Índice
- 1 Ejemplos de Inteligencia Artificial en la vida cotidiana
- 2 Otros casos de uso y aplicaciones prácticas de sistemas expertos ia
- 2.1 Robots industriales:
- 2.2 Coches autónomos:
- 2.3 Análisis de datos:
- 2.4 Juegos:
- 2.5 Traducción automática:
- 2.6 Sistemas de vigilancia:
- 2.7 Gestión de la energía:
- 2.8 Agricultura:
- 2.9 Diseño de productos:
- 2.10 Sistemas de seguridad:
- 2.11 Análisis de redes sociales:
- 2.12 Sistemas de atención al cliente
- 2.13 Sistemas de predicción
- 2.14 Personalización de contenidos:
- 2.15 Detección de fraudes:
- 2.16 Juegos de estrategia:
- 2.17 Sistemas de gestión de inventario:
- 2.18 Selección de personal:
- 2.19 Análisis de sentimientos:
- 2.20 Control de tráfico aéreo:
- 2.21 Climatización inteligente:
- 2.22 Detección de plagas:
- 2.23 Asistencia para personas mayores o con discapacidad:
- 2.24 Análisis de riesgos:
- 2.25 Análisis de sentimientos en voz
- 2.26 Predicción meteorológica
- 2.27 Análisis de tendencias
- 2.28 Asistencia para la toma de decisiones
- 2.29 Personalización de productos
- 2.30 Estilo de vida
- 2.31 Detección de spam
- 2.32 Optimización de procesos:
- 2.33 Análisis de tendencias en redes sociales
- 2.34 Análisis de datos en tiempo real
- 2.35 Creación de contenidos
- 2.36 Análisis de sentimientos en texto
- 2.37 Asistencia para la creación de diseños:
- 2.38 Análisis de imágenes de satélite:
- 2.39 Detección de incendios:
- 2.40 Análisis de tendencias en el mercado
- 2.41 Asistencia para la gestión de proyectos
- 2.42 Sistemas de detección de delitos
- 2.43 Sistemas de análisis de imágenes de satélite para el sector agrícola:
- 2.44 Detección de anomalías en equipos industriales
- 2.45 Asistencia para la toma de decisiones en el sector financiero
Ejemplos de Inteligencia Artificial en la vida cotidiana
Algunos ejemplos prácticos y reales de sistemas de inteligencia artificial y sus aplicaciones que podemos encontrarnos y utilizar en nuestra vida diaria y cotidiana:
Asistentes de voz
Pueden responder a preguntas, realizar tareas o controlar dispositivos domésticos con solo decir una orden.
Algunos de los más populares con tecnología artificial en la actualidad son:
- Siri es el asistente de voz predeterminado en los dispositivos iOS de Apple, como el iPhone y el iPad.
- Alexa es el asistente de voz de Amazon y está disponible en dispositivos como el Echo de Amazon.
- Google Assistant es el asistente de voz de Google y está disponible en dispositivos Android y en el altavoz inteligente Google Nest.
- Bixby: es el asistente de voz de Samsung y está disponible en los dispositivos móviles de la compañía y en los altavoces inteligentes Samsung Galaxy Home.
- Cortana: es el asistente de voz de Microsoft y está disponible en Windows 10 y en algunos dispositivos móviles de la compañía.
- Hound: es un asistente de voz desarrollado por SoundHound Inc. y está disponible en el altavoz inteligente Hound y en dispositivos móviles a través de una aplicación.
- Viv: es un asistente de voz creado por el equipo detrás de Siri y está disponible en algunos altavoces inteligentes y dispositivos móviles.
- Mycroft: es un asistente de voz de código abierto y está disponible en algunos altavoces inteligentes y dispositivos móviles.
- Nuance Communications: es un asistente de voz que se utiliza en algunos sistemas de atención al cliente automatizados y en aplicaciones médicas.
Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación son programas de software que utilizan algoritmos para analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios y sugerir contenido o productos que puedan interesarles.
