Categoría: Inteligencia Artificial

Las matemáticas y el ingenio humano han servido por muchos siglos para solucionar diferentes problemas, lo cual ha dado paso al desarrollo de nuevas tecnologías cada vez más complejas y que buscan “emular” a sus creadores, los humanos.

La inteligencia artificial es una de las tecnologías más aplicadas actualmente en muchísimas empresas a nivel mundial, ya que les permite desempeñar actividades de forma más sencilla y óptima. 

Es importante recordar que la tecnología tiene una cualidad sorprendente: la constante evolución, lo que permite que pueda llegar hasta límites más allá de la imaginación, pudiendo siempre innovar e ir transformándose.

El futuro de la industria aseguradora sin dudas está en manos de la tecnología, en particular de inteligencia artificial y en este artículo te contaremos por qué.

La IA es el futuro del sector asegurador

No hay duda de que la pandemia dio inicio a nuevos desafíos para las aseguradoras, las que deberán ponerse manos a la obra para sobrevivir en un mundo tan competitivo como el actual. 

La industria aseguradora tiene mucho que ofrecer en el futuro, ya que se trata de un sector con mucho camino por delante en cuanto a su desarrollo y avance. Gracias a la inteligencia artificial y otras tecnologías se espera una gran transformación de los seguros.

Ahora bien, te daremos las razones suficientes por lo cual no debes perder la oportunidad de aplicar la IA en tu compañía de seguros:

• Analiza una gran cantidad de datos y en base a ellos puede predecir comportamientos futuros, lo que puede ser usado por las aseguradoras para ofrecer productos personalizados, a la medida de sus clientes.

• Permite llevar a cabo procesos de forma más sencilla y rápida, reduciendo los costes de las empresas y permitiéndoles  tomar mejores decisiones y mejorar la calidad de los servicios que ofrecen. 

• ¿Sabías que entre el 30% y el 40% del tiempo de una aseguradora es dedicado tan solo a tareas administrativas y trámites manuales? Esto sin dudas es un estimulante para darle oportunidad a la digitalización y automatización de tareas con IA, lo cual requiere una mínima participación humana.

• Es capaz de proyectar cómo se desenvolverá el mercado próximamente aún antes de que esto suceda.

Incluso, aún cuando las preferencias de los clientes cambian de forma constante gracias a la IA es posible predecir estas modificaciones de forma oportuna para así siempre ofrecer el mejor servicio en el momento justo.

• La valoración de daños es una realidad y con tan solo unas cuantas fotografías la IA puede distinguir entre una mancha de humedad o un daño, por ejemplo. Del mismo modo, los siniestros que antes llevaban mucho tiempo en verificarse  ahora pueden ser resueltos en cuestión de minutos. 

• El asegurado podrá tomar el mando de la gestión, es decir, las contrataciones al servicio de las aseguradoras podrán hacerse de forma más rápida y sencilla por el cliente. Asimismo, modificar una contratación ya no será un protocolo extenso, sino algo muy rápido y sencillo de hacer.

• Se sabe que para la mayoría de las compañías de seguros, los siniestros, pagos y facturación son las áreas que generan el mayor volumen de consultas, por ende, las expectativas de los consumidores cuando tienen un problema son muy altas.

Para esto el uso de los chatbots ha cobrado gran relevancia para el sector. Estos van aprendiendo con cada intercambio, lo que mejora la manera en la cual pueden comunicarse con los clientes.

Gracias a sus grandes beneficios, esta tecnología pasa a ser la primera puerta para que un asegurado pueda hacer el reporte del siniestro, iniciar el contrato de una póliza e incluso, dejar sus dudas y consultas, por lo cual calza como anillo al dedo para ir en búsqueda de clientes felices.

Finalmente…

La IA es el futuro del sector asegurador ya que es uno de los que más beneficios puede obtener de ella, pues para su operación requiere de gran cantidad de datos, los cuales le sobran. La velocidad de procesamiento de estos datos determina la calidad del servicio y de respuesta ante siniestros, por lo que acoplarse más rápido a la inteligencia artificial se traduce como una cobertura más rápida y eficaz.

Algo que no podemos poner en tela de duda es que los clientes son quienes tienen la batuta y la última palabra. Ellos son quienes crean o modifican la forma en que las empresas compiten y ganan. El éxito de la industria de seguros va depender de qué tan rápido respondan a esos cambios.

Tal y como te lo explicamos en nuestro artículo anterior, el Object detection es una de las tecnologías estrellas de la Inteligencia artificial. Con esta podemos detectar objetos visuales de diversas clases y sacar provecho de ello.

