6 razones por las que la adopción de AI prosperará en 2019

            
                                                                             
            
            

Si bien la Inteligencia Artificial (IA) fue un tema popular este año, el despliegue real de la IA en las empresas sigue en sus primeras etapas. Sin embargo, 2018 vio una “configuración de tabla” significativa para los avances de AI en 2019.

    
        

                            

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En 2018, las aplicaciones de inteligencia artificial como análisis predictivo, análisis de diagnóstico, automatización y aprendizaje de lenguaje natural / máquina se expandieron. Todos los usuarios de negocios empezaron a ver los beneficios de la IA en sus teléfonos inteligentes y dispositivos personales, y cómo estas ventajas podrían traducirse en negocios en prácticamente todos los sectores de la industria.

VER: Guía del líder de TI sobre el futuro de la inteligencia artificial (Tech Pro Research)

Próximamente, las lecciones y experiencias de 2018 forjarán una Puente hacia una adopción y aceptación más generalizadas de la IA en el nuevo año.

Aquí hay seis ejemplos de cómo AI ha allanado el camino para una mayor adopción empresarial en 2019:

1. La democratización de la IA

Al igual que la computación en la nube en sus inicios, los usuarios de negocios y de TI inicialmente se rascaron la cabeza en torno al concepto abstracto de AI. En el caso de la nube, una vez que los propietarios de iPhone comenzaron a almacenar información en la nube en lugar de en sus dispositivos, comenzó a definir qué podría significar la computación en la nube para las empresas. De manera similar, la IA cobra vida como un concepto práctico y cotidiano para muchas personas, ya que utilizan la IA como Siri y Alexa.

Esta comprensión rudimentaria de AI involucra a los individuos con los conceptos básicos de AI, y ayudará a impulsar la adopción de AI en los negocios en 2019 porque ya existe cierto nivel de comodidad.

2. Automatización de TI

La automatización de TI continuará siendo una de las áreas más activas de implementación de AI en 2019 como lo fue en 2018.

Según un estudio de investigación de Harvard Business Review, el 44% de las empresas en el estudio mundial de Harvard, se dijo que estaban usando la IA para detectar y disuadir las intrusiones de seguridad, mientras que el 41% dijo que estaban usando la IA para resolver los problemas de tecnología del usuario. Otro 34% dijo que la TI estaba utilizando AI para reducir la administración de la producción a través de la automatización, así como para evaluar el cumplimiento interno .

VER: Inteligencia artificial: tendencias, obstáculos y posibles ganancias (Tech Pro Research)

3. Procesos de negocios híbridos

El sector de la salud utilizó herramientas de inteligencia artificial y analíticas como IBM Watson para desarrollar y confirmar diagnósticos médicos. También vimos el uso de máquinas hombre híbridas con camiones automáticos, donde los conductores permiten que los camiones y sus sistemas de inteligencia artificial conduzcan vehículos en autopistas abiertas, pero luego tomaron los controles para navegar a través de ciudades congestionadas.

Busque procesos de negocios híbridos hombre-máquina que se usaron en 2018 para allanar el camino para más procesos de negocios híbridos en 2019.

4. Creciente talento de inteligencia artificial

En todo caso, 2018 descubrió una falta de conciencia y apreciación que las empresas tenían para su propio talento empresarial interno. El hecho de que AI se implementó principalmente en TI y no en otras operaciones comerciales lo demuestra.

La lección de 2018 para 2019 es reconocer a personas de alto conocimiento en diferentes áreas del negocio. Los necesitará para entrenar las máquinas y el software si desea incorporar más AI en las operaciones comerciales diarias.

5. La aparición de tecnologías de lenguaje natural y reconocimiento de voz

El sonido ha quedado rezagado en el mundo de la IA, pero en 2018 se produjo una gran actividad en los sistemas de respuesta de voz y texto y en las aplicaciones móviles. Esta actividad abarcó desde comandos verbales hasta robots en almacenes y el simple uso de Alexa en la configuración de pequeñas oficinas.

Busque aplicaciones de lenguaje natural y comando de voz para crecer en 2019.

VER: Glosario rápido: Inteligencia artificial (Investigación técnica Pro)

6. Tecnología de aprendizaje automático

En 2018, se expandieron las aplicaciones de aprendizaje automático (ML). ML utiliza algoritmos de software que permiten que las computadoras y los robots aprendan de sus experiencias para que puedan ser mejores en la predicción y en hacer las cosas.

Un ejemplo principal de ML en 2018 fue su mayor uso para predecir cuándo es probable que los componentes en los equipos y los sensores fallen, por lo que el mantenimiento podría hacerse de manera proactiva, evitando así el tiempo de inactividad. 2018 también vio a grandes compañías como Amazon, Google y Microsoft vender plataformas ML en el mercado comercial.

Busque más sectores de la industria para incorporar ML en 2019.

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                                            Imagen: Muni Yogeshwaran, Getty Images / iStockphoto
                                        


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