Este articulo, se refiere a

1. IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS
EMPRESAS
Autor: Roberto Reyna Carrión
Ing. Informática y de Sistemas
Universidad San Pedro – Chimbote
Introducción
La inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser
ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que
maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de
entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
El propósito de la inteligencia artificial es lograr que las máquinas hagan lo que los
humanos hacemos. La IA es la encargada de imitar a una persona, pero no su cuerpo, sino imitar al
cerebro humano, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo
de una máquina inteligente.
Las personas aprendemos a hacer una cosa como nos la enseñan o como la vemos hacer, pero luego
añadimos la experiencia y nuestra idiosincrasia para hacerla a nuestra manera, con nuestra
personalidad propia. A su vez otras personas aprenden de nosotros y hacen lo mismo. Por eso la
civilización es distinta en distintos lugares y épocas, muy diversa. No hay más que pensar en el
lenguaje, tan distinto de unas personas a otras, de unos lugares a otros, de unas épocas a otras.
Campos de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la
robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes
y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas
de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas
computacionales expertos.
Los grandes avances de I.A aplicada a sistemas de producción han hecho que día
a día la industria en su constante búsqueda por mejorar su competitividad logren dicho objetivo,
pero en muchos de los casos desplazan gran cantidad de mano de obra que llevan consigo un
deterioro social que se ve reflejado en los indicadores globales de desempleo y niveles de pobreza,
este caso lo producen los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un
ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican infecciones en la
sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos sismológicos en exploración geológica y
los que configuran complejos equipos de alta tecnología.
IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial es muy importante en la industrian porque ayuda a las
tareas humanas, reduce costos a las empresas, reducen riesgos en la
manipulación humana en áreas de riesgo, mejoran el desempeño del personal
inexperto, y mejoran el control de calidad sobre todo en el ámbito ensamblaje
y comercial. Han pasado muchos años para lograr estos descubrimientos y
cada día van a avanzando más.

2. La importancia actual radica en reducción de costo y eficiencia en calidad y precisión y ahorro
económica para la industria, por ejemplo: a un androide con inteligencia artificial no se le alimenta,
no se le paga y puede ser programado para no quejarse si pedir un aumento y hacer huelgas.
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las aplicaciones más comerciales de inteligencia artificial son los reconocedores de huellas digitales
y los reconocedores de iris. También los sistemas expertos para coches a los que se le puede decir
que prendan la radio o que activen el sistema de localización de calles, los video juegos, telefonía
Celular, Cajeros automáticos, Programas computacionales de uso general. Se aplica también en:
Administración y recuperación de información, Instalaciones médicas y de hospitales,
Departamento de ayuda y asistencia, Evaluación del desempeño de empleados, Análisis de
préstamos, Ensamblaje industrial, Mercadotecnia, Optimización de almacenes, Medicina, Finanzas.
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS TÉCNICAS QUE USAN
Dentro del enfoque de la ingeniería de la Inteligencia Artificial, se clasifican las técnicas que pueden
ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías:
 Técnicas básicas, así llamadas por encontrarse a la base de diversas
aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Búsqueda Heurística de
Soluciones, Representación del Conocimiento, Deducción Automática,
Programación Simbólica (LISP) y Redes Neuronales. Estas técnicas son las
bases de las aplicaciones. En su mayoría, no necesita conocerla el usuario
final, sino los profesionales que se dedican a su aplicación y la generación
de aplicaciones comerciales.
 Tecnologías, o combinaciones de varias técnicas básicas, orientadas a resolver familias de
problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de
las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robótica y Visión, Lenguaje Natural, Sistemas
Expertos.
 Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores
atómicos), Secuenciamiento de operaciones ("Scheduling"), Diseño, Interpretación de datos.
Todas ellas son familias de problemas tipo. Por ejemplo, el diagnóstico se refiere a encontrar las
causas de fallas, ya sea que se trate de fallas en una línea de producción o de enfermedades en
una persona.
 Campos de aplicación: Ingeniería, Medicina, Sistemas de Manufactura, Administración, Apoyo a
la Toma de Decisiones Gerenciales, etc. Todas caen dentro de las áreas de los sistemas
computacionales, pero que se consideran como clientes de la Inteligencia Artificial.
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS SISTEMAS PRODUCTIVOS
La incorporación de agentes de decisión inteligente, redes
neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos y autómatas
programables para optimización de sistemas de producción es una
tendencia activa en el ambiente industrial de países con alto
desarrollo tecnológico y con una gran inversión en investigación y
desarrollo. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen
como función principal controlar de manera independiente, y en
coordinación con otros agentes, componentes industriales tales
como celdas de manufactura o ensamblaje, y operaciones de
mantenimiento, entre otras.
Existe una tendencia creciente a la implementación de sistemas de manufactura/ensamblaje más
autónomos e inteligentes, debido a las exigencias del mercado por obtener productos con niveles

