¡Gracias! Nos pondremos en contacto contigo lo antes posible.
Sin embargo, los directivos no siempre cuentan con el conocimiento para detectar oportunidades y escalar soluciones de IA en sus proyectos.
Por ello, desde tenea acompañamos a nuestros clientes, analizando las particularidades de tu caso y sector, detectamos oportunidades e implementamos soluciones de IA que multiplican el rendimiento de tu negocio. Las aplicaciones más demandadas por sector son:
¿Cómo trabajamos?
Combinamos los algoritmos de IA más relevantes del mercado, para crear soluciones de valor adaptadas a la necesidad del cliente. Empleando tecnologías como ciberseguridad, IoT o BI, conseguimos soluciones de IA que mejoran el rendimiento de los negocios de nuestros clientes.
Tipos de Algoritmos de IA
Algunos de los tipos de algoritmos más relevantes en el campo del Machine Learning son:
Aprendizaje supervisado
(Supervised machine learning).
Aprendizaje no supervisado
(Unsupervised machine learning).
Aprendizaje por refuerzo
(RL, Reinforcement Learning).
Los casos de uso más habituales según el sector son:
Drones capaces de plantar millones de árboles, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas, edificios inteligentes...
La IA puede ayudar a los bancos a detectar acciones fraudulentas, predecir patrones de mercado y sugerir operaciones a los clientes.
Permite sugerir nuevos cursos a los estudiantes, saber si quiere cancelar su registro y crear ofertas personalizadas para mejorar el aprendizaje.
Realiza el pronóstico de venta para sugerir el producto adecuado al cliente. Empresas como Amazon utilizan robots para predecir si un artículo tendrá éxito antes de lanzarlo.
A través del análisis predictivo mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos.
La IA puede ser útil para evitar colisiones, atascos u optimizar el tráfico.
La IA ayuda a tener un diagnóstico más preciso y rápido identificando factores genéticos susceptibles de desarrollar una enfermedad.
En las compras virtuales, ayuda a ofrecer recomendaciones y sugerencias personalizadas al usuario. Las tecnologías de gestión de inventario y la disposición de sitios también mejoran con la IA.
Respondemos a las preguntas que más escuchamos sobre Inteligencia Artificical para que no te queden dudas. Si crees que nos hemos olvidado de alguna, contacta con nosotrxs ¡Queremos ayudarte!
No existe una definición aceptada por los expertos sobre qué es la inteligencia artificial. Podemos encontrar en "Inteligencia artificial: un enfoque moderno" (Stuart Russell y Peter Norvig, 2009), considerado uno de los libros más importantes sobre IA, cuatro posibles objetivos o definiciones de la IA diferenciadas en:
Enfoque humano:
Enfoque ideal:
Comúnmente, el término Inteligencia Artificial (IA) se emplea cuando una máquina imita las capacidades cognitivas del ser humano como, por ejemplo: percibir, comprender, actuar y aprender. Digamos que la IA aprovecha los ordenadores y las máquinas para imitar la capacidad de resolución de conflictos y toma de decisiones propia de la mente humana.
Además, incluye los subcampos del machine learning y el deep learning, mencionados junto con la inteligencia artificial. Estas disciplinas están formadas por algoritmos de IA que tienen el objetivo de crear sistemas expertos que utilizan los datos de entrada para realizar predicciones o clasificaciones.
Leer más sobre qué es la inteligencia artificial y cómo funciona
Arena Hintze, profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de Michigan, trabaja en la búsqueda de la fórmula que prescinda a la IA de la enseñanza previa del humano para realizar su cometido.
Hintze asegura que, para que el robot sea capaz de aprender por sí mismo, tiene que seguir el proceso de aprendizaje de una persona. ha establecido una clasificación con cuatro tipos de inteligencia artificial. Para Hintze la Inteligencia Artificial se puede diferenciar en cuatro tipos:
