1. Aplicaciones
1.1. Arte.
1.1.1. Creación de nuevas formas de arte así como ayudar en el análisis y preservación de obras de arte.
1.2. Atención a clientes.
1.2.1. Chatbots, asistentes virtuales, soporte técnico de 1er nivel, mejorar experiencia del usuario.
1.3. Educación.
1.3.1. personalización de la enseñanza, tutores virtuales.
1.4. Finanzas.
1.4.1. Detección de fraudes, análisis de riesgos, predecir tendencias del mercado, asesoramiento financiero automatizado.
1.5. Manufactura.
1.5.1. Optimización de la cadena de suministros, automatización de la producción, predicción de fallos en maquinaria.
1.6. Salud.
1.6.1. 1er nivel de atención automatizada, análisis de imágenes médicas, diagnóstico médico, tratamientos personalizados.
2. Ventajas
3. Tipos
3.1. Aprendizaje profundo.
3.1.1. Aprender mediante la identificación de patrones y la observación de ejemplos previos.
3.2. Aprendizaje automático:
3.2.1. Aprende con mínima intervención humana.
3.3. Redes neuronales:
3.3.1. Interpretan datos para categorizar, encontrar patrones e identificar relaciones organizando gran cantidad de datos no etiquetados.
4. Perspectivas Interdisciplinarias
4.1. Filosofía
4.2. Psicología
4.3. Neurociencia
4.4. Redes neuronales
4.5. Linguistica
4.6. IA
4.7. Robótica
5. ¿Qué son?
5.1. Evolución de la IA
5.2. Dotar a las máquinas de capacidades cognitivas humanas
5.3. Utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático
6. Dificultades en su implementación
6.1. Seguridad
6.1.1. Crucial, ya manejan o “tocan” información sensible.
6.2. Adopción.
6.2.1. Organizaciones reacias a su adopción debido a su desarrollo en curso o al cambio organizacional.
6.3. Gestión del cambio.
6.3.1. Resistencia de los empleados por temor a perder sus trabajos o tener conceptos erróneos sobre la tecnología.