Ahora bien, en esta segunda parte, queremos enseñarte los casos de uso del Object detection y su influencia en LISA Insurtech

Casos de uso de la detección de objetos + importantes

Los casos de uso que involucran la detección de objetos son muy diversos. Hay formas casi ilimitadas de hacer que las computadoras se vean como humanos para automatizar tareas manuales o crear nuevos productos y servicios impulsados ​​por IA.

¿Sabías que esta tecnología se ha implementado en programas de visión por computadora que se utilizan para una variedad de aplicaciones, desde la producción deportiva hasta el análisis de la productividad?

Hoy en día, el reconocimiento de objetos es el núcleo de la mayoría de los programas y software de inteligencia artificial basados ​​en la visión. La detección de objetos juega un papel importante en la comprensión de la escena, que es popular en casos de uso de seguridad, transporte, médicos, entre otros.

Según el artículo «Object Detection in 2021: The Definitive Guide» algunos de los casos de uso más relevantes son:

-Conducción autónoma: Los vehículos autónomos dependen de la detección de objetos para reconocer a los peatones, las señales de tráfico, otros vehículos y más. Por ejemplo, la IA del piloto automático de Tesla utiliza en gran medida la detección de objetos para percibir vehículos u obstáculos que se aproximan.

-Detección de vehículos con IA en transporte: El reconocimiento de objetos se utiliza para detectar y contar vehículos para análisis de tráfico o para detectar automóviles que se detienen en áreas peligrosas, por ejemplo, en cruces o carreteras.

-Detección de características médicas en el sector sanitario: Los diagnósticos médicos dependen en gran medida del estudio de imágenes, escaneos y fotografías. En ese mismo sentido, la detección de objetos que involucran tomografías computarizadas y resonancias magnéticas se ha vuelto extremadamente útil para diagnosticar enfermedades, por ejemplo, con algoritmos ML para la detección de tumores.

Finalmente…

La detección de objetos es una de las tecnologías más fundamentales y desafiantes de la visión por computadora. Ha recibido una gran atención en los últimos años, especialmente con el éxito de los métodos de aprendizaje profundo que actualmente dominan los métodos de detección más recientes.

La detección de objetos es cada vez más importante para las aplicaciones de visión por computadora en cualquier industria.

Antes de finalizar, queremos abrir un punto importante puesto que la detección de objetos dentro del sector asegurador podría ser capaz de ofrecer servicios competitivos. Por ejemplo, al detectar autos y evaluar su manera de conducir (y ver los motivos por los cuales hay más o menos accidentes de tránsito).

Asimismo, sirve de apoyo al momento de evaluar un siniestro de auto u hogar, ¿pero cómo?

En LISA Insurtech nos especializamos en agilizar todos los procesos de siniestros con tecnología de vanguardia, es por ello que nos apoyamos en la Inteligencia artificial, el Machine learning y el Deep learning. A partir de ello, podemos analizar las evidencias fotográficas y de vídeos para así prevenir fraudes y hacer un cálculo preciso del valor del daño.

¿Deseas conocer más de nuestro producto estrella LISA Claims?

La detección de objetos es un campo clave en la inteligencia artificial, que permite a los sistemas informáticos «ver» sus entornos al detectar objetos en imágenes o vídeos visuales.

Es usada para detectar objetos visuales de diversas clases (humanos, animales, automóviles o edificios), en imágenes digitales como fotos o fotogramas de video. Su objetivo es desarrollar modelos computacionales que proporcionen la información más fundamental que necesitan las aplicaciones de visión por computadora (Dónde están los objetos y qué están haciendo).

Detección de personas

Este tipo de detección es una variante de la detección de objetos que se utiliza para detectar una «persona» de clase primaria en imágenes o fotogramas de vídeo. Esta es una tarea importante en los sistemas de videovigilancia modernos.

Los algoritmos de aprendizaje profundo recientes, proporcionan resultados sólidos de detección de personas. La mayoría de las técnicas modernas de detección de personas se entrenan en vistas frontales y asimétricas.

¿Por qué es importante la detección de objetos?

La detección de objetos es uno de los puntos fundamentales de la visión por computadora y constituye la base de muchas otras tareas posteriores de ella. Por ejemplo, segmentación de instancias, subtítulos de imágenes, seguimiento de objetos y más. 

Las aplicaciones específicas de detección de objetos incluyen detección de peatones, conteo de personas , detección de rostros, de texto, entre otras. 

