5 Aplicaciones de las RNA en el mundo empresarial

En la era moderna de la tecnología, la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han permitido a las empresas ofrecer a los consumidores de todo el mundo productos y servicios de vanguardia que hace tan solo unas décadas se consideraban imposibles. Desde grandes industrias como el sector financiero estadounidense hasta empresas más especializadas que venden productos minoristas poco conocidos, las aplicaciones de la IA y los algoritmos de aprendizaje automático en el mundo empresarial actual están realmente extendidas y son muy amplias. Hasta el momento, la estructura y funcionalidad de las redes neuronales artificiales (RNA) han dado lugar a una serie de productos y servicios revolucionarios. Asimismo, algunas aplicaciones comunes de las RNA que están siendo utilizadas actualmente por los profesionales de los negocios incluyen el software de reconocimiento facial, la predicción bursátil, la predicción meteorológica, la asistencia sanitaria y la verificación de firmas/reconocimiento de escritura.

Software de reconocimiento facial

Muchos programas de software de reconocimiento facial que dependen de la capacidad de una aplicación para reconocer el rostro de un ser humano en un vídeo, imagen o fotografía, como los programas de software de redacción automática, entre otros, funcionan con RNA. Más concretamente, este tipo de programas de software utilizan redes neuronales convolucionales (RNA), una clase de RNA orientada al análisis de imágenes visuales. Dicho esto, las capas que se utilizan para crear las CNN se inspiran en la organización de la corteza visual del cerebro humano, la principal región del cerebro que permite a los seres humanos recibir y procesar diversas formas de imágenes a través del sistema visual humano. Gracias a esta organización, las CNN pueden configurarse para reconocer la aparición de un rostro humano en un medio visual.

Predicción bursátil

Por otro lado, los Perceptrones Multicapa (MLP) han demostrado ser extremadamente eficaces a la hora de ayudar a los agentes de bolsa a realizar diversas predicciones y tomar decisiones en relación con el mercado bursátil. Los MLP son una clase de redes neuronales alimentadas, una forma muy simple de RNA en la que la información que pasa a través de las numerosas capas de dichas redes neuronales se alimentará en una dirección. Con este fin, un MLP creado para ayudar en la predicción del mercado bursátil contendrá múltiples capas de nodos que corresponden a ciertas métricas financieras, incluidos los rendimientos pasados de una acción, los ratios sin ánimo de lucro y los rendimientos anuales de una acción o interés concreto, entre otra información pertinente.

Previsión meteorológica

Dado que la predicción meteorológica ha sido históricamente una tarea difícil debido a la imprevisibilidad inherente a la multitud de regiones y climas del mundo, las RNA pueden utilizarse para ayudar a los meteorólogos a predecir futuros patrones meteorológicos de varias maneras diferentes. Para ilustrar aún más este punto, las CNN pueden combinarse con MLP para ayudar en la predicción meteorológica, ya que el componente visual de tales predicciones es directamente aplicable a las CNN, mientras que la variedad de factores que pueden influir en el tiempo en un día concreto, como la temperatura del aire, la humedad, la radiación solar y la velocidad del viento, pueden transmitirse de manera eficiente mediante el uso de MLP.

Sanidad

Al igual que se han desarrollado otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para su uso en el sector sanitario, las RNA también pueden utilizarse para ayudar a los médicos a abordar la amplia gama de problemas que pueden encontrar a lo largo de un día de trabajo normal. Volviendo a las redes neuronales convolucionales, estos modelos pueden ser muy útiles en ecografías, tomografías computarizadas y detección de rayos X, por nombrar algunos, debido a la naturaleza visual de estos servicios sanitarios. Además, muchos investigadores empleados por empresas farmacéuticas han recurrido a las redes neuronales generativas para que les ayuden a descubrir nuevos fármacos, ya que los costes asociados a estas tareas pueden ser especialmente prohibitivos.

Verificación de firmas/reconocimiento de escritura

Por último, otra aplicación importante de las RNA en el mundo empresarial es la verificación de firmas y el reconocimiento de escritura a mano. Como las firmas digitales se han generalizado mucho en los últimos 20 años, los anticuados métodos de reconocimiento de la escritura manuscrita se han sustituido por programas informáticos que pueden hacer el mismo trabajo virtualmente. Con este fin, las capas de una red neuronal artificial también pueden entrenarse para diferenciar entre firmas manuscritas auténticas y firmas falsificadas, tanto para su uso en línea como fuera de línea. En estos casos, un desarrollador de software recurrirá de nuevo a una red neuronal convolucional para identificar las distintas características visuales de un determinado documento manuscrito o firma.

A pesar de que el software de reconocimiento facial, la predicción bursátil, la predicción meteorológica, la asistencia sanitaria y la verificación de firmas/reconocimiento de escritura a mano son sólo algunos ejemplos de implementaciones de redes neuronales artificiales en el panorama empresarial actual, esta tecnología de referencia también se está utilizando en muchas otras aplicaciones empresariales. Además, dado que la potencia de cálculo y los recursos necesarios para crear redes neuronales artificiales restringen su uso en determinadas industrias desde un punto de vista económico, todavía hay muchas otras formas en las que esta tecnología puede utilizarse para futuras aplicaciones empresariales.