¿Sabe qué es la inteligencia artificial compuesta?

Inteligencia artificial

A día de hoy es complicado encontrar una empresa que no utilice la inteligencia artificial (IA). La IA se ha vuelto más accesible los últimos años.

En este sentido, el concepto de inteligencia artificial compuesta es cada vez más importante para las implementaciones exitosas de IA. La inteligencia artificial compuesta puede definirse como la combinación de diferentes técnicas de IA para alcanzar resultados óptimos.

La inteligencia artificial compuesta actúa mediante la sinergia de una combinación de diferentes tipos de IA. Entre ellos puede mencionarse el aprendizaje automático, sistemas tradicionales basados ​​en reglas, técnicas de optimización, procesamiento de lenguaje natural y técnicas gráficas.

La IA compuesta es utilizada para mejorar la eficiencia de aprendizaje de los sistemas de IA y por su capacidad para resolver una amplia gama de problemas comerciales. Los conceptos detrás de la IA compuesta no son nuevos. Las diferentes técnicas de IA ofrecen enfoques únicos para abordar distintos aspectos de un problema comercial general. Su uso conjunto sin depender de uno solo puede tener un poderoso efecto multiplicador.

Con la inteligencia artificial compuesta, las organizaciones pueden crear soluciones que exploren todos los aspectos del conocimiento integrado en los datos. Esto es aplicable a todos los sectores que están aprovechando la IA compuesta en la actualidad.

Inteligencia artificial compuesta

A menudo las empresas se preguntan qué algoritmo o técnica de inteligencia artificial utilizar. Sin embargo, a medida que la IA aborda problemas cada vez más complejos, la mejor respuesta suele ser una combinación de múltiples técnicas y tecnologías.

El paso más importante para aprovechar con éxito la inteligencia artificial compuesta es definir, en primer lugar y de manera clara, el problema comercial que requiere solución. En primer lugar, los profesionales de la ciencia de datos y la IA deberán tener una comprensión del problema. En este punto se podrá determinar qué conjuntos de datos disponibles informarán mejor la respuesta al problema.

La selección, integración e implementación de la combinación más productiva de técnicas de inteligencia artificial suele depender de la cantidad y el tipo de datos disponibles. Un ejemplo es si el problema comercial más urgente en una empresa u organización está relacionado con la experiencia y el soporte al cliente. Además, habrá que tener en cuenta si se involucran datos de texto o de voz. En este caso, las técnicas de IA, como la visión por computadora, deben estar en la combinación de ingredientes en la estrategia de inteligencia artificial.

Si una empresa está luchando por resolver un problema financiero que involucra datos estructurados, la receta compuesta de IA podría requerir una combinación de estadísticas, aprendizaje automático y técnicas de pronóstico. Después de seleccionar la combinación más productiva de técnicas de inteligencia artificial, los profesionales de la ciencia de datos y la IA de las empresas pueden usar el aprendizaje automático para crear modelos.

Para hacer que los modelos resultantes sean operativos y se pueda capturar valor lo antes posible, los flujos de decisión pueden integrarse en procesos, dispositivos, sensores o bases de datos. Garantizar una integración perfecta y segura en todas las técnicas de inteligencia artificial dentro de una estrategia de IA compuesta es complicado. Esto es así especialmente si se utilizan bibliotecas de código abierto y/o la empresa en cuestión se encuentra dentro de una industria altamente regulada.

Enfoque gradual e integrado

En último término, la inteligencia artificial debe entenderse de manera conjunta ya que requiere de una competencia multidisciplinaria y de la participación de expertos en todo el espectro de técnicas de IA. Para evitar centrarse en exceso en una técnica de IA en particular, las empresas deberían construir de manera gradual su estrategia compuesta de IA. Esto será en función de los problemas comerciales que se les plantee.

No puede perderse de vista que la combinación de inteligencia artificial evoluciona con el paso del tiempo a medida que las necesidades comerciales cambian y crecen. Es importante asegurarse de que una amplia gama de técnicas de IA estén disponibles.

Si se integra una buena combinación de técnicas de inteligencia artificial y se cuenta con los expertos correspondientes para resolver un problema específico, las empresas pueden aprovechar los beneficios de la IA compuesta y resolver de manera realista sus desafíos comerciales más complejos.

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