Ciertos t\u00e9rminos pueden parecer sin\u00f3nimos de inteligencia artificial, pero hay algo m\u00e1s en este l\u00e9xico de lo que parece. Las distintas ramas de la IA se aplican de formas e industrias espec\u00edficas para resolver determinados problemas. <\/p>\n\n\n\n
Esperamos que al final de este segmento, cuando oiga palabras como \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb y \u00abredes neuronales\u00bb, sepa exactamente qu\u00e9 hace y c\u00f3mo se utiliza.<\/p>\n\n\n\n
Machine Learning <\/em><\/strong>\/ Aprendizaje automatizado<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVale, primero vamos a quitarnos de encima la palabra de moda m\u00e1s popular. El aprendizaje autom\u00e1tico (AM) es una forma de IA que se basa en el entrenamiento de un algoritmo para reconocer determinados textos, c\u00f3digos, voz o im\u00e1genes. Se ha aplicado a cosas como el reconocimiento facial, los coches aut\u00f3nomos y la conversi\u00f3n de voz a texto.<\/p>\n\n\n\n
Esta forma de IA requiere una gran cantidad de datos para funcionar, y el algoritmo s\u00f3lo es tan bueno como los datos con los que se alimenta, lo que significa que la alta calidad de los datos es crucial para su \u00e9xito. Estos programas tambi\u00e9n necesitan ser entrenados para reforzar un reconocimiento exitoso.<\/p>\n\n\n\n
Este proceso de formaci\u00f3n puede llevarse a cabo de distintas maneras:<\/p>\n\n\n\n
Aprendizaje supervisado: <\/p>\n\n\n\n
En esta forma de ML, los expertos en datos alimentan datos etiquetados al algoritmo, definiendo variables para lo que hay en los datos, as\u00ed como proporcion\u00e1ndole la etiqueta deseada para la salida (lo que la m\u00e1quina reconoce). Se aplica mejor en programas que necesitan registrar con precisi\u00f3n qu\u00e9 es exactamente lo que est\u00e1n viendo.<\/p>\n\n\n\n
Aprendizaje no supervisado: <\/p>\n\n\n\n
En esta forma de entrenamiento, los datos que recibe el algoritmo de ML no est\u00e1n etiquetados. En su lugar, el algoritmo intenta agrupar los datos en conjuntos que parezcan m\u00e1s similares entre s\u00ed. Los expertos en datos modificar\u00e1n entonces el programa para incentivar ciertas agrupaciones frente a otras. Esto resulta especialmente \u00fatil en los algoritmos de an\u00e1lisis de conglomerados.<\/p>\n\n\n\n
Aprendizaje por refuerzo: <\/p>\n\n\n\n
Esta forma de aprendizaje es muy similar a la forma en que entrenamos a los perros, aunque parezca mentira. Los expertos en datos utilizan el refuerzo positivo y negativo para entrenar el algoritmo de ML. Es especialmente \u00fatil cuando se dise\u00f1a un programa para completar un proceso de varios pasos y requiere la mayor intervenci\u00f3n de todos los m\u00e9todos.<\/p>\n\n\n\n
Rob\u00f3tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAunque la rob\u00f3tica tradicional puede que no aplique el uso de la inteligencia artificial, la rob\u00f3tica actual s\u00ed que lo hace. Esta rama de la IA es incre\u00edblemente especializada y se centra \u00fanicamente en la programaci\u00f3n de IA para operar autom\u00e1ticamente m\u00e1quinas en grandes f\u00e1bricas. <\/p>\n\n\n\n
En la mayor\u00eda de los casos, cuando se trata de programar rob\u00f3tica no siempre se emplean elementos como el reconocimiento visual. La industria del autom\u00f3vil, por ejemplo, puede simplemente programar l\u00edneas de montaje para completar tareas repetitivas, proporcionando exactamente las mismas condiciones de partida para cada paso, de modo que la m\u00e1quina no tenga que alterar ninguno de sus movimientos programados.<\/p>\n\n\n\n
Otras aplicaciones m\u00e1s complejas de la rob\u00f3tica s\u00ed recurren a algoritmos de IA. Esto es m\u00e1s com\u00fan en procesos en los que un solo robot tiene que completar una serie de tareas en las que la condici\u00f3n inicial es diferente cada vez.<\/p>\n\n\n\n
Red neuronal<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEs quiz\u00e1 la forma m\u00e1s compleja de inteligencia artificial. Se inspira en la biolog\u00eda y organiza un conjunto de nodos en una red conectada. Estos componentes individuales forman la base de una red neuronal, y cada uno influye en el otro para almacenar y analizar datos complejos.<\/p>\n\n\n\n
Cada nodo contiene lo que se conoce como un peso y un umbral. Cuando un nodo recibe suficientes datos para activar su umbral, se activa, pasando esa informaci\u00f3n al siguiente nodo y aplicando su peso a los datos, un nodo que no tenga su umbral alcanzado no se activar\u00e1. <\/p>\n\n\n\n
Aunque probablemente sea mejor dejar el funcionamiento interno de las redes neuronales a los expertos en datos, basta con saber que cuantas m\u00e1s capas de nodos, m\u00e1s compleja ser\u00e1 la red. T\u00e9cnicamente una rama del aprendizaje autom\u00e1tico, son una poderosa herramienta en el arsenal de la IA y son clave para crear algoritmos de aprendizaje profundo.<\/p>\n\n\n\n
Sistema experto<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCreados en los a\u00f1os 70 y perfeccionados desde entonces, los sistemas expertos son quiz\u00e1 la primera forma de modelo de IA jam\u00e1s creada. Se basan en una colecci\u00f3n de informaci\u00f3n y utilizan esos datos para ofrecer sugerencias en una configuraci\u00f3n \u00absi-entonces\u00bb. Cuanto mayor sea la base de informaci\u00f3n, mejor ser\u00e1 el modelo a la hora de hacer sugerencias.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas expertos se utilizan sobre todo en programas como Google Search, para ofrecer sugerencias sobre errores ortogr\u00e1ficos en las consultas de b\u00fasqueda de los usuarios. Se trata de modelos complejos dise\u00f1ados para ser extremadamente r\u00e1pidos, sensibles, fiables y f\u00e1cilmente comprensibles.<\/p>\n\n\n\n
Procesamiento de lenguaje natural<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEl procesamiento del lenguaje natural, o PLN, es un modelo de IA dise\u00f1ado espec\u00edficamente para comprender y reconocer el habla y el texto humanos. Los modelos modernos de PNL tambi\u00e9n hacen un uso extensivo del an\u00e1lisis de sentimientos, lo que les permite determinar, a trav\u00e9s de la franqueza y la entonaci\u00f3n (en el caso de la voz), as\u00ed como de agrupaciones de palabras (en el caso del texto), el tono emocional de la persona con la que est\u00e1 conversando (ya sea positivo, negativo o neutro).<\/p>\n\n\n\n
La PNL ha sido un hueso muy duro de roer durante a\u00f1os, por eso su aplicaci\u00f3n actual en programas como ChatGPT ha creado tanto revuelo entre los expertos en datos. Si ha utilizado alguna vez el programa, sabr\u00e1 que la PNL permite a ChatGPT no s\u00f3lo entender claramente el texto, sino reproducirlo con una precisi\u00f3n aterradora.<\/p>\n\n\n\n
Fuzzy Logic <\/em><\/strong>\/ L\u00f3gica Difusa<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa l\u00f3gica difusa se centra en determinar el grado en que una condici\u00f3n es verdadera o falsa. Mientras que la mayor\u00eda de las otras formas de l\u00f3gica digital funcionan en un sistema binario de verdadero (un valor de 1,0) o falso (un valor de 0,0), la l\u00f3gica difusa permite un rango de valores entre los dos.<\/p>\n\n\n\n
