{"id":6467,"date":"2021-09-15T19:10:23","date_gmt":"2021-09-15T22:10:23","guid":{"rendered":"https:\/\/softland.com.co\/?p=6467"},"modified":"2025-05-26T14:10:27","modified_gmt":"2025-05-26T20:10:27","slug":"inteligencia-artificial-para-la-toma-de-decisiones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/softland.com\/co\/inteligencia-artificial-para-la-toma-de-decisiones\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial para la toma de decisiones"},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Los empresarios toman decisiones que afectan a su negocio cada d\u00eda. La inteligencia artificial es un recurso que incrementa los aciertos.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>El 79% de los l\u00edderes en IA a gran escala ha visto un incremento de m\u00e1s del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales<\/strong> y el 62% ha notado un descenso del 25% en las quejas de clientes, seg\u00fan datos de <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/news\/investigacion-de-capgemini-claves-de-las-empresas-lideres-en-ia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Capgemini<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>Durante mucho tiempo la principal herramienta de los empresarios para la toma de decisiones ha sido la intuici\u00f3n. Pero, ya se sabe que es ineficiente y poco fiable. La inteligencia artificial lleg\u00f3 para cambiarlo todo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La inteligencia artificial, IA, se basa en diversos algoritmos (capacidades matem\u00e1ticas de aprendizaje) que buscan acercarse a las capacidades deductivas y de decisi\u00f3n que tienen los seres humanos.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo es que las m\u00e1quinas aprendan de la experiencia y se ajusten a la realidad existente para que puedan realizar las tareas de un ser humano.<\/p>\n\n\n\n<p><br>Por ello, para llegar a este resultado un sistema de IA est\u00e1 compuesto, a su vez, de un proceso de aprendizaje (recogida de informaci\u00f3n y reglas para su uso), razonamiento (reglas para llegar a conclusiones) y autocorrecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>Un sistema de inteligencia artificial est\u00e1 compuesto de un proceso de aprendizaje, razonamiento y autocorrecci\u00f3n.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p><br>Actualmente hay dos tipos de IA que dependen del tipo de pensamiento o reconocimiento del entorno que utilicen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Por un lado, el tipo de IA, que es el m\u00e1s utilizado, utiliza la l\u00f3gica y los principios del racionamiento humano basado en algoritmos.<\/li>\n\n\n\n<li>Por otro lado, el tipo de IA que emplea, adem\u00e1s, la intuici\u00f3n, pero bas\u00e1ndose en redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales est\u00e1n dise\u00f1adas como neuronas humanas para que auto aprendan, es lo que se denomina, Deep Learning.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong> <\/strong><strong>\u00bfQu\u00e9 algoritmos existen seg\u00fan el tipo de inteligencia artificial?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Los algoritmos que se aplican en la actualidad son diferentes dependiendo del tipo de IA (aprendizaje por refuerzo, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado) del que se le quiere dotar al Sistema de Inteligencia Artificial. Los vemos con detalle a continuaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br><strong> <\/strong><strong>Algoritmos de aprendizaje por refuerzo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong><br><\/strong>El aprendizaje por refuerzo consiste en la interacci\u00f3n permanente de \u201cprueba y error\u201d ante ciertas situaciones con un objetivo claro: \u201crecompensa\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p><br>Los algoritmos m\u00e1s utilizados en aprendizaje por refuerzo son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Programaci\u00f3n din\u00e1mica.<\/strong> Se utiliza para la optimizaci\u00f3n y consiste en el uso de subproblemas superpuestos de los que se van obteniendo sus soluciones que combinadas dan soluci\u00f3n al problema original.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>SARSA (State \u2013 Action \u2013 Reward \u2013 State \u2013 Action)<\/strong>. Algoritmo de aprendizaje basado en el proceso de decisi\u00f3n de Markov que proporciona un marco matem\u00e1tico para modelar la toma de decisiones en situaciones en que los resultados no est\u00e1n del todo bajo control.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Q-Learning. <\/strong>En un entorno de incertidumbre resuelve problemas de decisiones secuenciales en los que una acci\u00f3n depende de una secuencia de decisiones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br><strong> <\/strong><strong>Algoritmos de aprendizaje supervisado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong><br><\/strong>Se basan en modelos predictivos que usan datos para el entrenamiento relacionando entradas con salidas que se van ajustando por los conocedores del problema por medio de ejemplos y en los que se sabe la relaci\u00f3n entre la entrada y la salida deseada.<\/p>\n\n\n\n<p>Los algoritmos utilizados en aprendizaje supervisado son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u00c1rboles de decisi\u00f3n<\/strong>. Son modelos predictivos en los que, para obtener una predicci\u00f3n, se siguen las decisiones definidas desde el nodo ra\u00edz hasta llegar a el nodo final.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Regresi\u00f3n Log\u00edstica. <\/strong>\u00a0Es un modelo predictivo de an\u00e1lisis de regresi\u00f3n en el que el resultado, ajustado en sus valores posibles, es funci\u00f3n de las variables independientes de entrada.