Se utilizan en plataformas de contenido en línea, como servicios de streaming de música y vídeo, tiendas en línea y redes sociales, entre otras.
Algunos ejemplos de sistemas de recomendación populares son:
- Netflix: utiliza un sistema de recomendación personalizado que sugiere películas y programas de televisión basándose en lo que ha visto y ha valorado previamente el usuario.
- Amazon: utiliza un sistema de recomendación basado en el comportamiento de compra del usuario y también tiene una función de «Productos relacionados» que sugiere productos similares a los que ha visto o comprado el usuario.
- YouTube: utiliza un sistema de recomendación que sugiere videos basándose en el historial de visionado del usuario y en el contenido de los vídeos que ha visto.
- Spotify: utiliza un sistema de recomendación que sugiere canciones y álbumes basándose en lo que ha escuchado y ha valorado previamente el usuario, así como en sus gustos y preferencias musicales.
- Facebook: utiliza un sistema de recomendación que sugiere amigos y páginas a seguir basándose en el perfil del usuario y en su actividad en la red social.
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Chatbot
Los chatbots son programas de software que se utilizan para simular conversaciones con humanos a través de plataformas de mensajería o chat.
Se utilizan en el sector de atención al cliente para proporcionar información y resolver problemas de manera automatizada. También se utilizan en otras áreas, como la publicidad y el marketing.
Algunos ejemplos de chatbots populares son:
- Facebook Messenger: permite a las empresas crear chatbots para interactuar con los usuarios a través de la plataforma de mensajería de Facebook.
- WhatsApp: permite a las empresas crear chatbots para interactuar con los usuarios a través de la plataforma de mensajería de WhatsApp.
- Slack: permite a las empresas crear chatbots para interactuar con los usuarios a través de la plataforma de mensajería de Slack.
- Chatfuel: es una plataforma de chatbots que permite a las empresas crear y administrar chatbots en diversas plataformas de mensajería.
- ManyChat: es otra plataforma de chatbots que permite a las empresas crear y administrar chatbots en diversas plataformas de mensajería.
Asistentes de compras en línea
Los asistentes de compra en línea son programas de software que se utilizan para ayudar a los usuarios a encontrar y comparar productos y servicios en línea y realizar compras de manera más eficiente.
Algunos ejemplos de asistentes de compra en línea populares son:
- Honey: es una extensión del navegador que busca cupones y descuentos en línea y los aplica automáticamente al carrito de compra durante el proceso de compra.
- PriceBlink: es otra extensión del navegador que busca precios más bajos en otras tiendas en línea y ofrece alertas de precios durante el proceso de compra.
- CamelCamelCamel: es una herramienta de seguimiento de precios que rastrea los precios de los productos en Amazon y envía alertas cuando el precio baja.
- ShopSavvy: es una aplicación móvil que permite a los usuarios escanear códigos de barras y buscar precios más bajos en otras tiendas en línea.
- Slickdeals: es una plataforma en línea que recopila ofertas y cupones de descuento de diferentes tiendas en línea y permite a los usuarios comparar precios.
Sistemas de optimización de rutas
Los sistemas de optimización de rutas son programas de software que se utilizan para encontrar la ruta más corta o más eficiente entre dos o más puntos.
Se utilizan en la logística y la distribución para minimizar los tiempos de entrega y reducir los costos de transporte.
Ejemplos de sistemas de optimización de rutas populares son:
- Google Maps: es una plataforma en línea que proporciona mapas y direcciones de carreteras y permite a los usuarios encontrar la ruta más corta o más rápida entre dos o más puntos.
- Waze: es una aplicación móvil que proporciona mapas y direcciones de carreteras y utiliza datos en tiempo real de los usuarios para proporcionar información sobre el tráfico y sugerir rutas alternativas.
- MapQuest: es una plataforma en línea que proporciona mapas y direcciones de carreteras y permite a los usuarios encontrar la ruta más corta o más rápida entre dos o más puntos.
- HERE: es una plataforma de mapas y direcciones de carreteras que proporciona información sobre el tráfico y sugiere rutas alternativas.