Esto puede ser extremadamente \u00fatil a la hora de dise\u00f1ar modelos de IA que imiten el pensamiento humano, ya que tendemos a identificar los conceptos y la l\u00f3gica dentro de un espectro. La l\u00f3gica difusa se ha implementado en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para aumentar la sofisticaci\u00f3n de estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n
Visi\u00f3n Artificial<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa visi\u00f3n por ordenador es una de las formas de inteligencia artificial m\u00e1s populares del mercado actual. Se centra espec\u00edficamente en la creaci\u00f3n de modelos capaces de interpretar con precisi\u00f3n im\u00e1genes digitales y es responsable de la creaci\u00f3n de algoritmos de reconocimiento facial, adem\u00e1s de ser un elemento crucial de programas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes como Midjourney Dall-E. <\/p>\n\n\n\n
El reto de la visi\u00f3n por ordenador es que los datos que reciben estas m\u00e1quinas son 2D, lo que les dificulta entender c\u00f3mo pueden aparecer ciertas formas desde distintos \u00e1ngulos, como las manos y los pies. Entendemos que, aunque las fotograf\u00edas son bidimensionales, los objetos que representan son tridimensionales y cambian de forma seg\u00fan el \u00e1ngulo del observador.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfY la IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nComo ya hemos dicho, la IA generativa pertenece a la categor\u00eda de IA de memoria limitada y, aunque no es inteligente en s\u00ed misma, puede proporcionar respuestas incre\u00edblemente parecidas a las humanas a determinadas indicaciones y entradas.<\/p>\n\n\n\n
Si quieres profundizar un poco m\u00e1s en lo que la IA generativa puede hacer y c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando en las empresas, recientemente hemos publicado un libro blanco sobre el tema que puedes encontrar aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mockup_chatGPT-3-1024x740.png\")
<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n4 formas en que los modelos de IA est\u00e1n configurando el futuro de las empresas<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAhora que hemos cubierto ampliamente toda la terminolog\u00eda dentro del l\u00e9xico de la IA, vamos a sumergirnos en c\u00f3mo estas diversas formas de IA se est\u00e1n utilizando para dar forma al futuro de los negocios.<\/p>\n\n\n\n
1. Sistemas de recomendaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEste es quiz\u00e1s uno de los usos de la IA con los que est\u00e1 m\u00e1s familiarizado, y est\u00e1 presente en todos los servicios de streaming que existen. Los sistemas de recomendaci\u00f3n son omnipresentes en los servicios de streaming por la sencilla raz\u00f3n de que funcionan. Netflix ha declarado que probablemente perder\u00eda 1.000 millones de d\u00f3lares anuales debido a que los usuarios abandonar\u00edan el servicio de streaming si no implementara el sistema de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La forma en que han clasificado esta estad\u00edstica es interesante: no han dicho que el sistema de recomendaci\u00f3n \u00abhaga\u00bb ganar dinero a Netflix, sino que perder\u00edan dinero si no lo utilizaran. Esto significa que los sistemas de recomendaci\u00f3n no est\u00e1n pensados para ganar dinero directamente, sino que son una herramienta para retener a los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Todo esto tiene que ver con la forma en que los servicios de streaming se diferencian entre s\u00ed. Obviamente, una gran parte de lo que atrae a los usuarios a una plataforma sobre otra es el contenido exclusivo que cada una de ellas tiene disponible, pero la segunda mitad de este medall\u00f3n de retenci\u00f3n de clientes es la experiencia del cliente.<\/p>\n\n\n\n
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, los sistemas de recomendaci\u00f3n son capaces de identificar qu\u00e9 programas de su cat\u00e1logo es m\u00e1s probable que te gusten. Esto hace que la experiencia sea incre\u00edblemente f\u00e1cil de usar. Si utilizamos Netflix como ejemplo, con m\u00e1s de 3.600 pel\u00edculas y m\u00e1s de 1.800 programas de televisi\u00f3n disponibles, puede resultar incre\u00edblemente dif\u00edcil para los usuarios encontrar su pr\u00f3ximo entretenimiento.<\/p>\n\n\n\n
Pero estos sistemas de recomendaci\u00f3n van m\u00e1s all\u00e1 de los servicios de streaming: minoristas como Amazon hacen un uso excelente de la IA para recomendar productos bas\u00e1ndose en lo que los usuarios han buscado o comprado en el pasado.<\/p>\n\n\n\n
2. Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi alguna vez ha tenido que tratar con terribles robots de atenci\u00f3n al cliente, sabr\u00e1 lo frustrante que es no poder hablar con un ser humano real cuando necesita ayuda. Con la llegada del procesamiento del lenguaje natural, estas terribles experiencias de los clientes ser\u00e1n cosa del pasado.<\/p>\n\n\n\n
Aunque la gente suele preferir hablar con un ser humano de carne y hueso cuando se trata de resolver sus problemas inform\u00e1ticos, incluso estos servicios pueden resultar fr\u00edos o poco \u00fatiles. La PNL puede ofrecer a los usuarios respuestas similares a las humanas al instante y las 24 horas del d\u00eda, mejorando dr\u00e1sticamente la experiencia del cliente cuando se trata de soporte t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n
Estos programas tampoco se limitan al soporte t\u00e9cnico. Al igual que los sistemas de recomendaci\u00f3n, los chatbots pueden utilizarse en una gran variedad de sectores, como la medicina y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Ya hemos visto la buena acogida que tuvo ChatGPT, gracias a su asombrosa capacidad para imitar la escritura humana. Ahora imag\u00ednese este nivel de interactividad en un chatbot de asistencia al cliente online.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lisis de sentimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJunto con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos se ha utilizado con gran \u00e9xito en la automatizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente. Una de las principales razones por las que los usuarios prefieren a los operadores de atenci\u00f3n al cliente humanos frente a las m\u00e1quinas es precisamente su capacidad para interpretar las emociones por tel\u00e9fono. <\/p>\n\n\n\n
El an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots y otras opciones automatizadas de atenci\u00f3n al cliente de un aire de humanidad, proporcionando a los usuarios la informaci\u00f3n adecuada de la forma adecuada. Combinado con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots de una capacidad de respuesta a\u00fan m\u00e1s precisa, similar a la humana.<\/p>\n\n\n\n
No se sorprenda si todas las interacciones de atenci\u00f3n al cliente se automatizan por completo dentro de cinco a\u00f1os. Esta automatizaci\u00f3n completa del sector no s\u00f3lo ahorrar\u00e1 dinero a la empresa, sino tambi\u00e9n tiempo al usuario.<\/p>\n\n\n\n
