Tag: Inteligencia Artificial

  1. ALGORITMO.  En Ciencias de la Computación, un algoritmo es un conjunto de pasos para realizar una tarea. En otras palabras, una secuencia lógica  y con instrucciones que forman una fórmula matemática o estadística para realizar el análisis de datos.
  2. ANÁLISIS DE SENTIMIENTO. El análisis de sentimiento se refiere a los diferentes métodos de lingüística computacional que ayudan a identificar y extraer información subjetiva del contenido existente en el mundo digital. Gracias al análisis del sentimiento, podemos ser capaces de extraer un valor tangible y directo, como puede ser determinar si un texto extraído de la red Internet contiene connotaciones positivas o negativas.
  3. ANÁLISIS PREDICTIVO. El análisis predictivo pertenece al área de la Analítica Empresarial. Se trata de utilizar los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La AP permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada). También permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
  4. ANALÍTICA EMPRESARIAL. La Analítica Empresarial comprende los métodos y las técnicas que se utilizan para recopilar, analizar e investigar el conjunto de datos de una organización, lo cual genera conocimiento que se transforma en oportunidades de negocio y mejora la estrategia empresarial. AE permite una mejora en la toma de decisiones ya que éstas se basan en la obtención de datos reales y tiempo real y permite conseguir objetivos empresariales a partir del análisis de estos datos.
  5. BIG DATA.  Actualmente nos encontramos en un entorno en el que cada día se generan trillones de bytes de información. A esta enorme cantidad de datos producidos día a día, la denominamos Big Data. El crecimiento de los datos provocados en Internet y otras áreas (Ej. Genómica) hacen necesarias nuevas técnicas para poder acceder y utilizar estos datos. Al mismo tiempo estos grandes volúmenes de datos ofrecen nuevas posibilidades de conocimiento y nuevos modelos de negocio. En particular, en Internet, este crecimiento comienza con la multiplicación en el número de webs comenzando los buscadores (ej. Google) a buscar nuevas formas de almacenar y acceder a estos grandes volúmenes de datos. Esta tendencia (blogs, redes sociales, IoT …) está provocando la aparición de nuevas herramientas de Big Data y la generalización de su uso.
  6. BUSINESS ANALYTICS (Analítica Empresarial). La Analítica Empresarial o Business Analytics permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos. Básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
  7. BUSINESS INTELLIGENCE (Inteligencia de Negocio). Otro concepto relacionado con la AE es la Inteligencia Empresarial (IE) centrada en el uso de los datos de una empresa para facilitar también la toma de decisiones y anticipar acciones empresariales. La diferencia con la AE es que la IE es un concepto más amplio, no solo se centra en el análisis de datos sino que éste es un área dentro de la IE. Es decir, la IE se trata de un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, tecnología y arquitectura técnica entre las que se encuentra la AE; y todo ello, enfocado a la creación de nuevo conocimiento a través de los datos existentes de la empresa
  8. DATA MINING o minería de datos. Data Mining (minería de datos) es también conocida como Knowledge Discovery in database (KDD). Es comúnmente definida como el proceso para descubrir patrones útiles o conocimientos a partir de fuentes de datos tales como Bases de Datos, textos, imágenes, la web, etc.  Los patrones deben ser válidos, potencialmente útiles y entendibles. La minería de datos es un campo multidisciplinar que incluye: aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de base de datos, inteligencia artificial, Information Retrieval, visualización de la información, … El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.
  9. DATA SCIENCE. La oportunidad que los datos ofrecen para generar nuevo conocimiento requiere de técnicas sofisticadas de preparación de estos datos (estructuración) y análisis de los mismos. Así en Internet, sistemas de recomendación, traducción automática y otros sistemas de Inteligencia Artificial se basan en técnicas de Data Science o Ciencia de datos.
