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¿Para qué queremos tanta inteligencia?

  • Actualidad

Inteligencia Artificial_2

En la actualidad, mediante algoritmos de aprendizaje las máquinas pueden utilizar datos para encontrar patrones y predecir. La IA ayuda a incrementar la productividad, reduciendo tiempos y costes de operación.

Además, "el paso siguiente es el aprendizaje de los errores por las computadoras, con afinamiento de las predicciones con cada nuevo fragmento de información, sin necesidad de revisión constante", explica José Manuel Viseras de la Linde, director de Marketing y Alianzas de Teradata Iberia . Esto se traduce en que los empleados "pueden centrarse en otro tipo de funciones más importantes. Otro de los puntos clave es la mejora de la experiencia del cliente. Conocer sus necesidades y saber qué acciones han de tomarse es fundamental".

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Es decir, que la IA permite a cualquier organización "optimizar prácticamente todas sus líneas de negocio o actividad, automatizando y optimizando decisiones que hasta ahora estaban sujetas a las limitaciones de la intuición humana", en valoraciones del responsable de Big Data en paradigma. "Así es posible atender de forma personalizada e individual las necesidades de los clientes u optimizar en tiempo real procesos de transporte, fabricación, control de fraude, etc. actuando para evitar problemas antes de que ocurran".

Dado que, como hemos visto antes, la Inteligencia Artificial se puede definir de manera muy amplia, tan diversos pueden ser también sus beneficios. Los beneficios, por tanto, son incontables, en valoraciones de Ricardo Suarez, experto de Getronics, quien destaca "la ayuda que nos pueden dar en resolución de problemas con situaciones donde los seres humanos tenemos polarizaciones inconscientes como en selección de personal, en el caso de RRHH, diversos estudios demuestran la polarización que tiene un entrevistador humano versus un algoritmo de IA acerca del género o edad por ejemplo de un candidato a un puesto".

Otros beneficios enumerados por el responsable de Getronics son "para problemas de clasificación, por ejemplo, para el análisis de imágenes de pacientes en el sector Salud (presenta enfermedad/ no presenta enfermedad), donde un médico no puede procesar millones de imágenes de pacientes en poco tiempo para detectar patrones y clasificar un paciente que posea un cierto tipo de enfermedad. La inteligencia artificial es ideal para estas tareas de clasificación".

Por último, está el beneficio en el caso de las tareas básicas y repetitivas "en procesos de producción que pueden ser automatizados por algoritmos de IA y así ganar eficiencia y reducir costos productivos".