4. Herramientas de Open AI <\/strong><\/h3>\n\n\n\nOpen AI fue la primera en dar a conocer los \u00faltimos avances en Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT y Dall-E no s\u00f3lo son divertidas para jugar, sino que se est\u00e1n adaptando para funcionar dentro de modelos de negocio ya preexistentes.<\/p>\n\n\n\n
Esto ya lo est\u00e1n adoptando diversas empresas en multitud de sectores, desde el entretenimiento y la atenci\u00f3n al cliente hasta la sanidad y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Caso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n![\"\"](\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\")
<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nCaso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLa Inteligencia Artificial puede parecer incre\u00edblemente complicada, y la verdad es que lo es. Pero eso no significa que los guardianes impidan a los usuarios medios y a las peque\u00f1as empresas aprovecharse de ella. Si planeas seguir dirigiendo un negocio en los pr\u00f3ximos 10-15 a\u00f1os, tendr\u00e1s que acostumbrarte a la terminolog\u00eda utilizada por la industria de la IA.<\/p>\n\n\n\n
Si est\u00e1 pensando en implantar la inteligencia artificial en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no ponte en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a> MJV tiene una amplia experiencia en la adaptaci\u00f3n de la IA a nuevas aplicaciones innovadoras para sus clientes. Puede que no sea la transici\u00f3n m\u00e1s sencilla que haya tenido nunca, pero recuerde que no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico, rob\u00f3tica, procesamiento del lenguaje natural, visi\u00f3n por ordenador, inteligencia artificial generativa… La inteligencia artificial est\u00e1 destinada a cambiar los negocios tal y como los conocemos. 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Aunque la rob\u00f3tica tradicional puede que no aplique el uso de la inteligencia artificial, la rob\u00f3tica actual s\u00ed que lo hace. Esta rama de la IA es incre\u00edblemente especializada y se centra \u00fanicamente en la programaci\u00f3n de IA para operar autom\u00e1ticamente m\u00e1quinas en grandes f\u00e1bricas. <\/p>\n\n\n\n
En la mayor\u00eda de los casos, cuando se trata de programar rob\u00f3tica no siempre se emplean elementos como el reconocimiento visual. La industria del autom\u00f3vil, por ejemplo, puede simplemente programar l\u00edneas de montaje para completar tareas repetitivas, proporcionando exactamente las mismas condiciones de partida para cada paso, de modo que la m\u00e1quina no tenga que alterar ninguno de sus movimientos programados.<\/p>\n\n\n\n
Otras aplicaciones m\u00e1s complejas de la rob\u00f3tica s\u00ed recurren a algoritmos de IA. Esto es m\u00e1s com\u00fan en procesos en los que un solo robot tiene que completar una serie de tareas en las que la condici\u00f3n inicial es diferente cada vez.<\/p>\n\n\n\n
Red neuronal<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEs quiz\u00e1 la forma m\u00e1s compleja de inteligencia artificial. Se inspira en la biolog\u00eda y organiza un conjunto de nodos en una red conectada. Estos componentes individuales forman la base de una red neuronal, y cada uno influye en el otro para almacenar y analizar datos complejos.<\/p>\n\n\n\n
Cada nodo contiene lo que se conoce como un peso y un umbral. Cuando un nodo recibe suficientes datos para activar su umbral, se activa, pasando esa informaci\u00f3n al siguiente nodo y aplicando su peso a los datos, un nodo que no tenga su umbral alcanzado no se activar\u00e1. <\/p>\n\n\n\n
Aunque probablemente sea mejor dejar el funcionamiento interno de las redes neuronales a los expertos en datos, basta con saber que cuantas m\u00e1s capas de nodos, m\u00e1s compleja ser\u00e1 la red. T\u00e9cnicamente una rama del aprendizaje autom\u00e1tico, son una poderosa herramienta en el arsenal de la IA y son clave para crear algoritmos de aprendizaje profundo.<\/p>\n\n\n\n
Sistema experto<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCreados en los a\u00f1os 70 y perfeccionados desde entonces, los sistemas expertos son quiz\u00e1 la primera forma de modelo de IA jam\u00e1s creada. Se basan en una colecci\u00f3n de informaci\u00f3n y utilizan esos datos para ofrecer sugerencias en una configuraci\u00f3n \u00absi-entonces\u00bb. Cuanto mayor sea la base de informaci\u00f3n, mejor ser\u00e1 el modelo a la hora de hacer sugerencias.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas expertos se utilizan sobre todo en programas como Google Search, para ofrecer sugerencias sobre errores ortogr\u00e1ficos en las consultas de b\u00fasqueda de los usuarios. Se trata de modelos complejos dise\u00f1ados para ser extremadamente r\u00e1pidos, sensibles, fiables y f\u00e1cilmente comprensibles.<\/p>\n\n\n\n
Procesamiento de lenguaje natural<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEl procesamiento del lenguaje natural, o PLN, es un modelo de IA dise\u00f1ado espec\u00edficamente para comprender y reconocer el habla y el texto humanos. Los modelos modernos de PNL tambi\u00e9n hacen un uso extensivo del an\u00e1lisis de sentimientos, lo que les permite determinar, a trav\u00e9s de la franqueza y la entonaci\u00f3n (en el caso de la voz), as\u00ed como de agrupaciones de palabras (en el caso del texto), el tono emocional de la persona con la que est\u00e1 conversando (ya sea positivo, negativo o neutro).<\/p>\n\n\n\n
La PNL ha sido un hueso muy duro de roer durante a\u00f1os, por eso su aplicaci\u00f3n actual en programas como ChatGPT ha creado tanto revuelo entre los expertos en datos. Si ha utilizado alguna vez el programa, sabr\u00e1 que la PNL permite a ChatGPT no s\u00f3lo entender claramente el texto, sino reproducirlo con una precisi\u00f3n aterradora.<\/p>\n\n\n\n
Fuzzy Logic <\/em><\/strong>\/ L\u00f3gica Difusa<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa l\u00f3gica difusa se centra en determinar el grado en que una condici\u00f3n es verdadera o falsa. Mientras que la mayor\u00eda de las otras formas de l\u00f3gica digital funcionan en un sistema binario de verdadero (un valor de 1,0) o falso (un valor de 0,0), la l\u00f3gica difusa permite un rango de valores entre los dos.<\/p>\n\n\n\n
Esto puede ser extremadamente \u00fatil a la hora de dise\u00f1ar modelos de IA que imiten el pensamiento humano, ya que tendemos a identificar los conceptos y la l\u00f3gica dentro de un espectro. La l\u00f3gica difusa se ha implementado en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para aumentar la sofisticaci\u00f3n de estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n
Visi\u00f3n Artificial<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa visi\u00f3n por ordenador es una de las formas de inteligencia artificial m\u00e1s populares del mercado actual. Se centra espec\u00edficamente en la creaci\u00f3n de modelos capaces de interpretar con precisi\u00f3n im\u00e1genes digitales y es responsable de la creaci\u00f3n de algoritmos de reconocimiento facial, adem\u00e1s de ser un elemento crucial de programas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes como Midjourney Dall-E. <\/p>\n\n\n\n