  10. DATA SCIENTIST. El data scientist, como su propio nombre indica, es un experto en la Ciencia de Datos (Data Science). Su trabajo se centra en extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos (Big Data) extraídos de diversas fuentes y múltiples formatos para dar respuesta a las cuestiones que se planteen.
  11. DEEP LEARNING o aprendizaje profundo es una técnica dentro del machine learning basado en arquitecturas neuronales. Un modelo basado en deep learning puede aprender a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido, etc. Sin necesidad de intervención humana para la selección de características, esto se puede considera la principal característica y ventaja del deep learning, llamada “feature discovering”. Pueden, además, poseer una precisión que supera al ser humano.
  12. GEOMARKETING. El análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos posibilita estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing. El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información -datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.
  13. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. En computación se trata de programas o bots diseñados para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana. Se trata de hacer que éstos sean tan inteligentes como un humano. La idea es que perciban su entorno y actúen en base a ello, centrado en el auto-aprendizaje, sean capaces  de reaccionar ante nuevas situaciones.
  14. INTELIGENCIA ELECTORAL. Este nuevo término “Inteligencia Electoral (IE)” es la adaptación de modelos matemáticos y de Inteligencia Artificial a las peculiaridades de una campaña electoral. El objetivo de esta inteligencia es la obtención de una ventaja competitiva en los procesos electorales, ¿sabes cómo funciona?
  15. INTERNET OF THINGS (IoT). Este concepto, Internet de las Cosas, fue creado por Kevin Ashton y hace referencia al ecosistema en el que los objetos cotidianos están interconectados a través de Internet.
  16. MACHIEN LEARNIN (Aprendizaje automático). Este término hace referencia a la creación de sistemas a través de la Inteligencia Artificial,  donde lo que realmente aprende es un algoritmo, el cual supervisa los datos con la intención de poder predecir comportamientos futuros.
  17. MINERÍA WEB. La minería web tiene como objeto descubrir información útil o el conocimiento (KNOWLEDGE) procedente de la estructura de hipervínculo web, contenido de la página y datos de usuario. Aunque la minería web utiliza muchas técnicas de minería de datos, no es meramente una aplicación de técnicas de minería de datos tradicionales, debido a la heterogeneidad y la naturaleza semi-estructurada o no estructurada de los datos de la web. La minería web o web mining comprende una serie de técnicas encaminadas a obtener inteligencia a partir de datos procedentes de la web. Aunque las técnicas utilizadas tienen su raíz en las técnicas de data mining o minería de datos, presentan características propias debido a las particularidades que presentan las páginas webs.
  18. OPEN DATA. El Open Data es una práctica que tiene la intención de disponer de unos tipos de datos de forma libre para todo el mundo, sin restricciones de derecho de autor, patentes u otros mecanismos. Su objetivo es que estos datos puedan ser consultados, redistribuidos y reutilizados libremente por cualquiera, respetando siempre la privacidad y seguridad de la información.
  19. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PLN). Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.
  20. PRODUCT MATCHING. El Product Matching es un área perteneciente a Data Matching o Record Linkage encargada de identificar automáticamente aquellas ofertas, productos o entidades en general, que aparecen en la web procedente de diversas fuentes, aparentemente de forma distinta e independiente, pero que hacen referencia a una misma entidad real. En otras palabras, el proceso de Product Matching consiste en relacionar para distintas fuentes aquellos productos que son el mismo.

