Podríamos ver esto desde la perspectiva de cómo trata la IA con el conocimiento y también cuáles son los objetivos de una empresa de fusiones y adquisiciones en su pensamiento sobre las situaciones.
En IA, una parte de encontrar soluciones a los problemas es pensar en la naturaleza de los datos y las situaciones involucradas. Supongo que en la actividad de fusiones y adquisiciones uno tiene que analizar las finanzas de una empresa, pero también las cosas externas, como los antecedentes de personas clave, las tendencias de una industria, el impacto de la economía en las ganancias potenciales de una empresa y mucho más. De hecho, hay una gran red de cosas para analizar.
Entonces, una pregunta es, ¿cómo podemos manejar tomar todos los factores relevantes y sus datos, y hacer que todo sea analizable por un sistema informático? Eso no es fácil, y el análisis es difícil incluso para un humano experimentado.
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Hacer que una IA sea capaz de manejar esto necesitaría algunos humanos para analizar lo que los humanos ven y cómo miran las cosas. e intentar convertir eso en reglas y puntos de análisis que puede volver a aplicar a nuevas situaciones.
No es algo en lo que puedas entrenar una red neuronal, eso es demasiado simplista. Bien, entonces, ¿podrías conseguir un Watson para aprender sobre situaciones? Tendría que preparar muchos estudios de casos y de alguna manera encontrar una manera de que una máquina los entienda. No sería fácil.
Mi conjetura es que cuando las personas configuran hojas de cálculo para procesar datos financieros, habrá algunas reglas y fórmulas integradas que permitirán evaluaciones. Es por este razonamiento que tendrías que hacer que una IA sea capaz de manejar y que pueda aplicar eso a las masas de datos en situaciones nuevas. Tendría que encontrar expertos humanos en esto y ver cómo razonan, y luego construir un sistema que pueda replicar eso.
Bueno, todo esto dice que no existe una solución simple y sencilla para crear una IA para hacer esto, así como un ser humano, en este dominio.