El reto de la visi\u00f3n por ordenador es que los datos que reciben estas m\u00e1quinas son 2D, lo que les dificulta entender c\u00f3mo pueden aparecer ciertas formas desde distintos \u00e1ngulos, como las manos y los pies. Entendemos que, aunque las fotograf\u00edas son bidimensionales, los objetos que representan son tridimensionales y cambian de forma seg\u00fan el \u00e1ngulo del observador.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfY la IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nComo ya hemos dicho, la IA generativa pertenece a la categor\u00eda de IA de memoria limitada y, aunque no es inteligente en s\u00ed misma, puede proporcionar respuestas incre\u00edblemente parecidas a las humanas a determinadas indicaciones y entradas.<\/p>\n\n\n\n
Si quieres profundizar un poco m\u00e1s en lo que la IA generativa puede hacer y c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando en las empresas, recientemente hemos publicado un libro blanco sobre el tema que puedes encontrar aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n4 formas en que los modelos de IA est\u00e1n configurando el futuro de las empresas<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAhora que hemos cubierto ampliamente toda la terminolog\u00eda dentro del l\u00e9xico de la IA, vamos a sumergirnos en c\u00f3mo estas diversas formas de IA se est\u00e1n utilizando para dar forma al futuro de los negocios.<\/p>\n\n\n\n
1. Sistemas de recomendaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEste es quiz\u00e1s uno de los usos de la IA con los que est\u00e1 m\u00e1s familiarizado, y est\u00e1 presente en todos los servicios de streaming que existen. Los sistemas de recomendaci\u00f3n son omnipresentes en los servicios de streaming por la sencilla raz\u00f3n de que funcionan. Netflix ha declarado que probablemente perder\u00eda 1.000 millones de d\u00f3lares anuales debido a que los usuarios abandonar\u00edan el servicio de streaming si no implementara el sistema de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La forma en que han clasificado esta estad\u00edstica es interesante: no han dicho que el sistema de recomendaci\u00f3n \u00abhaga\u00bb ganar dinero a Netflix, sino que perder\u00edan dinero si no lo utilizaran. Esto significa que los sistemas de recomendaci\u00f3n no est\u00e1n pensados para ganar dinero directamente, sino que son una herramienta para retener a los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Todo esto tiene que ver con la forma en que los servicios de streaming se diferencian entre s\u00ed. Obviamente, una gran parte de lo que atrae a los usuarios a una plataforma sobre otra es el contenido exclusivo que cada una de ellas tiene disponible, pero la segunda mitad de este medall\u00f3n de retenci\u00f3n de clientes es la experiencia del cliente.<\/p>\n\n\n\n
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, los sistemas de recomendaci\u00f3n son capaces de identificar qu\u00e9 programas de su cat\u00e1logo es m\u00e1s probable que te gusten. Esto hace que la experiencia sea incre\u00edblemente f\u00e1cil de usar. Si utilizamos Netflix como ejemplo, con m\u00e1s de 3.600 pel\u00edculas y m\u00e1s de 1.800 programas de televisi\u00f3n disponibles, puede resultar incre\u00edblemente dif\u00edcil para los usuarios encontrar su pr\u00f3ximo entretenimiento.<\/p>\n\n\n\n
Pero estos sistemas de recomendaci\u00f3n van m\u00e1s all\u00e1 de los servicios de streaming: minoristas como Amazon hacen un uso excelente de la IA para recomendar productos bas\u00e1ndose en lo que los usuarios han buscado o comprado en el pasado.<\/p>\n\n\n\n
2. Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi alguna vez ha tenido que tratar con terribles robots de atenci\u00f3n al cliente, sabr\u00e1 lo frustrante que es no poder hablar con un ser humano real cuando necesita ayuda. Con la llegada del procesamiento del lenguaje natural, estas terribles experiencias de los clientes ser\u00e1n cosa del pasado.<\/p>\n\n\n\n
Aunque la gente suele preferir hablar con un ser humano de carne y hueso cuando se trata de resolver sus problemas inform\u00e1ticos, incluso estos servicios pueden resultar fr\u00edos o poco \u00fatiles. La PNL puede ofrecer a los usuarios respuestas similares a las humanas al instante y las 24 horas del d\u00eda, mejorando dr\u00e1sticamente la experiencia del cliente cuando se trata de soporte t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n
Estos programas tampoco se limitan al soporte t\u00e9cnico. Al igual que los sistemas de recomendaci\u00f3n, los chatbots pueden utilizarse en una gran variedad de sectores, como la medicina y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Ya hemos visto la buena acogida que tuvo ChatGPT, gracias a su asombrosa capacidad para imitar la escritura humana. Ahora imag\u00ednese este nivel de interactividad en un chatbot de asistencia al cliente online.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lisis de sentimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJunto con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos se ha utilizado con gran \u00e9xito en la automatizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente. Una de las principales razones por las que los usuarios prefieren a los operadores de atenci\u00f3n al cliente humanos frente a las m\u00e1quinas es precisamente su capacidad para interpretar las emociones por tel\u00e9fono. <\/p>\n\n\n\n
El an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots y otras opciones automatizadas de atenci\u00f3n al cliente de un aire de humanidad, proporcionando a los usuarios la informaci\u00f3n adecuada de la forma adecuada. Combinado con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots de una capacidad de respuesta a\u00fan m\u00e1s precisa, similar a la humana.<\/p>\n\n\n\n
No se sorprenda si todas las interacciones de atenci\u00f3n al cliente se automatizan por completo dentro de cinco a\u00f1os. Esta automatizaci\u00f3n completa del sector no s\u00f3lo ahorrar\u00e1 dinero a la empresa, sino tambi\u00e9n tiempo al usuario.<\/p>\n\n\n\n
4. Herramientas de Open AI <\/strong><\/h3>\n\n\n\nOpen AI fue la primera en dar a conocer los \u00faltimos avances en Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT y Dall-E no s\u00f3lo son divertidas para jugar, sino que se est\u00e1n adaptando para funcionar dentro de modelos de negocio ya preexistentes.<\/p>\n\n\n\n
Esto ya lo est\u00e1n adoptando diversas empresas en multitud de sectores, desde el entretenimiento y la atenci\u00f3n al cliente hasta la sanidad y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Caso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nCaso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLa Inteligencia Artificial puede parecer incre\u00edblemente complicada, y la verdad es que lo es. Pero eso no significa que los guardianes impidan a los usuarios medios y a las peque\u00f1as empresas aprovecharse de ella. Si planeas seguir dirigiendo un negocio en los pr\u00f3ximos 10-15 a\u00f1os, tendr\u00e1s que acostumbrarte a la terminolog\u00eda utilizada por la industria de la IA.<\/p>\n\n\n\n
