¿QUÉ ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Es una rama de estudio y de investigación informático que busca formas de imitar el funcionamiento de las neuronas humanas en las maquinas y resolver diversos problemas basados en el comportamiento humano, a través de mecanismos matemáticos y lógicos de la vida cotidiana.
LOGROS
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Diagnostico de enfermedades infecciosas.
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Jugador de ajedrez.
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Diseño de circuitos VLSI.
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Sistema experto en naves espaciales.
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Sistema de comprensión de lenguaje.
EJEMPLOS
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Email
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Redes sociales
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Servicio de transmisión
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Google
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Comercio electrónico
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Medicina
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Aplicación de GPS
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Servicio al cliente
HISTORIA
Se crea a partir de programación computacional con parámetros distintos a la programación convencional. Ocurre cuando la maquina o herramienta que resuelve el problema. Llegando a almacenar todo para situaciones futuras.
¿PARA QUÉ?
Sirve para emular características o capacidades exclusivas del intelecto humano.
TODO SOBRE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEFINICIÓN
Al integrar análisis predictivos y otras técnicas de IA en aplicaciones que utilizamos diariamente:
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Siri funciona como un asistente personal, ya que utiliza procesamiento de lenguaje natural
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Facebook y Google Fotos sugieren el etiquetado y agrupamiento de fotos con base en el reconocimiento de imagen
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Amazon ofrece recomendaciones de productos basadas en modelos de canasta de compra
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Waze brinda información optimizada de tráfico y navegación en tiempo real
Técnicas Principales
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
15
10K
APRENDIZAJE PROFUNDO
25M
22
ANALISIS PREDICTIVO
DESCUBRIMIENTO DE DATOS INTELIGENTES
Empresas
Lideres
¿Cuenta la empresa con los recursos necesarios para la implementación?
La IA ofrece una mayor productividad para los equipos de ventas, ya que permite centrarse en las oportunidades que pueden llevarse al éxito, así como ahorrar tiempo al personal de ventas durante el registro de información. Veamos algunos ejemplos a continuación:
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Captura automáticamente las actividades de ventas, lo que significa que el personal de ventas no tiene que dedicar tiempo al llenado de la base de datos del CRM;
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Registra automáticamente los datos del cliente, por ejemplo, registros de navegación del sitio web y conexiones al sitio web, entre otros;
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Sugiere la mejor acción de seguimiento y recomienda respuestas de correo electrónico al conectar la información del CRM a la bandeja de entrada;
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Valoración predictiva de prospectos: mediante el análisis predictivo, el sistema podrá indicar la probabilidad de que un prospecto se convierta en una venta. Más interesante aún, el sistema le indicará por qué se llegó a esta puntuación (p. ej., canal de acceso del prospecto, sector, etc.). Por ejemplo, Salesforce Einstein, tendrá la funcionalidad de puntuación predictiva de prospectos.