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]]>Vivimos en un mundo donde se requiere mayor inteligencia y escenarios más precisos, y las empresas de todo el mundo están invirtiendo en nuevos tipos de datos y herramientas de inteligencia.
Al definir nuevos indicadores, las empresas conocen nuevos procesos y nuevos mercados para operar mejor, lo que les permite tomar nuevas direcciones o priorizar ciertas áreas y objetivos, lo que les permite avanzar más.
El requisito de una mayor agilidad en el análisis y la respuesta a las oportunidades comerciales impulsa la IA en varios procesos y sectores del mercado.
A diferencia del software tradicional, las soluciones impulsadas por IA pueden «aprender» cómo mejorar el servicio para el que están diseñadas. Esta capacidad ya se está utilizando en teléfonos inteligentes, domótica, autos autónomos y varios negocios, entre otros lugares.
La inteligencia artificial se utiliza en las empresas para mejorar los resultados, aumentar la productividad y ahorrar tiempo. Se puede utilizar en varias industrias para mejorar el desempeño de las tareas y ayudar a los profesionales de la administración en los procesos de mapeo.
A la luz de esto, comparto una descripción general de algunas de las aplicaciones de inteligencia artificial más importantes en los negocios que tuve la oportunidad de implementar en mis empresas durante los últimos años.
Es probable que surjan muchas cosas nuevas a lo largo de mi trayectoria profesional, ya que las industrias y el mercado se adaptan constantemente a los nuevos desarrollos.
Sin embargo, en base a varios Poc, prototipos y proyectos en los que he participado hoy, he realizado este análisis general del impacto de la inteligencia artificial en las empresas en los últimos años.
¡Compruébalo siguiendo la lectura!
Los sistemas conversacionales, como los chatbots, pueden hablar con los usuarios de forma natural utilizando un lenguaje preprogramado. Pueden reconocer información e imitar el comportamiento humano.
Las empresas los utilizan junto con otras herramientas y bases de datos. Como resultado de la automatización de rutinas simples, pueden liberar a los humanos para que se concentren en tareas más estratégicas para la empresa.
Es posible mejorar la experiencia del cliente y acelerar varios servicios utilizando un chatbot, como registrarse, actualizar y consultar datos. Estas integraciones mejoran la experiencia del cliente al acelerar los servicios.
Además, los algoritmos de NLP (procesamiento de lenguaje natural) pueden mejorar la eficiencia de las operaciones comerciales diarias. Es posible encontrar documentos más rápidamente usándolos, incluso si se encuentran en entornos físicos.
Como resultado, se reduce la probabilidad de que cierta información pase desapercibida para la empresa.
La combinación de Chatbots y NLP puede resultar en una sólida optimización del conocimiento para cualquier empresa.
La inteligencia artificial como asistente personal va mucho más allá de programar reuniones, horarios y actividades diarias.
Probablemente sepa que Siri, que se encuentra en los productos de Apple, puede reconocer los comandos de voz y sirve como facilitador para varias funciones diarias.
Este tipo de software de IA se actualiza constantemente debido al aprendizaje de la máquina de inteligencia artificial. Anticipa las solicitudes con datos de preferencia basados en la tendencia de comportamiento de cada persona, por lo que la experiencia del usuario mejora constantemente.
En las empresas, los asistentes virtuales pueden ayudar a dirigir a los usuarios al mejor servicio para sus necesidades, agilizando los procesos tanto para los empleados como para los proveedores de servicios.
La inteligencia artificial es capaz de conectar toda la información de la empresa y, como resultado, mejorar la comunicación general, ayudar a los gerentes a tomar mejores decisiones basadas en puntos críticos y mejorar la resolución de problemas como resultado de esto.
Tener este tipo de herramienta a su disposición ayuda a los gerentes a tomar decisiones porque tienen información precisa y confiable sobre los procesos de la empresa. Cuando los datos son relevantes, es más fácil determinar qué acciones son prácticas y cuáles no.
Probablemente uses tu encuesta de satisfacción de los empleados antiguos pero buenos como un método tradicional para determinar qué tan felices están tus empleados, ¿verdad?
Siempre digo que una encuesta de empleados sin análisis es una manera hermosa de perder tiempo (ambos lados) y muchos conocimientos esenciales de la fuerza laboral. Para evitar esta situación, la IA puede ser una herramienta útil.
Al monitorear constantemente las percepciones de los empleados, la inteligencia artificial en el lugar de trabajo nos permite ampliar el alcance de la encuesta.
