Estos sistemas funcionan mejor en situaciones donde las reglas y los conocimientos son bien definidos y donde la información necesaria está disponible.

En situaciones más complejas y ambiguas, los sistemas expertos pueden no ser tan efectivos y pueden requerir la intervención humana para tomar decisiones. Esto es especialmente importante en entornos empresariales , donde una decisión incorrecta puede tener consecuencias negativas en la rentabilidad y el éxito a largo plazo de la organización.

Podría interesarte: Sí, tú también eres un ciudadano digital. Los sistemas expertos tienen múltiples aplicaciones en empresas o negocios, sobre todo en la toma de decisiones en áreas como la gestión de recursos humanos , la planificación financiera , el análisis de mercado y la identificación de riesgos y oportunidades empresariales.

En el campo de la gestión de recursos humanos , un sistema experto puede ser utilizado para identificar y seleccionar los mejores candidatos para un puesto de trabajo, utilizando criterios específicos y conocimientos especializados en el campo.

Mientras que, en el análisis de mercado, pueden utilizar los datos de mercado disponibles y los conocimientos especializados en el campo para predecir tendencias futuras y tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos y la planificación de estrategias de mercado.

En el campo de la planificación financiera y la gestión de riesgos empresariales , los sistemas expertos identifican y analizar oportunidades de inversión , determinar los riesgos asociados y proporcionar recomendaciones sobre las mejores opciones de inversión y la toma de decisiones.

Otra aplicación de los sistemas expertos, quizá la más general, recae en el análisis de datos , ya que son capaces de analizar grandes cantidades de información, identificar patrones y tendencias , y proporcionar recomendaciones sobre cómo utilizar estos datos para tomar decisiones informadas, aplicación altamente funcional para aquellas personas que determinan el rumbo de empresas y negocios.

Además de las aplicaciones mencionadas anteriormente, los sistemas expertos también pueden ser utilizados en áreas como la gestión de la cadena de suministro, la planificación estratégica y la optimización de procesos empresariales, entre muchas otras.

En general, los sistemas expertos son una herramienta muy poderosa que puede tener múltiples aplicaciones en el ramo de los negocios , ya que poseer la mayor cantidad de información al momento de tomar decisiones es fundamental, por ello, en GOU desarrollamos una maestría en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics a cargo de la Dra.

Betty López Zapata , autora de este blog y experta en el análisis de información con fines estratégicos. Su formación como Ingeniera en Electrónica y la maestría y doctorado que posee en Ciencias en Ingeniería electrónica con especialidad en Automatización y Control, le dan el aval suficiente para formarte como un profesionista de vanguardia que utiliza las herramientas tecnológicas a su favor en un contexto que cambia constantemente.

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Que brinda una oportunidad a los protagonistas de la Responsabilidad Social y la Sostenibilidad de conocerse, interactuar, colaborar y trabajar en aquellos fines, objetivos e iniciativas que les son comunes; y contribuyen a la solución de los problemas, retos y desafíos que se encuentren en el camino hacia una Cultura empresarial más consciente, sostenible y responsable que contribuya a una Sociedad más justa, equitativa y con mejores niveles de Bienestar.

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Con los sistemas expertos, se puede mejorar la precisión en la toma de decisiones utilizando algoritmos avanzados de inteligencia artificial y análisis de big data, lo que permite tomar decisiones procesables con rapidez y precisión sin necesidad de una experiencia humana sofisticada o capacitación de grandes equipos de personal.

Además, se reduce el tiempo necesario para completar tareas al minimizar el procesamiento manual de grandes cantidades de datos o la revisión de decisiones subóptimas tomadas por personal no experimentado.

Los sistemas expertos también pueden generar ahorros de costos considerables en comparación con soluciones tradicionales que dependen en gran medida del trabajo manual o requieren grandes inversiones en software por adelantado.

La implementación e integración de sistemas expertos es un proceso sencillo que requiere un esfuerzo mínimo, lo que reduce los gastos generales asociados con la instalación de infraestructura de hardware desde cero.

Además, la monitorización posterior a la implementación garantiza mejoras adicionales a lo largo del tiempo, como una escalabilidad mejorada a través de la adopción de tecnología de automatización.

La eficiencia de las organizaciones y empresas también se mejora gracias a los sistemas expertos, lo que significa que se pueden obtener ganancias de eficiencia casi instantáneas. Además, se eliminan los problemas de asignación de recursos en torno a los conjuntos de habilidades de los empleados especializados al proporcionar potentes capacidades de inteligencia artificial directamente en los ecosistemas de TI.

