Precios de la IA
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Se prevé que el mercado mundial de software de inteligencia artificial (IA) crezca rápidamente en los próximos años, hasta alcanzar unos 126.000 millones de dólares en 2025. El mercado global de la IA incluye una amplia gama de aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, la automatización de procesos robóticos y el aprendizaje automático.
La inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina que es capaz de replicar o simular comportamientos humanos inteligentes como el análisis y la toma de juicios y decisiones. Originada en las ciencias de la computación y un área disputada en la filosofía, la inteligencia artificial ha evolucionado y se ha desarrollado rápidamente en las últimas décadas y los casos de uso de la IA pueden encontrarse ahora en todos los rincones de nuestra sociedad: los asistentes de voz digitales que residen en nuestros teléfonos inteligentes o altavoces inteligentes, los chatbots de atención al cliente, así como los robots industriales.
La Inteligencia Artificial no tiene por qué ser demasiado complicada o cara para su empresa
En cambio, estas industrias heredadas necesitarán un gran número de soluciones a medida que se adapten a sus muchos y diversos casos de uso. Sin embargo, esto no significa que la IA no vaya a funcionar en estos sectores. Sólo significa que deben adoptar un enfoque diferente.
Para salvar esta brecha y liberar todo el potencial de la IA, los ejecutivos de todos los sectores deberían adoptar un nuevo enfoque centrado en los datos para construir la IA. En concreto, deben tratar de crear sistemas de IA prestando especial atención a garantizar que los datos transmitan claramente lo que necesitan que la IA aprenda. Esto requiere centrarse en datos que cubran casos importantes y que estén etiquetados de forma coherente, para que la IA pueda aprender de estos datos lo que se supone que debe hacer. En otras palabras, la clave para crear estos valiosos sistemas de IA es que necesitamos equipos que puedan programar con datos en lugar de programar con código.
Para que la IA desarrolle todo su potencial, necesitamos un enfoque sistemático para resolver estos problemas en todos los sectores. El enfoque de la IA centrado en los datos, apoyado por herramientas diseñadas para construir, desplegar y mantener aplicaciones de IA -llamadas plataformas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)- lo hará posible. Las empresas que adopten este enfoque más rápidamente tendrán una ventaja con respecto a sus competidores.
Precios de Tensorflow
En 2016 los periodistas y los evangelistas de la tecnología prometieron que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning serían las tecnologías que cambiarían drásticamente nuestras vidas cuando el desarrollo se abaratara. El momento ha llegado.
Todas las startups pueden permitirse las características que hace unos años solo estaban disponibles para el uso empresarial. Debido a lo prometedoras que son la IA y el Machine Learning y a la cantidad de beneficios que ya aportan, muchas empresas están dispuestas a utilizar estas tecnologías para la automatización de sus procesos y la transformación de su negocio.
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de estudio que se centra en la construcción de sistemas informáticos capaces de realizar tareas sofisticadas que normalmente sólo los humanos podrían hacer: toma de decisiones, percepción visual, reconocimiento de voz y texto, clasificación de objetos, etc.
En otras palabras, la Inteligencia Artificial es cualquier técnica que permite a los ordenadores imitar el comportamiento humano. Las aplicaciones impulsadas por la IA no siempre requieren la participación de redes neuronales, sino que pueden basarse en complejos algoritmos. Pero las redes neuronales suelen acelerar el desarrollo de software: es más fácil entrenar una red neuronal que escribir cien mil líneas de código.
Limitaciones de la inteligencia artificial
En 2019, el evaluador de contenido web MarketMuse reveló que el 80% de los líderes de TI y de negocios corporativos querían saber más sobre el coste de la implementación de la tecnología de inteligencia artificial (IA) existente; el 74% estaba interesado en saber cuánto más costaría sobre los niveles de gasto actuales para implementar la IA en sus empresas; y el 69% quería más información sobre cómo medir el retorno de la inversión (ROI) para una nueva solución de IA.El panorama es decididamente diferente en 2020.
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