Cómo la Tenología de la Inteligencia Artificial puede Transformar tu Trabajo

El Aprendizaje Automático (Machine Learning) , la Automatización Robótica de Procesos y la Inteligencia Artificial Conversacional están Aquí para Cambiar Tu Negocio. Descubre más sobre la Tecnología de Inteligencia Artificial.

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La tecnología de la inteligencia artificial ayudar a la empresas a aprender desde la experiencia

¿Qué es la Tecnología de la Inteligencia Artificial?

La tecnología de inteligencia artificial (IA) es un término general que se refiere a la tecnología que permite a las máquinas percibir, comprender, actuar y aprender. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML), la automatización de procesos robóticos (RPA), el reconocimiento facial y el reconocimiento de voz son algunos de los ejemplos más comunes, pero el campo es amplio e incluye numerosas aplicaciones de inteligencia artificial.

La IA se puede clasificar en tres niveles diferentes de complejidad:

Nivel 1: Tecnología capaz de reconocer patrones, como los de imágenes o el habla.

Nivel 2: Tecnología que puede vincular datos y hacer predicciones basadas en probabilidades.

Nivel 3: Tecnología que puede descubrir nuevas conexiones y aprender de la experiencia.

Artificial intelligence technologies use voice recognition and facial recognition.

Ya estas utilizando la inteligencia artificial en tu día a día

La tecnología de inteligencia artificial (IA) ya forma parte de nuestra vida diaria. Estas son algunas de las aplicaciones más comunes de la inteligencia artificial que puedes encontrar y ni siquiera te has dado cuenta.

Asistentes Virtuales: Asistente virtuales – como Google Assistant o Amazon Echo – utilizan inteligencia artificial conversacional y reconocimiento de voz para crear experiencias interactivas bidireccionales. Por ejemplo, puedes solicitar agregar un evento a tu calendario. Las diversas tecnologías de inteligencia artificial analizarían tu discurso, determinarían qué era relevante sobre el comando y luego solicitarían información más detallada antes de agregar el evento a un conjunto de datos estructurados (el calendario).

Casas Inteligentes: Las casas inteligentes utilizan dispositivos conectados, como cámaras de seguridad y termostatos para el hogar habilitados para IA. Google Nest, por ejemplo, puede aprender los hábitos de un residente y ajustar la temperatura interior dependiendo de si está en casa o en el trabajo, despierto o dormido.

Recomendaciones de Medios: Servicios como Netflix, Spotify y YouTube utilizan inteligencia artificial para saber qué les gusta o no a los usuarios. Luego hacen recomendaciones basadas en esos conocimientos

Transporte Compartido: Servicios como Uber y Lift utilizan inteligencia artificial para hacer predicciones sobre cuánto tiempo tendrá que esperar un usuario para que lo recojan, o cuánto tiempo más tiempo pasará antes de llegar a su destino.

EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO GENERA CONOCIMIENTOS ARTIFICIALES A PARTIR DE LA EXPERIENCIA

¿Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Learning)?

El aprendizaje automático es un término genérico para un tipo de inteligencia artificial que aprende de la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático son perfectos para resolver problemas complejos a gran escala. La tecnología se usa a menudo para hacer predicciones basadas en el comportamiento humano o ambiental o para encontrar ineficiencias o patrones previamente inadvertidos en grandes conjuntos de datos.

Los sistemas de aprendizaje automático son sistemas especializados que solo pueden usarse de manera eficiente y en todo su potencial en sus áreas capacitadas. ¿Cómo funciona? El aprendizaje automático requiere un algoritmo basado en datos. Después, este algoritmo se «entrena» para que pueda realizar un trabajo específico. Mientras el algoritmo funciona, el conjunto de datos está en continuo crecimiento a medida que se observan condiciones cambiantes. Al incorporar estos datos adicionales, el algoritmo continúa su entrenamiento, «aprende» y expande sus capacidades paso a paso. Aquí es donde NTT DATA Business Solutions puede ayudarte.

Cómo el aprendizaje automático introdujo el mantenimiento predictivo a Xervon

NTT DATA Business Solutions utilizó algoritmos de aprendizaje automático, tecnología de sensores y pronóstico del tiempo para ayudar a Xervon a comprender cuántas torres de enfriamiento necesitaba para funcionar en un momento dado. Esto hizo que la empresa ahorrara dinero al reducir los costos de energía. También ayudó a Xervon a planificar el mantenimiento para los períodos en los que esperaba que las torres estuvieran fuera de línea.

MÁS INFORMACIÓN SOBRE EL CASO Xervon

Mejores Prácticas sobre el Aprendizaje Automático (Machine Learning)

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Inteligencia Artificial - El Fututo es Ahora

Thomas Nørmark, Global Head of AI & Robotics
La IA es capaz de hacer cosas asombrosas que hubieran sido ciencia ficción incluso hace una década.

Thomas Nørmark Jefe Global de IA & Robótica

¿Cómo Puede Tu Empresa Benificiarse de la IA?

En el pasado, las decisiones comerciales dependían en gran medida de la evidencia anecdótica. Hoy, la situación es muy diferente. A medida que se conectan más dispositivos, la cantidad de datos crece exponencialmente. Maximizar el valor de grandes conjuntos de datos es ahora el desafío.