- TomTom: es una plataforma de mapas y direcciones de carreteras que proporciona información sobre el tráfico y sugiere rutas alternativas.
En la salud
Análisis de imágenes médicas
La IA puede analizar imágenes médicas, como radiografías o tomografías, para detectar patrones y anormalidades que pueden ser difíciles de ver para los médicos.
Esto puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos y a tomar decisiones de tratamiento más informadas.
Ejemplos de software de inteligencia artificial (IA) que se utilizan para el análisis de imágenes médicas incluyen:
- Enlitic: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para analizar imágenes de resonancia magnética, tomografía computarizada y otras modalidades de imagen para ayudar a los médicos a detectar y diagnosticar enfermedades.
- Zebra Medical Vision: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para analizar imágenes médicas y proporcionar informes y recomendaciones a los médicos.
- DeepHealth: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para analizar imágenes de resonancia magnética y proporcionar informes y recomendaciones a los médicos.
- Qumulus Health: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para analizar imágenes médicas y proporcionar informes y recomendaciones a los médicos.
- Arterys: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para analizar imágenes de resonancia magnética y proporcionar informes y recomendaciones a los médicos.
Diagnóstico y tratamiento de enfermedades:
la IA puede utilizar grandes conjuntos de datos de salud para aprender a detectar patrones y predecir enfermedades con mayor precisión.
Esto puede ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades más temprano y a recomendar tratamientos más efectivos.
Ejemplos de software de inteligencia artificial (IA) que se utilizan para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades:
- IBM Watson for Oncology: es una plataforma de IA que se utiliza para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar el cáncer, proporcionando información sobre tratamientos y opciones de tratamiento basadas en la evidencia científica.
- Enlitic: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar enfermedades, especialmente enfermedades del sistema nervioso y del corazón.
- IDx-DR: es un software de IA que se utiliza para diagnosticar la diabetes tipo 2 y la degeneración de la retina asociada a la diabetes utilizando imágenes de la retina.
- Qumulus Health: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar enfermedades.
- Arterys: es una plataforma de análisis de imágenes médicas que utiliza tecnología de IA para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar enfermedades del corazón y los vasos sanguíneos.
En las empresas
Automatización de procesos
La IA puede utilizarse para automatizar tareas repetitivas y rutinarias, como la entrada de datos o la verificación de documentos, lo que permite a las empresas ahorrar tiempo y recursos.
Ejemplos de software de inteligencia artificial (IA) que se utilizan para automatizar procesos:
- UiPath: es una plataforma de automatización de procesos empresariales (RPA, por sus siglas en inglés) que utiliza técnicas de IA para ayudar a automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia de los procesos empresariales.
- Blue Prism: es otra plataforma de RPA que utiliza tecnología de IA para automatizar tareas y procesos de negocio.
- Automation Anywhere: es una plataforma de automatización de procesos empresariales que utiliza tecnologías de IA para automatizar tareas y mejorar la eficiencia de los procesos de negocio.
- WorkFusion: es una plataforma de automatización de procesos empresariales que utiliza tecnología de IA para automatizar tareas y procesos de negocio.
- NICE: es una plataforma de automatización de procesos empresariales que utiliza tecnología de IA para automatizar tareas y procesos de negocio.
Análisis de datos
la IA puede utilizarse para analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa y tendencias que pueden ser útiles para la toma de decisiones empresariales.
Ejemplos de software de inteligencia artificial (IA) que se utilizan para el análisis de datos en empresas:
- IBM Watson Studio: es una plataforma de análisis de datos que utiliza tecnología de IA para ayudar a las empresas a analizar grandes conjuntos de datos y a tomar decisiones basadas en ese análisis.
- Google Cloud AI Platform
- Microsoft Azure Machine Learning
- Alteryx
- Tableau
Atención al cliente
Los chatbots y otros sistemas de IA pueden utilizarse para proporcionar atención al cliente y resolver problemas de manera automatizada, lo que permite a las empresas atender a más clientes de manera más eficiente.
