¿Qué proporción de los problemas empresariales del mundo real se puede resolver aplicando IA y aprendizaje automático?

Probablemente más del 50%.

Aún más alto si una persona de negocios trabaja en conjunto con una IA para resolver problemas de negocios.

Yo mismo estoy creando la primera Inteligencia Empresarial Artificial (ABI) del mundo para resolver los problemas de emprendedores, startups, pymes y grandes corporaciones.

ABI es fundamentalmente como una computadora de ajedrez: escanea el entorno empresarial relevante (a veces, incluso la psicología y el conjunto de habilidades y la experiencia del propietario del negocio) para identificar los pocos movimientos que podrían marcar una GRAN diferencia en la forma en que se juega el juego de negocios fuera.

Al igual que usar la computadora de ajedrez en mi teléfono inteligente me permitió saltar de un ranking de ajedrez de 1400 a 1800, lo cual es fenomenal, cuando juego contra jugadores humanos, ABI permitirá a cualquier propietario de negocios aumentar drásticamente sus métricas comerciales clave, ya sea es generación de efectivo, protección y aumento de márgenes, velocidad, reclutamiento y retención de talento, control de calidad, comprensión del cliente, marketing en redes sociales, expansión del mercado adyacente, etc.

Así como NO PUEDE vencer a una computadora de ajedrez, la gente de negocios ordinaria NO PUEDE vencer a una computadora de negocios (o lo que yo llamo ABI).

Si está preguntando cuantitativamente qué porcentaje de los problemas del mundo real se pueden resolver con ML, entonces es posible que no tenga la respuesta correcta. Pero puedo decir con confianza que una buena parte de los problemas del mundo real se pueden resolver usando AI / ML.

Por ejemplo –

  1. traducción de idiomas [cualquiera a cualquiera]
  2. Todos usan casos en los que el rendimiento humano es limitado en lo que respecta al reconocimiento de imágenes, como analizar el informe de tomografía computarizada / resonancia magnética y predecir los tumores cancerosos o analizar los datos de vigilancia de drones para la producción de cultivos y el posible impacto del clima … hay muchos
  3. reconocimiento de voz
  4. Cualquier problema en el que la capacidad humana es limitada cuando se trata de comprender el patrón en los datos o la información, permite que sea estructurado o no
  5. predecir el clima o predecir la posibilidad de cualquier componente defectuoso de cualquier línea de producción industrial.

Estoy seguro de que hay innumerables casos de uso que esperan resolverse mediante el aprendizaje automático.