Con la tecnología de inteligencia artificial, puedes utilizar todos esos datos para tomar decisiones precisas y convertirte en una empresa inteligente. Los datos de los sensores de IoT, por ejemplo, se pueden combinar con servicios basados en la nube habilitados para IA para aumentar la eficiencia de la cadena de suministro. La Automatización Robótica de Procesos (RPA) agiliza las tareas repetitivas y elimina los errores humanos. Los avatares digitales pueden liberar un tiempo valioso para tus empleados y optimizar los servicios para tus clientes. El aprendizaje automático puede mejorar la previsión. ¿Tienes datos abundantes pero infrautilizados? Quizás la IA pueda ayudar.

Nuestras Casos de Innovación en Inteligencia Artificial en la Práctica

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Caso de Innovación Logistics Bridge

The logistics bridge case: Learn how NTT DATA Business Solutions used Internet of Things technology and SAP cloud resources to build a better track-and-trace solution.

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Caso de innovación Kia Mia

The Kia Mia case: Learn how NTT DATA Business Solutions used artificial intelligence and SAP HANA

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Caso de innovación FarmBot

The FarmBot Network: Learn how NTT DATA Business Solutions created a platform for users of FarmBot gardens, integrating logistics, procurement, and the gardens themselves.

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Caso de innovación Giant Hogweed

The Giant Hogweed Case: Learn how NTT DATA Business Solutions used intelligent technology and SAP innovations to save lives.

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Caso de Innovación Xervon

The XERVON cooling Towers: Learn how NTT DATA Business Solutions used machine learning to increase efficiency and better schedule maintenance.

Descubre Cómo Nuestros Expertos Realizan los Casos Comerciales con Inteligencia Artificial

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Ejemplos de Inteligencia Artificial para Tu Línea de Negocio

Servicio al Cliente

Los chatbots con IA conversacional son típicos en la configuración de servicio al cliente en línea, y dirigen a los usuarios hacia información relevante basada en consultas escritas.

Los robots físicos, conocidos como humanos digitales o avatares digitales, pueden ayudar a los clientes en las tiendas físicas. Los robots de la tienda están equipados con monitores y pueden responder preguntas y dirigir a las personas hacia los productos que están buscando.

Más información sobre IA Conversacional

Gestión Financiera

Los gerentes financieros usan IA para acelerar las operaciones y hacer predicciones de mercado. Los bots pueden ahorrar tiempo en las tareas de entrada de datos. También pueden ayudar en tareas más complejas, reduciendo el error humano automatizando el flujo de caja, por ejemplo, o asegurando que se cumplan los complejos requerimientos y los requisitos legales.

Recursos Humanos

Los chatbots y los bots de RPA pueden automatizar tareas de recursos humanos comunes y repetitivas, como completar formularios, escanear correos electrónicos en busca de información clave e introducir datos. La IA puede ayudar a reducir grandes grupos de solicitantes a unos pocos candidatos destacados, y la tecnología puede mejorar a identificar a los empleados que están en riesgo de irse.

Ventas y Marketing

La IA puede ayudar con la gestión de las relaciones con los clientes al predecir qué clientes están a punto de irse y por qué. ¿Son clientes estratégicamente importantes? ¿Se puede hacer algo para satisfacerlos? Con la IA, es posible analizar qué clientes necesitan atención adicional en este momento.

El análisis de imágenes puede agilizar los procesos de categorización y evaluación. En una web de muebles de segunda mano, por ejemplo, los distribuidores normalmente deben tomar fotos de cada silla, identificar al diseñador, describir la funcionalidad de la silla, detallar el desgaste y fijar el precio. El análisis de imágenes de IA puede gestionar esos procesos automáticamente.

Gestión de la Cadena de Suministro

La tecnología de IoT, como el seguimiento y la localización, ha agregado un nivel de precisión a los servicios de entrega que no existía hace poco tiempo. Ahora es posible no solo programar el día de la entrega, sino predecir exactamente cuándo llegará un paquete.

Más información sobre Internet de las Cosas

Utilización de la tecnología con inteligencia artificial

Webinar: Utiliza IA, RPA y aprendizaje automático dentro de SAP S/4HANA

Nuestro experto Adrian Kostrz comparte en esta sesión información sobre la suite inteligente SAP S/4HANA y sus funcionalidades integradas potenciadas por Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Automatización Robótica de Procesos. Explora cómo estas tecnologías avanzadas completan el rompecabezas de una empresa inteligente y cómo pueden adaptarse fácilmente a su modelo y procesos comerciales reales.

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Soluciones Integradas de Inteligencia Artificial de SAP

Cómo Iniciar Tu Proyecto de IA - Co-innovar con nosotros

En NTT DATA Business Solutions, nos especializamos en llevar nuevas ideas a diferentes industrias a través de la co-innovación. No es un enfoque único para todos, sino un enfoque único, modular e iterativo. Piensa en ello como una hoja de ruta que te guiará desde tu punto de partida, donde sea que estés, hasta tu destino, y estaremos allí durante el viaje. El objetivo es siempre el mismo: convertir la innovación en valor.

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