El papel de la inteligencia artificial no debe ser encontrar una "aguja en un pajar" para nosotros,
sino para apoyarnos en el proceso de limpieza del pajar de sus componentes hasta el punto de que nosotros mismos seamos más capaces de detectar esta "aguja".

Una aplicación apoyada en la inteligencia artificial, que se integra en las cuentas de correo electrónico, reconoce si el contenido de un correo electrónico enviado es una queja, recupera el contenido de esta queja y lo reenvía automáticamente a los sistemas ERP para su posterior procesamiento.

Utilizamos modelos de última generación.

Tecnología utilizada: redes neuronales recurrentes (LSTM)

Las tecnologías utilizadas para crear, entrenar e implementar las redes fueron:

Python, Keras, TensorFlow, NLTK, Pandas

Cuando trabajamos en proyectos innovadores, utilizamos soluciones que nos permiten poner a prueba las hipótesis más arriesgadas. Durante el trabajo utilizamos la fase PoC para asegurarnos de que la solución propuesta cumpliría sus objetivos. Esta fase de trabajo proporcionó datos a partir de los cuales fue posible elaborar conclusiones sobre el estado de la solución, la magnitud de los beneficios previstos que pueden aportarse a las personas y a la empresa, y los indicadores clave de rendimiento.

Las soluciones de IA requieren un entrenamiento y una mejora continuos o una recopilación de datos, un desarrollo de conocimientos y un aprendizaje continuos. Para ello, se crea un bucle de retroalimentación en el que los nuevos datos proporcionados a la aplicación son utilizados por ésta para seguir aprendiendo y mejorar su rendimiento.

Podemos clasificar las técnicas de aprendizaje automático en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje de refuerzo y aprendizaje basado en la transferencia. Los datos utilizados para enseñar y optimizar los modelos de aprendizaje automático pueden dividirse en datos que tienen una etiqueta y datos que no la tienen. Los datos etiquetados tienen una variable o valor objetivo que debe predecirse para una determinada combinación de variables, atributos y campos.

Podemos hablar de aprendizaje supervisado para la parte del aprendizaje automático en la que utilizamos datos etiquetados. El aprendizaje no supervisado no utiliza etiquetas. El aprendizaje semisupervisado utiliza ambos tipos de datos. El aprendizaje supervisado se utiliza cuando se trabaja en operaciones de predicción, personalización, sistemas de mando y reconocimiento de patrones. Podemos dividir el aprendizaje supervisado en dos áreas: regresión y clasificación. Ambas técnicas se utilizan para hacer predicciones. La regresión se utiliza sobre todo para determinar el valor de un único número natural o real, mientras que la clasificación se utiliza para asignar una o más clases o categorías a un conjunto de datos de entrada.

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