Licenciada En Informatica

http://www.monografias.com/trabajos28/inteligencia-artificial-gestion-empresarial/inteligencia-artificial-gestion-empresarial.shtml

RESUMEN

El presente artículo está centrado en analizar más a fondo la inteligencia artificial con sus diferentes paradigmas, siendo los más relevantes las redes neuronales, algoritmos genéticos, sistemas de lógica difusa, autómatas programables y sistemas de inteligencia artificial híbridos, con sus diferentes aplicaciones en la vida cotidiana y específicamente aplicados a las soluciones de problemas relacionados con la gerencia empresarial.

Se considera que la gerencia empresarial en nuestros días puede estar muy apoyada en las nuevas tecnologías, como es la inteligencia artificial ya sea como soporte para una toma de decisiones más eficaz o en la ayuda de labores, tareas, que exijan gran demanda de tiempo o representen un alto grado de peligrosidad al ser humano.

KEYWORDS : Artificial Intelligence, Nets neuronales, Systems of diffuse logic, Genetic Algorithms, Intelligent systems.

INTRODUCCIÓN

La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar".

La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta ciencia , entre las cuales tenemos redes neuronales aplicadas al control de la calidad donde la red evalúa si determinado producto cumple o no con las especificaciones demandadas, control del proceso químico en el grado de acidez, algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades que trata de la asignación de N trabajos en M máquinas, los autómatas programables que se usan para la optimización de sistemas de producción, en fin, todavía queda mucho por descubrir con respecto a las aplicaciones de esta ciencia.

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial[1] trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento o características propias del ser humano.

Las definiciones de Inteligencia Artificial han evolucionado tal es así que los autores como Rich & Knight (1994), Stuart (1996), quienes definen en forma general la IA como la capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el momento son realizadas por seres humanos; otros autores como Nebendah (1988), Delgado (1998), arrojan definiciones más completas y las definen cómo el campo de estudio que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales basadas en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente.

Hay más autores como Marr (1977), Mompin (1987), Rolston (1992), que en sus definiciones involucran los términos de soluciones a problemas muy complejos.

A criterio de los autores las definiciones de Delgado y Nebendan son muy completas, pero sin el apoyo del juicio formado, emocionalidad del ser humano pueden perder peso dichas soluciones, por eso, hay que lograr un ambiente sinérgico entre ambas partes para mayor efectividad de soluciones.

En la actualidad Laundon, K. & Laundon, J[2](2004), definen a la Inteligencia Artificial como el esfuerzo de desarrollar sistemas basados en computadora que se pueden comportar como los humanos con la capacidad de aprender lenguajes naturales, efectuar tareas físicas coordinadas, utilizar un aparato perceptor y de emular la experiencia y la toma de decisiones.

1.1 IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A medida que el mundo se vuelve más complejo, debemos usar nuestros recursos materiales y humanos con más eficiencia, y para lograrlo, se necesita la ayuda que nos ofrecen los computadores.

Existe la falsa impresión de que uno de los objetivos de la inteligencia artificial es sustituir a los trabajadores humanos y ahorrar dinero. Pero en el mundo de los negocios, la mayoría de personas está más entusiasmada ante las nuevas oportunidades que ante el abatimiento de costos. Además, la tarea de reemplazar totalmente a un trabajador humano abarca de lo difícil a lo imposible, ya que no se sabe cómo dotar a los sistemas de IA de toda esa capacidad de percibir, razonar y actuar que tienen las personas. Sin embargo, debido a que los humanos y los sistemas inteligentes tienen habilidades que se complementan, podrían apoyarse y ejecutar acciones conjuntas:

En la agricultura, controlar plagas y manejar cultivos en forma más eficiente.

En las fábricas, realizar montajes peligrosos y actividades tediosas (labores de inspección y mantenimiento).

En la medicina, ayudar a los médicos a hacer diagnósticos, supervisar la condición de los pacientes, administrar tratamientos y preparar estudios estadísticos.

En el trabajo doméstico, brindar asesoría acerca de dietas, compras, supervisión y gestión de consumo energético y seguridad del hogar.

En las escuelas, apoyar la formación de los estudiantes, especialmente en aquellas materias consideradas complejas.

Ayudar a los expertos a resolver difíciles problemas de análisis o a diseñar nuevos dispositivos.

Aprender

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