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TEMA 6. Soluciones empresariales de inteligencia artificial

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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial Contenido: BLOQUE 2. Gestión de proyectos Guía de Estudio: TEMA 6. Soluciones empresariales de...

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  • May 24, 2024
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 2. Gestión de proyectos
Guía de Estudio: TEMA 6. Soluciones empresariales de inteligencia artificial


1. La inteligencia artificial en la empresa
Definición:
La inteligencia artificial (IA) en el contexto empresarial se refiere al uso de algoritmos y modelos
computacionales para emular capacidades cognitivas humanas en tareas específicas, con el
objetivo de optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la innovación.
Características:
 Automatización de Procesos: La IA permite la automatización de tareas rutinarias y
repetitivas, lo que libera recursos humanos para actividades más estratégicas.
 Análisis Predictivo: Utiliza el aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de
datos y predecir tendencias futuras.
 Personalización: Mejora la experiencia del cliente mediante la personalización de
servicios y productos basados en análisis de comportamiento.
 Optimización de Recursos: Facilita la gestión eficiente de recursos mediante la
implementación de sistemas inteligentes de planificación y control.
Ventajas:
 Eficiencia Operativa: Aumenta la productividad y reduce los errores humanos.
 Decisiones Informadas: Proporciona insights valiosos basados en datos precisos y
análisis complejos.
 Innovación: Impulsa el desarrollo de nuevos productos y servicios innovadores.
Desventajas:
 Costo Inicial: La implementación de soluciones de IA puede ser costosa y requiere una
inversión significativa.
 Complejidad Técnica: La integración de IA en los procesos empresariales puede ser
compleja y requerir habilidades especializadas.
 Dependencia Tecnológica: La dependencia excesiva en sistemas de IA puede ser un
riesgo si ocurren fallos técnicos.


2. Herramientas comerciales de inteligencia artificial
Definición:
Las herramientas comerciales de IA son aplicaciones y plataformas diseñadas para facilitar la
implementación de tecnologías de inteligencia artificial en las empresas.
Características:

,  Interfaz de Usuario Amigable: Facilita la interacción del usuario con la tecnología de IA
sin necesidad de conocimientos profundos en programación.
 Integración: Capacidad para integrarse con otros sistemas empresariales como ERP,
CRM, y plataformas de análisis de datos.
 Escalabilidad: Permiten escalar las soluciones a medida que la empresa crece.
Ventajas:
 Accesibilidad: Hacen que la tecnología de IA sea accesible a empresas de todos los
tamaños.
 Rapidez de Implementación: Reducen significativamente el tiempo necesario para poner
en marcha soluciones de IA.
 Soporte y Actualizaciones: Ofrecen soporte técnico y actualizaciones continuas para
mantener las herramientas al día.
Desventajas:
 Limitaciones Funcionales: Pueden tener limitaciones en comparación con soluciones
personalizadas.
 Costos Suscripción: El costo de las licencias de suscripción puede acumularse a largo
plazo.
 Dependencia del Proveedor: La dependencia de un proveedor específico puede ser un
riesgo si éste decide descontinuar la herramienta.


3. Tecnologías comerciales de inteligencia artificial
Definición:
Las tecnologías comerciales de IA incluyen algoritmos, plataformas y hardware diseñados
específicamente para aplicaciones empresariales.
Características:
 Algoritmos de Aprendizaje Automático: Utilizan técnicas como redes neuronales,
árboles de decisión y clustering.
 Plataformas de IA: Proporcionan infraestructura y herramientas necesarias para el
desarrollo y despliegue de modelos de IA.
 Hardware Especializado: Incluye unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades
de procesamiento tensorial (TPU) para acelerar el procesamiento de datos.
Ventajas:
 Potencia Computacional: Ofrecen capacidades de procesamiento avanzadas para
manejar grandes volúmenes de datos.
 Flexibilidad: Permiten personalizar las soluciones de IA según las necesidades
específicas de la empresa.
 Velocidad: Aceleran significativamente el tiempo de procesamiento y análisis de datos.
Desventajas:

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