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  • Los nuevos avances en tecnología de voz llegaron para quedarse. Seguirán creciendo en popularidad, por lo que ahora es el momento perfecto para adelantarse a la curva y comenzar a crear experiencias de voz innovadoras para los conductores. A medida que los fabricantes de automóviles integran el reconocimiento de voz en sus automóviles, se abre un nuevo mundo de posibilidades para la tecnología y sus usuarios.

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    Está claro que la IA alimentaria tendrá una gran influencia en la forma en que comemos. Desde el impulso de las cadenas de comida rápida hacia menús más personalizables hasta una gran cantidad de restaurantes nuevos e innovadores, existen innumerables oportunidades para que la tecnología simplifique nuestras experiencias gastronómicas y mejore la calidad de nuestra comida. Con el avance de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático, podemos esperar que la IA inteligente de alimentos tenga un impacto positivo en nuestra salud y en el impacto ecológico general de nuestro sistema alimentario.

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    En resumen, la segmentación semántica es un sector importante de los algoritmos de aprendizaje profundo aprovechados para potenciar los avances en la visión artificial. La segmentación semántica continuará avanzando en muchas de estas subcategorías relacionadas, detección de objetos, clasificación y localización.

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    En general, un sistema de reconocimiento de voz efectivo debe ser fácil de configurar y usar en diversas situaciones y al mismo tiempo lograr resultados precisos con poca frustración por parte del usuario.

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    La creación de datos domésticos inteligentes requiere un conjunto de procesos que aseguren al final que el algoritmo de aprendizaje automático funcione y procese los datos sin ninguna interrupción.

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    La industria de seguros ha sido tradicionalmente conservadora con los avances tecnológicos y vacilante a la hora de adoptar nuevas tecnologías. Sin embargo, los tiempos están cambiando y la inteligencia artificial (IA) está atrayendo mucho la atención de las compañías de seguros, que están comenzando a darse cuenta del importante papel que la IA puede desempeñar en sus operaciones.

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    La recopilación de datos es el proceso de recopilar, analizar y medir datos precisos de diversos sistemas para utilizarlos en la toma de decisiones de procesos comerciales, proyectos de discurso e investigación.

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    La banca no es lo que solía ser. La mayoría de nosotros necesitamos servicios bancarios rápidos, eficientes e impecables que no presenten complicaciones y, lo que es más importante, que sean confiables. Solo tiene sentido cambiar a canales de banca digital que puedan proporcionar estas cosas. Resulta que los asistentes virtuales impulsados ​​por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) pueden hacer precisamente eso.

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    ¿Alguna vez ha tenido que traducir correos electrónicos importantes a otro idioma? Si es así, le resultará frustrante saber que el servicio de respuesta de correo electrónico de alguien no puede traducir sus correos electrónicos rápidamente. Esto puede ser particularmente frustrante si la comunicación es clave para cualquier organización.

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    Los términos chatbot y asistentes virtuales se utilizan para crear conversaciones utilizando la capacidad de automatización con un toque humano. Con una resolución autónoma, los chatbots y los asistentes virtuales también aceleran la experiencia de los empleados y los clientes.

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    A menudo considerado como uno de los subdominios de la clasificación de texto, una versión simplificada de la clasificación de documentos significa etiquetar los documentos y colocarlos en categorías predefinidas, con el fin de facilitar el mantenimiento y el descubrimiento eficiente.

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    Hola, Siri, ¿puedes buscarme una buena publicación de blog que incluya las principales tendencias de IA conversacional? O, Alexa, ¿puedes simplemente ponerme una canción que distraiga mi mente de las tareas cotidianas mundanas? Bueno, no se trata solo de retórica, sino de discusiones estándar de salón que validan el impacto general de un concepto llamado IA conversacional.

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    OCR o reconocimiento óptico de caracteres es una forma divertida de leer y comprender documentos. Pero, ¿por qué tiene sentido? Vamos a averiguar. Pero antes de continuar, debemos entender un término de aprendizaje automático menos común: RPA (Automatización robótica de procesos).