3. muy altos de calidad; lo cual con operaciones manuales se hace complicada y hace que los países
subdesarrollados como el nuestro no alcance niveles competitivos a nivel mundial. Al diseñar un
sistema de producción integrado por computadora se debe dar importancia a la supervisión,
planificación, secuenciación cooperación y ejecución de las tareas de operación en centros de
trabajo, agregado al control de los niveles de inventario y características de calidad y confiabilidad
del sistema. Los factores mención dos determinan la estructura del sistema y su coordinación
representa una de las funciones más importantes en el manejo y control de la producción.
Muy frecuentemente, la razón para construir un modelo de simulación es para encontrar respuestas
a interrogantes tales como ¿Cuáles son los parámetros óptimos para maximizar o minimizar cierta
función objetivo? En los últimos años se han producido grandes avances en el campo de la
optimización de sistemas de producción. Sin embargo, el progreso en el desarrollo de herramientas
de análisis para resultados de modelos de simulación ha sido muy lento. Existe una gran cantidad de
técnicas tradicionales de optimización que sólo individuos con gran conocimiento estadístico y de
conceptos de simulación han logrado aportes significativos en el área.
Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la
industria nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la
optimización de los parámetros de operación del sistema. Para tal efecto, el uso de técnicas
inteligentes paramétricas y no paramétricas para el análisis de datos es de gran interés.
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SOLUCION DE PROBLEMAS ESPECIFICOS DE
PRODUCCION
Operación automática de control de calidad usando un sistema de
visión por computador. Laboratorio de Robótica y Producción
Automática.
Todo proceso industrial es evaluado por la calidad de su producto
final, esto hace de la etapa de control de calidad una fase crucial del
proceso. Los mecanismos utilizados para establecer la calidad de un producto varían dependiendo
de los parámetros que tengan relevancia en el mismo. Cuando el parámetro relevante es la
geometría o forma del objeto fabricado se suele dejar a la vista del operario que lleve a cabo tal
función tanto de inspección como de verificación para el control de calidad, sin embargo pueden
existir errores en la geometría de un objeto que escapen de la vista de un operario y que luego
impidan el buen funcionamiento de dicho objeto. En un caso como éste, surge como una buena
alternativa el utilizar un sistema de visión artificial capaz de detectar aquellos errores que un
operario pudiera pasar por alto.
Los autores opinan que es muy adecuado el uso de esta tecnología en empresas donde el acabado
superficial de una pieza sea muy exigente ó estrechas tolerancias como por ejemplo repuestos de
carros, instrumentación industrial, etc.
Sistema inteligente de Vigilancia y Monitoreo Remoto: se busca implementar sistemas de circuito
cerrado de TV, que incluyan la capacidad de monitoreo remoto a través de un computador y una
línea telefónica desde cualquier lugar del mundo y a través de Internet.
Debido a que los humanos y los sistemas inteligentes tienen habilidades que se complementan,
podrían apoyarse y ejecutar acciones conjuntas, por ejemplo:
En la agricultura, controlar plagas y manejar cultivos en forma más eficiente.
En las fábricas, realizar montajes peligrosos y actividades tediosas (labores de inspección y
mantenimiento).

4. En la medicina, ayudar a los médicos a hacer diagnósticos, supervisar la condición de los pacientes,
administrar tratamientos y preparar estudios estadísticos.
En la industria, evaluando la calidad de su producto final, esto hace de la etapa de control de calidad
una fase crucial del proceso.
En el trabajo doméstico, brindar asesoría acerca de dietas, compras, supervisión y gestión de
consumo energético y seguridad del hogar.
IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GERENCIA EMPRESARIAL
En el momento actual la Inteligencia Artificial se aplica a numerosas
actividades humanas, y como líneas de investigación más explotadas
destacan el razonamiento lógico, la traducción automática y comprensión del
lenguaje natural, la robótica, la visión artificial y, especialmente, las técnicas
de aprendizaje y de ingeniería del conocimiento. Estas dos últimas ramas son
las más directamente aplicables al campo de las finanzas pues, desde el
punto de vista de los negocios, lo que interesa es construir sistemas que
incorporen conocimiento y, de esta manera, sirvan de ayuda a los procesos
de toma de decisiones en el ámbito de la gestión empresarial.
En el ámbito específico del Análisis Contable, la Inteligencia Artificial constituye una de las líneas de
actuación futura más prometedoras, con posibilidades de aplicación tanto en el ámbito de la
investigación como en el diseño de sistemas de información inteligentes, que no solamente
proporcionen datos al decisor sino que recomienden el mejor curso de actuación a seguir.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL ANÁLISIS DE LA SOLVENCIA EMPRESARIAL
El análisis de la solvencia empresarial ha sufrido una gran evolución a lo largo
de los últimos 20 años, debido a factores tales como el aumento en el número
de quiebras, la desintermediación creciente que se observa en los mercados
financieros, la disminución de los tipos de interés o el desarrollo de nuevos
instrumentos financieros. Todo ello ha impulsado el desarrollo de nuevos y
más sofisticados métodos de análisis de la solvencia, y entre este tipo de sistemas ocupan un papel
destacado aquellos que están basados en técnicas de Inteligencia Artificial.
La determinación de la solvencia futura de una empresa puede ser entendida en la mayoría de los
casos como una operación de clasificación, es decir, dada una información inicial o conjunto de
atributos asociados a una empresa, y extraídos en su mayor parte de los estados contables de la
misma, lo que pretende el analista es tomar la decisión de clasificar a esa empresa dentro de una
categoría concreta de riesgo financiero, de entre varias posibles.
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