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Desde que el coronavirus (COVID-19) brotó en Wuhan (China) a finales de 2019, este virus gripal se ha ido extendiendo a lo largo de todo el mundo hasta llegar afectar a más de 180 mil personas en 100 países. Cuando China inició su respuesta al virus, se apoyó en su fuerte sector tecnológico y específicamente en la Inteligencia Artificial (IA) y el Data Science para rastrear y combatir la pandemia.

Hemos podido ver como en el corazón de la epidemia del coronavirus se ha ido desplegando todo tipo de tecnologías para luchar contra la enfermedad. Desde bots para desinfectar, drones con cámaras térmicas, cascos inteligentes o hasta software de reconocimiento facial. Por este motivo, os desglosamos un ranking de las 5 tecnologías más relevantes basadas en Inteligencia Artificial y Data Science empleadas en China para combatir el COVID-19.

1. Inteligencia Artifical para identificar, rastrear y pronosticar brotes

Cuanto mejor podamos rastrear el virus, mejor podremos combatirlo. Al analizar noticias, redes sociales y documentos gubernamentales, la Inteligencia Artificial (IA) puede aprender a detectar cuándo es posible que se genere un brote. El seguimiento de los riesgos de enfermedades infecciosas mediante el uso de IA, ha servido para advertir sobre la amenaza del virus varios días antes de que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades o la Organización Mundial de la Salud emitieran sus advertencias públicas.

Asimismo, gracias a la Inteligencia Artificial ha sido posible que trabajadores de atención médica primaria hayan podido detectar y controlar la enfermedad de manera eficiente. Un ejemplo es el gigante chino de comercio electrónico Alibaba, que construyó un sistema de diagnóstico basado en IA para diagnosticar el virus en segundos y con un 96% de precisión.

2. Drones entregan suministros médicos

Una de las formas más seguras y rápidas de obtener suministros médicos allí  donde se necesita durante un brote epidémico es la entrega mediante drones. Empresas fabricantes de drones está utilizando sus vehículos aéreos no tripulados para transportar muestras médicas y material de cuarentena con un riesgo mínimo entre centros de  control sanitario y hospitales. También, se han utilizado  drones  para patrullar espacios públicos, rastrear el incumplimiento de los mandatos de la cuarentena y para capturar imágenes térmicas.

3. Los robots esterilizan, entregan suministros, entre otras tareas.

En China, empresas que han desarrollado tecnologías automatizadas o robots, han destinado estos productos para completar muchas tareas, como limpiar y esterilizar; y entregar alimentos o medicamentos, para reducir la cantidad de contacto entre personas. Algunos de estos robots utilizan luz ultravioleta para matar de forma autónoma bacterias y virus. En China, una empresa desplegó sus robots que generalmente los utilizaban en la industria de la restauración para dar  servicios de este tipo a más de 40 hospitales de todo el país.

Más allá de los robots y los drones, China también ha movilizado su sofisticado sistema de vigilancia para controlar a las personas infectadas y establecer las cuarentenas. Las cámaras de reconocimiento facial son comunes en China, y ahora las compañías están actualizando el software para escanear multitudes en busca de gente con fiebre o para identificar a las personas que no usan máscaras

4. Telas perfeccionadas para la protección

Empresas como la startup israelí Sonovia Tech esperan armar sistemas de salud y otros sectores con máscaras faciales hechas con un tejido antipatógeno y antibacteriano que se basa en nanopartículas de óxido de metal.

5. Inteligencia Artificial para identificar personas infectadas

Si bien es un uso controvertido de la tecnología y la Inteligencia Artificial, el sofisticado sistema de vigilancia de China utilizó tecnología de reconocimiento facial y software de detección de temperatura para identificar a las personas que podrían tener fiebre y tener más probabilidades de tener el virus.

Otra tecnología similar a los «cascos inteligentes» utilizados por los funcionarios de la provincia de Sichuan para identificar a las personas con fiebre. El gobierno chino también ha desarrollado un sistema de monitoreo llamado Código de Salud que utiliza grandes datos (big data) para identificar y evaluar el riesgo de cada individuo en función de su historial de viajes, cuánto tiempo han pasado en puntos críticos de virus y la posible exposición a las personas que portan el virus. A los ciudadanos se les asigna un código de color (rojo, amarillo o verde), al que pueden acceder a través de una app para indicar si deben ser puestos en cuarentena o permitidos en público.

