Aplicaciones de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial , la inteligencia exhibida por las máquinas, se ha utilizado para desarrollar miles [ cita requerida ] de aplicaciones para resolver problemas específicos en la industria y el mundo académico. Es una parte esencial de los productos más lucrativos del comercio electrónico . La IA, como la electricidad o la máquina de vapor, es una tecnología de propósito general: no hay consenso sobre en qué tareas se destacará la IA, ahora o en el futuro. [1]
Un sistema de recomendación es una subclase de sistema de filtrado de información que busca predecir la "calificación" o "preferencia" que un usuario le daría a un artículo. [2] [3] Los sistemas de recomendación se utilizan en una variedad de áreas, con ejemplos comúnmente reconocidos que toman la forma de generadores de listas de reproducción para servicios de video y música, recomendaciones de productos para tiendas en línea o recomendaciones de contenido para plataformas de redes sociales y recomendaciones de contenido web abierto . [4] [5] Un enfoque utilizado por los sistemas de recomendación es el filtrado colaborativo , como el algoritmo de filtrado colaborativo de artículo a artículo (las personas que compran x también compran y) popularizado por Amazon.com . [6]
La IA se utiliza para orientar anuncios a las personas que tienen más probabilidades de hacer clic en ellos. También se utiliza para alentar a las personas a permanecer "comprometidas" en un sitio web mediante la selección de contenido en el que es más probable que los usuarios hagan clic. Puede predecir o generalizar el comportamiento de los clientes a partir de sus huellas digitales para orientarlos con promociones personalizadas o crear perfiles de clientes automáticamente. [7]
Con los sitios de redes sociales superando a la televisión como fuente de noticias para los jóvenes, las organizaciones de noticias dependen cada vez más de las plataformas de redes sociales para generar distribución. [8]
Boomtrain es otro ejemplo de IA que está diseñado para aprender cómo involucrar mejor a cada lector individual con los artículos exactos, enviados a través del canal correcto en el momento correcto, que serán más relevantes para el lector. Es como contratar un editor personal para cada lector individual a fin de seleccionar la experiencia de lectura perfecta. [ palabras de comadreja ]
IRIS.TV ayuda a las empresas de medios [ ¿cuáles? ] con su plataforma de programación y personalización de video impulsada por IA, que crea listas de reproducción a partir de videos en el sitio del editor. Permite a los editores y propietarios de contenido mostrar contenido contextualmente relevante a las audiencias en función de los patrones de visualización de los consumidores. [9]