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    La dura verdad es que la calidad de los datos de entrenamiento recopilados determina la calidad de su modelo de reconocimiento de voz o incluso del dispositivo. Por lo tanto, es necesario conectarse con proveedores de datos experimentados para ayudarlo a navegar a través del proceso sin mucho esfuerzo, especialmente cuando el entrenamiento de un modelo o los algoritmos en cuestión requieren la recopilación, la anotación y otras estrategias hábiles.

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    La habilidad infundida en las máquinas, haciéndolas capaces de interactuar de la manera más humana posible, tiene un tipo diferente de subidón. Sin embargo, la pregunta sigue siendo cómo funciona la IA conversacional en tiempo real y qué tipo de tecnología está impulsando su propia existencia.

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    Como sugiere el nombre, los datos sintéticos son los datos que se generan artificialmente en lugar de ser creados por eventos reales. En marketing, redes sociales, atención médica, finanzas y seguridad, los datos sintéticos ayudan a crear soluciones más innovadoras.

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    Cuando hablamos de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), es un campo de la Inteligencia Artificial (IA) que está específicamente relacionado con la visión artificial y el reconocimiento de patrones. OCR se refiere al proceso de extraer información de múltiples formatos de datos como imágenes, pdf, notas escritas a mano y documentos escaneados y convertirlos a formato digital para su posterior procesamiento.

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    El sistema de monitoreo del conductor es una característica de seguridad avanzada que utiliza una cámara montada en el tablero para monitorear el estado de alerta y la somnolencia del conductor. En caso de que el conductor tenga sueño y esté distraído, el sistema de monitoreo del conductor genera una alerta y recomienda tomar un descanso.

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    El procesamiento del lenguaje natural es un subcampo de la inteligencia artificial capaz de descomponer el lenguaje humano y transmitir los principios del mismo a los modelos inteligentes. ¿Ha planeado usar PNL como su tecnología de entrenamiento modelo? Siga leyendo para conocer los desafíos y las soluciones para solucionarlos.

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    Además de eso, la IA conversacional aprende constantemente de experiencias anteriores utilizando conjuntos de datos de aprendizaje automático para ofrecer información en tiempo real y un excelente servicio al cliente. Además, la IA conversacional no solo comprende y responde manualmente nuestras consultas, sino que también se puede conectar a otras tecnologías de IA, como la búsqueda y la visión, para acelerar el proceso.

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    El reconocimiento de imágenes es la capacidad del software para identificar objetos, lugares, personas y acciones en imágenes. Usando conjuntos de datos de aprendizaje automático, las empresas pueden usar el reconocimiento de imágenes para identificar y clasificar objetos en varias categorías.

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    ¡La inteligencia artificial hace que las máquinas sean más inteligentes, punto! Sin embargo, la forma en que lo hacen es tan diferente e intrigante como la vertical en cuestión. Por ejemplo, los gustos del procesamiento del lenguaje natural son útiles si tuviera que diseñar y desarrollar ingeniosos chatbots y asistentes digitales. Del mismo modo, si desea que el sector de los seguros sea más transparente y adaptable a los usuarios, Computer Vision es el subdominio de IA en el que debe centrarse.

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    ¿Pueden las máquinas detectar emociones simplemente escaneando la cara? La buena noticia es que pueden. Y la mala noticia es que el mercado todavía tiene un largo camino por recorrer antes de convertirse en la corriente principal. Sin embargo, los obstáculos y los desafíos de adopción no impiden que los evangelistas de la IA pongan la 'Detección de emociones' en el mapa de la IA, de manera bastante agresiva.

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    Computer Vision no está tan extendida como otras aplicaciones de IA como el procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, está subiendo de rango lentamente, lo que hace que 2022 sea un año emocionante para la adopción a mayor escala. Estos son algunos de los potenciales de visión por computadora de moda (principalmente los dominios) que se espera que las empresas exploren mejor en 2022.

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    Las empresas de todo el mundo están pasando de documentos en papel al procesamiento de datos digitales. Pero, ¿qué es OCR? ¿Como funciona? ¿Y en qué proceso comercial se puede utilizar para aprovechar sus beneficios? Profundicemos en este artículo sobre los beneficios que OCR trae a la mesa.

