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Universidad Nacional de Trujillo Escuela Profesional de Administración

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Curso: Información Gerencial III Docente: Joward Martín ipanaque Costilla Integrantes: -Adriana Jesús Durand Ciudad -Wagner Marcelo Mercado Ulloa

22 DE JULIO DE 2018

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Contenido Capítulo 1 Introducción ................................................................................................ 2 Capítulo 2 Desarrollo ................................................................................................... 2 Capítulo 3 Conclusiones ............................................................................................ 12 Capítulo 4 Bibliografía y Linkografía .......................................................................... 13

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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Capítulo 1 Introducción Hoy en día es muy común encontrar en películas de ciencia ficción, máquinas que intentan imitar el comportamiento de algunas actividades humanas. El objetivo de los científicos ya no es el de crear robots, sino lograr que éstos tengan la capacidad de sentir, saber y pensar como los humanos mediante la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial podría definirse como la inteligencia de las máquinas y que el ser humano intenta dotar de dicha inteligencia a los sistemas para que puedan ser capaces de imitar o superar las capacidades mentales del ser humano como lo son razonamiento, compresión, imaginación, reconocimiento, creatividad hasta poder llegar a reproducir emociones.

En el presente documento mencionares conceptos de la inteligencia artificial y su gran gama de aplicaciones en todos los campos de las industrias, así como algunas particularidades en el campo de la informática los cuales nos permiten realizar tareas mucho más complejas cada día.

Capítulo 2 Desarrollo

1. Definición:

Los científicos se han dividido en cuatro grandes enfoques para definir a la Inteligencia artificial; sistemas que piensan como humanos (Haugeland, 1985), sistemas que piensan racionalmente (Winston, 1992), sistemas que actúan

como

humanos

(Kurzweil,

1990)

y

sistemas

que

actúan

racionalmente.

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Se define la inteligencia artificial (IA) como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos. A menudo se aplica hipotéticamente a los computadores. Es la capacidad de un artefacto de realizar los mismos tipos de funciones que caracterizan al pensamiento humano. La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. Las aplicaciones particulares de la AI incluyen sistemas expertos, reconocimiento de voz y visión artificial.

Nació formalmente en 1956 siendo acuñado por John McCarthy como mero estudio filosófico y raciocinio de la inteligencia humana, durante la Conferencia de Dartmouth. Hoy en día, es un término general que abarca todo, desde la automatización de procesos robóticos hasta la robótica actual. Algunos piensan que es imposible la creación de un sistema tan complejo, pero otros luchan para modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales, y al parecer está muy cerca de lograrse. Puede decirse que la inteligencia artificial es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación.

Para Nils John Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial: 

Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.



Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).



Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).



Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.

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2. Tipos: Una de sus clasificaciones las subdivide en AI débil y AI fuerte.

2.1. AI débil: también conocida como AI estrecha, es un sistema de AI que está diseñado y entrenado para una tarea en particular. Los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, son una forma de débil de AI.

2.2. AI fuerte: también conocida como inteligencia general artificial, es un sistema de AI con habilidades cognitivas humanas generalizadas, de modo que cuando se le presenta una tarea desconocida, tiene suficiente inteligencia para encontrar una solución. La prueba de Turing, desarrollada por el matemático Alan Turing en 1950, es un método utilizado para determinar si una computadora puede realmente pensar como un humano, aunque el método es polémico.

3. Forma de Aplicación en los Negocios

Se considera que la inteligencia artificial se ha convertido en factor importante en el mundo laboral y en organizaciones donde se considera que lo importante es el intelecto académico dejando de lado los sentimientos y emociones que es el complemento inseparable de la inteligencia. La inteligencia artificial se puede definir como una rama de la computación que tiende a estudiar el hardware y software que se requiere para simular la compresión y comportamiento humano. En base a esta definición se ha intentado darle múltiples aplicaciones de las cuales podemos listarlas en las siguientes ramas:

3.1. Robótica: con el fin de producir nuevos tipos de máquinas útiles

3.2. Medicina: Las empresas están aplicando el aprendizaje de máquina para hacer diagnósticos mejores y más rápidos que los seres humanos. El sistema extrae datos de los pacientes y otras fuentes de datos disponibles para formar una hipótesis, que luego presenta con un P á g i n a 4 | 13

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esquema de puntuación de confianza. Otras aplicaciones de AI incluyen chatbots, un programa de computadora utilizado en línea para responder a preguntas y ayudar a los clientes, para ayudar a programar citas de seguimiento o ayudar a los pacientes a través del proceso de facturación, así como

en

asistentes virtuales

de salud

que

proporcionan

retroalimentación médica básica.

