La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Es decirque una maquina puede llevar a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. El término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina puede imitar funciones cognitivas que son propias de los seres humanos , como por ejemplo: razonar (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas), aprender ( adquisición de información y reglas para el uso de la información), percibir y hasta resolver problemas. Las aplicaciones de la AI incluyen sistemas expertos, reconocimiento de voz y visión artificial.
El término AI fue acuñado por John McCarthy, un informático estadounidense, en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, donde nació la disciplina. En la actualidad este termino abarca todo, desde la automatización de procesos robóticos hasta la robótica actual. Este tipo de inteligencia ha ido ganado mucho terreno debido a los grandes volúmenes de datos, o al aumento de velocidad, tamaño y variedad de datos que las empresas están recopilando. La inteligencia artificial puede realizar tareas tales como identificar patrones en los datos de manera más eficiente que los seres humanos, lo que permite a las empresas obtener más información sobre sus datos.
En la actualidad, la Inteligencia Artificial se está aplicando a numerosas
actividades realizadas por los seres humanos y se destacan entre otras las
siguientes líneas de investigación científicas: La robótica, la visión artificial,
técnicas de aprendizaje y la gestión del conocimiento. Estas dos últimas
aplicaciones de la Inteligencia Artificial son las que más directamente se
aplican al campo de las finanzas, debido a que en este campo existe una
fuerte motivación orientada a la construcción de sistemas de información
que incorporen conocimiento, y que permitan a los decisores de las
organizaciones tomar decisiones eficientes y oportunas en el ámbito de la
gestión financiera empresarial.
Existen dos aproximaciones fundamentales dentro del amplio espectro
de la Inteligencia Artificial. Una es la Inteligencia Artificial simbólica, la
cual se caracteriza por un alto nivel de abstracción y vista microscópica.
A esta categoría pertenecen la psicología clásica, los sistemas basados en el
conocimiento, el aprendizaje simbólico de máquina, técnicas de búsqueda,
y el procesamiento de lenguaje natural.
La segunda aproximación se caracteriza por un bajo nivel de abstracción
y modelos biológicos microscópicos. Las redes neuronales y los algoritmos
genéticos se encuentran en esta categoría.
Además de estas dos aproximaciones de la Inteligencia Artificial, se
han desarrollado nuevas herramientas denominadas “inteligencia computacional”, las cuales tienen aplicación en la gestión financiera empresarial
especialmente en el tratamiento de la información imprecisa. Dentro de
estas técnicas de reciente implementación se pueden mencionar: los sistemas
borrosos (fuzzy systems), la teoría de los conjuntos aproximados (rough sets
theory), y sistemas caóticos (systems chaotics). Los sistemas borrosos y la
teoría de los conjuntos aproximados se pueden emplear con las técnicas
de la Inteligencia Artificial simbólica y las aplicaciones numéricas en el
tratamiento de la información imprecisa e incompleta.
Con el rápido avance de los sistemas computacionales y la creación de
grandes bases de datos, emergen nuevas técnicas de Inteligencia Artificial
adscritas a los sistemas expertos como la Minería de datos o Data Mining. Esta
técnica es considerada una etapa previa en la generación de conocimiento.
Los avances en los sistemas han crecido a la par de la necesidad de extraer
información valiosa para la toma de decisiones en un mundo globalizado.
Así, establecer una estrategia competitiva se convierte en un tema de vital
importancia para garantizar la sostenibilidad de un negocio frente a sus
competidores.
Entre las tecnologías de inteligencia artificial están:
Biométrica : tecnología artificial que puede identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo. Con la tecnología artificial biometrica las interacciones entre los humanos y las maquinas son más naturales, incluidas las interacciones relacionadas con el reconocimiento del tacto, imágenes, voz y lenguaje corporal, por lo que es muy importante en el campo de la investigación de mercado.
Defensa Cibernética : esta tecnología artificial es un mecanismo de defensa de redes informáticas que se centra en prevenir, detectar y proporcionar respuestas oportunas ante ataques o amenazas hacia la infraestructura e información.
Reconocimiento de Emociones: esta tecnología permite que el software “lea” las emociones en el rostro humano mediante el procesamiento avanzado de imágenes o el procesamiento de datos de audio. En la actualidad podemos capturar hasta microexpresiones o señales sutiles del lenguaje corporal y cualquier entonación vocal particular que nos indiquen los verdaderos sentimientos de una persona.
Reconocimiento de Imagen : el reconocimiento de imágenes es el proceso que identifica y detecta un objeto o característica específica en una imagen digital o vídeo.Cada día se está aprovechando cada vez más esta tecnología y brindando excelentes resultados. La IA puede buscar fotos en las plataformas de redes sociales y compararlas con una amplia gama de conjuntos de datos para decidir cuáles son más relevantes durante las búsquedas de imágenes.
Automatización en Marketing: los equipos de Marketing se han beneficiado enormemente de la inteligencia artificial (IA) .La automatización del marketing permite a las empresas mejorar la interacción con su mercado meta y aumentar su eficiencia características que suelen traducirse en un incremento exponencial de los ingresos de la compañía.
Entre otras.