4 modelos de tecnologías de decisiones en los negocios

Ciudad de México  

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

 

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 informáticospara analizar información y así ayudar adarle 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 eficientespara los procesos de negocioactuales. 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:

+Softwarepara 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 tiposí o no para determinar cursos de acción y limitar ciertas tareas o actividades en algunos proyectos. Por ejemplo, una tecnologíade este tipo dentro de la industria aeronáutica podría autorizar elenvío masivo de correos o mensajes de texto a los pasajeros de un vuelo el cual fuecancelado o retrasado de forma imprevista o entregar automáticamente promociones de compensación por las inconveniencias.

+Softwarede 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 identificarcasos fuera de lo común, realizar prediccionesde ciertas variables e inclusoestimar la probabilidad que una tendencia continúe en movimiento. Por ejemplo, una compañíaretailla cual emplee este tipo de tecnologíaspodría 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.

+Softwarede Machine Learning: Este tipo de tecnologíasvan un paso más allá en el análisis de información, pues son diseñadas con el fin de tambiénexaminar 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.

+Softwarede IA:El elemento que diferencia a este tipo de tecnologíade las demás de la lista es su capacidad para recibir estímulos de su entorno, comprenderlos y ajustar su comportamiento de forma instantáneay 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 decidiren lugar de los seres humanos, el estudio realizado por Bronco y Oracle demuestra cómo el modelode mayor aceptación en los negocioses todavía el Machine Learning. De acuerdo a sus estimaciones, para alrededor del 58% de los consumidores es conveniente y útilque las compañías les hagan sugerencias acerca de los servicios o productoslos 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 elegirfuera de la ecuación; una característica muy particular de los conceptos alrededor de la IA

 

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