IMPORTANCIA DE LAS INTELIGENCIAS ARTIFICIALES EN LAS EMPRESASLa inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura fsica producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basndose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.El propsito de la inteligencia artificial es lograr que las mquinas hagan lo que los humanos hacemos. La IA es la encargada de imitar a una persona, pero no su cuerpo, sino imitar al cerebro humano, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una mquina inteligente.Las personas aprendemos a hacer una cosa como nos la ensean o como la vemos hacer, pero luego aadimos la experiencia y nuestra idiosincrasia para hacerla a nuestra manera, con nuestra personalidad propia. A su vez otras personas aprenden de nosotros y hacen lo mismo. Por eso la civilizacin es distinta en distintos lugares y pocas, muy diversa. No hay ms que pensar en el lenguaje, tan distinto de unas personas a otras, de unos lugares a otros, de unas pocas a otras.Campos de la Inteligencia ArtificialLa Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robtica, usada principalmente en el campo industrial; comprensin de lenguajes y traduccin; visin en mquinas que distinguen formas y que se usan en lneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de mquinas; sistemas computacionales expertos.Los grandes avances de I.A aplicada a sistemas de produccin han hecho que da a da la industria en su constante bsqueda por mejorar su competitividad logren dicho objetivo, pero en muchos de los casos desplazan gran cantidad de mano de obra que llevan consigo un deterioro social que se ve reflejado en los indicadores globales de desempleo y niveles de pobreza, este caso lo producen los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un mbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos sismolgicos en exploracin geolgica y los que configuran complejos equipos de alta tecnologa.IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALLa inteligencia artificial es muy importante en la industrian porque ayuda a las tareas humanas, reduce costos a las empresas, reducen riesgos en la manipulacin humana en reas de riesgo, mejoran el desempeo del personal inexperto, y mejoran el control de calidad sobre todo en el mbito ensamblaje y comercial. Han pasado muchos aos para lograr estos descubrimientos y cada da van a avanzando ms.La importancia actual radica en reduccin de costo y eficiencia en calidad y precisin y ahorro econmica para la industria, por ejemplo: a un androide con inteligencia artificial no se le alimenta, no se le paga y puede ser programado para no quejarse si pedir un aumento y hacer huelgas.APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALLas aplicaciones ms comerciales de inteligencia artificial son los reconocedores de huellas digitales y los reconocedores de iris. Tambin los sistemas expertos para coches a los que se le puede decir que prendan la radio o que activen el sistema de localizacin de calles, los video juegos, telefona Celular, Cajeros automticos, Programas computacionales de uso general. Se aplica tambin en: Administracin y recuperacin de informacin, Instalaciones mdicas y de hospitales, Departamento de ayuda y asistencia, Evaluacin del desempeo de empleados, Anlisis de prstamos, Ensamblaje industrial, Mercadotecnia, Optimizacin de almacenes, Medicina, Finanzas.APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS TCNICAS QUE USANDentro del enfoque de la ingeniera de la Inteligencia Artificial, se clasifican las tcnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categoras: Tcnicas bsicas, as llamadas por encontrarse a la base de diversas aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Bsqueda Heurstica de Soluciones, Representacin del Conocimiento, Deduccin Automtica, Programacin Simblica (LISP) y Redes Neuronales. Estas tcnicas son las bases de las aplicaciones. En su mayora, no necesita conocerla el usuario final, sino los profesionales que se dedican a su aplicacin y la generacin de aplicaciones comerciales. Tecnologas, o combinaciones de varias tcnicas bsicas, orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologas son ms especializadas que las tcnicas bsicas y estn ms cerca de las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robtica y Visin, Lenguaje Natural, Sistemas Expertos. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnstico, Prediccin (sistemas de autocontrol de reactores atmicos), Secuenciamiento de operaciones ("Scheduling"), Diseo, Interpretacin de datos. Todas ellas son familias de problemas tipo. Por ejemplo, el diagnstico se refiere a encontrar las causas de fallas, ya sea que se trate de fallas en una lnea de produccin o de enfermedades en una persona. Campos de aplicacin: Ingeniera, Medicina, Sistemas de Manufactura, Administracin, Apoyo a la Toma de Decisiones Gerenciales, etc. Todas caen dentro de las reas de los sistemas computacionales, pero que se consideran como clientes de la Inteligencia Artificial.APLICACIN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS SISTEMAS PRODUCTIVOSLa incorporacin de agentes de decisin inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genticos y autmatas programables para optimizacin de sistemas de produccin es una tendencia activa en el ambiente industrial de pases con alto desarrollo tecnolgico y con una gran inversin en investigacin y desarrollo. