Tendencias Emergentes en Inteligencia Artificial y Machine Learning para 2024

Explora las tendencias clave de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para 2024. Descubre cómo la integración de SoftlandERP potencia la eficiencia empresarial. ¡Prepárate para el futuro!

Por: Reilimar Cornejo
Gerente de Base Instalada Softland Guatemala

A medida que nos adentramos en el año 2024, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) continúan remodelando el panorama tecnológico, ofreciendo nuevas oportunidades y desafíos. En este contexto innovador, destaca la integración de un software de planificación de recursos empresariales (Enterprise Resource Planning – ERP) con IA y ML, potenciando la gestión eficiente de las operaciones empresariales y proporcionando insights en tiempo real para una toma de decisiones ágil y fundamentada.

Tendencias Claves para 2024

1. Automatización Aumentada

La Automatización Aumentada busca mejorar la eficiencia humana, especialmente en sectores como manufactura, logística y fabricación. La integración de algoritmos de ML en sistemas de automatización, como SoftlandERP, permite ajustar dinámicamente las operaciones, identificar cuellos de botella y optimizar el flujo de trabajo.

2. IA Argumentativa

Con la creciente complejidad de la IA, la necesidad de sistemas transparentes se vuelve crucial, especialmente en sectores como la banca y la salud. La IA Argumentativa proporciona explicaciones detalladas de los resultados, aumentando la confianza del usuario. Por ejemplo, en el sector financiero, los sistemas de aprobación de créditos pueden explicar los factores que influyen en las decisiones, como históricos de compras, poder adquisitivo y tendencias de endeudamiento.

3. Procesamiento de Lenguaje Natural Avanzado

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) evoluciona rápidamente, mejorando la capacidad de las máquinas para entender y responder al lenguaje humano. Esta tendencia es útil en el servicio al cliente y en aplicaciones de asistentes virtuales. La implementación de modelos de PLN de última generación, como Transformers, permite desarrollar chatbots sofisticados que mejoran la experiencia de soporte.

4. Aprendizaje Federado

El Aprendizaje Federado, una forma de ML descentralizado, emerge como solución a problemas de privacidad de datos. En sectores como la salud, donde la privacidad es esencial, este enfoque permite desarrollar modelos predictivos sin compartir datos de pacientes entre instituciones.

5. Integración de IA en la Cadena de Suministros

La integración de IA en la gestión de la cadena de suministros transforma la predicción de la demanda, la gestión de inventarios y la optimización logística. La implementación de sistemas de IA integrados con los ERP existentes, utilizando datos históricos y en tiempo real, mejora la eficiencia y reduce costos.

Implicaciones y Desafíos

Estas tendencias no solo impulsan el progreso empresarial, sino que también actúan como catalizadores para cambios sociales y económicos más amplios. Aunque ofrecen ventajas operativas y financieras, es crucial abordar desafíos como sesgos en algoritmos, protección de la privacidad y seguridad. Las organizaciones deben estar plenamente conscientes de estos desafíos, implementando auditorías internas y estableciendo departamentos especializados en seguridad informática, centrándose en el ethical hacking.

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