Las soluciones de inteligencia artificial pueden ayudar a los profesionales de recursos humanos a identificar signos de insatisfacción a través de datos de comportamiento. Como resultado, el departamento de Recursos Humanos puede trabajar en ellos, dirigiendo la medida que mejor se adapte a la solución del problema.
La inteligencia artificial también puede desarrollar un mecanismo de seguridad tanto para ataques digitales como para situaciones cotidianas.
Para prevenir fraudes y ataques digitales, la inteligencia artificial se puede combinar con mecanismos de seguridad organizacional. La empresa puede utilizar la inteligencia artificial para crear algoritmos antifraude que se adhieran a tus políticas de seguridad y luego se integren en tu infraestructura de TI.
De esta manera, es posible evaluar el comportamiento del usuario y hacer referencias cruzadas de múltiples conjuntos de datos para identificar posibles amenazas o fraudes que aún no se han documentado.
Por otro lado, en el mundo físico, podemos utilizar la interpretación de las cámaras de tráfico para ayudar a las entidades que gestionan el tráfico a tomar decisiones que mejoren el flujo de vehículos en las carreteras, por ejemplo.
Debido a que los servicios de reconocimiento facial utilizan inteligencia artificial, también podemos decir que la IA puede ayudar a rastrear a los humanos mediante el análisis de imágenes de las cámaras de seguridad, la búsqueda de perpetradores en áreas restringidas y la mejora de la seguridad personal, como la falta de EPP como cascos, gafas de protección y , guantes, etc.
La inteligencia artificial también sirve como una herramienta eficaz de gestión de equipos en las empresas, principalmente a través de software y plataformas de trabajo colaborativo.
Conecta datos, facilitando el intercambio de información entre sectores. Como resultado, las tareas se completan con mayor precisión, lo que permite a los líderes realizar un seguimiento de todo el proceso e identificar qué profesionales están más directamente involucrados en cada proyecto.
Tu empresa puede optimizar su análisis de datos y generar predicciones para el comportamiento de tu cliente en determinadas situaciones incorporando IA en tus procesos.
Tu empresa tendrá información más precisa para predecir escenarios y resultados, determinar qué caminos debe tomar el liderazgo y mejorar las estrategias corporativas debido a estas predicciones.
Tu gerente tendrá más información a su disposición debido a los datos recopilados para determinar los caminos que debe tomar tu empresa en función del resultado esperado de la estrategia.
Hace algunos años, la previsión meteorológica fue una de las primeras aplicaciones de inteligencia artificial; Gracias a la supercomputadora Watson de IBM, los análisis predictivos actuales están en todas partes en la fabricación, las ventas y muchas otras áreas comerciales.
Uno de los principales beneficios de implementar la inteligencia artificial en las empresas es brindar un servicio al cliente de mayor calidad. La personalización del servicio al cliente brinda conveniencia y comodidad.
La aplicación de IA en estas áreas hace posible tener disponible información más precisa basada en los datos capturados por los análisis basados en IA.
Como resultado, tu empresa puede utilizar los resultados de estos análisis para mejorar tu servicio al cliente y desarrollar estrategias de ventas y campañas de marketing más personalizadas para cada tipo de consumidor.
Los procesos de selección siempre requieren un gran esfuerzo por parte del equipo de RRHH. Sin embargo, con la implementación de la inteligencia artificial en las empresas, este proceso ha obtenido una valiosa ayuda.
Debido al impacto que puede tener en los talentos que ingresa a tu empresa, siempre debes considerar que los procesos de reclutamiento son la clave del éxito de tu empresa … y la IA definitivamente está mejorando la forma en que las empresas contratan personas.
Esto se debe a que la opinión del reclutador es menos influyente en el proceso, lo que permite una elección más coherente con el encaje cultural de su empresa.
Además, esta tecnología permite que tu empresa esté preparada para manejar un gran volumen de currículums, destacando aquellos que mejor demuestren las habilidades y competencias requeridas para la vacante anunciada.
Como resultado, se puede contratar al mejor candidato en menos tiempo, sin retrasos en las etapas del proceso de selección.
Como podemos ver, la inteligencia artificial tiene una variedad de aplicaciones en los negocios. Podemos ver cuánto ha cambiado y cuánto queda por cambiar a través de ellos. Sabemos que la productividad e integración de personas y procesos de esta apuesta moderna ya son beneficios comprobados.
La implementación de la inteligencia artificial en las empresas puede mejorar los resultados, agilizar los procesos y ayudar a reducir los costos operativos. Además de los beneficios, se mejora la experiencia del usuario, lo que hace que los datos sean mucho más accesibles y correctos. Los informes generados son más precisos, lo que permite la creación de insights que mejoran el proceso final.