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen como funcin principal controlar de manera independiente, y en coordinacin con otros agentes, componentes industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, y operaciones de mantenimiento, entre otras.Existe una tendencia creciente a la implementacin de sistemas de manufactura/ensamblaje ms autnomos e inteligentes, debido a las exigencias del mercado por obtener productos con niveles muy altos de calidad; lo cual con operaciones manuales se hace complicada y hace que los pases subdesarrollados como el nuestro no alcance niveles competitivos a nivel mundial. Al disear un sistema de produccin integrado por computadora se debe dar importancia a la supervisin, planificacin, secuenciacin cooperacin y ejecucin de las tareas de operacin en centros de trabajo, agregado al control de los niveles de inventario y caractersticas de calidad y confiabilidad del sistema. Los factores mencin dos determinan la estructura del sistema y su coordinacin representa una de las funciones ms importantes en el manejo y control de la produccin.Muy frecuentemente, la razn para construir un modelo de simulacin es para encontrar respuestas a interrogantes tales como Cules son los parmetros ptimos para maximizar o minimizar cierta funcin objetivo? En los ltimos aos se han producido grandes avances en el campo de la optimizacin de sistemas de produccin. Sin embargo, el progreso en el desarrollo de herramientas de anlisis para resultados de modelos de simulacin ha sido muy lento. Existe una gran cantidad de tcnicas tradicionales de optimizacin que slo individuos con gran conocimiento estadstico y de conceptos de simulacin han logrado aportes significativos en el rea.Una de las reas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la industria nivel mundial, es el diseo de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la optimizacin de los parmetros de operacin del sistema. Para tal efecto, el uso de tcnicas inteligentes paramtricas y no paramtricas para el anlisis de datos es de gran inters.APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SOLUCION DE PROBLEMAS ESPECIFICOS DE PRODUCCIONOperacin automtica de control de calidad usando un sistema de visin por computador. Laboratorio de Robtica y Produccin Automtica.Todo proceso industrial es evaluado por la calidad de su producto final, esto hace de la etapa de control de calidad una fase crucial del proceso. Los mecanismos utilizados para establecer la calidad de un producto varan dependiendo de los parmetros que tengan relevancia en el mismo. Cuando el parmetro relevante es la geometra o forma del objeto fabricado se suele dejar a la vista del operario que lleve a cabo tal funcin tanto de inspeccin como de verificacin para el control de calidad, sin embargo pueden existir errores en la geometra de un objeto que escapen de la vista de un operario y que luego impidan el buen funcionamiento de dicho objeto. En un caso como ste, surge como una buena alternativa el utilizar un sistema de visin artificial capaz de detectar aquellos errores que un operario pudiera pasar por alto.Los autores opinan que es muy adecuado el uso de esta tecnologa en empresas donde el acabado superficial de una pieza sea muy exigente estrechas tolerancias como por ejemplo repuestos de carros, instrumentacin industrial, etc.Sistema inteligente de Vigilancia y Monitoreo Remoto: se busca implementar sistemas de circuito cerrado de TV, que incluyan la capacidad de monitoreo remoto a travs de un computador y una lnea telefnica desde cualquier lugar del mundo y a travs de Internet.Debido a que los humanos y los sistemas inteligentes tienen habilidades que se complementan, podran apoyarse y ejecutar acciones conjuntas, por ejemplo: En la agricultura, controlar plagas y manejar cultivos en forma ms eficiente. En las fbricas, realizar montajes peligrosos y actividades tediosas (labores de inspeccin y mantenimiento). En la medicina, ayudar a los mdicos a hacer diagnsticos, supervisar la condicin de los pacientes, administrar tratamientos y preparar estudios estadsticos. En la industria, evaluando la calidad de su producto final, esto hace de la etapa de control de calidad una fase crucial del proceso. En el trabajo domstico, brindar asesora acerca de dietas, compras, supervisin y gestin de consumo energtico y seguridad del hogar.IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GERENCIA EMPRESARIALEn el momento actual la Inteligencia Artificial se aplica a numerosas actividades humanas, y como lneas de investigacin ms explotadas destacan el razonamiento lgico, la traduccin automtica y comprensin del lenguaje natural, la robtica, la visin artificial y, especialmente, las tcnicas de aprendizaje y de ingeniera del conocimiento. Estas dos ltimas ramas son las ms directamente aplicables al campo de las finanzas pues, desde el punto de vista de los negocios, lo que interesa es construir sistemas que incorporen conocimiento y, de esta manera, sirvan de ayuda a los procesos de toma de decisiones en el mbito de la gestin empresarial.En el mbito especfico del Anlisis Contable, la Inteligencia Artificial constituye una de las lneas de actuacin futura ms prometedoras, con posibilidades de aplicacin tanto en el mbito de la investigacin como en el diseo de sistemas de informacin inteligentes, que no solamente proporcionen datos al decisor sino que recomienden el mejor curso de actuacin a seguir.LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL ANLISIS DE LA SOLVENCIA EMPRESARIALEl anlisis de la solvencia empresarial ha sufrido una gran evolucin a lo largo de los ltimos 20 aos, debido a factores tales como el aumento en el nmero de quiebras, la desintermediacin creciente que se observa en los mercados financieros, la disminucin de los tipos de inters o el desarrollo de nuevos instrumentos financieros. Todo ello ha impulsado el desarrollo de nuevos y ms sofisticados mtodos de anlisis de la solvencia, y entre este tipo de sistemas ocupan un papel destacado aquellos que estn basados en tcnicas de Inteligencia Artificial.La determinacin de la solvencia futura de una empresa puede ser entendida en la mayora de los casos como una operacin de clasificacin, es decir, dada una informacin inicial o conjunto de atributos asociados a una empresa, y extrados en su mayor parte de los estados contables de la misma, lo que pretende el analista es tomar la decisin de clasificar a esa empresa dentro de una categora concreta de riesgo financiero, de entre varias posibles.REFERENCIASElaine Rich. Knight Kevin. Inteligencia Artificial. Segunda Edicin. Mc Graw Hill. Mxico 1994.Stuart Rusell. Norving Meter. Inteligencia Artificial un Enfoque Moderno. Printice Hall. Mxico 1996. Revista La Ventana Informtica. Edicin N0 9. Universidad de Manizales. Pg. 56 - 57. Mayo 2003. Delgado Alberto. 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