inteligencia artificial smartphone La IA se ha desarrollado hasta el punto de que la mayoría de los dispositivos móviles se han convertido en dispositivos inteligentes. ¿Cuántas veces consultas, buscas, creas contenido en tu dispositivo móvil? ¿Podrías estar un día sin móvil? Es más, el 99,5% de los hogares en España cuenta con un smartphone, según una encuesta del INE de 2022.

La combinación de la tecnología móvil con la IA para crear dispositivos inteligentes está transformando la forma en la que nos comunicamos, aprendemos y trabajamos. En este sentido, las compañías, en su búsqueda por la interacción entre los clientes con la tecnología, han adoptado un enfoque basado en ofrecer soluciones personalizadas, inteligentes, eficientes y adaptadas a las necesidades de los usuarios.

El cambio de paradigma de ‘Mobile First’ a ‘AI First’ prioriza la integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en todas las interacciones y servicios digitales. Así, la tecnológica Softtek asegura que la IA es el futuro de los negocios para diferenciarse de la competencia y ofrecer experiencias de cliente mejoradas y destaca cuatro ventajas principales para los usuarios finales en esta evolución:

  • Experiencias personalizadas: Los sistemas inteligentes ofrecen respuestas rápidas y soluciones adaptadas a las necesidades individuales, permitiendo a las empresas proporcionar productos y servicios personalizados.
  • Automatización de tareas: La IA automatiza tareas rutinarias, lo que hace que las interacciones con sistemas y aplicaciones sean más ágiles y sencillas.
  • Interacciones ágiles: La IA permite a los usuarios interactuar con las empresas de forma rápida y sin esfuerzo, gracias a su capacidad para comprender el lenguaje humano y responder a través de conversaciones naturales.
  • Recomendaciones: La IA analiza rápidamente los datos de los usuarios, lo que impulsa la mejora de las ofertas y la hiperpersonalización de las interacciones.

Para habilitar sistemas inteligentes, se requiere una combinación de datos, algoritmos y habilidades computacionales. Los datos de entrenamiento representan la situación a enfrentar, los algoritmos exploran los datos para encontrar patrones y las habilidades computacionales se utilizan para implementar los algoritmos y procesar los datos. Estas habilidades también son necesarias para evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas inteligentes.