorrar tiempo y que se centren en tareas más importantes.

Automatización de procesos de contratación El departamento de Recursos Humanos es otra de las piezas claves.

En este sentido, la IA está transformando la forma en que las empresas contratan y seleccionan a los empleados. Estos sistemas pueden analizar currículums y otros datos de los candidatos para identificar a las personas más adecuados para el puesto.

Además, la IA puede ayudar a automatizar tareas de contratación repetitivas , como la programación de entrevistas y la comunicación con los candidatos, lo que revierte en un ahorro de tiempo y mejora la eficiencia del proceso. Optimización de la cadena de suministro La IA puede analizar grandes cantidades de datos para mejorar la eficiencia y la optimización de la cadena de suministro.

De esta forma, podemos predecir la demanda de productos y optimizar los niveles de inventario , lo que puede reducir los costos de almacenamiento y mejorar la satisfacción del cliente al garantizar que los productos estén disponibles cuando los clientes los necesiten.

La IA también puede analizar los patrones de demanda y las tendencias del mercado para optimizar los procesos de producción y la planificación de la cadena de suministro.

Igualmente, es aplicable al suministro de la propia corporate. Mejora de la ciberseguridad La IA es una buena herramienta también para mejorar la ciberseguridad al identificar patrones y tendencias en los datos para detectar y prevenir amenazas de seguridad.

Puede analizar grandes cantidades de datos de seguridad para identificar anomalías , lo que puede ayudar a detectar amenazas de seguridad y prevenirlas antes de que ocurran. Además, puede mejorar la eficiencia en la gestión de la seguridad, reducir los errores humanos y aumentar la capacidad de respuesta a las amenazas de seguridad.

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By Dikora

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