Si est\u00e1 pensando en implantar la inteligencia artificial en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no ponte en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a> MJV tiene una amplia experiencia en la adaptaci\u00f3n de la IA a nuevas aplicaciones innovadoras para sus clientes. Puede que no sea la transici\u00f3n m\u00e1s sencilla que haya tenido nunca, pero recuerde que no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico, rob\u00f3tica, procesamiento del lenguaje natural, visi\u00f3n por ordenador, inteligencia artificial generativa… La inteligencia artificial est\u00e1 destinada a cambiar los negocios tal y como los conocemos. 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Creados en los a\u00f1os 70 y perfeccionados desde entonces, los sistemas expertos son quiz\u00e1 la primera forma de modelo de IA jam\u00e1s creada. Se basan en una colecci\u00f3n de informaci\u00f3n y utilizan esos datos para ofrecer sugerencias en una configuraci\u00f3n \u00absi-entonces\u00bb. Cuanto mayor sea la base de informaci\u00f3n, mejor ser\u00e1 el modelo a la hora de hacer sugerencias.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas expertos se utilizan sobre todo en programas como Google Search, para ofrecer sugerencias sobre errores ortogr\u00e1ficos en las consultas de b\u00fasqueda de los usuarios. Se trata de modelos complejos dise\u00f1ados para ser extremadamente r\u00e1pidos, sensibles, fiables y f\u00e1cilmente comprensibles.<\/p>\n\n\n\n
Procesamiento de lenguaje natural<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEl procesamiento del lenguaje natural, o PLN, es un modelo de IA dise\u00f1ado espec\u00edficamente para comprender y reconocer el habla y el texto humanos. Los modelos modernos de PNL tambi\u00e9n hacen un uso extensivo del an\u00e1lisis de sentimientos, lo que les permite determinar, a trav\u00e9s de la franqueza y la entonaci\u00f3n (en el caso de la voz), as\u00ed como de agrupaciones de palabras (en el caso del texto), el tono emocional de la persona con la que est\u00e1 conversando (ya sea positivo, negativo o neutro).<\/p>\n\n\n\n
La PNL ha sido un hueso muy duro de roer durante a\u00f1os, por eso su aplicaci\u00f3n actual en programas como ChatGPT ha creado tanto revuelo entre los expertos en datos. Si ha utilizado alguna vez el programa, sabr\u00e1 que la PNL permite a ChatGPT no s\u00f3lo entender claramente el texto, sino reproducirlo con una precisi\u00f3n aterradora.<\/p>\n\n\n\n
Fuzzy Logic <\/em><\/strong>\/ L\u00f3gica Difusa<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa l\u00f3gica difusa se centra en determinar el grado en que una condici\u00f3n es verdadera o falsa. Mientras que la mayor\u00eda de las otras formas de l\u00f3gica digital funcionan en un sistema binario de verdadero (un valor de 1,0) o falso (un valor de 0,0), la l\u00f3gica difusa permite un rango de valores entre los dos.<\/p>\n\n\n\n
Esto puede ser extremadamente \u00fatil a la hora de dise\u00f1ar modelos de IA que imiten el pensamiento humano, ya que tendemos a identificar los conceptos y la l\u00f3gica dentro de un espectro. La l\u00f3gica difusa se ha implementado en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para aumentar la sofisticaci\u00f3n de estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n
Visi\u00f3n Artificial<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa visi\u00f3n por ordenador es una de las formas de inteligencia artificial m\u00e1s populares del mercado actual. Se centra espec\u00edficamente en la creaci\u00f3n de modelos capaces de interpretar con precisi\u00f3n im\u00e1genes digitales y es responsable de la creaci\u00f3n de algoritmos de reconocimiento facial, adem\u00e1s de ser un elemento crucial de programas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes como Midjourney Dall-E. <\/p>\n\n\n\n
El reto de la visi\u00f3n por ordenador es que los datos que reciben estas m\u00e1quinas son 2D, lo que les dificulta entender c\u00f3mo pueden aparecer ciertas formas desde distintos \u00e1ngulos, como las manos y los pies. Entendemos que, aunque las fotograf\u00edas son bidimensionales, los objetos que representan son tridimensionales y cambian de forma seg\u00fan el \u00e1ngulo del observador.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfY la IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nComo ya hemos dicho, la IA generativa pertenece a la categor\u00eda de IA de memoria limitada y, aunque no es inteligente en s\u00ed misma, puede proporcionar respuestas incre\u00edblemente parecidas a las humanas a determinadas indicaciones y entradas.<\/p>\n\n\n\n
Si quieres profundizar un poco m\u00e1s en lo que la IA generativa puede hacer y c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando en las empresas, recientemente hemos publicado un libro blanco sobre el tema que puedes encontrar aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n4 formas en que los modelos de IA est\u00e1n configurando el futuro de las empresas<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAhora que hemos cubierto ampliamente toda la terminolog\u00eda dentro del l\u00e9xico de la IA, vamos a sumergirnos en c\u00f3mo estas diversas formas de IA se est\u00e1n utilizando para dar forma al futuro de los negocios.<\/p>\n\n\n\n
1. Sistemas de recomendaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEste es quiz\u00e1s uno de los usos de la IA con los que est\u00e1 m\u00e1s familiarizado, y est\u00e1 presente en todos los servicios de streaming que existen. Los sistemas de recomendaci\u00f3n son omnipresentes en los servicios de streaming por la sencilla raz\u00f3n de que funcionan. Netflix ha declarado que probablemente perder\u00eda 1.000 millones de d\u00f3lares anuales debido a que los usuarios abandonar\u00edan el servicio de streaming si no implementara el sistema de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La forma en que han clasificado esta estad\u00edstica es interesante: no han dicho que el sistema de recomendaci\u00f3n \u00abhaga\u00bb ganar dinero a Netflix, sino que perder\u00edan dinero si no lo utilizaran. Esto significa que los sistemas de recomendaci\u00f3n no est\u00e1n pensados para ganar dinero directamente, sino que son una herramienta para retener a los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Todo esto tiene que ver con la forma en que los servicios de streaming se diferencian entre s\u00ed. Obviamente, una gran parte de lo que atrae a los usuarios a una plataforma sobre otra es el contenido exclusivo que cada una de ellas tiene disponible, pero la segunda mitad de este medall\u00f3n de retenci\u00f3n de clientes es la experiencia del cliente.<\/p>\n\n\n\n
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, los sistemas de recomendaci\u00f3n son capaces de identificar qu\u00e9 programas de su cat\u00e1logo es m\u00e1s probable que te gusten. Esto hace que la experiencia sea incre\u00edblemente f\u00e1cil de usar. Si utilizamos Netflix como ejemplo, con m\u00e1s de 3.600 pel\u00edculas y m\u00e1s de 1.800 programas de televisi\u00f3n disponibles, puede resultar incre\u00edblemente dif\u00edcil para los usuarios encontrar su pr\u00f3ximo entretenimiento.<\/p>\n\n\n\n
