Convertite en Developer con nuestra RPA School.

robotic process automation rpa automatizacion de procesos blue prism blue prism argentina automatizacion inteligente robotizacion de procesos implementacion rpa automatizacion de software aplicaciones mobile c
ceo dashboard awakke bot desarrollo de software devops flowbot inbox365 media365 microsoft365 microsoft sports
reputación online servicios big data argentina comportamiento del consumidor perfil devops reputacion online empresas producto iot iot omnicanalidad monitoreo social gestion de reputacion online fidelizacion de clientes
big data data analytics tools herramientas de analitica de datos data analytics data and analytics big data companies medicion de procesos data science and big data analytics big data technologies big data projects big data database big data and analytics big data and hadoop soluciones mediante analitica de datos big data solutions big data tools
optimizacion de recursos big data analytics big data management big data systems estudio de datos de negocio
advanced analytics big data architecture big data hadoop big data applications plataforma de manejo de datos big data platform medicion de kpi infraestructura cloud privada hybrid cloud azure site recovery infraestructura cloud pública synnex westcom cloud almacenamiento en nube content intelligence intelligent content Implementar IOT reconocimiento optico de caracteres OCR Optical character recognition Implementar internet de las cosas RPA para facturas optimizacion de procesos analisis de estrategia de procesos process intelligence estrategias basadas en datos analisis de gestion de procesos implementar rpa automation anywere blue prism hiperautomatizacion robotic process automation software ui-path implementar inteligencia artificial robotic automation software ui path Hyperautomation implementar IA orquestrar procesos process automation robotic automation robotic process automation rpa software Blue Prism automation anywhere blue prims ROM robotic operating model automatización integral informatica software cloud 365 outlook 365 365 microsoft office azure microsoft cloud server microsoft cloud precios microsoft azure microsoft azure precios office empresarial azure precios precios azure azure platform tools devops azure clouds microsoft azure cloud devops ms [office 365] azur cloud azur ms infraestructura it infraestructura tecnologica infraestructura ti gestion de infraestructura informatica diseño de infraestructura informatica ops devops devops microsoft team devops devops en devops devops operate dev & ops devops company devops a git azure devops microsoft devops git dev azure git developer operation devs op ops dev
devops azure git devops dev azure devops precios rpa model trabajador digital ROM ux Inteligencia digital website user experience web ux user friendly user interface design experiencia de usuario online ux experience ux testing ux design portfolio ui ux design experiencia de usuario ux design user experience research user experience web design
mobile ux design navegabilidad experiencia online diseño de interaccion user experience ux user experience ui ux
user experience design ux research ux web design experiencia de sitio experience design website ux colaboradores digitales trabajadores digitales ceo deshboard escucha social digital sport powerbi power bi licencias por volumen Digital Worker Digital Workforce Abbyy Process Minning Process Intelligence Process Timeline Flexicapture Timeline Decipher Interact Hyperautomation RPA SaaS RPA as a Service Software as a Service SaaS RPA Developer Solution Designer Professional Developer ROM Architect Power Platforms Power BI Power Apps Power Automate Business Intelligence IA AI Inteligencia Artificial Aritificial Intelligence

Blog

4 tipos de AI y su impacto en las empresas

Cada vez más escuchamos del impacto de la AI (Artificial Intelligence) en las organizaciones. En esta nota exploraremos 4 tipos distintos de AI y ejemplos de su uso en las empresas.

Machine Learning

El Machine Learning es quizás el subconjunto más relevante de IA para las empresas, principalmente debido a su antigüedad y madurez como tecnología.
Representa una rama de la AI que permite a las computadoras aprender de los datos y aplicar ese aprendizaje sin intervención humana. Cuando se enfrenta un problema en el que la solución se encuentra oculta en un gran conjunto de datos, el Machine Learning es una opción ideal.
Esta tecnología es ampliamente utilizada por las empresas para realizar análisis de riesgos, detección de fraudes y gestión de carteras en servicios financieros. También puede brindar predicciones basadas en comportamientos para maximizar campañas de marketing entre otras posibilidades.

Deep Learning

El Deep Learning es una técnica de aprendizaje automático que enseña a las computadoras a aprender utilizando ejemplos como ocurre con los humanos. Es un subconjunto del Machine Learning, el cual representa un subconjunto de AI.
Los algoritmos basados en esta tecnología aprenden a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido. Los modelos predictivos se entrenan mediante un amplio conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que contienen muchas capas.
El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales, que aprenden del procesamiento de los datos etiquetados suministrados durante el entrenamiento. Utilizan los patrones existentes en los datos ingresados para ofrecer un output con la respuesta correcta. Este proceso mejora su tasa de precisión a medida que dispone de más datos, pudiendo lograr resultados imposibles con cualquier otra tecnología.

Natural language processing (NLP)

El Natural language processing (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.
La NLP en sí tiene una serie de subconjuntos, incluida la comprensión del lenguaje natural (NLU), que se refiere a la comprensión de lectura automática, y la generación del lenguaje natural (NLG), que puede transformar los datos en palabras humanas.
El procesamiento del lenguaje natural hace posible que las computadoras extraigan palabras y frases clave, comprendan la intención del lenguaje, lo traduzcan a otro idioma o generen una respuesta.
Cualquier área del negocio donde el lenguaje natural esté involucrado puede aprovechar las capacidades del NLP. Desde chatbots, feeds de redes sociales, correos electrónicos o documentación compleja como contratos o formularios de reclamos.

Computer Vision o visión computacional

Es el campo de la AI que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Utilizando imágenes digitales y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión, y luego reaccionar a lo que “ven”.
La visión computacional puede aprender a ver e interpretar el mundo visual de la misma manera que lo hacen los humanos. Las capacidades de esta tecnología han avanzando por sobre las de las personas, pudiendo detectar elementos tales como la temperatura o la calidad del aire. Al incorporar el Deep Learning, las herramientas de visión computacional mejoran en la detección de patrones en imágenes u otros datos con el tiempo. Las tasas de precisión para la identificación y clasificación de objetos han pasado del 50% al 99% en menos de una década, y los sistemas actuales son más precisos que los humanos para detectar y reaccionar rápidamente a las entradas visuales. Además, las capacidades de visión por computadora pueden procesar, clasificar y comprender imágenes y videos a una escala y velocidad que de otro modo serían imposibles.
Al emplear también NLP, las herramientas de visión por computadora pueden no solo capturar, indexar, almacenar y extraer información de datos visuales, sino también “curar, normalizar y comprender” contenido de imágenes o documentos.

Evolved business

Conoce a las organizaciones que nos eligieron para potenciarse.