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Inteligencia artificial, el siguiente paso de los negocios resilientes

+ Sacar provecho de las herramientas que provee el entorno

La historia del mundo es la historia del cambio. Para los seres humanos, el proceso de adaptabilidad a las fluctuaciones del entorno ha trascendido los aspectos biológicos para ser aplicado en los procesos de producción y organización social. Así, el mundo de los negocios percibe la transformación como parte de la voluntad de avanzar.

Para el Mtro. Ricardo Guerrero Ayala, director de Recursos Humanos, Cultura & Diversidad de Volkswagen México, la adaptación es un efecto derivado de la búsqueda de una nueva oportunidad de negocio. “Si queremos ser exitosos no solo tenemos que adaptarnos. Después de un cierto periodo, tenemos que volver a aprender. Es un ciclo que nunca acaba”.

El experto enfatizó con el alumnado del Departamento de Negocios que aprendizaje, continuó, requiere de una apertura permanente a cambiar y aprovechar las condiciones del entorno.

La COVID-19 ha acelerado la evolución de los negocios hacia nuevos horizontes: el teletrabajo, la automatización y la digitalización de los quehaceres cotidianos. Pese a ello, muchas empresas se mantienen reticentes al cambio. De acuerdo con el Foro Económico Mundial, el 78% de los lugares de trabajo consideran que habrá impactos negativos si se continúa con trabajo a distancia.

Para hacer frente a la incertidumbre de empresas y colaboradores será necesario desarrollar los niveles de bienestar con base en las nuevas dinámicas de trabajo. La ventana digital

Nada expresa el progreso como la automatización. Antes de la pandemia, Microsoft estimó que para 2025 cerca del 95% de las interacciones entre empresas y clientes se realizarán a través de la inteligencia artificial (IA). Las necesidades de bioseguridad han supuesto un salto cuántico en el uso de la tecnología de punta para la vida cotidiana y los negocios que no se detendrá.

Como explicó el Mtro. César Haidar González, director general de Datalogyx, la IA se rige por tres ejes básicos desarrollados a lo largo de sus 70 años de existencia. El aprendizaje automático permite entrenar a las máquinas para que puedan aprender datos sin necesidad de programación.

Por su parte, el aprendizaje profundo consiste en una serie de algoritmos que permiten reconocer patrones con base en una gran cantidad de datos históricos. A diferencia del aprendizaje automático, el deep learning realiza la extracción de datos de manera independiente. La innovación más reciente se encuentra en el procesamiento natural del lenguaje, la facultad que permite que las máquinas comprendan el lenguaje humano de forma oral y escrita.

 

 

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