Detección de objetos + aprendizaje profundo

Los rápidos avances de las técnicas de aprendizaje profundo han acelerado enormemente el impulso de la detección de objetos. Con las redes de aprendizaje profundo y la potencia informática de las GPU, el rendimiento de los detectores y rastreadores de objetos ha mejorado enormemente, logrando avances significativos en la detección de objetos.

El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA), y esencialmente implica aprender patrones a partir de ejemplos o datos de muestra a medida que la máquina accede a estos y tiene la capacidad de aprender de ellos (aprendizaje supervisado en imágenes anotadas).

¿Cómo funciona la detección de objetos?

Gracias a un artículo de viso.ai, podemos conocer que la detección de objetos se puede realizar utilizando técnicas de procesamiento de imágenes tradicionales  o redes modernas de aprendizaje profundo:

Finalmente…

La detección de objetos es una de las tecnologías más fundamentales y desafiantes de la visión por computadora. Ha recibido una gran atención en los últimos años, especialmente con el éxito de los métodos de aprendizaje profundo que actualmente dominan los métodos de detección más recientes.

La detección de objetos es cada vez más importante para las aplicaciones de visión por computadora en cualquier industria.

¡Atento! En nuestro próximo artículo te contaremos acerca de los casos de uso y cómo lo empleamos en LISA Insurtech. ¡No te lo puedes perder!

Con los avances de la tecnología, hemos sido testigos estos últimos años de un auge de las aplicaciones y servicios de inteligencia artificial (IA) como el Edge computing. Todo esto gracias al impulso de los avances en computación móvil e Internet de las cosas (IoT), en donde miles de millones de dispositivos móviles y de IoT están conectados a Internet, generando trillones de bytes de datos.

Sin dudas, existe una necesidad urgente de llevar la IA al borde de la red para liberar por completo el potencial del Big data del borde. Para darnos cuenta de esta tendencia, Edge Computing es una solución prometedora para admitir aplicaciones de inteligencia artificial intensivas en computación en dispositivos de borde.

Edge Intelligence o Edge AI es una combinación de AI y Edge Computing, lo cual permite la implementación de algoritmos de aprendizaje automático en el dispositivo de borde donde se generan los datos.

¿Qué es Edge Computing?

La informática de borde es el concepto de capturar, almacenar, procesar y analizar datos más cerca de la ubicación donde se necesitan, con el fin de mejorar los tiempos de respuesta y ahorrar ancho de banda. 

En ese sentido, la computación en el borde es un marco de computación distribuida que acerca las aplicaciones a las fuentes de datos, como por ejemplo los dispositivos IoT, los dispositivos finales locales o los servidores del borde.

Como se señala en NetworkWorld, el Edge Computing «permite que los datos producidos por los dispositivos de la internet de las cosas se procesen más cerca de donde se crearon en lugar de enviarlos a través de largos recorridos para que lleguen a centros de datos y nubes de computación».

¿Por qué necesitamos Edge Computing?

Como impulsor clave que empuja el desarrollo de la IA, el Big data ha pasado recientemente por un cambio radical de las fuentes de datos desde los centros de datos en la nube a gran escala, hacia los dispositivos finales cada vez más extendidos, como los dispositivos móviles y de IoT.

Tradicionalmente, los macrodatos, como los registros de compras en línea, los contenidos de las redes sociales y la informática empresarial, nacían y se almacenaban principalmente en centros de datos a gran escala. Sin embargo, con la aparición de la informática móvil y la IoT, la tendencia se está invirtiendo ahora.

Hoy en día, una gran cantidad de sensores y dispositivos inteligentes generan cantidades masivas de datos, y la potencia informática cada vez mayor está impulsando el núcleo de los cálculos y servicios desde la nube hasta el borde de la red. 

¿Sabías qué?

Hoy en día, más de 50 mil millones de dispositivos de IoT están conectados a Internet, y se prevé que, para 2025, 80 mil millones de dispositivos y sensores de IoT estarán en línea.

Finalmente… ¿Quieres saber qué es el Edge intelligence? ¿Cuáles son sus ventajas? No te puedes perder todo este tema tan interesante en nuestro próximo artículo 🙂 ¡Espéralo esta semana!

La tecnología de Image recognition con IA es cada vez más imprescindible en cualquier empresa que te imagines. Sus aplicaciones aportan valor económico en sectores como la sanidad, el comercio minorista, la seguridad, la agricultura y muchos más.

En el presente artículo podrás aprender más de los casos de uso del Image recognition

Identificación y análisis de rostros

Es una destacada aplicación de reconocimiento de imágenes. Los métodos modernos de ML permiten utilizar la alimentación de vídeo de cualquier cámara digital o webcam.