Pero estos sistemas de recomendaci\u00f3n van m\u00e1s all\u00e1 de los servicios de streaming: minoristas como Amazon hacen un uso excelente de la IA para recomendar productos bas\u00e1ndose en lo que los usuarios han buscado o comprado en el pasado.<\/p>\n\n\n\n
2. Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi alguna vez ha tenido que tratar con terribles robots de atenci\u00f3n al cliente, sabr\u00e1 lo frustrante que es no poder hablar con un ser humano real cuando necesita ayuda. Con la llegada del procesamiento del lenguaje natural, estas terribles experiencias de los clientes ser\u00e1n cosa del pasado.<\/p>\n\n\n\n
Aunque la gente suele preferir hablar con un ser humano de carne y hueso cuando se trata de resolver sus problemas inform\u00e1ticos, incluso estos servicios pueden resultar fr\u00edos o poco \u00fatiles. La PNL puede ofrecer a los usuarios respuestas similares a las humanas al instante y las 24 horas del d\u00eda, mejorando dr\u00e1sticamente la experiencia del cliente cuando se trata de soporte t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n
Estos programas tampoco se limitan al soporte t\u00e9cnico. Al igual que los sistemas de recomendaci\u00f3n, los chatbots pueden utilizarse en una gran variedad de sectores, como la medicina y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Ya hemos visto la buena acogida que tuvo ChatGPT, gracias a su asombrosa capacidad para imitar la escritura humana. Ahora imag\u00ednese este nivel de interactividad en un chatbot de asistencia al cliente online.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lisis de sentimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJunto con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos se ha utilizado con gran \u00e9xito en la automatizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente. Una de las principales razones por las que los usuarios prefieren a los operadores de atenci\u00f3n al cliente humanos frente a las m\u00e1quinas es precisamente su capacidad para interpretar las emociones por tel\u00e9fono. <\/p>\n\n\n\n
El an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots y otras opciones automatizadas de atenci\u00f3n al cliente de un aire de humanidad, proporcionando a los usuarios la informaci\u00f3n adecuada de la forma adecuada. Combinado con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots de una capacidad de respuesta a\u00fan m\u00e1s precisa, similar a la humana.<\/p>\n\n\n\n
No se sorprenda si todas las interacciones de atenci\u00f3n al cliente se automatizan por completo dentro de cinco a\u00f1os. Esta automatizaci\u00f3n completa del sector no s\u00f3lo ahorrar\u00e1 dinero a la empresa, sino tambi\u00e9n tiempo al usuario.<\/p>\n\n\n\n
4. Herramientas de Open AI <\/strong><\/h3>\n\n\n\nOpen AI fue la primera en dar a conocer los \u00faltimos avances en Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT y Dall-E no s\u00f3lo son divertidas para jugar, sino que se est\u00e1n adaptando para funcionar dentro de modelos de negocio ya preexistentes.<\/p>\n\n\n\n
Esto ya lo est\u00e1n adoptando diversas empresas en multitud de sectores, desde el entretenimiento y la atenci\u00f3n al cliente hasta la sanidad y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Caso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nCaso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLa Inteligencia Artificial puede parecer incre\u00edblemente complicada, y la verdad es que lo es. Pero eso no significa que los guardianes impidan a los usuarios medios y a las peque\u00f1as empresas aprovecharse de ella. Si planeas seguir dirigiendo un negocio en los pr\u00f3ximos 10-15 a\u00f1os, tendr\u00e1s que acostumbrarte a la terminolog\u00eda utilizada por la industria de la IA.<\/p>\n\n\n\n
Si est\u00e1 pensando en implantar la inteligencia artificial en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no ponte en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a> MJV tiene una amplia experiencia en la adaptaci\u00f3n de la IA a nuevas aplicaciones innovadoras para sus clientes. Puede que no sea la transici\u00f3n m\u00e1s sencilla que haya tenido nunca, pero recuerde que no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico, rob\u00f3tica, procesamiento del lenguaje natural, visi\u00f3n por ordenador, inteligencia artificial generativa… La inteligencia artificial est\u00e1 destinada a cambiar los negocios tal y como los conocemos. 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La l\u00f3gica difusa se centra en determinar el grado en que una condici\u00f3n es verdadera o falsa. Mientras que la mayor\u00eda de las otras formas de l\u00f3gica digital funcionan en un sistema binario de verdadero (un valor de 1,0) o falso (un valor de 0,0), la l\u00f3gica difusa permite un rango de valores entre los dos.<\/p>\n\n\n\n
Esto puede ser extremadamente \u00fatil a la hora de dise\u00f1ar modelos de IA que imiten el pensamiento humano, ya que tendemos a identificar los conceptos y la l\u00f3gica dentro de un espectro. La l\u00f3gica difusa se ha implementado en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para aumentar la sofisticaci\u00f3n de estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n
Visi\u00f3n Artificial<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa visi\u00f3n por ordenador es una de las formas de inteligencia artificial m\u00e1s populares del mercado actual. Se centra espec\u00edficamente en la creaci\u00f3n de modelos capaces de interpretar con precisi\u00f3n im\u00e1genes digitales y es responsable de la creaci\u00f3n de algoritmos de reconocimiento facial, adem\u00e1s de ser un elemento crucial de programas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes como Midjourney Dall-E. <\/p>\n\n\n\n
El reto de la visi\u00f3n por ordenador es que los datos que reciben estas m\u00e1quinas son 2D, lo que les dificulta entender c\u00f3mo pueden aparecer ciertas formas desde distintos \u00e1ngulos, como las manos y los pies. Entendemos que, aunque las fotograf\u00edas son bidimensionales, los objetos que representan son tridimensionales y cambian de forma seg\u00fan el \u00e1ngulo del observador.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfY la IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nComo ya hemos dicho, la IA generativa pertenece a la categor\u00eda de IA de memoria limitada y, aunque no es inteligente en s\u00ed misma, puede proporcionar respuestas incre\u00edblemente parecidas a las humanas a determinadas indicaciones y entradas.<\/p>\n\n\n\n
Si quieres profundizar un poco m\u00e1s en lo que la IA generativa puede hacer y c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando en las empresas, recientemente hemos publicado un libro blanco sobre el tema que puedes encontrar aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n4 formas en que los modelos de IA est\u00e1n configurando el futuro de las empresas<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAhora que hemos cubierto ampliamente toda la terminolog\u00eda dentro del l\u00e9xico de la IA, vamos a sumergirnos en c\u00f3mo estas diversas formas de IA se est\u00e1n utilizando para dar forma al futuro de los negocios.<\/p>\n\n\n\n
