El impacto de las nuevas tecnologías en la vida personal y en el ecosistema empresarial es cada vez veterano oportuno a las ventajas que ofrecen en términos de aptitud y eficiencia. Las expectativas de los expertos van por buen camino, ya que, hoy por hoy, el uso de la inteligencia fabricado sigue creciendo. Por ejemplo, el estudio de datos, que es una de las aplicaciones que tiene la inteligencia fabricado, ya está siendo utilizada por el 29% de las grandes empresas, el 18% las medianas y el 9% las pequeñas.
En cuanto al mercado, tal y como señalaron desde la plataforma HubSpot, más del 40% de los consumidores cree que la inteligencia fabricado progreso sus vidas de alguna forma. «Hoy en día, más del 35% de las empresas del mundo utiliza inteligencia fabricado y un 85% de ellas la consideran una inversión prioritaria en su logística comercial», destacaron.
A pesar de sus detractores, según los datos publicados por Zyro, esta industria será responsable de crear el 9% de todos los empleos nuevos en 2025.
En el caso de España, que ocupa una posición intermedia en el ranking de las compañías europeas que utilizan inteligencia artifical (IA), un 8% de empresas ya la adoptan en sus procesos diarios, según el noticia «Uso de inteligencia fabricado y big data en empresas españolas», minucioso por el Observatorio Franquista de Tecnología y Sociedad (ONTSI).
Cinco tipos de inteligencia fabricado «que resultarán fundamentales» en 2023
Actualmente, los países se encuentran en un momento secreto oportuno a la ansiada integración entre la IA y el big data en su tejido productivo. Según la propuesta de la dietario de transformación digital España Digital 2026, se calma que para ese año el 25% de las empresas en España hayan implementado el uso habitual de la tecnología de Big Data en su proceso productivo.
Según la plataforma HubSpot, hay cinco tipos de Inteligencia fabricado «que resultarán fundamentales este año», tanto en importancia como en expansión:
Esta tecnología está diseñada para realizar funciones y tareas concretas que requieren un buen nivel de conocimiento en la materia. De esta forma, facilita la toma de decisiones mediante la definición de un sistema de reglas que le indican a la máquina qué designar en un tablas prefijado, sin espacio a la improvisación.
Son «especialmente efectos» en tareas como la planificación empresarial y el control de inventario.
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Redes neuronales artificiales
Son un tipo de operación de IA que supera ciertas limitaciones de los sistemas expertos, como la capacidad de resolver problemas no previstos. Su funcionamiento se zócalo en pequeñas unidades de información que procesan datos, permitiendo extraer nueva información a través del estudios autónomo, llevando a término lo que comúnmente se conoce como machine learning.
Ejemplo de ello son los chatbots, que han adquirido gran popularidad y se han adaptado para personalizar las demandas de los consumidores o los sistemas de creación de contenidos escritos o gráficos.
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Deep learning o estudios profundo
Se manejo de un operación de reincorporación complejidad que puede efectuar tareas más complicadas que, de otra forma, resultarían imposibles. Gracias a esta tecnología se pueden realizar labores que trascienden la capacidad humana, ya sea por cuerpo de trabajo o de datos.
Un campo que puede beneficiarse especialmente de esto es el marketing (en la evaluación y predicción del comportamiento de los consumidores) y la ciberseguridad (proporcionando una mandato capaz de las defensas informáticas).
Esta rama computacional independiente de la IA se ha vigoroso en gran medida de estos medios digitales, provocando que gran cantidad de soluciones de robótica estén impulsadas por redes artificiales. «Hoy en día la robótica tiene un papel importante en la abastecimiento, en la producción o en la atención al cliente».
Estos sistemas tienen la capacidad de tomar decisiones y desempeñarse con almohadilla en ellas mediante razonamientos similares a los de los seres humanos. Actualmente, estas tecnologías están en expansión y prometen hacer que la mandato de tareas empresariales se vuelva más sencilla.
Creditos a: Anna Esar
