4 modelos de tecnologías de decisiones en los negocios
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Jueves, 21 de junio de 2018

4 modelos de tecnologías de decisiones en los negocios

  ¿Cuál sistema es el más conveniente para las empresas hoy en día?

Publicado en: Ciudad de México, el por

La Inteligencia Artificial (IA) es un tema muy en tendencia últimamente, pues en el transcurso de los meses pasados se ha refinado el uso de los sistemas informáticos para analizar información y así ayudar a darle dirección a las empresas. A pesar del gran potencial de esta tecnología, forma parte del gran conjunto de los sistemas de toma de decisiones; entre los cuales existen desarrollos menos elaborados en comparación a la IA pero que se han caracterizado por ser más eficientes para los procesos de negocio actuales. De acuerdo con el estudio Break Through the Hype: Uncover the Reality of AI, elaborado en conjunto por Oracle y Bronto, existen 4 etapas distintivas en la evolución de estos modelos, cada una con sus características particulares:

+Software para la Toma de Decisiones Basado en Reglas: La encarnación más primitiva de estos modelos, se trata de un elemento programático relativamente simple. Este tipo de desarrollos utilizan variables sencillas del tipo sí o no para determinar cursos de acción y limitar ciertas tareas o actividades en algunos proyectos. Por ejemplo, una tecnología de este tipo dentro de la industria aeronáutica podría autorizar el envío masivo de correos o mensajes de texto a los pasajeros de un vuelo el cual fue cancelado o retrasado de forma imprevista o entregar automáticamente promociones de compensación por las inconveniencias.

+Software de Razonamiento Estadístico: Este tipo de programas comienzan a parecerse más a una IA tal y como se imagina hoy en día, pues analiza y compara bases de datos enteras para llegar a conclusiones en el presente de acuerdo al comportamiento de la información pasada. Con este tipo de sistemas, las compañías pueden identificar casos fuera de lo común, realizar predicciones de ciertas variables e incluso estimar la probabilidad que una tendencia continúe en movimiento. Por ejemplo, una compañía retail la cual emplee este tipo de tecnologías podría saber cómo, en lo general, los usuarios quienes gastan de forma constante cierta cantidad de dinero en cada compra están más abiertos a aceptar promociones o descuentos específicos.

Conforme los seres humanos intervienen menos en las decisiones, estos modelos se alejan del software de apoyo y se acercan a la IA

+Software de Machine Learning: Este tipo de tecnologías van un paso más allá en el análisis de información, pues son diseñadas con el fin de también examinar y comparar información a gran escala (con bases de datos o incluso su actividad diaria) pero para aprender por su propia cuenta. Si bien hay diferentes niveles de supervisión necesaria para este tipo de programas de acuerdo a su sofisticación, los proyectos más avanzados pueden trabajar sin la asistencia de un experto. Un ejemplo de este tipo de sistemas son los que podrían ser utilizados por plataformas de contenido las cuales modifiquen la página principal de cada usuario de acuerdo a ubicación, preferencias, historial, edad, tendencias y necesidades de los proveedores publicitarios.

+Software de IA: El elemento que diferencia a este tipo de tecnología de las demás de la lista es su capacidad para recibir estímulos de su entorno, comprenderlos y ajustar su comportamiento de forma instantánea y acorde para maximizar las oportunidades de éxito en algún objetivo o tarea específica, sin la necesidad de ser monitoreado, supervisado, corregido o modificado por un experto humano. Si bien estos desarrollos se encuentran aún en proceso de perfeccionarse, el objetivo es lograr un sistema con una inteligencia la cual se equipare (o supere) a la de las personas pero sea suficientemente poderosa como para eliminar el margen de error inherente a los individuos. Algunas aplicaciones de estos modelos han comenzado a verse en la industria automotriz con la conducción autónoma y en el sector entretenimiento en algunos conceptos para videojuegos.

A pesar de las posibilidades teóricas de proyectos con la posibilidad de poder decidir en lugar de los seres humanos, el estudio realizado por Bronco y Oracle demuestra cómo el modelo de mayor aceptación en los negocios es todavía el Machine Learning. De acuerdo a sus estimaciones, para alrededor del 58% de los consumidores es conveniente y útil que las compañías les hagan sugerencias acerca de los servicios o productos los cuales deberían adquirir, pero al mismo tiempo opinaron cómo la instauración de un sistema el cual dictaminara, cobrara y proporcionara estos bienes de forma automática sería demasiado invasivo. En este sentido, parece existir una tendencia donde se prefiere la personalización siempre y cuando no se deje la libertad de elegir fuera de la ecuación; una característica muy particular de los conceptos alrededor de la IA

 

 

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