Inteligencia Artificial: Tu herramienta ideal

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? Imagina una tecnología capaz de que las computadoras vean, comprendan, traduzcan lenguaje y analicen datos a una escala que excede lo que los humanos podemos procesar, esta capacidad es la base de la innovación en la computación moderna.

Formalmente, la IA es un campo de la ciencia dedicado a crear máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana, generando un valor significativo tanto para las personas como para las empresas.

Estructura Operativa

A nivel operativo y para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning) para impulsar el análisis de datos, la generación de predicciones y la categorización de objetos.

¿Cómo funciona? El Poder del Entrenamiento 

El principio central de la IA gira en torno a los datos, los sistemas aprenden y mejoran a través de la exposición a grandes volúmenes de datos, logrando identificar patrones y relaciones que las personas pueden pasar por alto.

El entrenamiento utiliza algoritmos, un conjunto de reglas que guían el análisis y la toma de decisiones, y estos son los modelos que utilizan las empresas:

• Aprendizaje Supervisado: Utiliza datos previamente etiquetados para asignar una entrada específica a un resultado conocido como puede ser entrenar un algoritmo para reconocer imágenes ya etiquetadas.
• Aprendizaje No Supervisado: Aprende a encontrar patrones a partir de datos no etiquetados, clasificando la información en grupos y patrones para el modelado descriptivo.
• Aprendizaje por Refuerzo: Se describe como “aprender haciendo”. Un sistema aprende a realizar una tarea mediante prueba y error, recibiendo un refuerzo positivo al realizar la tarea de forma correcta.

Redes neuronales

La IA utiliza modelos de entrenamiento llamados redes neuronales artificiales que son: 

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Se utilizan comúnmente en la IA moderna para el reconocimiento de imágenes, ya que filtran características simples como colores y bordes antes de buscar características más complejas.
• Redes Generativas Adversarias (GAN): En este modelo, dos redes compiten entre sí para mejorar la exactitud del resultado, se han usado para crear imágenes y contenido altamente realistas.
• IA Estrecha (o IA Débil): Esta es la clasificación de casi toda la inteligencia artificial actual. Solo puede realizar un conjunto reducido de acciones específicas basado en su entrenamiento como puede ser un asistente virtual o la Búsqueda de Google.

IA y Tecnología Inmersiva

La IA se ha convertido en el motor que da vida y sentido a las experiencias de Realidad Aumentada y Realidad Virtual, siendo clave para crear interacciones que se sientan naturales y personalizadas.

• Creación y Contenido 3D: Logrando generar automáticamente activos virtuales y personajes a partir de descripciones de texto, acelerando drásticamente el desarrollo de entornos inmersivos.
• Interacciones Naturales: Permitiendo el seguimiento avanzado de gestos y la navegación habilitada por voz dentro de entornos virtuales, eliminando la necesidad de controles complejos y haciendo las interacciones más intuitivas.
• Personalización Contextual: Los algoritmos analizan las preferencias y el comportamiento del usuario en tiempo real, permitiendo a las aplicaciones de AR ofrecer recomendaciones personalizadas de productos.
• Asistencia Inteligente: Ayuda a ofrecer orientación en tiempo real o ayuda en la formación, como por ejemplo, un asistente puede reconocer una máquina y dar consejos para solucionar problemas basándose en los datos visuales que capta la AR.

Como claro ejemplo tenemos la Edición Xolo de José Cuervo Tradicional, con la fusión de IA y Realidad Aumentada se creo una experiencia altamente personalizable permitiendo al usuario obtener una botella virtual con su propia mascota como protagonista, demostrando cómo se puede impulsar la personalización del contenido AR para generar un engagement único.

Usos y Beneficios Clave

• Automatización de Procesos: Automatizando flujos de trabajo y procesos repetitivos.
• Disponibilidad Continua: Con una disponibilidad infinita ya que no tiene limitaciones de horario, descanso o fatiga, puede estar siempre activa analizando datos.
• Reducción de Errores y Precisión: Elimina errores manuales en el procesamiento de datos y ensamblaje, ya que los algoritmos siguen los mismos procesos de forma consistente.
• Atención al Cliente Superior: Soluciones como Contact Center AI, entregan un servicio excepcional, con un agente virtual puede conversar de forma natural con los clientes y asiste de manera experta en casos complejos.
• Análisis Predictivo: Permite el análisis predictivo y empresarial para encontrar patrones y relaciones en los datos, obteniendo información para prever resultados específicos con altos niveles de detalle.

Si tu empresa busca aprovechar el potencial de la IA para la automatización, el procesamiento de datos complejos o para crear sistemas visuales avanzados, es el momento de aliarse con la experiencia correcta.

En Inmersys, contamos con la capacidad técnica para implementar soluciones de IA y sistemas inmersivos que se adaptan a las necesidades de tu negocio.