Haz tu empresa más inteligente con el cómputo cognitivo

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El cómputo cognitivo permite que los chatbots tengan cierto nivel de inteligencia
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NDS Cognitive Labs enumera algunas formas en las que las empresas pueden aprovechar los nuevos modelos de cómputo cognitivo para volverse más inteligentes
IA cognitiva

Hace varios años, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido un objetivo que parecía muy lejano, sin embargo, cada vez las personas están más relacionadas con esta tecnología en su día a día gracias, en gran medida, a los nuevos modelos de cómputo cognitivo.

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De acuerdo con Gustavo Parés, director general de NDS Cognitive Labs, la ciencia cognitiva, que combinación de IA, redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, análisis de sentimientos y conciencia contextual, ha generado un impacto de gran alcance no sólo en la vida de las personas, sino también en industrias como el cuidado de la salud, seguros y más.

“Los mayores inversores en sistemas de IA cognitiva son las empresas bancarias, minoristas y fabricantes”, señala Parés, las cuales “invertirán fuertemente en soluciones cognitivas para buscar innovaciones que se adapten mejor a los servicios de los clientes y al manejo de fraudes y detección de riesgos”.

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Ante este escenario, NDS Cognitive Labs ha enumerado algunas formas en las que las empresas pueden aprovechar los nuevos modelos de cómputo cognitivo para volverse más inteligentes:

  • Chatbots: El cómputo cognitivo permite que los chatbots tengan cierto nivel de inteligencia, en cuanto a la comunicación, y que puedan ser capaz de entender las necesidades del usuario basadas en conversaciones pasadas, o dar sugerencias.
  • Análisis de sentimientos: Para permitir que las máquinas entiendan la comunicación humana, se necesita alimentar los datos de entrenamiento de las conversaciones humanas y luego analizar la precisión del análisis. El análisis de sentimientos se usa popularmente para examinar los comentarios en las redes sociales con el fin de entender los sentimientos del cliente, así como el comportamiento social, entre otros.
  • Análisis preciso de datos: Los sistemas cognitivos son altamente eficientes en la recopilación, yuxtaposición y referencias cruzadas de información para analizar una situación de manera efectiva, ya que emplean la automatización de procesos robóticos para acelerar el proceso del análisis de datos.
  • Procesos de negocios más ágiles y eficientes: Al examinar una gran cantidad de datos, un sistema de computación cognitiva puede simplificar los procesos, reducir el riesgo y cambiar de acuerdo con las circunstancias. Si bien esto prepara a las empresas para construir una respuesta adecuada a factores incontrolables, al mismo tiempo ayuda a crear procesos empresariales ágiles.
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