Uso de las redes neuronales artificiales en la gestión empresarial

Las redes neuronales artificiales (RNA) o Artificial Neural Networks son modelos computacionales conformados por un grupo interconectado de nodos. Cada nodo representa una neurona artificial donde se realizan operaciones y la red simula la estructura de un cerebro biológico. Las redes resuelven problemas mediante representaciones abstractas de datos en capas de entrada (input), capas de procesos (hidden) y capas de salida (output).

Una característica que distingue a las RNA de otros modelos es que pueden lograr el aprendizaje automático (Learning Machine) mediante un proceso de inicialización y entrenamiento. No funcionan con la programación tradicional explícita de los sistemas de información o los sistemas expertos. Sin embargo, la tendencia es a incluir redes neuronales artificiales para mejorar el funcionamiento de estos sistemas.

Actualmente los avances de la inteligencia artificial (IA) hacen posible que las redes neuronales artificiales aprendan a resolver problemas complejos en un tiempo razonable. Utilizando RNA, aprendizaje adaptativo, aprendizaje profundo (Deep learning) y otras técnicas se busca crear sistemas de inteligencia artificial que simulen el comportamiento de las redes cerebrales.

En conclusión, las RNA son una rama de la Inteligencia Artificial, una disciplina que es tendencia en la investigación computacional actual.

Aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la gestión empresarial

El avance ya es definitivo, las redes neuronales artificiales junto a otras ramas de la IA se van incorporando en las organizaciones y ayudan a aumentar su productividad, calidad de servicio y toma de decisiones basada en inteligencia de negocio. A continuación, un recuento de las aplicaciones empresariales certeras:

  • Modelos de predicciones a partir de información financiera.
  • Reconocimiento de patrones, detección de tendencias y clasificación de datos.
  • Procesamiento de big data, data analytics, generación de nuevo conocimiento y toma de decisiones.
  • Análisis de solvencia basada en computación neuronal.
  • Gerencia de riesgos mediante sistemas de procesamiento de información basados neurocomputación.
  • Mejorar el rendimiento en áreas empresariales encargadas de evaluación de crédito o comercialización.
  • Detección de fraude, por ejemplo, en tarjetas de crédito y solicitudes de préstamo.
  • Chatbots, bots conversacionales y asistentes virtuales personales.

Ejemplos exitosos de su uso

  • La implementación de las redes neuronales mejora en la eficiencia; tal es el caso de la funcionalidad de aplicaciones de Google, principalmente la búsqueda y sistema de recomendaciones de resultados. El reconocimiento de imágenes, la traducción y la búsqueda por voz, han mejorado con el uso de la IA.
  • Dentro de estos también se encuentra Cortana, Azure, aplicaciones para IoT (Internet de las Cosas) y herramientas de aprendizaje automático y análisis predictivo de Microsoft.
  • Mercado inmobiliario español y aplicaciones para predicción de precios, oferta y demanda en inmuebles.
  • Asistente personal virtual Siri y aplicaciones IoT de Apple.
  • Mejora en la seguridad de sistemas de información y en redes mediante sistemas de detección de intrusos.
  • Pronóstico del precio en mercados de valores mediante modelos basados en redes neuronales artificiales.
  • Optimización de sistemas multirespuesta para determinar parámetros que influyen en la mejora de la calidad de productos y servicios.
  • Predicción de variables económicas financieras.
  • Robots utilizados por Microsoft y Uber para recopilar datos en estacionamientos y áreas al aire libre.
  • Bots y APIs utilizadas por el personal y los clientes del transporte de Londres para mejorar el servicio en los viajes.

Más allá de las redes

La investigación en el campo de las redes neuronales artificiales sigue avanzando, evolucionando hacia las redes neuronales de impulso, hardware neuromórfico, deep learning, entre otras áreas disruptivas

En general, los avances en la neurociencia, su aplicación en el procesamiento en tiempo real de big data, la creación de dispositivos y artefactos autónomos van incrementando la malla digital inteligente. Avanzamos de la simple consulta de datos separados, al uso de información generada en aplicaciones de analítica, inteligencia de negocios o BI que son más eficientes. Los sistemas colaborativos permiten que las personas amplíen sus capacidades de análisis y toma de decisiones.

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