Cinco tecnologías cognitivas para dar forma al futuro

La tecnología cognitiva es un sistema avanzado de asistencia al conductor basado en IA. Un estudio sugerido por Hackett Group ha sugerido que el 85 por ciento de los líderes de compras están involucrados en el estudio de tecnologías cognitivas que harán evolucionar el programa operativo durante los próximos tres a cinco años. Solo el 32 por ciento de todos tienen la estrategia para implementar las tecnologías y entre ellos, el 25 por ciento tiene suficiente capital e ingenio para ejecutar las tecnologías. Le estoy sugiriendo las tecnologías cognitivas más potenciales que pueden dar forma a su futuro.

A medida que la IA se convierte en la base del avance de nuestra vida diaria. Las organizaciones de TI necesitan adoptar esta nueva tecnología para mantener su posición en el mercado. En la gestión de servicios, para escalar el sistema holístico es importante integrar tecnologías cognitivas. Este enfoque ofrece enormes beneficios potenciales para dar forma al futuro tanto de los usuarios como de la gestión de servicios. Al integrar tecnologías cognitivas, puede ofrecer a sus usuarios experiencias personalizadas, avanzadas y conversacionales que generaron resultados mejores y más rápidos. Al igual que los usuarios de teléfonos inteligentes ordenan a su asistente para ayudar en varias tareas diarias, obtendrá la experiencia exacta con la mesa de servicio pidiendo chatbots para ayudar con diferentes actividades sin ninguna intervención humana. Así es como puede obtener una alta satisfacción del cliente.

Análisis de grandes datos

Big Data Analytics es el proceso de administrar la gran cantidad de datos para dibujar patrones, tendencias e información procesable con la ayuda de tecnologías avanzadas y funcionalidades computacionales. Es una forma de análisis avanzado que involucra aplicaciones complejas con modelos predictivos y algoritmos estadísticos, estas tareas son realizadas por sistemas de análisis de alto rendimiento. Estos sistemas y software de análisis especializados ofrecen muchos beneficios que incluyen mejores oportunidades de ingresos, base de marketing destacada, servicio al cliente avanzado, eficiencia operativa, mejor ventaja competitiva. Las aplicaciones basadas en aplicaciones de análisis de Big Data brindan espacio a los analistas de datos, modeladores predictivos, estadísticos y otros profesionales en estos campos para analizar los volúmenes crecientes de datos de transacciones estructuradas y otras formas de datos que no se practican en los programas tradicionales de BI y análisis. Rodea una amalgama de datos estructurados y no estructurados. A través de la conexión del sensor, estos datos se recopilan y se conectan a IoT (Internet de las cosas). Se utilizan una gran cantidad de herramientas y tecnologías:

• Bases de datos NoSQL
• Hadoop
• HILO
• Mapa reducido
• Chispa - chispear
• Hbase
• Colmena
• Cerdo

Las aplicaciones de análisis de big data incluyen datos de sistemas internos y fuentes externas, como datos meteorológicos sobre consumidores compilados por proveedores de servicios de información externos. La aplicación de análisis de transmisión se ha vuelto común en entornos de big data para realizar análisis en tiempo real de los datos que se alimentan a los sistemas Hadoop a través de motores de procesamiento de transmisión, como Spark, Flink y Storm. Los sistemas analíticos complejos se integran con esta tecnología para administrar y analizar una gran cantidad de datos. Big Data se ha vuelto extremadamente beneficioso en el análisis de la cadena de suministro. Para 2011, el análisis de big data comenzó a tomar una posición firme en las organizaciones y en la opinión pública. Con Big Data Hadoop y otras tecnologías de big data relacionadas habían comenzado a surgir a su alrededor. Principalmente, el ecosistema de Hadoop comenzó a tomar forma y maduró con el tiempo. Big Data fue principalmente la plataforma de grandes sistemas de Internet y empresas de comercio electrónico. En la actualidad, ha sido adoptado por minoristas, empresas de servicios financieros, aseguradoras, organizaciones de atención médica, manufactura y otras empresas potenciales. En algunos casos, los clústeres de Hadoop y los sistemas NoSQL se utilizan en el nivel preliminar como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación para los datos. Toda la acción se realiza antes de que se cargue en una base de datos analítica para analizarla generalmente en forma compuesta. Cuando los datos están listos, se pueden analizar con un software que se utiliza para procesos de análisis avanzados. La minería de datos, el análisis predictivo, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo son las herramientas típicas para concluir toda la acción. En este espectro, es muy importante mencionar que el software de análisis estadístico y minería de texto juega un papel fundamental en el proceso de análisis de big data. Tanto para aplicaciones ETL como de análisis, las consultas se generan en MapReduce con varios lenguajes de programación como R, Python, Scala y SQL.