3.3. Ingeniería: en sistemas inteligentes de control, en ingeniería de software desde la verificación, depuración y monitoreo de software

3.4. Educación: en sistemas de tutores inteligentes donde podría detectarse vacíos de conocimiento en el estudiante, automatizar la calificación dando a los educadores más tiempo, evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades. Los tutores inteligentes pueden proporcionar apoyo adicional a los estudiantes, asegurando que se mantengan en el buen camino.

3.5. Gestión de información: aplicado en minería de datos, filtrado de correo

3.6. Entretenimiento: en juegos de video y sistemas de control en la generación de películas de dibujos animados

3.7. Arquitectura: en diseño urbano, gestión del tráfico desde el punto de vista de predecir el comportamiento de las personas en nuevos entornos

3.8. Comercio: bajo Internet especialmente de comercio electrónico y el uso de agentes de software para buscar, analizar e interpretar información, posteriormente tomar decisiones. Los algoritmos de aprendizaje automático se están integrando en las plataformas de análisis y CRM para descubrir información sobre cómo servir mejor a los clientes. Los chatbots se han incorporado en los sitios web para ofrecer un servicio inmediato a los clientes. La automatización de puestos de trabajo también

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se ha convertido en un punto de conversación entre académicos y consultores de TI.

3.9. Finanzas: aplicaciones de finanzas personales, como Mint o Turbo Tax, está transformando a las instituciones financieras. Aplicaciones como estas podrían recopilar datos personales y proporcionar asesoramiento financiero. Otros programas, IBM Watson siendo uno, se han aplicado al proceso de comprar una casa. Hoy en día, el software realiza gran parte de las operaciones en Wall Street.

3.10. Legal: El proceso de descubrimiento, a través de la revisión de documentos, en la ley es a menudo abrumador para los seres humanos. Automatizar este proceso es un mejor uso del tiempo y un proceso más eficiente.

Las

startups

también

están

construyendo

asistentes

informáticos con preguntas y respuestas que pueden tamizar preguntas programadas para contestar examinando la taxonomía y la ontología asociadas a una base de datos.

3.11. Industria. Esta es un área que ha estado a la vanguardia de la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Los robots industriales solían realizar tareas únicas y estaban separados de los trabajadores humanos, pero a medida que la tecnología avanza eso ha cambiado.

Asimismo, se aplica en las siguientes áreas: Lingüística computacional, Minería de datos, mundos virtuales, Procesamiento de lenguaje natural, Mecatrónica, Sistemas de apoyo a la decisión, Prototipos informáticos, Análisis de sistemas dinámicos, Smart Process Management, Simulación de multitudes. La aplicación de la inteligencia artificial cada día avanza terreno en todas las ciencias conocidas, pero eso mismo nos pone una gran pregunta acerca del alcance de la misma y hasta donde llegara. Podríamos plantear que la inteligencia artificial podrá llegar hasta donde queramos y tendrá que hacer

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más fácil la manera de hacer las tareas cotidianas y cambiara la forma de ver la vida.

4. Casos de Éxito

4.1. Uber, Google y Amazon: Aplicaciones digitales para los Negocios Existe una gran cantidad de aplicaciones para IA en los negocios. La IA está transformando las expectativas de los clientes. Por ejemplo, el cliente que organiza su vida desde aplicaciones como Uber, Google y Amazon. Estos clientes saben que las empresas disponen de información sobre ellos y, lo que es más importante, saben lo que las empresas podrían hacer con esta información para proporcionar una experiencia de atención al cliente excepcional.

4.1.1. Inteligencia artificial para ventas La IA ofrece una mayor productividad para los equipos de ventas, ya que permite centrarse en las oportunidades que pueden llevar al éxito, así como ahorrar tiempo al personal de ventas durante el registro de información.  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;  Registra automáticamente los datos del cliente, por ejemplo, registros de navegación del sitio web y conexiones al sitio web, entre otros;  Sugiere la mejor acción de seguimiento y recomienda respuestas de correo electrónico al conectar la información del CRM a la bandeja de entrada;  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.). P á g i n a 7 | 13

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4.1.2. Inteligencia artificial para Atención al cliente  Clasificación automática de los casos de atención al cliente, lo que evita depender del agente de atención al cliente a la hora de tener que tomar una decisión y, por lo tanto, ahorra tiempo al agente.  Enrutamiento automático de casos una vez que la llamada se ha clasificado automáticamente, el sistema ya puede reenviar la llamada al agente mejor calificado para determinar el tipo de problema.  Recomendación de soluciones y bases de conocimiento. Esto aumenta la productividad y la calidad de un servicio, al sugerir la solución con mayores probabilidades de resolver el problema del cliente.  Comunicaciones de autoservicio. Research muestra que la generación actual de clientes prefiere el autoservicio (por ejemplo, portal o aplicación del cliente) en lugar de llamar por teléfono a un centro de atención. Gracias a la IA, las comunidades de servicios serán más inteligentes, por ejemplo, al personalizar el entorno que depende del cliente y sugerir soluciones de forma automática, ej. utilizar el reconocimiento de imagen para identificar el producto que está en una foto tomada por el cliente.  Por ejemplo, los bots conversacionales le permiten al cliente enviar mensajes de texto para establecer comunicación.

