Aquí encontrarás una recopilación de términos clave de Inteligencia Artificial, explicados de forma sencilla y enfocados en su aplicación para pequeñas y medianas empresas (PYMES).
Campo de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas. Para PYMES, la IA puede automatizar procesos, analizar datos de clientes o mejorar la eficiencia operativa.
Subcampo de la IA que permite a los sistemas aprender de los datos sin ser programados explícitamente. Las PYMES pueden usar ML para predecir tendencias de ventas, personalizar recomendaciones de productos o detectar fraudes.
Rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Útil para PYMES en chatbots de atención al cliente, análisis de sentimientos en redes sociales o resumen automático de documentos.
Tecnología que permite configurar un "robot" de software para emular y ejecutar acciones humanas que interactúan con sistemas digitales. Las PYMES pueden usar RPA para automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos, la gestión de facturas o la generación de informes.
Uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de Machine Learning para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Para PYMES, esto puede significar predecir la demanda de productos, la rotación de clientes o el rendimiento de campañas de marketing.
Programa informático diseñado para simular una conversación humana, especialmente a través de interacciones de texto o voz. Las PYMES pueden implementar chatbots para responder preguntas frecuentes, guiar a los clientes a través de un proceso de compra o proporcionar soporte 24/7.
Campo de la IA que permite a las computadoras "ver" e interpretar imágenes y videos. Aunque más complejo, algunas PYMES podrían usarlo para control de calidad en manufactura, seguridad o reconocimiento de productos en inventario.
Conjuntos de datos tan grandes y complejos que las aplicaciones de procesamiento de datos tradicionales no son suficientes para tratarlos. Para PYMES, no se trata tanto de la cantidad, sino de cómo analizar los datos disponibles (clientes, ventas, web) para obtener información valiosa.