Aprendizaje automático:

El aprendizaje automático es un proceso continuo avanzado en el que las máquinas se desarrollan de manera que puedan realizar su tarea como humanos. Estas máquinas se desarrollan utilizando datos de alta tecnología para realizar su tarea sin intervención humana. Machine Learning es una aplicación de IA que le da a una máquina la capacidad de aprender y mejorar el programa sin ninguna acción directa y explícita. Básicamente se centra en el desarrollo de un programa informático que pueda acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos. Su objetivo principal es permitir que las máquinas aprendan automáticamente sin ayuda humana. El aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la estadística computacional, con lo cual el estudio de la optimización matemática se está haciendo la tarea del aprendizaje automático. La tarea del aprendizaje automático se puede clasificar en varias categorías amplias.

• Aprendizaje supervisado.
• Aprendizaje semi-supervisado.
• Aprendizaje automático no supervisado.
• Aprendizaje automático de refuerzo.

Todas estas categorías clasificadas de aprendizaje automático ofrecen diferentes matices de tareas para analizar datos e información y tomar decisiones esenciales:

• El algoritmo de aprendizaje crea una función supuesta para hacer predicciones sobre el valor de salida. Los algoritmos de aprendizaje pueden comparar su salida con la salida calculada y encontrar errores para modificar el modelo según el requisito.
• Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​no pueden rectificar el resultado correcto, sino que pueden explorar los datos y extraer inferencias del conjunto de datos para describir la estructura oculta de los datos no etiquetados.
• El algoritmo de aprendizaje automático semisupervisado se utiliza tanto para datos etiquetados como no etiquetados.
• Los algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo interactúan con el entorno para producir acciones y descubrir recompensas y errores. El proceso de ensayo y error resulta ser la característica más significativa de este aprendizaje. Para habilitar este proceso, la retroalimentación de recompensa simple es esencial para aprender qué acción es mejor, lo que generalmente se denomina señal de refuerzo.

Al igual que el análisis de Big Data, el aprendizaje automático también permite analizar el volumen masivo de datos. Tiende a ofrecer resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades beneficiosas o gestionar el sistema de gestión de riesgos. Sin embargo, también puede requerir tiempo y recursos adicionales para ejecutar todo el programa correctamente. Es un proceso muy efectivo para administrar y monitorear una gran cantidad de datos e información.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El Procesamiento del Lenguaje Natural es entrenar máquinas con inteligencia humana para generar cambios en su lenguaje y respuestas para hacerlos más parecidos a los humanos. En realidad se refiere a cómo nos comunicamos entre nosotros. La PNL se define como la manipulación automática del lenguaje natural mediante el uso del software. El estudio del procesamiento del lenguaje natural se inició hace más de 50 años. Es diferente de otros tipos de datos. Sin embargo, aún después de trabajar durante tantos años, el desafío del proceso del lenguaje natural no se resuelve en una revista de Lingüística Matemática que fue publicada por un científico entusiasta: “es difícil desde el punto de vista del niño, que debe pasar muchos años adquiriendo un lenguaje. … es difícil para el aprendiz de idiomas adulto, es difícil para el científico que intenta modelar los fenómenos relevantes, y es difícil para el ingeniero que intenta construir sistemas que se ocupan de la entrada y salida del lenguaje natural. Estas tareas son tan difíciles que Turing podría hacer correctamente una conversación fluida en lenguaje natural la pieza central de su prueba de inteligencia”.

Como el aprendizaje automático, los científicos e investigadores están interesados ​​en trabajar con datos, y la lingüística puede funcionar en el proceso de la PNL. Los desarrolladores modernos sugirieron que: “el objetivo de la ciencia lingüística es poder caracterizar y explicar la multitud de observaciones lingüísticas que nos rodean, en conversaciones, escritura y otros medios. Parte de eso tiene que ver con el tamaño cognitivo de cómo los humanos adquieren, producen y entienden el lenguaje, parte tiene que ver con entender la relación entre la expresión lingüística y el mundo, y parte tiene que ver con entender las estructuras lingüísticas por qué lengua se comunica”

Inteligencia artificial

AI impulsa la automatización de tareas primarias con computadoras para que sirvan como asistentes digitales avanzados. La inteligencia humana se basa en sentir el entorno, aprender del entorno y procesar la información del entorno. Eso significa que AI incorpora:

