{"id":7749,"date":"2023-03-09T09:03:47","date_gmt":"2023-03-09T09:03:47","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=7749"},"modified":"2024-09-16T09:10:46","modified_gmt":"2024-09-16T09:10:46","slug":"cuando-ia-crea-valor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/es\/cuando-ia-crea-valor\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1ndo la Inteligencia Artificial crea valor?"},"content":{"rendered":"\t\t
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La Inteligencia Artificial suele ser vista como una soluci\u00f3n en busca de un problema a resolver. Pero si a\u00f1adimos IA a nuestro producto\/servicio \u00bflo mejorar\u00e1? Analizamos a continuaci\u00f3n cu\u00e1ndo la IA crea valor y merece la pena invertir en ella. <\/p>\n

La IA es una nueva forma de resolver problemas, pero es necesario dedicar tiempo a identificar el aspecto que se desea mejorar y determinar cu\u00e1les de las posibles soluciones requieren IA, cu\u00e1les mejoran significativamente con ella y cu\u00e1les no se benefician de ella o incluso se ven degradadas por ella. En esta entrada explicamos C\u00f3mo identificar los casos de uso de IA en la empresa<\/a><\/b>.<\/p>\n

La IA es una nueva forma de resolver problemas, pero es necesario dedicar tiempo a identificar el aspecto que se desea mejorar y determinar cu\u00e1les de las posibles soluciones requieren IA, cu\u00e1les mejoran significativamente con ella y cu\u00e1les no se benefician de ella o incluso se ven degradadas por ella.\n<\/p>\n

En los sistemas expertos, las m\u00e1quinas\/ordenadores act\u00faan aplicando reglas\/programas definidos por humanos. En los sistemas basados en estad\u00edstica\/ML proporcionamos ingentes cantidades de datos y dejamos que la m\u00e1quina cree el modelo, aprendiendo de ellos. Es decir, utiliza los datos para generar las reglas.<\/p>\n

Vamos a enumerar algunas de las situaciones m\u00e1s comunes en las que un enfoque de IA es probablemente mejor que un enfoque basado en reglas, y otras en las que no lo es.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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Cuando la IA es probablemente mejor<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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1. Recomendar contenidos personalizados a usuarios diferentes. <\/b>Por ejemplo, detectando y mostrando al usuario los elementos m\u00e1s relevantes de entre una gran colecci\u00f3n, bas\u00e1ndose en el contenido de los art\u00edculos o en la reacci\u00f3n del usuario a las recomendaciones anteriores.<\/p>\n

2. Predecir acontecimientos futuros. <\/b>Por ejemplo, predecir la tasa de descuento \u00f3ptima al analizar autom\u00e1ticamente comportamientos de clientes similares, una predicci\u00f3n de ventas o abandono de un cliente.<\/p>\n

3. Compresi\u00f3n del lenguaje natural.<\/b>Por ejemplo, encontrar la informaci\u00f3n relevante en grandes cantidades de documentos o texto, permitiendo filtrar, hacer b\u00fasquedas sem\u00e1nticas y ser m\u00e1s eficientes.\n<\/p>\n

4. Visi\u00f3n artificial. <\/b>La capacidad de interpretar y organizar los datos de imagen y video. Por ejemplo, utiliza la IA para el reconocimiento facial para desbloquear un dispositivo o el control de acceso a un edificio<\/p>\n

5. Automatizar tareas repetitivas y mec\u00e1nicas a partir de una descripci\u00f3n en lenguaje natural<\/b>, por ejemplo, realizando una acci\u00f3n en nombre del usuario o iniciando o deteniendo una actividad espec\u00edfica en un servidor.\n<\/p>\n

6. Clasificador de textos. <\/b>Por ejemplo, el an\u00e1lisis de sentimiento sobre cualquier fuente en funci\u00f3n de un tema de inter\u00e9s, para analizar la informaci\u00f3n y tomar acciones, la detecci\u00f3n de spam o la clasificaci\u00f3n de emails.\n<\/p>\n

7. \nSegmentaci\u00f3n de clientes. <\/b>Presentando un conjunto de elementos en un orden que pueda ser \u00fatil para un usuario, por ejemplo, detectar los patrones comunes entre los clientes para agruparlos y entenderlos.\n<\/p>\n

8. Sintetizar.<\/b> Por ejemplo, generando un nuevo texto, imagen, sonido u otro objeto similar a los objetos de una colecci\u00f3n.\n<\/p>\n

9. Personalizar la experiencia del usuario. <\/b>Por ejemplo, proporcionando un acceso m\u00e1s r\u00e1pido, f\u00e1cil y preciso a la informaci\u00f3n.\n<\/p>\n

10. Detectar sucesos poco frecuentes que cambian con el tiempo.<\/b>Por ejemplo, el fraude con tarjetas de cr\u00e9dito. La IA puede aprender patrones de uso y detectar nuevos tipos de fraude a medida que surgen.<\/p>\n

11. Agentes conversacionales para un dominio concreto<\/b>que automatizan la interacci\u00f3n con tus usuarios. Por ejemplo, reservar un hotel sigue un patr\u00f3n similar para un gran n\u00famero de usuarios y puede automatizarse para agilizar el proceso.\n<\/p>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"Cu\u00e1ndo\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cuando la IA es probablemente NO mejor<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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1. No hay relaci\u00f3n entre las entradas y las salidas. <\/b>Hay que recordar que el aprendizaje autom\u00e1tico b\u00e1sicamente es aprender la relaci\u00f3n que existe entre las entradas y salidas a partir de unos datos, de forma autom\u00e1tica. Esta relaci\u00f3n suele adoptar una formulaci\u00f3n matem\u00e1tica precisa que denominamos modelo.\n<\/p>\n

2. Trasparencia total. <\/b> Si los usuarios, clientes o desarrolladores necesitan comprender con precisi\u00f3n todo lo que ocurre en el c\u00f3digo, como ocurre con el software de c\u00f3digo abierto. La IA no siempre puede ofrecer ese nivel de explicabilidad para la toma de decisiones o el cumplimiento normativo.\n<\/p>\n

3. No hay tolerancia a ning\u00fan fallo. <\/b>Si el coste de los errores es muy elevado va a superar los beneficios de su aplicabilidad.\n<\/p>\n

4. No hay datos de calidad disponibles. <\/b>La IA depende de los datos para aprender y mejorar su rendimiento. Si los datos son escasos, incompletos, sesgados o err\u00f3neos, la IA puede producir resultados poco fiables o injustos.\n<\/p>\n

5. Su aplicaci\u00f3n tiene problemas \u00e9ticos: <\/b> La IA puede afectar a la vida de las personas de forma positiva o negativa. Si la aplicaci\u00f3n implica decisiones morales, valores humanos o derechos fundamentales, la IA puede generar dilemas \u00e9ticos o conflictos sociales.\n<\/p>\n

6. No podemos definir una m\u00e9trica que nos diga si la soluci\u00f3n es buena o mala. <\/b> La IA necesita tener un objetivo claro y medible para optimizar su comportamiento y que resuelva el problema planteado. Es necesario entender estas diferencias entre lo que necesita y c\u00f3mo eval\u00faa el proyecto IT y el negocio. <\/a><\/b>\n<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Si quieres saber un poco m\u00e1s o ver c\u00f3mo podemos ayudar en el desarrollo de tus proyectos, estaremos encantados de escucharos en consulta@komorebi.ai<\/a><\/b>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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