En una pandemia global como COVID-19, la tecnología, la Inteligencia Artificial y la ciencia de datos se han vuelto críticas para ayudar a las sociedades a enfrentar el brote de manera efectiva.

Fuente: By Bernard Marr en Forbes (2020): «Coronavirus: How Artificial Intelligence, Data Science And Technology Is Used To Fight The Pandemic«

GIO es un nuevo software basado en Inteligencia Artificial para descubrir oportunidades de negocio relevantes y se centra en dos grandes áreas principales. Por un lado, la detección temprana de oportunidades de negocio a partir de bots de búsqueda y su evaluación temprana, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (Early Warnung System). Y, por otro lado, la gestión documental de estas oportunidades detectadas hasta su vuelco en el sistema de gestión de documentos de la empresa -en aquellos casos que se disponga de uno-. El motivo por el cual este sistema se tiene en cuenta una gestión documental es para poder realimentar a los modelos de Inteligencia Artificial del Early Warning System.

Los objetivos de este sistemas son:

  • Sistematizar y mejorar la detección de oportunidades comerciales
  • Posibilidad de generar nuevo conocimiento (ej. tendencias, países emergentes, …) a partir de los datos generados
  • Posibilidad de digitalizar de forma completa el proceso de gestión de las oportunidades de negocio
  • Automatizar la extracción de oportunidades de las fuentes identificadas.

¿Cómo funciona el sistema de Gestión Inteligente de Oportunidades?

gestion inteligente de oportunidades sistema de reglas

El sistema se compone de varias capas:

DESCUBRIDOR DE OPORTUNIDADES

El Descubrimiento de Oportunidades está compuesto por sistemas de búsqueda y extracción de información de la web a través de wrappers, crawlers, metabuscadores, etc. para obtener un conjunto de potenciales oportunidades más o menos estructuradas en función del sistema de extracción que las haya identificado.

EVALUACIÓN DE OPORTUNIDADES

Una vez que el sistema de extracción ha detectado y extraído las oportunidades, éstas estarán más o menos estructuradas por lo que, en base a ésto, existen dos sistemas de evaluación diferentes: a través de un sistema de reglas y/o clasificador automático o a través de un sistema basado en Machine Learning. De esta forma, se obtiene un conjunto de oportunidades ya validadas junto con lo metadatos necesarios para el desarrollo de las mismas (pliegos, documentos, etc)

GESTIÓN PRELIMINAR DE OPORTUNIDADES

Generar un conjunto de reglas de negocio para que las oportunidades validadas en la capa de extracción sean notificadas al personal que sea relevante para cada oportunidad y su vuelco en el sistema de gestión contractual y/o n un sistema de gestión documental -en aquellos casos que se disponga de uno-.

INTELIGENCIA

El uso de la plataforma generará una multitud de datos que permitirá generar nueva Inteligencia como por ejemplo:

  • Descubrir nuevas fuentes de oportunidades
  • Detección de zonas geográficas “trending” para algún tipo de oportunidades
  • Detección de tipos de oportunidades “trending” a nivel global

¿Te gustaría saber más sobre este sistema de Gestión Inteligente de Oportunidades? Escríbenos, nos pondremos en contacto:

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El pasado 19 de febrero la Comisión Europea desvelaba sus ideas y medidas para una transformación digital que redundara en beneficio de todos, y que refleje lo mejor de una Europa abierta, justa, diversa, democrática y con confianza en sí misma. Esta estrategia presenta una sociedad europea impulsada por soluciones digitales que sitúan en el lugar preferente a las personas, abre nuevas oportunidades para las empresas y da impulso al desarrollo de una tecnología fiable que fomente una sociedad abierta y democrática y una economía dinámica y sostenible.

La digitalización es un factor clave en la lucha contra el cambio climático y en la consecución de la transición ecológica. La estrategia europea de datos y las opciones estratégicas destinadas a garantizar un desarrollo de la inteligencia artificial centrado en el ser humano constituirán los primeros pasos en pos de esos objetivos.