1. Sistemas de recomendaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEste es quiz\u00e1s uno de los usos de la IA con los que est\u00e1 m\u00e1s familiarizado, y est\u00e1 presente en todos los servicios de streaming que existen. Los sistemas de recomendaci\u00f3n son omnipresentes en los servicios de streaming por la sencilla raz\u00f3n de que funcionan. Netflix ha declarado que probablemente perder\u00eda 1.000 millones de d\u00f3lares anuales debido a que los usuarios abandonar\u00edan el servicio de streaming si no implementara el sistema de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La forma en que han clasificado esta estad\u00edstica es interesante: no han dicho que el sistema de recomendaci\u00f3n \u00abhaga\u00bb ganar dinero a Netflix, sino que perder\u00edan dinero si no lo utilizaran. Esto significa que los sistemas de recomendaci\u00f3n no est\u00e1n pensados para ganar dinero directamente, sino que son una herramienta para retener a los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Todo esto tiene que ver con la forma en que los servicios de streaming se diferencian entre s\u00ed. Obviamente, una gran parte de lo que atrae a los usuarios a una plataforma sobre otra es el contenido exclusivo que cada una de ellas tiene disponible, pero la segunda mitad de este medall\u00f3n de retenci\u00f3n de clientes es la experiencia del cliente.<\/p>\n\n\n\n
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, los sistemas de recomendaci\u00f3n son capaces de identificar qu\u00e9 programas de su cat\u00e1logo es m\u00e1s probable que te gusten. Esto hace que la experiencia sea incre\u00edblemente f\u00e1cil de usar. Si utilizamos Netflix como ejemplo, con m\u00e1s de 3.600 pel\u00edculas y m\u00e1s de 1.800 programas de televisi\u00f3n disponibles, puede resultar incre\u00edblemente dif\u00edcil para los usuarios encontrar su pr\u00f3ximo entretenimiento.<\/p>\n\n\n\n
Pero estos sistemas de recomendaci\u00f3n van m\u00e1s all\u00e1 de los servicios de streaming: minoristas como Amazon hacen un uso excelente de la IA para recomendar productos bas\u00e1ndose en lo que los usuarios han buscado o comprado en el pasado.<\/p>\n\n\n\n
2. Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi alguna vez ha tenido que tratar con terribles robots de atenci\u00f3n al cliente, sabr\u00e1 lo frustrante que es no poder hablar con un ser humano real cuando necesita ayuda. Con la llegada del procesamiento del lenguaje natural, estas terribles experiencias de los clientes ser\u00e1n cosa del pasado.<\/p>\n\n\n\n
Aunque la gente suele preferir hablar con un ser humano de carne y hueso cuando se trata de resolver sus problemas inform\u00e1ticos, incluso estos servicios pueden resultar fr\u00edos o poco \u00fatiles. La PNL puede ofrecer a los usuarios respuestas similares a las humanas al instante y las 24 horas del d\u00eda, mejorando dr\u00e1sticamente la experiencia del cliente cuando se trata de soporte t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n
Estos programas tampoco se limitan al soporte t\u00e9cnico. Al igual que los sistemas de recomendaci\u00f3n, los chatbots pueden utilizarse en una gran variedad de sectores, como la medicina y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Ya hemos visto la buena acogida que tuvo ChatGPT, gracias a su asombrosa capacidad para imitar la escritura humana. Ahora imag\u00ednese este nivel de interactividad en un chatbot de asistencia al cliente online.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lisis de sentimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJunto con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos se ha utilizado con gran \u00e9xito en la automatizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente. Una de las principales razones por las que los usuarios prefieren a los operadores de atenci\u00f3n al cliente humanos frente a las m\u00e1quinas es precisamente su capacidad para interpretar las emociones por tel\u00e9fono. <\/p>\n\n\n\n
El an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots y otras opciones automatizadas de atenci\u00f3n al cliente de un aire de humanidad, proporcionando a los usuarios la informaci\u00f3n adecuada de la forma adecuada. Combinado con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots de una capacidad de respuesta a\u00fan m\u00e1s precisa, similar a la humana.<\/p>\n\n\n\n
No se sorprenda si todas las interacciones de atenci\u00f3n al cliente se automatizan por completo dentro de cinco a\u00f1os. Esta automatizaci\u00f3n completa del sector no s\u00f3lo ahorrar\u00e1 dinero a la empresa, sino tambi\u00e9n tiempo al usuario.<\/p>\n\n\n\n
4. Herramientas de Open AI <\/strong><\/h3>\n\n\n\nOpen AI fue la primera en dar a conocer los \u00faltimos avances en Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT y Dall-E no s\u00f3lo son divertidas para jugar, sino que se est\u00e1n adaptando para funcionar dentro de modelos de negocio ya preexistentes.<\/p>\n\n\n\n
Esto ya lo est\u00e1n adoptando diversas empresas en multitud de sectores, desde el entretenimiento y la atenci\u00f3n al cliente hasta la sanidad y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Caso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nCaso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\nConexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n
El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLa Inteligencia Artificial puede parecer incre\u00edblemente complicada, y la verdad es que lo es. Pero eso no significa que los guardianes impidan a los usuarios medios y a las peque\u00f1as empresas aprovecharse de ella. Si planeas seguir dirigiendo un negocio en los pr\u00f3ximos 10-15 a\u00f1os, tendr\u00e1s que acostumbrarte a la terminolog\u00eda utilizada por la industria de la IA.<\/p>\n\n\n\n
Si est\u00e1 pensando en implantar la inteligencia artificial en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no ponte en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a> MJV tiene una amplia experiencia en la adaptaci\u00f3n de la IA a nuevas aplicaciones innovadoras para sus clientes. Puede que no sea la transici\u00f3n m\u00e1s sencilla que haya tenido nunca, pero recuerde que no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico, rob\u00f3tica, procesamiento del lenguaje natural, visi\u00f3n por ordenador, inteligencia artificial generativa… La inteligencia artificial est\u00e1 destinada a cambiar los negocios tal y como los conocemos. 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Como ya hemos dicho, la IA generativa pertenece a la categor\u00eda de IA de memoria limitada y, aunque no es inteligente en s\u00ed misma, puede proporcionar respuestas incre\u00edblemente parecidas a las humanas a determinadas indicaciones y entradas.<\/p>\n\n\n\n