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Support Vector Machines (SVM).<\/strong> M\u00e9todo de clasificaci\u00f3n regresi\u00f3n, en el que el objetivo es encontrar el hiperplano que mejor separe dos clases diferentes de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br><strong> <\/strong><strong>Algoritmos de aprendizaje no supervisado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><br>Los algoritmos de aprendizaje no supervisado son semejantes a los algoritmos de aprendizaje supervisado, pero su modelo se autoajusta sin necesidad de indicaciones externas.<br><br>Los algoritmos m\u00e1s utilizados en aprendizaje supervisado son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Algoritmos de agrupamiento (Clustering)<\/strong>. Su objetivo es agrupar objetos seg\u00fan su similitud de forma que los objetos que caen dentro de un grupo tengan mayor grado de similitud que los que caen en otros agrupamientos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algoritmos de an\u00e1lisis de componentes principales (PCA)<\/strong>. El an\u00e1lisis de componentes principales se basa en la reducci\u00f3n de la dimensi\u00f3n para pasar de una gran cantidad de variables interrelacionadas a unas pocas componentes principales. El m\u00e9todo es buscar combinaciones lineales de las variables originales que representen lo mejor posible a la variabilidad presente en los datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algoritmos de an\u00e1lisis de componentes independientes (ICA)<\/strong>. Son m\u00e9todos estad\u00edsticos para analizar datos en espacios multidimensionales en los que se supone que las entradas tienen independencia estad\u00edstica.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong> \u00bfC\u00f3mo se aplica la inteligencia artificial a la toma de decisiones?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La inteligencia artificial consigue analizar los datos recopilados mediante algoritmos y detectar tendencias, anomal\u00edas, oportunidades y predecir situaciones futuras.<\/p>\n\n\n\n<p>En funci\u00f3n del tiempo que se necesite para tomar la decisi\u00f3n y de la dificultad de las circunstancias en las que se debe decidir se puede hablar de tres tipos de formas de tomar decisiones con inteligencia artificial:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Decisiones totalmente automatizadas.<\/strong> Se aplican a procesos sencillos, por ejemplo, detecci\u00f3n de errores en los productos durante la fabricaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Decisiones que toman los responsables de las empresas en base a varias alternativas ofrecidas por la IA. <\/strong>Se aplica a procesos empresariales complejos que afectan al futuro del negocio (entrada en nuevos mercados, lanzamiento de un producto o servicio nuevo etc.).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/softland.com\/co\/wp-content\/uploads\/sites\/15\/2021\/09\/definicion-indicadores-gestion-INTERIOR-1024x683-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-20408\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Toma de decisiones basada en inteligencia artificial<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong> <\/strong><strong>\u00bfPor qu\u00e9 utilizar sistemas de inteligencia artificial en tu empresa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Utilizar un sistema de inteligencia artificial puede aportar beneficios a tu empresa como los siguientes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Capacidad de predecir tendencias<\/strong>. La inteligencia artificial tiene capacidad predictiva y no solo te ayudar\u00e1 a saber cu\u00e1l ser\u00e1 la situaci\u00f3n en el futuro m\u00e1s probable, sino que te permitir\u00e1 actuar antes y adelantarte a tu competencia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Conocimiento a fondo de los procesos<\/strong>. Con la inteligencia artificial podr\u00e1s detectar los puntos fuertes y d\u00e9biles de cada proceso empresarial y mejorar.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aumento de la productividad.<\/strong> La inteligencia artificial permite aumentar los beneficios y reducir los costes empresariales.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Disminuir las quejas. <\/strong>La calidad del servicio y de los productos aumenta con la inteligencia artificial, por lo que tambi\u00e9n se incrementar\u00e1 la satisfacci\u00f3n de los clientes y se reducir\u00e1n las quejas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mejora en el conocimiento de los clientes<\/strong>. Con la inteligencia artificial podr\u00e1s conocer las necesidades reales de tus clientes, tanto actuales como potenciales, y darles lo que necesitan.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p><strong>La inteligencia artificial aporta beneficios a las empresas como la capacidad de predecir tendencias, el conocimiento de los procesos, el aumento de la productividad, la reducci\u00f3n de quejas o la mejora en el conocimiento de los clientes. <\/strong><\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p>En definitiva, la inteligencia artificial es una herramienta b\u00e1sica para cualquier empresa que quiera competir en mercados cada vez m\u00e1s saturados y tomar decisiones r\u00e1pidas y basadas en datos fiables.<\/p>\n\n\n\n<p>Recibe gratis nuestros consejos sobre tecnolog\u00eda e informaci\u00f3n en tu email. \u00a1Suscr\u00edbete al newsletter!<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><em><strong><br>Softland Colombia S.A.S.<\/strong><\/em><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los empresarios toman decisiones que afectan a su negocio cada d\u00eda. 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