En estas aplicaciones, el software de reconocimiento de imágenes emplea algoritmos de IA para la detección simultánea de rostros, la estimación de la pose de la cara, el reconocimiento del género y la edad mediante una red neuronal convolucional profunda.

El análisis facial con visión por ordenador permite a los sistemas reconocer la identidad, las intenciones, los estados emocionales y de salud, la edad o la etnia. Algunas herramientas de reconocimiento de fotografías buscan cuantificar los niveles de atractivo percibido con una puntuación.

Análisis de imágenes médicas

La tecnología de reconocimiento visual se utiliza ampliamente en la industria médica para que los ordenadores entiendan las imágenes que se adquieren de forma rutinaria a lo largo del curso del tratamiento.

Por ejemplo, hay múltiples trabajos sobre la identificación del melanoma, un cáncer de piel mortal. El software de reconocimiento de imágenes de aprendizaje profundo permite el seguimiento del tumor a lo largo del tiempo.

Monitorización de animales

Los sistemas de IA visual agrícola utilizan técnicas novedosas que han sido entrenadas para detectar el tipo de animal y sus acciones. El software de reconocimiento de imágenes de IA se utiliza para la supervisión de animales en la agricultura a distancia para la detección de enfermedades, anomalías, el cumplimiento de las directrices de bienestar animal, etc.

Detección de patrones y objetos

Las tecnologías de reconocimiento fotográfico y de vídeo de AI son útiles para identificar personas, patrones, logotipos, objetos, lugares, colores y formas. La capacidad de personalización del reconocimiento de imágenes permite utilizarlo junto con múltiples programas de software. 

Por ejemplo, después de que un programa de reconocimiento de imágenes se especialice en la detección de personas, puede utilizarse para el recuento de personas, una aplicación de visión por ordenador muy popular en las tiendas minoristas.

Identificación automatizada de imágenes de plantas

Gracias a un artículo de viso.ai, podemos saber que en una investigación de julio de 2021 analizó la precisión de la identificación de imágenes. Esto con el objeto de determinar la familia de plantas, las formas de crecimiento, las formas de vida, etc.

La herramienta funciona al usar la foto de una planta con un software de comparación de imágenes para consultar los resultados con una base de datos en línea.

Los resultados indicaron una gran precisión de reconocimiento, ya que el 79,6% de las 542 especies de unas 1.500 fotos fueron identificadas correctamente. Mientras que la familia de la planta se identificó correctamente para el 95% de las especies.

El reconocimiento de imágenes es muy favorable y relevante para cualquier empresa puesto que agiliza muchos procesos, favorece la recolección de datos y además el trabajo sin mano humana.

Dar paso a la tecnología y a todo lo que conlleva el reconocimiento de imágenes, no es una tarea fácil, pero con conocimientos, una buena organización y un equipo especializado, será posible.

En LISA Insurtech nos destacamos por agilizar los procesos de liquidación de seguros con tecnología de vanguardia. Una de nuestras actrices estrella es nuestra Inteligencia artificial.

Gracias a ella, somos capaces de reconocer imágenes, documentos, vídeos y fotografías para así evitar fraudes y evitar tantas fricciones durante la liquidación del siniestro.

¡Te invitamos a que compruebes por ti mismo todo lo que podemos lograr en tan solo 2min!

El reconocimiento de imágenes con aprendizaje profundo es una aplicación clave de la visión de la IA y se emplea para impulsar una gran gama de casos de uso en el mundo real en la actualidad.

¿Qué es el reconocimiento de imágenes?

En palabras simples, se trata de la tarea de identificar objetos de interés dentro de una imagen y reconocer a qué categoría pertenecen. El reconocimiento de fotos y el reconocimiento de imágenes son términos que se utilizan indistintamente.

Cuando detectamos visualmente un objeto o una escena, identificamos automáticamente los objetos como instancias diferentes y los asociamos con definiciones individuales. Sin embargo, el reconocimiento visual es una tarea muy compleja para las máquinas.

El reconocimiento de imágenes mediante inteligencia artificial es un tema de investigación de larga data en el campo de la visión por ordenador. Aunque a lo largo del tiempo han evolucionado diferentes métodos, el objetivo común del reconocimiento de imágenes es la clasificación de los objetos detectados en diferentes categorías (también se denomina reconocimiento de objetos).

En los últimos años, el aprendizaje automático, en particular la tecnología de aprendizaje profundo, logró grandes éxitos en muchas tareas de visión por ordenador y comprensión de imágenes. 

¿Para qué se usa el reconocimiento de imágenes?

