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Se puede dar una lista de los procesos que generalmente pueden ser llamados inteligencia artificial si son programados en una computadora.
* Solución de problemas en general
* Percepción
* Comprensión del lenguaje natural
* Aprendizaje, demostración de teoremas, juegos
* Sistemas Expertos
* Lenguaje de la Inteligencia Artificial
* Hardware para la InteligenciaArtificial
* Robótica

2. IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GERENCIA EMPRESARIAL
En el momento actual la Inteligencia Artificial se aplica a numerosas actividades humanas, y como líneas de investigación más explotadas destacan el razonamiento lógico, la traducción automática y comprensión del lenguaje natural, la robótica, la visión artificial y, especialmente, las técnicas deaprendizaje y de ingeniería del conocimiento. Estas dos últimas ramas son las más 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 ámbito de la gestión empresarial.
En el ámbito específico del Análisis Contable,según Ponte, Sierra, Molina y Bonsón[8] (1996) la Inteligencia Artificial constituye una de las líneas deactuación futura más prometedoras, con posibilidades de aplicación tanto en el ámbito de la investigación como en el diseño de sistemas deinformación inteligentes, que no solamente proporcionen datos al decisor sino que recomienden el mejor curso de actuación a seguir.
De entre todos losparadigmas y estrategias de la Inteligencia Artificial, actualmente dos tienen el mayor interés para las aplicaciones en la empresa: los sistemas expertos y las redes neuronales artificiales[9]. Estos sistemas se pueden combinar, por lo que una solución práctica es utilizar sistemas mixtos que incorporan un módulo de sistema experto con sus reglas junto a otros módulos neuronales y estadísticos.Según Altman y Saunders (1998, p. 1722) el análisis de la solvencia empresarial ha sufrido una gran evolución a lo largo de los últimos 20 años, debido a factores tales como el aumento en el número de quiebras, la desintermediación creciente que se observa en los mercados financieros, la disminución de los tipos de interés o el desarrollo de nuevos instrumentos financieros. Todo ello ha impulsado eldesarrollo de nuevos y más sofisticados métodos de análisis de la solvencia, y entre este tipo de sistemas ocupan un papel destacado aquellos que están basados en técnicas de Inteligencia Artificial.

La aplicación de técnicas procedentes del campo de la Inteligencia Artificial surge como un intento de superar esta limitación, pues estas últimas no parten de hipótesis preestablecidas y seenfrentan a los datos de una forma totalmente exploratoria, configurándose como procedimientosestrictamente no paramétricos.
En los epígrafes restantes se revisan las aplicaciones al campo del análisis de la solvencia de los diversos sistemas de Inteligencia Artificial. Las principales diferencias entre las mismas radican en la forma en la que abordan el proceso de elicitación, que es la fase en la cualse extrae el conocimiento de las fuentes elegidas y, en este sentido, O’Leary[16] indica que los sistemas inteligentes pueden construirse a partir de dos enfoques:
* Introducir en el ordenador el conocimiento que un(os) experto(s) humano(s) ha(n) ido acumulando a lo largo de su vida profesional, obteniéndose así lo que se conoce como sistema experto.
El principal problema que ocasiona esteenfoque consiste en que el proceso de captación de la información ha de hacerse mediante entrevistas al experto o bien observando directamente su comportamiento a través de un análisis de protocolos. Esto ocasiona un cuello de botella en el desarrollo de las aplicaciones, por lo que para solucionarlo surge el enfoque indicado en el siguiente acápite.
* Elaborar programas de ordenador capaces...
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