Con el aumento de las variantes específicas de la industria, las redes empresariales enteras pueden acceder a ejemplos de mejores prácticas internas agrupadas en múltiples compañías a tasas más rápidas, lo que significa menos tiempo de inactividad en la resolución de ambigüedades con la clientela y los socios comerciales, una mayor importancia de actividades conectadas y alineación clara y consistente obtenida a través del uso de terminología común.

Además, las iniciativas de colaboración pueden llevarse a cabo con mayor facilidad y eficacia que nunca. Un sistema experto es un tipo de sistema de inteligencia artificial altamente especializado, compuesto por varios componentes interconectados. Esta estructura consta de tres partes clave: la Base de Conocimiento, el Motor de Inferencia y la Interfaz de Usuario.

La Base de Conocimiento es una recopilación de información detallada sobre un dominio específico o experiencia en particular, obtenida de expertos en el campo. Este almacena hechos, reglas y heurísticas que permiten la toma de decisiones precisas a partir de conjuntos de datos.

Por otro lado, el Motor de Inferencia evalúa la extensa Base de Conocimiento mediante el uso de razonamiento probabilístico cuando se enfrenta a problemas complejos que requieren decisiones, generando varios cursos de acción posibles basados en relaciones entre conjuntos y llegando a conclusiones a través de deducciones e inferencias lógicas.

Por último, existe una Interfaz de Usuario externa conocida como Administrador de Diálogo que permite la comunicación directa entre la entrada y salida humana dentro del propio entorno del Sistema Experto.

La creación de un sistema experto requiere una planificación cuidadosa de ciertos componentes esenciales. El primer paso es definir su propósito y objetivos, así como cualquier requisito específico que deba cumplir, como el tipo de entrada, el formato de salida y el entorno operativo.

Con estos parámetros establecidos, se puede construir la base de conocimiento, donde se almacena información detallada sobre el dominio específico y se puede crear un formalismo o modelo que represente el conocimiento con algoritmos para el razonamiento automatizado dentro de los límites definidos.

El motor de inferencia proporciona la capacidad para resolver problemas al guiar la extrapolación y el análisis de datos de acuerdo con las reglas relevantes proporcionadas por el modelo construido mencionado anteriormente. Asimismo, se requiere una interfaz de usuario para presentar información de manera accesible a los usuarios, permitiéndoles comprender fácilmente cómo funciona el sistema experto y obtener información sobre sus resultados cuando se les presentan preguntas sobre conjuntos de datos particulares que se han estudiado o sobre suposiciones generalizadas dentro de su base de datos o conjuntos de datos relacionados con un área temática específica.

Esto permite una interpretación precisa y coherente de acuerdo con secuencias lógicas informadas y procesos de toma de decisiones asociados con escenarios del mundo real que se están examinando.

El razonamiento de sentido común es una técnica de inteligencia artificial que permite a las máquinas pensar, planificar y actuar de manera similar a los seres humanos. Esta técnica ayuda a las máquinas a interpretar condiciones complejas del mundo real perfeccionando su comprensión del lenguaje natural y permitiéndoles inferir el significado de las conversaciones que tienen con las personas que las rodean.

Uno de los usos más populares para el razonamiento de sentido común es en sistemas expertos, que son aplicaciones que intentan simular un proceso humano de toma de decisiones utilizando metodologías de inteligencia artificial para abordar problemas específicos.

Los sistemas expertos dependen de esta tecnología de IA para interpretar hechos sobre un problema, analizar múltiples soluciones disponibles, considerar las preferencias del usuario y dividir las decisiones aparentemente difíciles en partes más manejables para producir soluciones óptimas más rápidamente que si solo lo hicieran los humanos de forma manual.

La combinación del conocimiento de sentido común con los procesos de algoritmos de sistemas expertos permite soluciones automatizadas que son confiables, consistentes, efectivas y beneficiosas tanto para las empresas como para las personas.

Durante décadas, los sistemas expertos han demostrado ser invaluables en diversas industrias. En la actualidad, su popularidad ha aumentado aún más, ya que se utilizan en una amplia variedad de campos y aplicaciones. Estos sistemas almacenan vastas colecciones de datos en su memoria y utilizan técnicas de inteligencia artificial, como algoritmos de aprendizaje automático, para sugerir soluciones a problemas o proporcionar orientación sobre decisiones cruciales.

Además de ahorrar tiempo y aumentar la productividad, los sistemas expertos suelen ser más precisos que los métodos manuales. Aquí presentamos algunas historias de éxito que ilustran las capacidades de esta tecnología:.

Los sistemas expertos son programas informáticos que intentan imitar el comportamiento de los expertos humanos en dominios específicos.