En todos los sectores, la tecnología de reconocimiento de imágenes con IA se ha vuelto imprescindible. Sus aplicaciones aportan valor económico en sectores como la sanidad, el comercio minorista, la seguridad, la agricultura y muchos más.

Modelos de aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes más populares

Gracias al artículo de viso.ai pudimos conocer estos tres tipos de modelos más populares:

Máquinas de vectores de apoyo

Las SVM funcionan haciendo histogramas de imágenes que contienen los objetos objetivo y también de imágenes que no los contienen. A continuación, el algoritmo toma la imagen de prueba y compara los valores del histograma entrenado con los de varias partes de la imagen para comprobar si hay coincidencias.

Modelos de bolsa de características

Estos modelos, como la transformación de características invariantes de escala (SIFT) y las regiones extremas máximamente estables (MSER), funcionan tomando como referencia la imagen que se va a escanear y una foto de muestra del objeto que se va a encontrar. A continuación, intenta hacer coincidir los rasgos de la foto de muestra con varias partes de la imagen de destino para ver si se encuentran coincidencias.

Algoritmo Viola-Jones

Es un algoritmo de reconocimiento facial muy utilizado en la época anterior a las redes neuronales convolucionales, funciona escaneando rostros y extrayendo características que luego pasan por un clasificador de refuerzo. Este, a su vez, genera una serie de clasificadores potenciados que se usan para comprobar las imágenes de prueba.

Para encontrar una coincidencia con éxito, una imagen de prueba debe generar un resultado positivo de cada uno de estos clasificadores.

Modelos de reconocimiento de imágenes de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo más populares, como YOLO, SSD y RCNN, utilizan capas de convolución para analizar una imagen o fotografía. Durante el entrenamiento, cada capa de convolución actúa como un filtro que aprende a reconocer algún aspecto de la imagen antes de pasar a la siguiente.

Una capa procesa los colores, otra las formas, y así sucesivamente. Al final, se tiene en cuenta un resultado compuesto de todas estas capas para determinar si se ha encontrado una coincidencia.

¡Este tema es bastante extenso! Pero hemos hecho para ti una serie de artículos con información comprimida que te enseñará todo lo que debes saber del reconocimiento de imágenes.

En el artículo anterior, ya pudimos conocer las etapas de evolución a lo largo de los años de la Visión artificial. Ahora bien, queremos explicarte en esta oportunidad los 6 casos de uso de esta tecnología.

Son muchas empresas las que piensan o han estado introduciendo rápidamente la tecnología de visión artificial en diversos sectores para resolver problemas de automatización con ordenadores que tienen la capacidad de observar. 

Es por ello que queremos enseñarte en este artículo, cuáles son los sectores que mayormente implementan esta tecnología y para ello nos apoyamos del artículo de viso.ai

Fabricación:

La visión por ordenador se utiliza en las industrias manufactureras para la inspección automatizada de productos, el recuento de objetos, la automatización de procesos y para aumentar la seguridad de los trabajadores.

Seguridad:

La detección de personas se realiza para la vigilancia inteligente del perímetro. Otro caso de uso popular es la detección profunda de rostros y el reconocimiento facial con una precisión superior a la humana.

Agricultura:

En este sector se incluyen la monitorización automatizada de animales para detectar el bienestar de los mismos y la detección temprana de enfermedades y anomalías que puedan padecer.

Ciudades inteligentes:

Se aplica para obtener el análisis de multitudes, la detección de armas, el análisis del tráfico y el recuento de vehículos y la inspección de infraestructuras.

Comercio minorista:

Por ejemplo, el vídeo de las cámaras de vigilancia de las tiendas minoristas puede utilizarse para rastrear los patrones de movimiento de los clientes y para realizar el recuento de personas. Además también para analizar la afluencia para identificar los «cuellos de botella», la atención a los clientes y los tiempos de espera.

Seguros:

Abrimos este punto especialmente porque sabemos con toda seguridad que puede ser empleada la visión artificial dentro de la industria de seguros.

¿Cómo? Puede ser aplicada para agilizar los procesos de liquidación al analizar las evidencias fotográficas, documentales y de vídeo que son entregadas por los asegurados. Además que permite la prevención de fraudes.

Actualmente la visión artificial se encuentra en un estado envidiable de avances y posibilidades que ha permitido llegar a aplicaciones más complejas y robustas como lo es el caso de LISA Claims.

A través de nuestra plataforma, podemos controlar y administrar todos los procesos de liquidación de siniestros gracias al uso de la tecnología, garantizando:

Seguridad, mejor eficiencia operacional y  una mayor satisfacción de los asegurados.