• Engaño del sentido humano, como el tacto, el gusto, la vista, el olfato y el oído.
• El engaño de las respuestas humanas: Robótica.
• Engaño de aprendizaje y procesamiento: aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

La computación cognitiva generalmente se enfoca en imitar el comportamiento humano y trabajar para resolver problemas que se pueden hacer potencialmente incluso mejor que la inteligencia humana. La computación cognitiva simplemente complementa la información para tomar decisiones más fácilmente que nunca. Mientras que la Inteligencia Artificial se encarga de tomar la decisión por sí misma y minimizar el protagonismo de los humanos. Las tecnologías que funcionan detrás de la computación cognitiva son similares a las tecnologías detrás de la IA, que incluyen aprendizaje profundo, aprendizaje automático, redes neuronales, NLP, etc. Aunque la computación cognitiva está estrechamente asociada con la inteligencia artificial, cuando su uso práctico ha salido a la luz, son completamente diferentes. La IA se define como “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 usar la información), el razonamiento (usar las reglas para llegar a una conclusión aproximada o definitiva) y la autocorrección”. AI es un término general bajo el cual una gran cantidad de tecnologías, algoritmos, teorías y métodos permiten que la computadora o cualquier dispositivo inteligente funcione con tecnologías de alta tecnología con inteligencia humana. El aprendizaje automático y la robótica se basan en la inteligencia artificial que permite que las máquinas ofrezcan inteligencia aumentada y puedan superar la percepción y la precisión humanas. La herramienta AI ofrece una gama de nuevas funcionalidades en su negocio. Los algoritmos de aprendizaje profundo que se integran con las herramientas de IA más avanzadas. Los investigadores y los especialistas en marketing creen que la introducción de la inteligencia aumentada tiene una connotación más neutral que nos permitirá comprender que la IA se utiliza para mejorar el producto y el servicio. La IA se puede clasificar en cuatro categorías:

Máquinas reactivas: la computadora de juego de ajedrez Deep Blue de IBM tiene la capacidad de identificar piezas en el tablero de ajedrez y hacer predicciones en consecuencia, aunque no puede acceder a las experiencias pasadas para informar las futuras. Puede gestionar y analizar los posibles movimientos. AlphaGO de Google es otro ejemplo, aunque está diseñado para funcionar con fines limitados y no se puede aplicar a otra situación.

Teoría de la mente: Sin embargo, este tipo de IA se desarrollan de manera que las máquinas puedan tomar decisiones individuales. Aunque esta tecnología de IA se había desarrollado hace bastante tiempo. Actualmente no tiene ningún uso práctico.

Memoria limitada: esta tecnología de inteligencia artificial se desarrolló para realizar una tarea en el futuro con respecto a experiencias pasadas. Tiene la capacidad de tomar y darte pistas avanzadas sobre cualquier decisión importante con respecto a tus tareas. Por ejemplo: si está conduciendo, el sistema de navegación diseñado por IA puede proporcionarle directamente un cambio de carril para llegar a su destino.

Conciencia de uno mismo: se desarrolla una IA que realmente puede tener un sentido y una conciencia como los que tiene un cuerpo humano. Las máquinas integradas con autoconciencia pueden comprender el estado actual utilizando la información para saber qué siente una tercera persona.

Automatización de procesos

La automatización de procesos permite interconectar las diversas funciones, procesar la automatización del flujo de trabajo y tener errores mínimos. La automatización de procesos es el uso de la tecnología para la automatización empresarial. El primer paso es comenzar por reconocer los procesos que necesitan automatización. Cuando tenga una comprensión perfecta del proceso de automatización, debe planificar los objetivos para la automatización. Antes de implementar la automatización, debe verificar las lagunas y los errores en el proceso. Aquí tienes una lista donde puedes descifrar por qué necesitas un proceso de automatización en tu negocio:

• Estandarizar y agilizar los procesos.
• Resolver el proceso con agilidad reduciendo el costo.
• Desarrollar una mejor asignación de recursos.
• Para mejorar la experiencia del cliente.
• Para mejorar el cumplimiento para regular y estandarizar sus procesos comerciales.
• Para proporcionar una alta satisfacción de los empleados.
• Para mejorar la visibilidad del rendimiento del procesamiento.

Un conjunto de departamentos puede adoptar el proceso comercial para automatizar su proceso y facilitar el ciclo de naturaleza complicada.

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