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    La respuesta es el reconocimiento automático de voz (ASR). Es un gran paso para transformar la palabra hablada en forma escrita. El reconocimiento automático de voz (ASR) es una tendencia que hará ruido en 2022. Y el aumento en el crecimiento de los asistentes de voz se debe a los teléfonos inteligentes con asistente de voz incorporados y dispositivos de voz inteligentes como Alexa.

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    ¿Estás buscando los cerebros detrás de los mejores modelos de Inteligencia Artificial? Bueno, inclínate ante los anotadores de datos. Si bien la anotación de datos ocupa un lugar central en la preparación de recursos relevantes para cada vertical impulsado por IA, exploraremos el concepto y aprenderemos más sobre los protagonistas del etiquetado desde la perspectiva de la IA de la atención médica.

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    ¿Y no le parece fascinante que los compradores paguen la cuenta en el momento de la salida simplemente representando una cara, no una tarjeta o billetera? El reconocimiento facial permite a los minoristas analizar el estado de ánimo y las preferencias de los compradores en función de sus compras anteriores.

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    Con el aumento de los pagos digitales que se realizan en todo el mundo, ¿cómo pueden las organizaciones financieras garantizar la máxima conversión de ventas y aceptación de pagos, así como minimizar la exposición al riesgo? ¿Suena alarmante? En la industria financiera, que depende en gran medida del procesamiento de datos y la información, mantener una ventaja marginal y comprender los matices naturales de los clientes para brindar una resolución a tiempo requiere tecnología relacionada con la IA.

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    Los drones son una herramienta viable para la recopilación de datos y brindan información en tiempo real. El uso de análisis de datos facilita la inspección de puentes, la minería y el pronóstico del tiempo.

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    El análisis de sentimientos de Call Center es el procesamiento de datos mediante la identificación del matiz natural del contexto del cliente y el análisis de datos para hacer que el servicio al cliente sea más empático.

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    Bueno, la primera razón no necesita ninguna validación. Los proyectos de aprendizaje automático requieren algoritmos, obtención de datos, anotaciones de alta calidad y otros aspectos complejos que se tengan muy en cuenta.

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    Como rama de la inteligencia artificial, la PNL tiene que ver con hacer que las máquinas respondan al lenguaje humano. En cuanto al aspecto tecnológico, la PNL, muy apropiadamente, utiliza la informática, la lingüística, los algoritmos y la estructura general del lenguaje para hacer que las máquinas sean inteligentes. Las máquinas proactivas e intuitivas, siempre que se construyan, pueden extraer, analizar y comprender el verdadero significado y contexto del habla e incluso del texto.

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    Aquí es donde la anotación de imágenes médicas tiene un papel que desempeñar, ya que imparte de manera eficiente el conocimiento necesario a las configuraciones de diagnóstico médico impulsadas por IA para promover la presencia de una visión artificial precisa, como la tecnología de desarrollo de modelos subyacente.

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    La inteligencia artificial no necesita ser un tema sombrío para discutir. Repleta de posibilidades para convertirse en la herramienta más transformadora en los próximos años, la IA se está convirtiendo rápidamente en un recurso de asistencia en lugar de mantenerse en curso como una tecnología abrumadora.

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    ¿Conoce los tecnicismos involucrados en hacer que los modelos de aprendizaje automático sean holísticos, intuitivos e impactantes? De lo contrario, primero debe comprender cómo cada proceso se segrega ampliamente en tres fases, es decir, Diversión, Funcionalidad y Delicadeza. Mientras que 'Finesse' se refiere a entrenar algoritmos ML a la perfección desarrollando primero programas complejos utilizando lenguajes de programación relevantes, la parte 'Divertida' se trata de hacer felices a los clientes ofreciéndoles un producto divertido, perceptivo e inteligente.

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    Imagina despertarte un buen día y ver todos los recipientes de tu cocina comercializados en negro, encegueciéndote de lo que hay dentro. Y luego, encontrar terrones de azúcar para tu té será un desafío. Siempre que puedas encontrar el té primero.

