Las soluciones de inteligencia artificial (IA) pueden sonar complejas, pero son una oportunidad de negocio que no deberías dejar en la mesa. Oracle es una de las compañías que diseña herramientas y dispone de bibliografía para simplificar el uso de esta tecnología.
La IA es un conjunto de técnicas que hacen que las máquinas se comporten como un ser humano. Hay dos tipos. Uno de ellos es el Machine Learning que usa muchos datos para que el algoritmo aprenda cosas para las que la computadora no fue diseñada. El otro es el Deep Learning, un conjunto de redes neuronales que emulan el cerebro humano para hacer tareas más complejas.
La inteligencia artificial mejora la toma de decisiones, los resultados, la agilidad, la competitividad de las empresas y reduce costos. Se puede usar en cualquier industria (educación, salud, retail, gobierno, etc.) y en cualquier área (soporte, ventas, marketing, etc.), dijo Jorge Gálvez, director de Ingeniería de Solución para Oracle México en el sector privado.
Para tener una buena implementación de inteligencia artificial se requiere contar con los datos correctos, porque si metes basura, es lo que obtendrás. Además, la solución debe ser fácil de consumir, de aplicar y de integrar. Tiene que estar conectada al resto de los sistemas de la empresa y debe ser compatible con el hardware y software que ya está instalado. Debe haber transparencia y control para entender por qué se toman las decisiones y evitar hacer malas.
“Si aplicamos la forma tradicional de IA, la implementación puede ser costosa y tardada. Esta es: entender el negocio, preparar los datos, su ingestión, explorar la data, ver que esté en el formato correcto y crear una estrategia, los algoritmos, seleccionar los parámetros, entrenar al modelo, desplegarlo, monitorear y ver su ciclo de vida”, dijo Gálvez.
Inteligencia para aplicar la IA
Oracle propone una estrategia en la que cada rol de la industria aproveche los beneficios de la IA. El primer perfil que describe es el del usuario del negocio como tal, quien puede beneficiarse de los productos para ellos como CRM, aplicaciones de recursos humanos, de gestión de cadena de suministro, entre otros que ya tienen Machine Learning.
Por ejemplo, el área de Recursos Humanos puede agilizar el proceso de reclutamiento si una herramienta inteligente le ayuda a preseleccionar perfiles basados en ciertos parámetros.
Los analistas de negocio pueden reducir el tiempo de sus labores usando herramientas que automáticamente hagan recomendaciones a partir de un análisis estadístico. Para los científicos de datos, Oracle tiene soluciones que sugieren cómo integrar los sistemas y generar asistentes digitales sin codificar.
También hay herramientas para que las bases de datos sean autónomas en su gestión y tienen algoritmos para entrenarlas a tomar decisiones, lo que facilita las tareas de los administradores de bases de datos. Para los gerentes de TI tiene soluciones de monitoreo automático de los centros de datos en términos de seguridad y fallas sistemáticas.
Ejemplos
En retail hay ciertas tecnologías que marcan el futuro de este segmento: beacon networks (aplicaciones que localizan al cliente en la tienda para ofrecerle un mejor servicio), realidad aumentada, realidad virtual, drones y carteras digitales que aprovechan herramientas de inteligencia y automatización de Oracle.
La interacción entre ellas mejora la experiencia del consumidor en una tienda. En México hay tres proyectos en marcha para centros comerciales inteligentes, dijo Héctor Meza, director comercial para Innovación para Oracle en México.
En el sector público la tecnología puede ayudar a mejorar la detección del cáncer de mama como se ha hecho en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) o reducir la incidencia criminal identificando las zonas más peligrosas y ejerciendo patrullaje inteligente como ha sucedido en algunas ciudades europeas y en China.
Tómalo en cuenta
Desmitificando el machine Learning es un libro online de Oracle disponible para cualquier interesado en el que explica las ventajas de esta tecnología, en donde es que se aplica hoy en día y siete técnicas de generación de soluciones.
Fuente:
Infochannel. (2019, 9 septiembre). Inteligencia Artificial sin complicaciones. Recuperado 10 septiembre, 2019, de https://www.infochannel.info/inteligencia-artificial-sin-complicaciones