¿Cuáles son las diferencias entre las preguntas DeepQA y los enfoques tradicionales de preguntas?

1.- ¿Cuáles son las diferencias entre las preguntas DeepQA y los enfoques tradicionales de preguntas?

Las preguntas de DeepQA para responder utilizaban una diversidad de algoritmos que permitían clasificar y jerarquizar los tipos de respuesta para lograr una mayor precisión y rapidez y dar flexibilidad, implica una comprensión de varios conceptos paralelos que se relacionan entre sí, respuestas con alto porcentaje de confianza ya que tenían distintos enfoques de respuesta que a su vez eran complementarios considerando los distintos tipos de búsqueda y así establecían este nivel de confianza. DeepQA era capaz de descomponer una pregunta para analizar en sus diferentes fuentes de datos la respuesta más confiable por lo tanto era capaz de funcionar como un cerebro digital entendiendo la pregunta y generando una respuesta en la medida que cumplía con un mínimo nivel de confianza, en cambio los enfoques tradicionales tenían la limitación de que su respuesta dependía de la forma en que se hacia la pregunta, es decir, si la pregunta era indirecta no tenía capacidad de dar una respuesta con un suficiente nivel de confianza ya que no era capaz de integrar y analizar el contexto de la pregunta.

2.- ¿Es Watson un recurso estratégico para IBM?

Sí, es un recurso estratégico ya que representa una ventaja competitiva con respecto a sus competidores que tienen otro enfoque y da la posibilidad de ser implementado en distintas industrias, la complejidad que tiene permite enfocarse a largo tiempo, constituye una apertura de muchas oportunidades de desarrollo en industrias relacionadas y no relacionadas.

3.- ¿Es la Tecnología de Watson una Tecnología Disruptiva?

La tecnología de Watson, si es una tecnología Disruptiva ya que significa una transformación total de la manera en que los ordenadores elaboraban sus respuestas antes consultas, además agrega valor a la propuesta de IBM generando innovación estratégica en los conceptos de inteligencia artificial como redes neuronales y así poder transformar la información en distintos ámbitos.

No existe un mercado objetivo se puede adaptar a los distintos requerimiento de distintas industrias.

4.- ¿Qué tipo de extensiones (aplicaciones) tiene Watson con sus funciones de respuesta a DeepQA?

- Como reclutamiento de RRHH, para analizar las respuestas de los candidatos

- Diagnósticos médicos de apoyo

- En interrogatorios por investigaciones

- En la protección de los gobiernos

- En construcción de modelos de predicción de comportamiento para ser utilizados de manera estratégica por las empresas

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