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    La anotación de datos es simplemente el proceso de etiquetar la información para que las máquinas puedan usarla. Es especialmente útil para el aprendizaje automático supervisado (ML), donde el sistema se basa en conjuntos de datos etiquetados para procesar, comprender y aprender de los patrones de entrada para llegar a los resultados deseados.

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    El etiquetado de datos no es tan difícil, ¡nunca dijo ninguna organización! Pero a pesar de los desafíos en el camino, no muchos comprenden la naturaleza exigente de las tareas en cuestión. Etiquetar conjuntos de datos, especialmente para que sean adecuados para modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, es algo que requiere años de experiencia y credibilidad práctica. Y para colmo, el etiquetado de datos no es un enfoque unidimensional y varía según el tipo de modelo en proceso.

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    La adquisición de datos para proyectos de voz se simplifica cuando se adopta un enfoque sistemático. Lea nuestra publicación exclusiva sobre adquisición de datos para proyectos de voz y obtenga claridad.

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    En palabras simples, la anotación de texto se trata de etiquetar documentos específicos, archivos digitales e incluso el contenido asociado. Una vez que estos recursos están etiquetados o etiquetados, se vuelven comprensibles y los algoritmos de aprendizaje automático pueden implementarlos para entrenar los modelos a la perfección.

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    Hoy hemos seleccionado a Vatsal Ghiya para realizar su entrevista. Vatsal Ghiya es un emprendedor en serie con más de 20 años de experiencia en software y servicios de inteligencia artificial para el cuidado de la salud. Es el CEO y cofundador de Shaip, que permite el escalado bajo demanda de nuestra plataforma, procesos y personas para empresas con las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático más exigentes.

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    Los servicios financieros se han transformado con el tiempo. El aumento en los pagos móviles, las soluciones de banca personal, una mejor supervisión del crédito y otros patrones financieros aseguran aún más que el ámbito de las inclusiones monetarias no sea el que era hace unos años. En 2021, no se trata solo de 'Fin' o Finanzas, sino de todas las 'FinTech' con tecnologías financieras disruptivas que hacen sentir su presencia para cambiar la experiencia del cliente, el modus operandi para las organizaciones relevantes o todo el ámbito fiscal para ser exactos.

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    A pesar del ascenso oportuno de la industria automotriz, la vertical deja mucho margen para mejoras incrementales. Desde reducir los accidentes de tráfico hasta mejorar la fabricación de vehículos y el despliegue de recursos, la inteligencia artificial parece ser la solución más probable para hacer que las cosas se muevan hacia el cielo.

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    La inteligencia artificial se parece más a una jerga de marketing en estos días. Cada empresa, startup o negocio que conoce ahora promueve sus productos y servicios con el término 'impulsado por IA' como su PVU. Fiel a esto, la inteligencia artificial parece ser inevitable hoy en día. Si te das cuenta, casi todo lo que tienes a tu alrededor funciona con inteligencia artificial. Desde los motores de recomendación en Netflix y los algoritmos en las aplicaciones de citas hasta algunas de las entidades más complejas del sector de la salud que ayudan en la oncología, la inteligencia artificial es el eje de todo hoy.

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    El aprendizaje automático tiene probablemente las definiciones e interpretaciones más variadas del mundo. Lo que llegó como palabra de moda hace unos años sigue desconcertando a mucha gente gracias a la forma en que ha sido retratado y presentado.

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    La inteligencia artificial (IA) es ambiciosa e inmensamente beneficiosa para el avance de la humanidad. En un espacio como el de la salud, especialmente, la inteligencia artificial está provocando cambios notables en la forma en que abordamos el diagnóstico de enfermedades, sus tratamientos, la atención y el seguimiento de los pacientes. Sin olvidar la investigación y el desarrollo involucrados en el desarrollo de nuevos medicamentos, nuevas formas de descubrir preocupaciones y condiciones subyacentes, y más.

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    La asistencia sanitaria, como vertical, nunca fue estática. Pero claro, nunca ha sido tan dinámica, con la confluencia de conocimientos médicos dispares, lo que nos hace mirar inanimadamente montones de datos no estructurados. Para ser honesto, el gigantesco volumen de datos ya no es un problema. Es una realidad, que incluso superó la marca de 2,000 Exabyte a fines de 2020.

