3.5
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Existen
dos aproximaciones fundamentales dentro del amplio espectro de la Inteligencia
Artificial. Una es la Inteligencia
Artificial simbólica, la cual se caracteriza por un alto nivel de abstracción y
vista microscópica.
A
esta categoría pertenecen la sicología clásica, los sistemas basados en el conocimiento,
el aprendizaje simbólico de máquina, técnicas de búsqueda, y el procesamiento
de lenguaje natural.
La
segunda aproximación se caracteriza por un bajo nivel de abstracción y modelos
biológicos microscópicos. Las redes neuronales y los algoritmos genéticos se
encuentran en esta categoría.
Además
de estas dos aproximaciones de la Inteligencia Artificial, se han desarrollado
nuevas herramientas denominadas “inteligencia computacional”, las cuales tienen
aplicación en la gestión financiera empresarial especialmente en el tratamiento
de la información imprecisa
.
3.5.1
¿ QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
A
pesar de que el término de Inteligencia Artificial-AI fue acuñado desde hace aproximadamente
tres décadas, según Munakata (1998), no existe una definición estándar sobre
este término. Sin embargo, se encuentran definiciones tradicionales que hacen
referencia a la capacidad de programas de computador para operar en la misma
forma en que el pensamiento humano ejecuta sus procesos de aprendizaje y
reconocimiento. Esta definición se fundamenta en la comparación de la
inteligencia de las máquinas de computador con la inteligencia humana. Otra
definición de Inteligencia Artificial se centra en la simulación de la
inteligencia humana en una máquina, de esta forma la máquina estará en
condiciones de identificar y usar la pieza de conocimiento que se necesita en la
resolución de un problema.
3.5.2
¿ POR QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ES DE GRAN IMPORTANCIA PARA LOS NEGOCIOS?
El
ámbito de aplicación en la gestión empresarial de esta técnica de la
Inteligencia Artificial se centra generalmente en la creación de sistemas inteligentes.
Estos sistemas están diseñados para
servir de soporte a los complejos análisis que se requieren en el
descubrimiento de las tendencias
del
negocio, con el fin de tomar decisiones eficientes y oportunas. Esto le permite a
quienes toman decisiones afrontar los retos del nuevo mundo empresarial, en el
cual el conocimiento aparece como el factor esencial para el desarrollo de las
organizaciones. Algunas de las áreas de aplicación de los sistemas expertos en
la gestión empresarial son las siguientes:
•
Planeación corporativa financiera
•
Análisis de inversiones
•
Concesión de créditos
•
Análisis de estados financieros
•
Interpretación de índices
•
Análisis de tendencias
•
Recuperación y revisión analítica de registros
•
Cálculo y asignación de costos
•
Asignación de recursos escasos
•
Control y análisis de desviaciones
•
Diseño de sistemas de información y de gestión
•
Análisis de riesgos
•
Evaluación del control interno de una empresa
•
Opinión de un auditor, etc.
El
siguiente cuadro resume brevemente algunas de las aplicaciones diseñadas para
la resolución de problemas en el área de
la gestión financiera empresaria.
3.5.3 INTELIGENCIA ORGANIZACIONAL: RAZONAMIENTO
BASADO EN CASOS
A
la descripción anterior sobre las diversas aplicaciones o sistemas expertos
creados para la resolución de algunos problemas generados en el área
empresarial, se han sumado recientemente otras técnicas dentro de la categoría
de sistemas expertos denominada “Sistemas Basados en Casos” (Case Based
Reasoning Systems). Estos sistemas constituyen un nuevo paradigma para resolver
problemas a través de analogías con situaciones
pasadas.
Así, con base en este sistema se busca el caso almacenado en la base de
conocimiento que más se parezca al problema que se intenta resolver, y luego se
adapta la decisión que se tomó para ese caso a la situación actual que se está
analizando. A pesar de su potencial, esta técnica aún no se ha implementado lo
suficiente para resolver problemas en el ámbito financiero, por esta razón es
mucho más abundante la bibliografía relacionada con los sistemas expertos
tradicionales.
El
crecimiento acelerado de la programación computacional ha ampliado el
repertorio de las técnicas de Inteligencia Artificial, especialmente en la
categoría de sistemas expertos. Estas técnicas recientes están orientadas a la
obtención o descubrimiento de conocimiento (Knowledge Discovery in Database-
KDD siglas en inglés), las cuales consisten en la extracción no trivial de
información implícita, desconocida, y potencialmente útil a partir de grandes
volúmenes de datos. Estas técnicas tienen como objetivo hallar patrones o
relaciones en los resultados obtenidos, interpretar esos resultados y facilitar
la toma de decisiones de los decidores, al convertir la información
disponible en una ventaja competitiva.
Para
extraer la información de grandes volúmenes de datos (almacenados en repositorios
tales como bases de datos, data
warehouse, etc.) se hace necesario emplear técnicas como la Minería de Datos
o Data Mining mediante las cuales se
intenta obtener patrones o modelos dentro de los datos recopilados. La utilidad
de estos modelos depende de la valoración subjetiva de los usuarios.
Las
técnicas de búsqueda de conocimiento se puede efectuar a través de la
inferencia de reglas de decisión a partir de los datos obtenidos en la base de
datos (para ello se han diseñado algoritmos
de
inducción y árboles de decisión) y mediante técnicas para anticipar patrones en
los datos (diversas arquitecturas de redes neuronal pueden servir para este
propósito).
En
la actualidad las técnicas de Minería de datos o Data Mining tienen muchas
aplicaciones en el campo empresarial, tales como: identificación de clientes
susceptibles de responder a ofertas de productos y servicios por correo,
fidelidad de clientes, selección de sitios de tiendas, afinidad de productos,
análisis de clientes, aprobación de préstamos, determinación de montos de
crédito; detección de fraudes y comportamientos inusuales en los servicios
telefónicos, seguros, en tarjetas de crédito, electricidad, problemas de
evasión fiscal; segmentación de mercado (clustering), determinación de niveles de
audiencia de programas televisivos y organización de tiendas (Varcárcel,
Asencios, 2004).
CONCLUSION
el
implemento de la inteligencia artificial tiene muchas vertientes en cuanto a su
estudio y es de vital importancia conocer a fondo sobre este tema ya que a
diario se informa sobre el impacto global que este tema ha generado sobre
diversos ambitos de aplicacion, en mi opinion, no es indevido el uso de
inteligencia artificial, pero tomando en cuenta los perjucios y benefifios que
en cada caso se de, es por eso que se deben tomar medidas estrictas para llevar
a cabo dichos procesos, en mi caso aplicado a la facultad que estudio, es de
gran utilidad, ya que es una herramienta primordial en procesos que pienso,
llevare a cabo a futuro, por ejemplo, para la administracion en las empresas la
inteligencia artificial mediante casos ya conocidos de eficacia, es de gran
utilidad para llevar a cabo calculos y tendencias de perdidas o ganancias de
dicha empresa este por enfrentar y esto permite a los ejecutivos y encargados
del ambito financiero, tomar decisiones cruciales para el futuro de la empresa,
esta es mi opinion, apuntando al lado positivo de su aplicacion, aunque este
sujeto a controversias.
REFERENCIAS
http://cientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/viewFile/3518/2252
