Inteligencia Artificial aplicada a la inteligencia de ubicación

Aquellas empresas que se sitúan dentro de las más competitivas son las que llevan a cabo estrategias de implementación de inteligencia artificial (IA). 

¿Cuál es la inteligencia de ubicación?

Dentro de la inteligencia artificial, la inteligencia de ubicación también conocida en sus siglas en inglés como LI, es aquella que analiza la visualización y el análisis de datos geoespaciales. 

Los datos de este tipo permiten comprender mejor la perspectiva y la toma de decisiones relacionadas con la predicción. Con esta inteligencia es posible determinar un evento y comprender las razones por las cuales se ha desarrollado. 

Esta es la razón por la que los directivos se apoyan en la inteligencia de ubicación con el fin de predecir y solucionar problemas a un modo global por medio de un mapa de tendencias, patrones y comportamientos que ofrecen una ventaja sobre la competencia.

Este tipo de inteligencia artificial se está aplicando a diferentes sectores como:

• El sector financiero: 

La banca aplica este tipo de tecnología con la finalidad de detectar fraudes y evaluar posibles riesgos en cada sucursal bancaria.

• El sector de producción: 

La inteligencia artificial logra optimizar sus procesos de producción, mejorar la cadena de suministros y logística gracias a que la máquina permite planificar mejor y detectar posibles fallos.

• El sector gubernamental: 

Se utiliza con el fin de automatizar trabajos que se desarrollan en campo, modelar escenarios, hacer predicciones sobre las cosechas y ver el desarrollo de los cultivos.

El GIS y sus beneficios

Hablar de la inteligencia artificial de ubicación es también abarcar todo lo relacionado con el GIS, el cual es el sistema de información geográfica y que tiene la función de recopilar y analizar datos. El GIS básicamente analiza la ubicación de tipo espacial y permite organizar la información en capas de visualización que pueden obtenerse en 3D.

El GIS como parte de esta inteligencia artificial de ubicación permite tener conocimientos de forma más profunda sobre la data obtenida, de esta manera se consiguen patrones y conexiones que permiten la toma de decisiones más acertadas e inteligentes.

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