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    La inteligencia artificial es la tecnología que permite a las máquinas imitar los comportamientos humanos. Se trata de enseñar a las máquinas cómo aprender y pensar de forma autónoma y utilizar los resultados para reaccionar y responder en consecuencia.

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    Cada vez que su sistema de navegación GPS le pida que se desvíe para evitar el tráfico, tenga en cuenta que un análisis y unos resultados tan precisos se obtienen después de varios cientos de horas de entrenamiento. Siempre que su aplicación Google Lens identifique con precisión un objeto o un producto, comprenda que miles y miles de imágenes han sido procesadas por su módulo AI (Inteligencia Artificial) para una identificación exacta.

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    4 cosas básicas que debe saber sobre la desidentificación de datos, con la generación de datos a una velocidad de 2.5 trillones de bytes cada día, nosotros, como usuarios de Internet, generamos casi 1.7 MB por segundo en 2020.

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    Ahora que todo el planeta está en línea y conectado, estamos generando colectivamente cantidades inconmensurables de datos. Una industria, un negocio, un segmento de mercado o cualquier otra entidad vería los datos como una sola unidad. Aún así, en lo que respecta a las personas, es mejor referirse a los datos como nuestra huella digital.

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    Los datos de calidad se traducen en historias de éxito, mientras que la mala calidad de los datos constituye un buen estudio de caso. Algunos de los estudios de casos más impactantes sobre la funcionalidad de la IA se han derivado de la falta de conjuntos de datos de calidad. Si bien las empresas están entusiasmadas y son ambiciosas con sus proyectos y productos de inteligencia artificial, la emoción no se refleja en la recopilación de datos y las prácticas de capacitación. Con más enfoque en la producción que en la capacitación, varias empresas terminan retrasando su tiempo de comercialización, perdiendo fondos o incluso cerrando las persianas para la eternidad.

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    Un proceso para anotar o etiquetar datos generados, esto permite que los algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial identifiquen de manera eficiente cada tipo de datos y decidan qué aprender de ellos y qué hacer con ellos. Cuanto más definido o etiquetado esté cada conjunto de datos, mejor podrán procesarlo los algoritmos para obtener resultados optimizados.

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    Alexa, ¿hay algún lugar de sushi cerca de mí? A menudo, solemos hacer preguntas abiertas a nuestros asistentes virtuales. Hacer preguntas como estas a otros seres humanos es comprensible considerando que así es como estamos acostumbrados a hablar e interactuar. Sin embargo, hacer una pregunta muy informal de manera coloquial a una máquina que apenas comprende el lenguaje y las complejidades de la conversación no tiene ningún sentido, ¿verdad?

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    Bueno, detrás de cada incidente tan sorprendente, hay conceptos en acción como inteligencia artificial, aprendizaje automático y, lo más importante, PNL (procesamiento del lenguaje natural). Uno de los mayores avances de nuestros últimos tiempos es la PNL, donde las máquinas están evolucionando gradualmente para comprender cómo los humanos hablan, emocionan, comprenden, responden, analizan e incluso imitan las conversaciones humanas y los comportamientos impulsados ​​por sentimientos. Este concepto ha tenido una gran influencia en el desarrollo de chatbots, herramientas de conversión de texto a voz, reconocimiento de voz, asistentes virtuales y más.

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    A pesar de ser un concepto introducido en la década de 1950, la inteligencia artificial (IA) no se convirtió en un nombre familiar hasta hace un par de años. La evolución de la IA ha sido gradual y ha llevado casi 6 décadas ofrecer las increíbles características y funcionalidades que ofrece hoy en día. Todo esto ha sido inmensamente posible debido a la evolución simultánea de los periféricos de hardware, las infraestructuras tecnológicas, conceptos aliados como la computación en la nube, los sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos (Big Data y analítica), la penetración y comercialización de Internet, y más. Todo junto ha llevado a esta asombrosa fase de la línea de tiempo de la tecnología, donde la IA y el aprendizaje automático (ML) no solo están impulsando innovaciones, sino que también se están convirtiendo en conceptos inevitables para vivir sin ellos.

