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"“Crea un cliente, no una venta.” Katherine Barchetti- Equipo Genially

La inteligencia Artificial en el E-commerce y sus aplicaciones

Sistetema de inteligencia artificial para realizar cualquier tarea cognitiva que un ser humano pueda ser, razonar aprender y adaptarse en una amplia variedad de contextos.AGI aspira a una comprension olistica y adaptable del mundo. no existe una nuinguna IA fuerte o general que cumpla todos los criterios de comprension aprendisaje y adaptabilidad igual que un ser humano.

IA FUERTE O GENERAL

Realiza amplia variedad de tareas como generacion de textos traduccion respuestas a preguntas entreo otras.

OPEN AI S GPT

La inteligencia artificial débil o estrecha se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para realizar tareas específicas o limitadas dentro de un dominio particular. Estos sistemas no tienen la capacidad de realizar tareas más allá de su campo de especialización y no poseen conciencia ni comprensión del mundo como lo hacen los humanos. Ejemplos comunes de inteligencia artificial débil incluyen sistemas de recomendación, reconocimiento de voz y visión por computadora.

IA DÉBIL O ESTRECHA (WEAK OR NARROW)

PODRIA ABORADAR O SOLUCIONAR PROBLEMAS COMPLEJOS EN CAMPOS DE: MEDICINA INVENTIGACION CIENTIFICA INGENIERIA. PLANIFICACION ESTRATEGICA.

VENTAJAS DE LA AGI

  • Es un metodo de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que esta inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano.
  • Se trata de un tipo de proceso de machine learning llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectadas en una estructura de capas que se parece al cerebro humano.
  • Crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente.

RED NEURONAL (NEURAL NETWORKS

  • Las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realizacion de resumenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precision.
Las redes neuronales son importantes ya que nos pueden ayudar a las computadoras a tomar decisiones inteligentes con asistencia human limitada.

RED NEURONAL (NEURAL NETWORKS

  • Las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realizacion de resumenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precision.
Las redes neuronales son importantes ya que nos pueden ayudar a las computadoras a tomar decisiones inteligentes con asistencia human limitada.

RED NEURONAL (NEURAL NETWORKS

Pueden comprender datos no estructurados y hacer observaciones generales sin un entrenamiento explicito, reconocer que dos oraciones de entrada diferentes tienen un significado similar.Ejemplo¿Puede explicarme como hacer el pago?¿Como puedo transferir dinero?

RED NEURONAL (NEURAL NETWORKS

Las redes neuronales estan presentes en varios casos de uso en varios sectores.Diagnostico medico mediante la clasificacion de imagenes medicas.Marketing orientado mediante el filtrado de redes sociales y el analisis de datos de comportamiento.Predicciones financieras mediante el procesamiento de datos historicos de productos financieros.Identificacion de compuestos quimicos

RED NEURONAL (NEURAL NETWORKS

El aprendizaje automatico es el subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autonoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explicitamente, a traves de la ingesta de grandes cantidades de datos

APRENDIZAJE AUTOMATICO

OPTIMIZACION DE VENTAS: Los datos de los clientes entrenan algoritmos automaticos para el analisis de opciones de los clientes.ATENCION AL CLIENTE: Incluyen chatbots y asistentes virtuales.

CASOS DE USO DE APRENDIZAJE AUTOMATICO

SEGURIDAD: mayor rapidez en ataques ciberneticos.MARKETING DIGITAL: identifcar clientes nuevos.PREVENCION DE FAUDES: registra actividades sospechosas.PRODUCTOS Y SERVICIOS RELACIONADOS: soluciones y aplicaciones de aprendizaje automatico, de una nube confiable.

Natural Language Processing, NLP (Procesamiento del lenguaje natural )

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) se refiere a la rama de la informática (y más específicamente, a la rama de la inteligencia artificial o IA) encargada de dar a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos.

Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL): El DL es una subárea del ML que se centra en redes neuronales artificiales profundas. Estas redes están inspiradas en la estructura del cerebro humano y contienen múltiples capas ocultas.