Ejemplos de software de inteligencia artificial (IA) que se utilizan para la atención al cliente en empresas:
- Haptik: es una plataforma de atención al cliente que utiliza tecnología de IA para proporcionar respuestas automatizadas a preguntas frecuentes y ayudar a los clientes a resolver problemas.
- Nuance Communications
- Inbenta
- Bold360
- Zendesk
Marketing y publicidad
la IA puede utilizarse para personalizar y segmentar mensajes publicitarios y ofrecer publicidad más relevante a los usuarios.
Ejemplos de software de inteligencia artificial (IA) que se utilizan para el marketing y la publicidad en empresas :
- Adext AI: es una plataforma de publicidad que utiliza tecnología de IA para ayudar a las empresas a mejorar sus campañas publicitarias y a obtener mejores resultados.
- Persado
- Marketo
- AdZis
- Smartly.io
En la educación
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que se lleva a cabo la educación y está permitiendo a los estudiantes y profesores aprovechar nuevas formas de aprendizaje y enseñanza. Algunos ejemplos de cómo se está utilizando la IA en la educación son:
Plataformas de aprendizaje personalizado
la IA se utiliza en plataformas de aprendizaje en línea para personalizar el contenido y el ritmo de aprendizaje de cada estudiante en función de sus necesidades y habilidades. Ejemplos:
- Duolingo
- Khan Academy
- Coursera
- edX
- Udacity
Chatbots y asistentes de aprendizaje
la IA se utiliza en chatbots y asistentes de aprendizaje para proporcionar apoyo y respuestas a preguntas de los estudiantes de manera automatizada. Ejemplos:
- My Study Buddy
- J.A.I.M.E.
- edX Assistant
- Khan Academy Assistant
- Coursera Assistant
Evaluación y seguimiento del aprendizaje
la IA se utiliza en sistemas de evaluación y seguimiento del aprendizaje para recopilar y analizar datos sobre el progreso y el rendimiento de los estudiantes y proporcionar retroalimentación y consejos para mejorar el aprendizaje.
Herramientas de enseñanza y creación de contenidos
la IA se utiliza en herramientas de enseñanza y creación de contenidos para generar materiales de aprendizaje personalizados y adaptativos.
Asistentes de enseñanza
La IA se utiliza en asistentes de enseñanza, como robots o avatares, para proporcionar apoyo y refuerzo del aprendizaje de manera más eficiente y personalizada.
Otros casos de uso y aplicaciones prácticas de sistemas expertos ia
Robots industriales:
Se utilizan en la manufactura para realizar tareas repetitivas de forma más rápida y precisa que los humanos.
Coches autónomos:
Tomar decisiones y navegar por el tráfico sin la intervención humana.
Análisis de datos:
Analizar grandes conjuntos de datos y extraer conclusiones y patrones que podrían pasar desapercibidos para los humanos.
Juegos:
Crear oponentes virtuales realistas que puedan adaptarse al estilo de juego del usuario.
Traducción automática:
Traducir textos o discursos de un idioma a otro de manera rápida y precisa.
Sistemas de vigilancia:
Analizar imágenes de cámaras de vigilancia y detectar comportamientos sospechosos o actividades ilegales.
Gestión de la energía:
Optimizar el uso de la energía en edificios o hogares, reduciendo el consumo y los costos.
Agricultura:
Analizar imágenes de cultivos y predecir la cosecha futura, optimizar la aplicación de fertilizantes y pesticidas y detectar plagas o enfermedades.
Diseño de productos:
Generar diseños de productos innovadores y personalizados basándose en las preferencias del usuario.
Sistemas de seguridad:
Analizar imágenes de cámaras de vigilancia y detectar comportamientos sospechosos o actividades ilegales.
Analizar grandes cantidades de datos de redes sociales y extraer conclusiones sobre tendencias, opiniones y comportamientos de los usuarios.
Sistemas de atención al cliente
Responder a preguntas frecuentes y resolver problemas de manera rápida y precisa.