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    Cada sistema de IA necesita volúmenes masivos de datos de calidad para entrenar y entregar resultados precisos. Ahora, hay dos palabras clave en esta oración: volúmenes masivos y datos de calidad. Analicemos ambos individualmente.

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    Todas las conversaciones y discusiones hasta ahora sobre el despliegue de inteligencia artificial con fines comerciales y operativos han sido solo superficiales. Algunos hablan sobre los beneficios de implementarlos, mientras que otros discuten cómo un módulo de IA puede aumentar la productividad en un 40%. Pero difícilmente abordamos los desafíos reales que implica incorporarlos para nuestros fines comerciales.

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    Es difícil imaginar la lucha contra una pandemia global sin tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML). El aumento exponencial de casos de Covid-19 en todo el mundo dejó paralizadas muchas infraestructuras de salud. Sin embargo, las instituciones, los gobiernos y las organizaciones pudieron contraatacar con la ayuda de tecnologías avanzadas. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático, alguna vez vistos como un lujo para estilos de vida elevados y productividad, se han convertido en agentes que salvan vidas en la lucha contra Covid gracias a sus innumerables aplicaciones.

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    El dolor se experimenta más intensamente entre ciertos grupos de personas. Los estudios han demostrado que las personas de grupos minoritarios y desfavorecidos tienden a experimentar más dolor físico que la población en general debido al estrés, la salud en general y otros factores.

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    Antes de que incluso planee adquirir los datos, una de las consideraciones más importantes para determinar cuánto debe gastar en sus datos de entrenamiento de IA es una de las consideraciones más importantes. En este artículo, le brindaremos información para desarrollar un presupuesto efectivo para los datos de entrenamiento de IA.

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    Shaip es una plataforma en línea que se enfoca en soluciones de datos de IA para el cuidado de la salud y ofrece datos de salud con licencia diseñados para ayudar a construir modelos de IA. Proporciona registros médicos de pacientes basados ​​en texto y datos de reclamaciones, audio como grabaciones de médicos o conversaciones entre pacientes y médicos, e imágenes y videos en forma de rayos X, tomografías computarizadas y resultados de resonancia magnética.

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    Los datos son uno de los elementos más importantes en el desarrollo de un algoritmo de IA. Recuerde que el hecho de que los datos se generen más rápido que nunca no significa que sea fácil obtener los datos correctos. Los datos de baja calidad, sesgados o con anotaciones incorrectas pueden (en el mejor de los casos) agregar otro paso. Estos pasos adicionales lo ralentizarán porque los equipos de ciencia de datos y desarrollo deben trabajar con ellos en el camino hacia una aplicación funcional.

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    Se ha hablado mucho del potencial de la inteligencia artificial para transformar la industria de la salud, y por una buena razón. Las sofisticadas plataformas de inteligencia artificial se alimentan de datos, y las organizaciones de atención médica tienen eso en abundancia. Entonces, ¿por qué la industria se ha quedado rezagada con respecto a otras en términos de adopción de IA? Esa es una pregunta multifacética con muchas respuestas posibles. Todos ellos, sin embargo, sin duda destacarán un obstáculo en particular: grandes cantidades de datos no estructurados.

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    Sin embargo, lo que parece simple es tedioso de desarrollar e implementar como cualquier otro sistema complejo de IA. Antes de que su dispositivo pudiera reconocer la imagen que captura y los módulos de aprendizaje automático (ML) pudieran procesarla, un anotador de datos o un equipo de ellos habría pasado miles de horas anotando datos para que las máquinas los pudieran entender.

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    En esta función de invitado especial, Vatsal Ghiya, CEO y cofundador de Shaip, explora los tres factores que cree que permitirán que la IA basada en datos alcance su máximo potencial en el futuro: el talento y los recursos necesarios para construir algoritmos innovadores, un una inmensa cantidad de datos para entrenar con precisión esos algoritmos y una amplia potencia de procesamiento para extraer esos datos de manera efectiva. Vatsal es un emprendedor en serie con más de 20 años de experiencia en software y servicios de inteligencia artificial para el cuidado de la salud. Shaip permite el escalado bajo demanda de su plataforma, procesos y personas para empresas con las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático más exigentes.