Juntas, estas tecnologías permiten a las computadoras procesar el lenguaje humano en forma de datos de texto o voz y “comprender” su significado completo, junto con la intención y el sentimiento del orador o escritor.

Algunas tareas del NPL

Etiquetado de parte del discurso

Reconocimiento de voz

¿Cómo se usa el NLP en la vida cotidiana?

4

Las redes sociales utilizan NLP para analizar publicaciones, comentarios y tweets

4.Redes sociales y análisis de sentimiento

3

Los motores de búsqueda como Google utilizan NLP para comprender nuestras consultas y proporcionar resultados relevantes

3.Búsqueda en Internet

2

Plataformas como Google Translate utilizan NLP para traducir texto entre diferentes idiomas

2.Traducción automática

1

Siri, Alexa y Google Assistant utilizan NLP para comprender nuestras preguntas y comandos hablados

1.Asistentes de voz

¿Cómo se usa el NLP en la vida cotidiana?

7

Algunas aplicaciones generan resúmenes automáticos de noticias o artículos largos utilizando técnicas de NLP

7.Resúmenes automáticos

6

Los filtros de spam en nuestro correo electrónico utilizan NLP para identificar correos electrónicos no deseados y separarlos de los mensajes legítimos.

6.Clasificación de correo no deseado

5

Plataformas de transmisión como Netflix y Spotify utilizan NLP para recomendarnos películas, programas de televisión y música basados en nuestros gustos y patrones de consumo anteriores

5.Recomendaciones personalizadas

¿Cuáles son las aplicaciones empresariales del NLP?

1

Atención al cliente y chatbots

2

Análisis de sentimiento

3

Extracción de información

4

Traducción automática

7

5

Resumen automático

6

Detección de fraudes

Automatización de procesos

Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL)

Machine Learning (ML): El ML se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender automáticamente a partir de datos sin ser programadas explícitamente.

SUPERVISADO(impulsado por tareas)predecir el siguiente valor

SIN SUPERVISAR(impulsado por datos)identificar grupos

REFORZAMIENTO aprender de los errores

IA del E-COMMERCE Business

La Inteligencia Artificial (IA) en el ecommerce es un fenómeno que ha ganado gran popularidad en los últimos tiempos. Aunque no es completamente nuevo, el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 ha contribuido a su difusión.

La Inteligencia Artificial (IA) en el ecommerce

La Inteligencia Artificial (IA) en el ecommerce ofrece una serie de ventajas significativas que transforman la forma en que operan las tiendas en línea.

algunos de los aportes clave de la IA

Mejora de Estrategias de Marketing

Automatización de Procesos

Capacidad de Análisis

Reducción de Tiempos

Hyper-personalización

Experiencia del Cliente Mejorada

aplicaciones practicas en la ai

La IA tiene aplicaciones prácticas en diversas áreas, como la automatización de tareas, el análisis de datos, la creación de chatbots y asistentes virtuales, la conducción autónoma de vehículos, la predicción de enfermedades y el reconocimiento facial. En el ecommerce, la IA está transformando la industria de manera significativa.

aplicaciones practicas en la ai

Amazon: El gigante del comercio electrónico utiliza la IA para personalizar recomendaciones de productos, optimizar su cadena de suministro y mejorar la experiencia del cliente.

Alibaba: La empresa china ha actualizado su modelo de IA con el objetivo de competir con gigantes estadounidenses como Amazon y Microsoft. Su unidad de computación en la nube busca ser “la nube más abierta en la era de la IA”

Zara: La compañía española utiliza la IA para mejorar la eficiencia en su cadena de suministro, optimizando la producción y distribución de productos según la demanda del mercado.

aplicaciones practicas en la ai

Walmart: La corporación estadounidense analiza grandes cantidades de datos de ventas y comportamiento del usuario utilizando la IA

Adidas: Esta marca deportiva también ha adoptado la IA para mejorar la personalización de productos y la gestión de inventario

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