Europa, líder digital de confianza

Las tecnologías digitales, si se usan con conocimiento de causa, beneficiarán a los ciudadanos y a las empresas de muchas maneras. Durante los próximos cinco años, la Comisión se centrará en tres objetivos fundamentales en el ámbito digital:

  • Una tecnología que redunde en beneficio de las personas
  • Una economía justa y competitiva
  • Una sociedad abierta, democrática y sostenible

Europa, líder de una inteligencia artificial fiable

Europa posee todo lo necesario para convertirse en un líder mundial en sistemas de Inteligencia Artificial (IA) que puedan usarse y aplicarse de forma segura. Cuenta con excelentes centros de investigación, sistemas digitales seguros y una posición sólida en robótica, así como unos sectores manufactureros y de servicios competitivos, que abarcan desde la automoción a la energía, pasando por la asistencia sanitaria o la agricultura.

En su Libro Blanco presentado el pasado 19 de febrero, la Comisión Europea propone un marco para una Inteligencia Artificial fiable, basado en la excelencia y la confianza. En asociación con los sectores público y privado, el objetivo es movilizar recursos a lo largo de toda la cadena de valor y crear los incentivos apropiados para acelerar la implantación de la IA, también entre las pequeñas y medianas empresas. Para ello, será también necesario colaborar con los Estados miembros y la comunidad investigadora, con el fin de atraer y retener el talento.

Europa, líder de la economía de los datos

La cantidad de datos que generan las empresas y los organismos públicos crece constantemente. La siguiente ola de datos industriales transformará profundamente el modo en que producimos, consumimos y vivimos. Sin embargo, la mayor parte de su potencial sigue estando desaprovechado. Europa cuenta con todo lo necesario para convertirse en líder en esta nueva economía de los datos: la base industrial más potente del mundo, con unas pymes que son una parte vital del tejido industrial; las tecnologías; las capacidades; y ahora también una visión clara.

comision europea bruselas

El objetivo de la estrategia europea de datos es asegurar que la UE se convierte en un modelo de sociedad empoderada por los datos y en un líder de esa sociedad. Con ese fin, busca crear un auténtico espacio europeo de datos, un mercado único de datos, para desbloquear los datos no utilizados, permitiendo que fluyan libremente por toda la Unión Europea y entre sectores, en beneficio de las empresas, los investigadores y las administraciones públicas. Los ciudadanos, las empresas y las organizaciones deben estar habilitados para tomar mejores decisiones con base en el conocimiento que aporten los datos no personales. Los datos deben estar disponibles para todos, ya se trate de entidades públicas o privadas, de empresas emergentes o de grandes empresas.

Para lograrlo, la Comisión propondrá, en primer lugar, la creación del marco regulador correcto en materia de gestión de los datos, del acceso a ellos y de su reutilización entre empresas, entre administraciones y entre empresas y administraciones. Esto implica crear incentivos para el intercambio de datos y adoptar normas prácticas, justas y claras para el acceso a los datos y el uso de los mismos, que cumplan con los valores y los derechos europeos como la protección de los datos personales, la protección de los consumidores y la legislación en materia de competencia. También supone aumentar la disponibilidad de los datos del sector público abriendo conjuntos de datos de alto valor en toda la UE y permitiendo su reutilización para la innovación basada en ellos.

En segundo lugar, la Comisión pretende apoyar el desarrollo de los sistemas tecnológicos y la siguiente generación de infraestructuras, lo que permitirá a la UE y a todos los actores aprovechar las oportunidades que brinda la economía de los datos. Contribuirá a las inversiones en proyectos europeos de gran impacto sobre espacios de datos europeos e infraestructuras en la nube fiables y eficientes desde el punto de vista energético.

Finalmente, pondrá en marcha medidas sectoriales específicas, para construir espacios europeos de datos, por ejemplo en relación con la fabricación industrial, el pacto verde, la movilidad o la salud.