4.1.3. Inteligencia artificial para marketing El marketing es una disciplina que se ha vuelto cada vez más analítica y cuantitativa a lo largo de los años. Muchas de las técnicas de Análisis predictivo y de IA se aplican principalmente en el Marketing, por ejemplo, modelado predictivo para la migración de clientes, probabilidad de compras y modelos de agrupamiento para la segmentación de clientes. P á g i n a 8 | 13

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

Puntuación predictiva por correo electrónico: le permite a los profesionales de marketing saber (antes de lanzar una campaña de marketing para correo electrónico) cuál es la probabilidad de que sus clientes respondan a la campaña; o bien, la abandonen. El objetivo aquí es anticipar la respuesta del

cliente

para

ofrecer

viajes

verdaderamente

personalizados; 

Audiencias

predictivas:

con

base

en

la

puntuación

predictiva, será posible segmentar mejor su base de clientes y prospectos en función de un comportamiento predictivo al agrupar a personas que tienen puntos en común. Cuanto mayor sea la segmentación, mejor será la conversión; 

Optimización del tiempo de envío: Con la optimización del tiempo de envío, el algoritmo de IA le indicará la hora en que será más probable que cada contacto en su base de clientes abra un correo electrónico y participe en su campaña.

4.2. Casos de éxito en el sector Salud La IA promete ayudar a encontrar nuevos tratamientos y medicamentos, monitorear, apoyar e interactuar con los pacientes y los ancianos, y cambiar radicalmente la forma en que operan los médicos, los hospitales y las compañías de seguros. La asistencia sanitaria ha experimentado una transformación en los últimos años, pasando de los registros en papel a los registros electrónicos, y adoptando rápidamente nuevas plataformas y sistemas digitales en línea. Estos avances han llevado a una explosión de datos, que la inteligencia artificial puede utilizar como base para aprender, predecir y proporcionar recomendaciones

4.2.1. Inteligencia artificial en JVION Jvion analiza más de un cuadrillón de consideraciones clínicas y no clínicas y miles de elementos de datos como base para su inteligencia artificial que ofrece recomendaciones que reducen la probabilidad de un evento adverso para pacientes específicos. P á g i n a 9 | 13

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Jvion analiza más de un cuadrillón de consideraciones clínicas y no clínicas y miles de elementos de datos como base para su inteligencia artificial que ofrece recomendaciones que reducen la probabilidad de un evento adverso para pacientes específicos.

4.2.2. Inteligencia artificial en ATOMWISE Atomwise utiliza la inteligencia artificial para ayudar a descubrir nuevos medicamentos, utilizando algoritmos de aprendizaje profundo y supercomputadoras para analizar millones de moléculas cada día. Por ejemplo, encontró dos fármacos que pueden reducir significativamente la infección por Ébola en un análisis que se completó en menos de un día, lo que normalmente hubiera tomado meses o años. En un estudio reciente, un sistema de inteligencia artificial demostró ser más preciso que los radiólogos humanos para diagnosticar la presencia o ausencia de tuberculosis en las imágenes de rayos X de tórax.

4.2.3. Inteligencia artificial en TURBINE.AI Turbine.ai diseña tratamientos personalizados para cualquier tipo de cáncer o paciente más rápido que cualquier otro método tradicional

de

atención

médica,

ejecutando

millones

de

experimentos simulados cada día. Señala con precisión el mejor medicamento para tratar un tumor específico, utilizando la inteligencia artificial para identificar los biomarcadores que señalan la sensibilidad al tratamiento. Los investigadores desarrollaron inteligencia artificial que puede detectar diminutos cambios estructurales en el cerebro causados por el Alzheimer una década antes de que aparezcan los síntomas. La detección temprana permite a los pacientes buscar tratamiento que puede retrasar los efectos de la afección.