Si quieres profundizar un poco m\u00e1s en lo que la IA generativa puede hacer y c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando en las empresas, recientemente hemos publicado un libro blanco sobre el tema que puedes encontrar aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Ahora que hemos cubierto ampliamente toda la terminolog\u00eda dentro del l\u00e9xico de la IA, vamos a sumergirnos en c\u00f3mo estas diversas formas de IA se est\u00e1n utilizando para dar forma al futuro de los negocios.<\/p>\n\n\n\n Este es quiz\u00e1s uno de los usos de la IA con los que est\u00e1 m\u00e1s familiarizado, y est\u00e1 presente en todos los servicios de streaming que existen. Los sistemas de recomendaci\u00f3n son omnipresentes en los servicios de streaming por la sencilla raz\u00f3n de que funcionan. Netflix ha declarado que probablemente perder\u00eda 1.000 millones de d\u00f3lares anuales debido a que los usuarios abandonar\u00edan el servicio de streaming si no implementara el sistema de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La forma en que han clasificado esta estad\u00edstica es interesante: no han dicho que el sistema de recomendaci\u00f3n \u00abhaga\u00bb ganar dinero a Netflix, sino que perder\u00edan dinero si no lo utilizaran. Esto significa que los sistemas de recomendaci\u00f3n no est\u00e1n pensados para ganar dinero directamente, sino que son una herramienta para retener a los clientes.<\/p>\n\n\n\n Todo esto tiene que ver con la forma en que los servicios de streaming se diferencian entre s\u00ed. Obviamente, una gran parte de lo que atrae a los usuarios a una plataforma sobre otra es el contenido exclusivo que cada una de ellas tiene disponible, pero la segunda mitad de este medall\u00f3n de retenci\u00f3n de clientes es la experiencia del cliente.<\/p>\n\n\n\n Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, los sistemas de recomendaci\u00f3n son capaces de identificar qu\u00e9 programas de su cat\u00e1logo es m\u00e1s probable que te gusten. Esto hace que la experiencia sea incre\u00edblemente f\u00e1cil de usar. Si utilizamos Netflix como ejemplo, con m\u00e1s de 3.600 pel\u00edculas y m\u00e1s de 1.800 programas de televisi\u00f3n disponibles, puede resultar incre\u00edblemente dif\u00edcil para los usuarios encontrar su pr\u00f3ximo entretenimiento.<\/p>\n\n\n\n Pero estos sistemas de recomendaci\u00f3n van m\u00e1s all\u00e1 de los servicios de streaming: minoristas como Amazon hacen un uso excelente de la IA para recomendar productos bas\u00e1ndose en lo que los usuarios han buscado o comprado en el pasado.<\/p>\n\n\n\n Si alguna vez ha tenido que tratar con terribles robots de atenci\u00f3n al cliente, sabr\u00e1 lo frustrante que es no poder hablar con un ser humano real cuando necesita ayuda. Con la llegada del procesamiento del lenguaje natural, estas terribles experiencias de los clientes ser\u00e1n cosa del pasado.<\/p>\n\n\n\n Aunque la gente suele preferir hablar con un ser humano de carne y hueso cuando se trata de resolver sus problemas inform\u00e1ticos, incluso estos servicios pueden resultar fr\u00edos o poco \u00fatiles. La PNL puede ofrecer a los usuarios respuestas similares a las humanas al instante y las 24 horas del d\u00eda, mejorando dr\u00e1sticamente la experiencia del cliente cuando se trata de soporte t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n Estos programas tampoco se limitan al soporte t\u00e9cnico. Al igual que los sistemas de recomendaci\u00f3n, los chatbots pueden utilizarse en una gran variedad de sectores, como la medicina y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Ya hemos visto la buena acogida que tuvo ChatGPT, gracias a su asombrosa capacidad para imitar la escritura humana. Ahora imag\u00ednese este nivel de interactividad en un chatbot de asistencia al cliente online.<\/p>\n\n\n\n Junto con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos se ha utilizado con gran \u00e9xito en la automatizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente. Una de las principales razones por las que los usuarios prefieren a los operadores de atenci\u00f3n al cliente humanos frente a las m\u00e1quinas es precisamente su capacidad para interpretar las emociones por tel\u00e9fono. <\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots y otras opciones automatizadas de atenci\u00f3n al cliente de un aire de humanidad, proporcionando a los usuarios la informaci\u00f3n adecuada de la forma adecuada. Combinado con la PNL, el an\u00e1lisis de sentimientos puede dotar a los chatbots de una capacidad de respuesta a\u00fan m\u00e1s precisa, similar a la humana.<\/p>\n\n\n\n No se sorprenda si todas las interacciones de atenci\u00f3n al cliente se automatizan por completo dentro de cinco a\u00f1os. Esta automatizaci\u00f3n completa del sector no s\u00f3lo ahorrar\u00e1 dinero a la empresa, sino tambi\u00e9n tiempo al usuario.<\/p>\n\n\n\n Open AI fue la primera en dar a conocer los \u00faltimos avances en Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT y Dall-E no s\u00f3lo son divertidas para jugar, sino que se est\u00e1n adaptando para funcionar dentro de modelos de negocio ya preexistentes.<\/p>\n\n\n\n Esto ya lo est\u00e1n adoptando diversas empresas en multitud de sectores, desde el entretenimiento y la atenci\u00f3n al cliente hasta la sanidad y la educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Conexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Conexia, una empresa de tecnolog\u00eda educativa que forma parte del Grupo SEB, un grupo educativo global presente en m\u00e1s de 30 pa\u00edses, se puso en contacto recientemente con MJV. Se pusieron en contacto con MJV para crear un asistente de ense\u00f1anza virtual basado en IA.<\/p>\n\n\n\n El reto consist\u00eda en adaptar la herramienta ChatGPT para su uso en un entorno educativo, creando un asistente virtual integrado con la plataforma existente para mejorar la experiencia de aprendizaje de los ni\u00f1os. Si quieres echar un vistazo a la historia completa, consulta nuestro estudio de caso aqu\u00ed<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n La Inteligencia Artificial puede parecer incre\u00edblemente complicada, y la verdad es que lo es. Pero eso no significa que los guardianes impidan a los usuarios medios y a las peque\u00f1as empresas aprovecharse de ella. Si planeas seguir dirigiendo un negocio en los pr\u00f3ximos 10-15 a\u00f1os, tendr\u00e1s que acostumbrarte a la terminolog\u00eda utilizada por la industria de la IA.<\/p>\n\n\n\n Si est\u00e1 pensando en implantar la inteligencia artificial en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no ponte en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a> MJV tiene una amplia experiencia en la adaptaci\u00f3n de la IA a nuevas aplicaciones innovadoras para sus clientes. Puede que no sea la transici\u00f3n m\u00e1s sencilla que haya tenido nunca, pero recuerde que no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n4 formas en que los modelos de IA est\u00e1n configurando el futuro de las empresas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Sistemas de recomendaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. An\u00e1lisis de sentimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. Herramientas de Open AI <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Caso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mockup-caso-adaptando-chatGPT-a-los-salones-de-clase-mjv-1-1.png\")
<\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nCaso de Estudio: Adaptaci\u00f3n de ChatGPT a salones de clase<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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