Se requiere planificación cuando se prepara a una empresa para usar inteligencia artificial. Como resultado, puede confiar en nuestra colaboración para visualizar e implementar la inteligencia artificial y los procesos de transformación digital.
¿Quieres aprender más sobre las aplicaciones de inteligencia artificial en las empresas? ¡Comparte este contenido en tus plataformas de redes sociales para ayudar a más personas!
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]]>Diría que este es el momento perfecto para comenzar a aprender algo nuevo, y ¿por qué no comenzar con el data science?
El data science es un área increíble para desarrollar nuevas skills. Combina estadística, matemáticas, inteligencia artificial (machine learning) y datos. Analizarás datos, encontrarás patrones, harás predicciones y ayudarás a las empresas a resolver problemas comerciales.
El data science es un área multidisciplinar centrada en el análisis de datos y el machine learning. Este trabajo puede alimentar una aplicación web, por ejemplo, pero el trabajo del científico de datos es el análisis y el modelado predictivo.
La edición de Future of Jobs Reports 2020 muestra paralelismos en toda la industria al considerar trabajos cada vez más estratégicos y cada vez más redundantes.
Los roles como analistas de datos y científicos de datos, especialistas en inteligencia artificial y machine learning, ingenieros en robótica y especialistas en transformación digital, son los líderes en la creciente demanda para el próximo futuro. Se trata de un campo de conocimiento en expansión que ha estado desempeñando un papel enorme en la sociedad.
Teniendo en cuenta esto, seleccioné los mejores canales de inteligencia artificial, machine learning y data science en YouTube que he estado usando durante estos últimos años y, en especial, durante la pandemia.
Este canal publica entrevistas con científicos de datos de grandes empresas como Google, Uber, Airbnb, etc. A partir de estos videos, puedes hacerte una idea de lo que es ser un científico de datos y adquirir valiosos consejos para aplicar en tu vida.
Xander Steenbrugge es investigador de machine learning en ML6. Su canal de YouTube resume los puntos críticos sobre el aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo y la IA en general desde una perspectiva técnica, al mismo tiempo que los hace accesibles para una audiencia más amplia.
Un nuevo canal de YouTube de ML que todos deberían ver, Machine Learning 101, publica videos explicativos sobre conceptos de IA para principiantes. El canal también publica podcasts con científicos de datos expertos y profesionales que trabajan en IA en industrias comerciales.
FreeCodeCamp es una increíble organización sin fines de lucro. Es una comunidad de código abierto que ofrece una colección de recursos que ayuda a las personas a aprender a codificar de forma gratuita y a crear sus proyectos. Su sitio web es completamente gratuito para que cualquiera pueda aprender a codificar. Además, tienen su plataforma de noticias que comparte artículos sobre programación y proyectos.
Kevin Markham crea tutoriales detallados de YouTube para comprender la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Data School se enfoca en los temas que necesita dominar primero y ofrece tutoriales detallados que puede comprender independientemente de su formación académica.
Machine Learning TV tiene recursos para que los estudiantes y entusiastas de la informática comprendan mejor el aprendizaje automático.
Este canal de YouTube tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático y el aprendizaje reforzado sean más accesibles para todos. Hay una lista de reproducción de 12 videos para una introducción completa a las redes neuronales para principiantes, y parece que una serie posterior de redes neuronales intermedias está actualmente en producción.
Andreas Kretz es ingeniero de datos y fundador de Plumbers of Data Science. Emite tutoriales en vivo en su canal sobre cómo obtener experiencia práctica en ingeniería de datos y videos con preguntas y respuestas sobre ingeniería de datos con Hadoop, Kafka, Spark, etc.
Edureka es una plataforma de e-learning con varios tutoriales y pautas sobre temas de tendencia en las áreas de Big Data & Hadoop, DevOps, Blockchain, Inteligencia artificial, Angular, Data Science, Apache Spark, Python, Selenium, Tableau, Android, certificación PMP, AWS Architect, Digital Marketing y muchos más.
Ng fue nombrada una de las 100 personas más influyentes de Time en 2012 y Fast Company’s Most Creed. Fue cofundador de Coursera y deeplearning.ai y fue exvicepresidente y científico jefe de Baidu. Es profesor adjunto en la Universidad de Stanford.
El canal oficial de YouTube de Deep Learning AI tiene videos tutoriales de la especialización de Deep Learning en Coursera. Fundada por Andrew Ng, DeepLearning.AI es una empresa de tecnología educativa que desarrolla una comunidad global de talentos de IA.
