Estudio de caso ai
Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores a su boletín informativo y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Una estrategia de IA es esencial para asegurarse de que su empresa utiliza la IA de forma estratégica, una forma que está directamente relacionada con los objetivos de su empresa. Desarrollar una estrategia de IA significa identificar cómo su empresa puede utilizar mejor la IA. Esto también se conoce como prioridades o casos de uso de la IA.
Cuando trabajo con organizaciones para crear su estrategia de IA, solemos identificar entre tres y cinco casos de uso de la IA: ceñirse a un número reducido como este garantiza que su estrategia de IA se mantenga centrada y sea alcanzable.
Predicciones sobre el futuro de la inteligencia artificial
Es oficial: vivimos en tiempos de ciencia ficción. Aunque no todo son mochilas propulsoras, pistolas de rayos y vacaciones de verano en la luna (todavía), las cosas que damos por sentadas harían sonrojar a Asimov o Heinlein. Nuestros coches pueden funcionar con energía solar en lugar de gasolina, llevamos la suma concentrada de todo el conocimiento humano en nuestros bolsillos, y estamos avanzando constantemente hacia la colonización del espacio.
Pero lo más importante es que nuestra vida cotidiana está cada vez más influenciada por la inteligencia artificial. El aprendizaje, la toma de decisiones, la elaboración de conceptos abstractos… todo ello está ahora más o menos al alcance de las máquinas.
De hecho, la IA ya está consagrada como una de las tecnologías fundamentales del mundo moderno, hasta el punto de que a menudo no reconocemos su impacto. He aquí, pues, algunos de los lugares más inesperados en los que la inteligencia artificial está al acecho.
En el panorama moderno de los videojuegos centrados en el multijugador, es fácil olvidar lo entrelazados que estaban los mundos de los videojuegos y la inteligencia artificial. De hecho, los videojuegos fueron algunas de las primeras aplicaciones de la tecnología de IA.
Caso de uso de la inteligencia artificial
Se prevé que el mercado del aprendizaje automático tenga un valor de 30.600 millones de dólares en 2024. El mundo está cada vez más impulsado por el Internet de las cosas (IoT) y las soluciones de inteligencia artificial (AI). El aprendizaje automático desempeña un papel vital en el diseño y desarrollo de dichas soluciones. El aprendizaje automático está en todas partes. Vivimos en una era liderada por las aplicaciones de aprendizaje automático, ya sean los asistentes de voz de nuestros teléfonos inteligentes, la función de desbloqueo facial, el aumento de precios en las aplicaciones de transporte, el filtrado del correo electrónico y muchas más. Podría haber varias aplicaciones de aprendizaje automático que podrías estar utilizando en tu día a día sin siquiera saberlo.
Según un estudio, los bancos y otras organizaciones financieras gastan 2,92 dólares por cada dólar perdido en fraude como coste de recuperación. El aprendizaje automático tiene una amplia gama de casos de uso y aplicaciones en este ámbito. Las técnicas de aprendizaje automático son aplicables en la mejora de la seguridad de las transacciones mediante la detección anticipada de las posibilidades de fraude. La detección de fraudes con tarjetas de crédito, por ejemplo, es una solución probada para mejorar la seguridad transaccional y financiera. Las soluciones de aprendizaje profundo que utilizan el lenguaje de programación Python o R pueden predecir el comportamiento fraudulento. Estas soluciones trabajan en tiempo real para comprobar constantemente la posibilidad de fraude y generar alertas en consecuencia. Los algoritmos de clasificación pueden etiquetar eficazmente los eventos como fraudulentos o sospechosos para eliminar las posibilidades de fraude. CitiBank utiliza el sistema de detección de anomalías de Feezai para la detección de fraudes y la gestión de riesgos. El sistema de detección de anomalías basado en IA y aprendizaje automático de CitiBank se utiliza en más de 90 países. Ha ayudado a Citibank a controlar y supervisar mejor los pagos, al tiempo que ha mejorado los niveles de seguridad en todo momento.
Comentarios
Más del 10% de todos los graduados universitarios de 2017 en Japón utilizaron GROW, una plataforma de inteligencia artificial y una aplicación móvil desarrollada por la startup de análisis de personas IGS, con sede en Tokio, para buscar trabajo. Este caso pone a los participantes en la piel del fundador y director general de IGS, Masahiro Fukuhara, un emprendedor primerizo, mientras considera las diversas formas en que se utilizan los “grandes datos” que está recopilando, y si algunos usos prometen un impacto más significativo (o menos potencialmente engañoso) que otros.
Después de presentar brevemente a IGS, Fukuhara y GROW, el caso describe exactamente cómo funciona GROW, empezando por una aplicación móvil para evaluar las competencias y personalidades de los candidatos y terminando con inteligencia artificial (aprendizaje automático) para producir recomendaciones de alta calidad a las empresas sobre quiénes deben contratar. A continuación, el caso explica con precisión cómo tres empresas -la aerolínea ANA (All-Nippon Airways), el conglomerado mundial Mitsubishi Corporation y la empresa de publicidad y medios de comunicación Septeni- utilizan GROW de formas muy diferentes para gestionar la captación, selección, contratación, colocación y desarrollo de talentos.