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Aplicaciones clave de IA que debe comprender

Con el rápido ritmo al que la tecnología ya está afectando la forma en que funciona nuestra sociedad, no sorprende que la Inteligencia Artificial tenga una presencia cada vez mayor en nuestras vidas. Como resultado, muchos de nuestros sectores necesitan aumentar su conciencia comercial de esta evolución para hacer que la forma en que vivimos sea más fácil y conveniente con el uso de la IA. Mire a continuación para ver las principales aplicaciones de IA que ya existen.

Comercio Electrónico e Inteligencia Artificial

El impacto de la IA en el comercio electrónico se puede ver a través de la experiencia del cliente al comprar productos. Muchas empresas de comercio electrónico utilizan IA para brindar recomendaciones a sus clientes en función de su propia actividad, como su historial de navegación, preferencias e intereses.

Otro ejemplo es el creciente uso de ‘chat-bots’ al navegar por páginas web. Un «ayudante» virtual generado por IA puede aparecer en la pantalla y simular una conversación de mensajes con el navegador para dirigirlos a través de la página web directamente a lo que necesitan sin esperar a que un empleado humano se conecte. Este uso de IA crea una experiencia más fácil de usar y permite a los clientes buscar productos más relevantes para sus necesidades.

La seguridad y la protección también son una parte vital del comercio electrónico que puede beneficiarse enormemente de la integración de la IA. En una industria llena de ‘réplicas’ o productos ‘duplicados’, el riesgo de que un consumidor compre un producto falsificado disfrazado de auténtico es mayor que nunca. Usando AI, ahora podemos adoptar algoritmos de aprendizaje automático que pueden distinguir productos auténticos de uno falso, brindando un nivel adicional de protección para sus usuarios.

Algoritmo de recomendación impulsado por IA

Los algoritmos impulsados ​​por IA recomendados son uno de los métodos más populares para permitir que las empresas se conecten con sus usuarios y mejoren su experiencia para fortalecer su lealtad. El sistema de recomendaciones recopila datos y análisis del consumidor para generar recomendaciones personalizadas para el usuario. Estos motores usan IA para un análisis más rápido y se basan en puntos de datos como el historial de navegación, las interacciones y las calificaciones de los usuarios.

Uno de los mejores ejemplos de esto en la era digital es la aplicación de alojamiento de videos TikTok, que cuenta con uno de los mejores motores recomendados del mundo. Con millones de usuarios activos cargando contenido todos los días, su algoritmo puede analizar los datos almacenados sobre lo que el usuario está viendo y luego usarlos para sugerir nuevos contenidos y videos para ver. Esto no solo aumenta el uso de la aplicación y el nivel de interactividad, sino que también mejora la experiencia del usuario al sugerir contenido relevante que aumentaría aún más su uso y lealtad a la aplicación.

Este resultado final es la razón por la que la mayoría de las empresas y las grandes redes han utilizado estos algoritmos de IA para ayudar a mejorar las ventas y el rendimiento.

IA y Reclutamiento

Al contratar a un nuevo empleado para los puestos, muchas empresas ahora utilizan un sistema de seguimiento de candidatos (ATS) para ayudar a que el proceso sea más rápido y eficiente. APS ayuda a organizar la lista de candidatos potenciales al permitir que los reclutadores recopilen información sobre los solicitantes y los clasifiquen según su experiencia, habilidades y calificaciones. Esto ayuda a descartar a los candidatos menos calificados y se enfoca en aquellos más adecuados para el puesto.

Una ventaja clave de esto es que les ahorra tiempo a los reclutadores en la preselección de candidatos, lo que permite más tiempo para conectarse con los solicitantes en un nivel más «humano». También conducirá a la selección de un candidato de mayor calidad en términos de relevancia.

Sin embargo, una preocupación actual sería un sesgo potencial durante el proceso. AI todavía se basa en datos utilizados en casos anteriores, donde puede haber sesgo humano. Por lo tanto, la IA tendría que copiar esos mismos patrones y eventualmente podría imponer los mismos problemas en el futuro a pesar de esta automatización. Por lo tanto, es vital que cualquier empresa que adopte estos sistemas tenga un conjunto de datos neutral en el que Ai pueda confiar para evitar que cualquier «sesgo humano» sea un factor.

Banca e Inteligencia Artificial

El sector bancario puede beneficiarse enormemente de la integración de la IA, siendo el sistema de calificación crediticia el mejor ejemplo. Dado que muchos bancos utilizan un servicio de aprobación de préstamos basado en datos financieros y otra información de estilo de vida, el uso de IA puede ayudar a acelerar su proceso al tomar la información de estos solicitantes y la IA utilizada para analizar rápidamente esta información y determinar automáticamente su puntaje crediticio y probabilidad. pedir prestado en base a sus datos.

La seguridad bancaria también es una preocupación importante para muchos, y la capacidad de la IA para identificar patrones puede ayudar a neutralizar y prevenir futuras amenazas. Al proporcionar casos anteriores de fraude o infracción como puntos de referencia, la IA podría ayudar a detectar casos de fallas en la defensa a un ritmo mucho más rápido y preciso a través del análisis de patrones.

Agricultura impulsada por IA

Si bien la agricultura y la agricultura no parecen estar relacionadas con la inteligencia artificial al principio, la IA moldeará en gran medida la forma en que cultivamos nuestros cultivos en el futuro. Todos los días del año, los agricultores deben monitorear múltiples conjuntos de datos de cultivos, incluidas las mediciones de temperatura, agua, suelo y tipo de semilla. AI permitirá a los agricultores monitorear estas variables de una manera más rápida y precisa para ayudar a maximizar la calidad de cada cultivo durante todo el año.

La capacidad de la IA para detectar patrones y anomalías se puede utilizar para tratar irritantes externos, como malas hierbas o infecciones, que se pueden tratar con herbicidas en aerosol. El diagnóstico de enfermedades, como ya se ha visto en otros sectores como el de la salud, también se puede utilizar en la agricultura para identificar cualquier cultivo infectado y alertar rápidamente a los agricultores para que puedan neutralizar la amenaza lo antes posible. Hacer esto rápidamente aumentará las posibilidades de prevenir daños al cultivo, lo que también ayudará a proteger las finanzas de la industria.

Maximilian Espino Puente

Profesional consolidado con experiencia y éxito en temas de índole financiero. En la práctica, ha desarrollado también noticias para diferentes portales informativos, y su trabajo, ha marcado una referencia en diferentes aspectos del mundo de las finanzas.

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