Las experiencias educativas dirigidas por expertos de DeepLearning.AI brindan a los profesionales de la inteligencia artificial y a los profesionales no técnicos las herramientas necesarias para ir desde los conceptos básicos básicos hasta las aplicaciones avanzadas, lo que les permite construir un futuro impulsado por la inteligencia artificial.
Tech With Tim es un programador brillante que enseña Python, desarrollo de juegos con Pygame, Java y Machine Learning. Crea tutoriales de codificación de alto nivel en Python.
Creada en 2016, Machine Learning University (MLU) es una iniciativa de Amazon con un objetivo directo: capacitar al mayor número posible de empleados para dominar la tecnología, fundamental para que la empresa logre la “magia” de ofrecer productos con esta tecnología integrada.
Este canal de YouTube tiene videos tutoriales relacionados con la ciencia, la tecnología y la inteligencia artificial.
Sentdex crea uno de los mejores tutoriales de programación de Python en YouTube. Sus tutoriales van desde principiantes hasta más avanzados. Con más de 1000 videos sobre tutoriales de programación de Python, va más allá de lo básico. Puede aprender sobre aprendizaje automático, finanzas, análisis de datos, robótica, desarrollo web, desarrollo de juegos y más.
Joma Tech es un YouTuber que hace videos para ayudar a las personas a ingresar a la industria de la tecnología. Trabajó para grandes empresas de tecnología como científico de datos e ingeniero de software. Basado en su experiencia, hace videos de entrevistas con expertos y estilo de vida en Silicon Valley y hace que la ciencia de datos sea más accesible.
El contenido de Python Programmer incluye tutoriales sobre Python, ciencia de datos, aprendizaje automático, recomendaciones de libros y más.
Este canal de YouTube presenta temas como instructivos, reseñas de aplicaciones y bibliotecas de software, y entrevistas con personas clave en el campo del aprendizaje profundo. DeepLearning.TV se trata de Deep Learning, el campo de estudio que enseña a las máquinas a percibir el mundo. Comenzando con una serie que simplifica el aprendizaje profundo, el canal presenta temas como procedimientos, revisiones de bibliotecas de software y aplicaciones, y entrevistas con personas clave en el campo. A través de una serie de videos conceptuales que muestran la intuición detrás de cada método de Deep Learning, le mostraremos que Deep Learning es en realidad más simple de lo que cree.
Vídeos de YouTube que te ayudarán a crear lo que sigue con una infraestructura segura, herramientas para desarrolladores, API, análisis de datos y aprendizaje automático, lo que te ayudará a crear lo que sigue con infraestructura segura, herramientas para desarrolladores, API, análisis de datos y aprendizaje automático.
Keith Galli es un recién graduado del MIT. Hace videos educativos sobre informática, programación, juegos de mesa y más.
Data Science Dojo es un canal que promete enseñar data science a todos de una manera fácil de entender. Encontrarás una multitud de tutoriales, conferencias y cursos sobre ingeniería de datos y ciencia.
Este es un canal de Youtube muy bueno para machine learning, data science e inteligencia artificial. Los videos tratan sobre conceptos básicos de IA y ML, así como sobre conceptos avanzados.
En este canal, el autor resume sus aprendizajes básicos desde una perspectiva práctica y de usabilidad, al mismo tiempo que los hace accesibles para una audiencia más amplia. Si te encanta el machine learning, date science y la inteligencia artificial, ¡este canal es para ti!
StatQuest desglosa los métodos complicados de Estadística y machine learning en piezas pequeñas, del tamaño de un bocado, que son fáciles de entender. StatQuest no simplifica el material. En cambio, lo prepara para comprender mejor las estadísticas y el machine learning.
Yannic hace videos sobre artículos de investigación de machine learning, programación y problemas de la comunidad de IA, y el impacto más amplio de la IA en la sociedad.
Estos canales son realmente únicos, los he seguido a todos durante mucho tiempo y siempre me fascina la enorme cantidad de conocimiento que podemos obtener hoy en Internet de forma gratuita.
Espero que lo disfrutes y si conoces algún otro canal de YouTube interesante sobre inteligencia artificial, machine learning, aprendizaje profundo o data science, ¡déjalo en los comentarios!
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¿Qué es el análisis predictivo y cómo se puede utilizar hoy?
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¿Es el final del trabajo tal como lo conocemos?
Un breve análisis del informe Future of Job 2020 del Foro Económico Mundial
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