Sistemas de predicción
Predecir el comportamiento de los mercados financieros, el tiempo o el tráfico en las ciudades.
Personalización de contenidos:
Personalizar la experiencia del usuario en función de sus preferencias y comportamientos anteriores.
Detección de fraudes:
Analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones sospechosos que podrían indicar actividades fraudulentas.
Juegos de estrategia:
Crear oponentes virtuales realistas que puedan adaptarse al estilo de juego del usuario y tomar decisiones sofisticadas.
Sistemas de gestión de inventario:
Predecir los niveles futuros de demanda y ajustar los niveles de inventario en consecuencia.
Selección de personal:
Evaluar los currículums de los candidatos y seleccionar a los más adecuados para un puesto de trabajo.
Análisis de sentimientos:
Analizar grandes cantidades de datos de redes sociales y determinar el tono o el sentimiento general de un tema o evento.
Control de tráfico aéreo:
Asignar rutas a los aviones y evitar colisiones en el aire.
Climatización inteligente:
Optimizar el uso de la energía y el confort en edificios y hogares, ajustando la temperatura y la humedad en función de las necesidades de los ocupantes.
Detección de plagas:
Analizar imágenes de cultivos y detectar la presencia de plagas o enfermedades.
Asistencia para personas mayores o con discapacidad:
Proporcionar asistencia y monitoreo a distancia a personas mayores o con discapacidad.
Análisis de riesgos:
Evaluar el riesgo de determinados eventos, como terremotos, inundaciones o desastres naturales.
Análisis de sentimientos en voz
Analizar el tono o el sentimiento expresado en la voz humana.
Predicción meteorológica
Predecir el tiempo en una ubicación determinada.
Análisis de tendencias
Grandes cantidades de datos y detectar tendencias o patrones que pueden ser útiles para tomar decisiones de negocio.
Asistencia para la toma de decisiones
Proporcionar información y análisis que pueden ayudar a los humanos a tomar decisiones más informadas.
Personalización de productos
Personalizar los productos o servicios que se ofrecen a los clientes en función de sus preferencias y comportamientos.
Estilo de vida
Analizar los datos de actividad física, sueño y hábitos alimentarios de las personas y proporcionar recomendaciones para mejorar la salud y el bienestar.
Detección de spam
Identificar correos electrónicos no deseados o spam.
Optimización de procesos:
Optimizar procesos de negocio y reducir costos.
Analizar grandes cantidades de datos de redes sociales y detectar tendencias o patrones que pueden ser útiles para tomar decisiones de marketing o publicidad.
Análisis de datos en tiempo real
Analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y extraer conclusiones o tomar decisiones sobre la marcha.
Creación de contenidos
Generar contenidos de manera rápida y precisa.
Análisis de sentimientos en texto
Analizar el tono o el sentimiento expresado en el texto.
Asistencia para la creación de diseños:
Generar diseños innovadores y personalizados.
Análisis de imágenes de satélite:
Analizar imágenes de satélite y extraer información útil sobre el terreno o el medio ambiente.
Detección de incendios:
En los que la inteligencia artificial se utiliza para detectar la presencia de fuego y alertar a los servicios de emergencia.
Análisis de tendencias en el mercado
Analizar grandes cantidades de datos y detectar tendencias o patrones que pueden ser útiles para tomar decisiones de inversión.
Asistencia para la gestión de proyectos
Asistir a los gerentes de proyecto en tareas como el seguimiento del progreso o la identificación de posibles problemas.
Sistemas de detección de delitos
Analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones sospechosos que podrían indicar actividades criminales.
Sistemas de análisis de imágenes de satélite para el sector agrícola:
Analizar imágenes de satélite y extraer información útil sobre el estado de los cultivos o la presencia de plagas o enfermedades.
Detección de anomalías en equipos industriales
Detectar problemas o fallos en equipos industriales antes de que se produzcan averías graves.
Asistencia para la toma de decisiones en el sector financiero
Proporcionar información y análisis que pueden ayudar a los inversores a tomar decisiones más informadas.
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