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4.3. Casos de éxito en el sector Salud La inteligencia artificial, desencadenará una “verdadera revolución” en la industria del turismo en el futuro. Se prevé que las presiones del sector y los consumidores

generarán

una

mayor

complejidad

tanto

en

los contenidos como en las tecnologías. Además, los clientes esperan contenidos cada vez más personalizados durante toda la experiencia del viaje, por lo que las tecnologías que gestionan la diferenciación entre los servicios y los precios del sector irán haciéndose cada vez más sofisticadas. 4.3.1. Inteligencia artificial en Red Skios – IBM – CACT App tecnología cognitiva en Lanzarote. La tecnología Watson, de IBM, basada en la inteligencia artificial, ha llegado a la industria turística a través de una aplicación móvil para la isla de Lanzarote desarrollada por la startup española Red Skios en conjunto con los Centros de Arte Cultura y Turismo (CACT) de la isla. Una red de beacons, desplegada por los principales destinos de la isla, unido a las capacidades cognitivas de IBM, permite a los visitantes disfrutar de una guía turística digital, disponible tanto para el móvil como para la tablets, traducida a su idioma y adaptada a sus gustos e intereses.

4.3.2. Inteligencia artificial en los Algoritmos utilizados por Airbnb La famosa startup P2P (peer to peer) cuenta con un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas y ordenadas de modo que cuando un cliente (anfitrión) añade un alojamiento nuevo en el sistema, este comienza extrayendo los atributos clave del perfil; unas características que emplea para hallar otros pisos similares en la misma zona. Para hacerlo, tiene en cuenta el éxito de las reservas, la estacionalidad, la demanda, el precio medio, y el área geográfica, entre otros. Unos valores que pueden agruparse en similitud, novedad y ubicación, los tres grandes pilares del algoritmo.

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4.3.3. Inteligencia artificial en BeOnPrice. Se trata de otra startup de gran éxito en el sector turístico la cual ha desarrollado un algoritmo de predicción de la demanda turística para cualquier destino del mundo. Se apoya en la acumulación de datos masivos a tiempo real -Big Data- para ayudar a sus clientes en la toma de decisiones oportunas en cada momento, contribuyendo así a mejorar sus resultados. BEONPRICE ha desarrollado el único índice del mercado hotelero que mide la calidad integral de un hotel para conocer el posicionamiento competitivo y la elasticidad de precios en el mercado. Gracias al análisis de 21 parámetros objetivos como la localización, los servicios del hotel, restauración, tamaño

de

las

habitaciones,

etc.,

consigue

sintetizar

el

comportamiento de reserva del cliente y así poder optimizar el precio óptimo en tiempo real y la publicación de las tarifas en todos sus canales de venta. Capítulo 3 Conclusiones Con la inteligencia artificial se pueden crear maquinas o programas capacitados a realizar funciones que requieren inteligencias y en un futuro no muy lejano tal vez veamos autómatas manejando a seres humanos y haciendo tareas que ahora los humanos hacen y lo puedan hacer de una mejor manera. Que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la experiencia y tenga un conocimiento de los que es un error y pueda evitarlo sería crucial para ese desarrollo. La tecnología ha avanzado de la mano de los primeros sistemas expertos los cuales han evolucionado con sus logros los cuales habían sido considerados imposibles al momento de plantearlos, creando siempre máquinas capaces de ayudar al ser humano, de sustituirlo en tareas desagradables, duraderas, pesadas o como complemento de ocio. La inteligencia artificial es y será un soporte fundamental para el vertiginoso avance de la tecnología (hardware o software) con lo cual se ven ya los primeros resultados en los avances que ha tenido la tecnología y por consecuente en

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cualquiera de los campos de aplicación que hemos platicado ayude al ser humano a vivir de una manera diferente o ver la vida desde otro punto de vista

Capítulo 4 Bibliografía y Linkografía Barbarossa, C. (s.f.). “Inteligencia Artificial: Máquinas que piensan y sienten”. Obtenido de http://fido.palermo.edu/servicios_dyc/publicacionesdc/vista/detalle_articulo.php?id_l ibro=138&id_articulo=4632 Mayta, C. (s.f.). Inteligencia Artificial. Obtenido de http://www.academia.edu/6009027/Ensayo_Inteligencia_Artificial Méndez, D. A. (s.f.). “Aplicaciones Prácticas de Inteligencia Artificial”. Obtenido de http://www.davidam.com/docu/aplic-ia/index.html Rouse, M. (s.f.). “Inteligencia artificial, o AI”. Obtenido de https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Inteligencia-artificial-o-AI Salesforce. (s.f.). “¿Qué es la inteligencia artificial?”. Obtenido de https://www.salesforce.com/mx/blog/2017/6/Que-es-la-inteligencia-artificial.html Tabeada, C. G. (s.f.). “Inteligencia artificial: ¿Avance tecnológico o amenaza social?”. Obtenido de https://www.monografias.com/trabajos37/inteligencia-artificial/inteligenciaartificial.shtml https://www.visionesdelturismo.es/inteligencia-artificial-ventajas-y-casos-de-exito-en-elsector-turistico/ https://ada3ds.com/blog-noticias-interes/casos-exito-inteligencia-artificial-sector-salud/

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