Inteligencia artificial

Inteligencia artificial - SOLUSOFT

Uno de los principales retos que enfrentamos con cada proyecto es mejorar los servicios que perciben los clientes o usuarios, que cada vez demandan más inmediatez y mayor calidad, a través de la aplicación de tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial.

En el cambio de paradigma que estamos viviendo, los consumidores demuestran estar dispuestos a cambiar sus hábitos de consumo cada poco tiempo si esto mejora su experiencia, lo que obliga a las empresas a cambiar del mismo modo aplicando nuevas tecnologías.

En la actualidad, con el objetivo de ofrecer un valor añadido se están introduciendo técnicas de Inteligencia Artificial, que no solo se aplica en los productos para nuestros usuarios finales, sino también a nivel interno en la propia compañía para mejorar y hacer más rentables los procesos. De hecho, el número de organizaciones que han adoptado IA se ha triplicado en 2018 y su impacto está siendo mucho mayor del pronosticado inicialmente.

Sin embargo, aunque existe demanda de los usuarios y esté comprobado su éxito, existen barreras (fundamentalmente técnicas) que ralentizan su adopción ya que hay un gran número de tecnologías, perfiles necesarios, conocimientos específicos, etc. Precisamente es por esta razón por la que en Solusoft llevamos años trabajando desde I+D en técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, con el doble objetivo de aplicarlas internamente en nuestra compañía y llevarlas a nuestros clientes.

Otro de los retos que plantea la Inteligencia Artificial no es técnico, sino ético. En Solusoft cuidamos que los sistemas de Inteligencia Artificial que desarrollamos respeten un diseño ético, vigilando aspectos como la privacidad de los usuarios y los datos, la seguridad, la equidad y la inclusión, evitando sesgos, la transparencia y el uso responsable.

Según Gartner, en 2022 el 75% de las organizaciones utilizarán Deep Neural Networks para casos que podrían haber sido resueltos con técnicas clásicas de Machine Learning. En Solusoft, desarrollamos soluciones con distintos grados de dificultad, complejidad y sofisticación que se aplican en numerosos casos de uso: diagnóstico de situaciones, sistemas de recomendación, predicción de sucesos, perfilado y caracterización de la información, etc.

Actualmente, en Solusoft estamos analizando y trabajando sobre las siguientes líneas de investigación dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial:

Sistemas de recomendación Collaborative Filtering

Uno de los algoritmos más apropiados y más empleados en los sistemas de recomendación son los denominados Collaborative-Filtering (filtrado colaborativo), y pertenecen al conjunto de técnicas de aprendizaje automático.

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Sistemas de recomendación basados en grafos

Cuando diseñamos un motor de recomendación en tiempo real es necesario considerar no solo la información histórica del usuario sino la sesión actual, correlacionando además al usuario con los productos, el contexto, intereses y forma en que interactúa. En este caso, y precisamente cuando nos centramos en recomendar en base a la forma en que las acciones se relacionan entre sí, es especialmente interesante evaluar la posibilidad de construir el motor empleando un grafo.

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