Aunque estos sistemas pueden ofrecer soluciones poderosas para muchos problemas complejos, enfrentan una serie de desafíos. Uno de ellos es su falta de flexibilidad y adaptabilidad. A menudo, resulta difícil para los sistemas expertos ajustar su proceso o lógica cuando se introduce o cambia nueva información.

Además, los datos necesarios para mantener y actualizar el sistema deben ser precisos y actualizados constantemente, ya que la información obsoleta puede conducir a consejos inexactos o irrelevantes. Otro desafío es que, en ciertos casos, es difícil o imposible verificar con precisión las decisiones tomadas por los sistemas expertos.

También puede ser difícil proporcionar una buena orientación si no hay datos existentes confiables disponibles como fuente de entrada, por ejemplo, al predecir resultados fuera de las tendencias y límites conocidos.

Finalmente, la creación de reglas útiles para circunstancias complicadas puede requerir un arduo trabajo y ser costosa en términos de mano de obra involucrada en las tareas de programación, lo que hace que el desarrollo de estas herramientas sea lento y costoso en general.

El futuro de la Inteligencia Artificial IA y los Sistemas Expertos se presenta muy prometedor gracias a los significativos avances en el campo.

Ambas tecnologías tienen el potencial de mejorar la toma de decisiones, acelerar las operaciones y crear soluciones innovadoras que podrían transformar industrias enteras. La capacidad de estos sistemas inteligentes para analizar cientos de factores simultáneamente con datos actualizados puede proporcionar predicciones y cursos de acción con una mayor precisión que la que pueden ofrecer los seres humanos.

Esto los convierte en herramientas valiosas para las organizaciones en cualquier sector, desde la atención médica y las finanzas hasta la logística y más allá. Al mismo tiempo, estas tecnologías también permiten a las empresas mejorar significativamente la experiencia del cliente al personalizar las ofertas de productos para satisfacer las preferencias individuales a través de recursos en línea o automatización robótica en tiendas físicas.

Con el aumento de la demanda de modelos de negocio más inteligentes, se espera que esta tendencia se acelere. Sin embargo, como con cualquier tecnología, también existen preocupaciones de privacidad que los reguladores deben abordar a medida que estas soluciones se adoptan cada vez más.

La respuesta a esta importante pregunta es Sí, es posible crear Sistemas Expertos Empresariales con ChatBots basados en la tecnología de OpenAI ChatGPT. ChatGPT es un modelo de lenguaje natural de aprendizaje automático que utiliza una red neuronal profunda para procesar y generar texto de manera natural.

A través de su capacidad para comprender y producir texto de manera efectiva, ChatGPT puede ser utilizado para crear sistemas expertos que proporcionen respuestas y soluciones a problemas específicos en diferentes campos de conocimiento. Para crear un sistema experto con ChatGPT, se necesitaría entrenar al modelo con un conjunto de datos relevante y específico para el dominio en el que se desea crear el sistema experto.

Luego, se podría utilizar una interfaz de usuario para permitir que los usuarios interactúen con el sistema y obtengan respuestas y soluciones a sus preguntas y problemas. Es importante tener en cuenta que la creación de un sistema experto con ChatGPT requeriría de un trabajo de desarrollo significativo y un conocimiento técnico sólido.

Además, el sistema experto tendría limitaciones y solo sería capaz de proporcionar respuestas y soluciones dentro del alcance de su entrenamiento y datos disponibles. Para crear un sistema experto de atención y soporte al cliente con ChatBot basado en ChatGPT 4, se pueden seguir estos pasos:.

Recopilación y organización de datos: Se deben recopilar y organizar los datos de los tickets respondidos en la mesa de ayuda Help Desk para obtener una base de conocimiento que el modelo pueda utilizar para proporcionar respuestas a preguntas frecuentes y soluciones a problemas comunes.

También es importante incluir ejemplos de preguntas y respuestas específicas en su base de datos. Si se tiene acceso a la base de datos de la mesa de ayuda Help Desk , se pueden recopilar y organizar los datos para crear la base de conocimiento del ChatBot. Para ello, se pueden extraer los datos de la base de datos utilizando consultas SQL para obtener información de los tickets, como el asunto, la descripción del problema, la categoría y las respuestas de los agentes a los clientes.

Preprocesamiento de los datos: Se debe preprocesar los datos para limpiarlos, transformarlos y prepararlos para la formación del modelo.

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Estudios de casos: el cuerpo docente de LBS utiliza estudios de casos para enseñar a los estudiantes sobre escenarios comerciales del mundo real.

Estos estudios de casos se basan en empresas reales y brindan a los estudiantes la oportunidad de analizar y resolver problemas comerciales complejos. Investigación: el cuerpo docente de LBS participa activamente en la investigación, lo que brinda a los estudiantes acceso a las últimas tendencias y conocimientos comerciales.

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