La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino y fue una de las áreas de crecimiento en 2019. En los últimos años, hemos visto un número creciente de plataformas, aplicaciones y herramientas basadas en inteligencia artificial que los desarrolladores y científicos han trabajado para imitar un cerebro humano. Creemos que en 2020, la IA saldrá de la etapa de experimentación a la implementación y las empresas realizarán inversiones más profundas en IA para integrarlas en las aplicaciones comerciales. Este artículo presenta las 5 principales tendencias de inteligencia artificial para 2020 para el mercado de inteligencia artificial / análisis en 2020. Se basa en los últimos datos del estudio global de inteligencia artificial Ecosystm y en la investigación cualitativa del asesor principal de Ecosystm Tim Sheedy.


Las 5 principales tendencias de inteligencia artificial para 2020

Estas son las 5 principales tendencias de Inteligencia Artificial para 2020 que creemos que afectarán tanto a las empresas como a los consumidores en 2020.

  1. La transformación digital pone a Analytics nuevamente en la cima de la lista de prioridades tecnológicas

    En un esfuerzo por ayudar a que el negocio funcione más rápido, los equipos de TI buscan mejores análisis para impulsar las funciones y decisiones con mayor precisión. Si bien muchos equipos de negocios implementan sus propias tecnologías y sistemas, solo el equipo de TI está en una posición más alta para recopilar datos de múltiples sistemas de registro con el fin de crear los conocimientos detallados que demandan los usuarios de negocios. Obtener una vista de todo el recorrido del cliente significa analizar datos en muchos sistemas, tanto de front-end como de back-end. Los equipos empresariales luchan por obtener este tipo de información por sí mismos, por lo que TI se destaca por proporcionar excelentes análisis para ayudar a tomar decisiones mejores y más rápidas.

    Al igual que en generaciones anteriores de BI, el mercado de análisis está comenzando a consolidarse. Si bien la capacidad de mostrar datos visualmente siempre será importante, son los análisis los que impulsan las decisiones automatizadas que a menudo serán de mayor valor comercial.

  2. La IA comenzará a integrarse en la mayoría de las aplicaciones comerciales

    Hasta la fecha, la IA ha sido una superposición para la mayoría de las aplicaciones: los datos se extraen de los procesos, se realizan aprendizajes y luego el proceso se altera en función de esos aprendizajes. En 2020 veremos disponibilidad masiva de aplicaciones inteligentes de autoaprendizaje. El ERP estándar, CRM, SCM, la solución de gestión del conocimiento y otras aplicaciones comerciales tendrán inteligencia integrada. Esto hará que sea más fácil y rápido para las empresas obtener los beneficios del aprendizaje automático y la inteligencia artificial sin la necesidad de contratar científicos de datos caros, o el requisito de aprender las herramientas y plataformas necesarias para crear aplicaciones inteligentes.

  3. 2020 verá la democratización de la IA

    Por lo general, las organizaciones requerían que los científicos de datos, los codificadores de inteligencia artificial, las plataformas de inteligencia artificial, etc., obtuvieran buenos resultados en inteligencia artificial, pero con la creciente disponibilidad de inteligencia artificial en aplicaciones empresariales, los usuarios empresariales típicos comenzarán a vislumbrar lo que estará disponible al alcance de la mano en el próximo pocos años.

    Esperamos enfoques adaptados al aprendizaje automático y las tecnologías asociadas. Los usuarios comerciales y los propietarios de datos podrán crear algoritmos que mejorarán los resultados comerciales y de los clientes. En algunos casos, incluso esperamos que la IA esté disponible para los consumidores. Comenzaremos a ver aplicaciones bancarias y financieras que ayudan a una mejor administración del dinero a través del aprendizaje; no solo análisis básicos, veremos servicios más inteligentes en el mercado en 2020.

  4. Más empresas digitales requerirán IA en el borde

    En la próxima década o dos, se estima que habrá 100 mil millones de dispositivos IoT que generarán e intercambiarán datos en la nube, sin intervención humana. Con tantos dispositivos IoT que generan una gran cantidad de datos, será necesario tomar decisiones en tiempo real y los entornos de nube actuales serán un cuello de botella en el procesamiento de datos debido a las tasas de latencia, la velocidad de la red y las arquitecturas de datos tradicionales. Para superar esto, las soluciones de Edge Computing serán esenciales para trabajar con una variedad de sensores y dispositivos de entrada de datos, procesamiento de información y decisiones impulsadas por el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y además trabajar con la nube para el siguiente nivel de análisis, decisiones y administración.

  5. La automatización llevará a las organizaciones a la IA

    RPA se está moviendo cada vez más allá de la tarea habitual y la automatización de procesos, para convertirse ahora en una palanca de transformación empresarial. Además, existe un inmenso enfoque en incorporar inteligencia artificial / aprendizaje automático dentro de RPA para hacer que la automatización sea inteligente e inteligente. Esto permite que los robots de software imiten el comportamiento humano y manejen casos de uso complejos, lo que antes no era posible sin la intervención humana.

    Las empresas gastarán más dinero en sus actividades de automatización simples (RPA y aplicaciones de análisis que no aprenden), pero es probable que aquellos que ya han invertido en automatización deseen dar los siguientes pasos hacia la IA.


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