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    Los procesos en los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) son evolutivos. A diferencia de otros productos, servicios o sistemas en el mercado, los modelos de inteligencia artificial no ofrecen casos de uso instantáneos ni resultados inmediatos al 100%. Los resultados evolucionan con un mayor procesamiento de datos relevantes y de calidad. Es como cómo un bebé aprende a hablar o cómo un músico comienza aprendiendo los primeros cinco acordes principales y luego se basa en ellos. Los logros no se desbloquean de la noche a la mañana, pero la capacitación se lleva a cabo de manera constante para lograr la excelencia.

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    Siempre que hablamos de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), lo que imaginamos instantáneamente son poderosas empresas de tecnología, soluciones convenientes y futuristas, elegantes autos autónomos y básicamente todo lo que sea estético, creativo e intelectualmente agradable. Lo que difícilmente se proyecta a las personas es el mundo real detrás de todas las comodidades y experiencias de estilo de vida que ofrece la IA.

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    Una entrevista exclusiva en la que Utsav, Business Head - Shaip interactúa con Sunil, Executive Editor, My Startup para informarle sobre cómo Shaip mejora la vida humana al resolver los problemas del futuro con sus ofertas de IA conversacional y IA para el cuidado de la salud. Afirma además cómo AI, ML está destinado a revolucionar la forma en que hacemos negocios y cómo Shaip contribuirá al desarrollo de tecnologías de próxima generación.

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    La inteligencia artificial (IA) está mejorando nuestro estilo de vida a través de mejores recomendaciones de películas, sugerencias de restaurantes, resolución de conflictos a través de chatbots y más. El poder, el potencial y las capacidades de la IA se utilizan cada vez más en todas las industrias y en áreas en las que probablemente nadie pensó. De hecho, la IA se está explorando e implementando en áreas como la atención médica, el comercio minorista, la banca, la justicia penal, la vigilancia, la contratación, la reparación de brechas salariales y más.

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    Todos hemos visto lo que sucede cuando el desarrollo de la IA falla. Considere el intento de Amazon de crear un sistema de reclutamiento de inteligencia artificial, que fue una excelente manera de escanear currículums e identificar a los candidatos más calificados, siempre que esos candidatos fueran hombres.

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    La industria de la salud se puso a prueba el año pasado debido a la pandemia, y se destacaron muchas innovaciones, desde nuevos medicamentos y dispositivos médicos hasta avances en la cadena de suministro y mejores procesos de colaboración. Los líderes empresariales de todas las áreas de la industria encontraron nuevas formas de acelerar el crecimiento para apoyar el bien común y generar ingresos críticos.

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    Los hemos visto en películas, los hemos leído en libros y los hemos experimentado en la vida real. Por más ciencia ficción que parezca, tenemos que afrontar los hechos: el reconocimiento facial llegó para quedarse. La tecnología está evolucionando a un ritmo dinámico y con los diversos casos de uso que están surgiendo en todas las industrias, la amplia gama de desarrollos del reconocimiento facial simplemente parece ser inevitable e infinita.

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    Los chatbots multilingües están transformando el mundo empresarial. Los chatbots han recorrido un largo camino desde sus primeras etapas, donde proporcionarían respuestas simples de una palabra. Un chatbot ahora puede chatear con fluidez en docenas de idiomas, lo que permite a las empresas expandirse a un mercado global más amplio.

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    A menudo se piensa en la atención médica como una industria a la vanguardia de la innovación tecnológica. Eso es cierto de muchas maneras, pero el espacio de la atención médica también está altamente regulado por leyes amplias como GDPR y HIPAA, junto con muchas más pautas y restricciones locales.

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    Un informe de 2018 reveló que generamos cerca de 2.5 trillones de bytes de datos todos los días. Contrariamente a la creencia popular, no todos los datos que generamos pueden procesarse para obtener información.

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    La inteligencia artificial es cada día más inteligente. Hoy en día, los poderosos algoritmos de aprendizaje automático están al alcance de las empresas normales, y los algoritmos que requieren potencia de procesamiento que antes se habían reservado para grandes mainframes ahora se pueden implementar en servidores en la nube asequibles.

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