La inteligencia artificial en el sector de la salud - Red Hat
Conozca la manera en que Red Hat® OpenShift® AI agiliza todo el ciclo de vida de los modelos y las aplicaciones de inteligencia artificial y ...
casos prácticos
Hoy en día, los avances en este tipo de aprendizaje automático algorítmico permiten contar con otros <anchor>casos prácticos</anchor> de la inteligencia artificial para la salud además del modelo reactivo del pasado y resultan esenciales a la hora de impulsar la transformación y la modernización del sector.
Casos prácticos de inteligencia artificial y machine learning
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# Casos prácticos de inteligencia artificial y machine learning

Actualizado 9 de mayo de 2024 •Lectura de %t minutos

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#### Agilice el  lanzamiento de la inteligencia artificial en cualquier entorno con Red Hat OpenShift AI

Conozca la manera en que Red Hat® OpenShift® AI agiliza todo el ciclo de vida de los modelos y las aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning con herramientas integradas, flujos de trabajo repetibles, opciones flexibles de implementación y un ecosistema de partners confiable.

## La inteligencia artificial y el machine learning

Por lo general, el término [inteligencia artificial](/es/topics/ai "¿Qué es la inteligencia artificial?") (IA) se refiere a los procesos y los algoritmos que pueden simular la inteligencia humana, lo cual incluye la imitación de funciones cognitivas como la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas. El machine learning ( [aprendizaje automático](/es/topics/ai/what-is-machine-learning "Machine learning: qué es y cómo funciona y usos del aprendizaje automático")) y el [aprendizaje profundo](/es/topics/ai/what-is-deep-learning "Deep learning: qué es y sus aplicaciones") (DP) son subcategorías de la inteligencia artificial que utilizan algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones dentro de un conjunto de datos. En las condiciones ideales, el aprendizaje automático nos permite interpretar los datos con mayor rapidez y precisión de la que tendríamos sin la ayuda de las máquinas.

La inteligencia artificial y el  machine learning han logrado transformar rápidamente las operaciones comerciales, ya que las aplicaciones tienen gran alcance en los distintos sectores y dentro de las empresas. Es importante comprender los beneficios de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (aprendizaje automático), pero también prepararse para los desafíos que presentan en relación con sus procesos y cargas de trabajo empresariales específicos.

[Use la inteligencia artificial a su favor](/es/products/ai)

## Ventajas y desafíos empresariales de la inteligencia artificial y el machine learning

La inteligencia artificial y el machine learning cada vez se utilizan más para simplificar, mejorar y ajustar diversas funciones empresariales, entre ellas:

- **Datos y análisis:** la inteligencia artificial y el machine learning pueden automatizar la entrada, el almacenamiento y la seguridad de los datos y, a la vez, recopilar los análisis empresariales predictivos.
- **Soporte al cliente:** los chatbots y los sistemas de clasificación de llamadas utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para agilizar la prestación de servicios a los clientes y dirigir las solicitudes complejas a quienes corresponda.
- **Operaciones:** la automatización robótica de los procesos (RPA) consiste en el uso de robots para realizar las tareas repetitivas de las que solían encargarse las personas. Si se utiliza junto con la inteligencia artificial, puede analizar los conjuntos de datos no estructurados a un ritmo y con una precisión que los procesos manuales no pueden igualar.
- **Marketing y ventas:** los algoritmos del aprendizaje profundo se utilizan para que los encargados de marketing recopilen estadísticas sobre los consumidores, elaboren estrategias y personalicen las campañas de marketing. En el caso del departamento de ventas, la inteligencia artificial procesa la información para generar clientes potenciales con rapidez.
- **Recursos humanos:** los bots entrenados con los modelos base de inteligencia artificial, son útiles para analizar perfiles de candidatos durante el proceso de contratación. También se utilizan las redes neuronales artificiales para recopilar y analizar las encuestas de satisfacción laboral, y con ello agilizar la implementación de cambios positivos.

A la hora de implementar estas y otras soluciones, es importante reducir los desafíos comunes que presentan la inteligencia artificial, y el Machine learning, como la conocida "caja negra" y los datos sesgados. Estos errores pueden generar problemas particularmente en sectores regulados, como la atención de la salud, la justicia penal y las finanzas. A medida que las empresas implementan programas de inteligencia artificial y machine learning para mejorar la productividad y el rendimiento, es fundamental que se empleen estrategias para minimizar el sesgo y aumentar la transparencia. El primer paso consiste en realizar tareas de mantenimiento y reentrenamiento con asiduidad, así como también implementar procesos inclusivos de diseño y tener conciencia de la diversidad representativa en los datos recopilados.

[Diseñe un entorno de inteligencia artificial y machine learning listo para la producciónIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/resources/building-production-ready-ai-ml-environment-e-book "ebook | Principales consideraciones para diseñar un entorno de AI/ML listo para la producción")

## La inteligencia artificial y machine learning en el sector de la salud

Los últimos avances en la inteligencia artificial mejoran los resultados de los pacientes, ya que permiten que los médicos y demás especialistas ofrezcan diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. Estas son algunas de las ventajas de la i [inteligencia artificial en el sector de la salud](/es/topics/ai/what-is-ai-in-healthcare "La inteligencia artificial en el sector de la salud: ventajas y tipos de inteligencia artificial") para los pacientes, los proveedores y los administradores:

- **Agilización de los diagnósticos:** los datos que procesan los algoritmos de inteligencia artificial y el análisis predictivo inmediato pueden utilizarse para agilizar los diagnósticos, de manera que los pacientes reciban el tratamiento más rápido.
- **Mayor acceso a los servicios de salud:** el diagnóstico asistido por la inteligencia artificial puede aumentar los grupos de pacientes que reciben servicios. Por ejemplo, si se aplicara a la radiología y al diagnóstico por imágenes, una mayor cantidad de especialistas podrían interpretar los ultrasonidos, lo cual agilizaría su trabajo y aumentaría la cantidad de pacientes que acceden a esa tecnología.
- **Descubrimiento de fármacos e investigación clínica:** las herramientas informáticas de inteligencia artificial pueden mejorar los enfoques de prueba y error en los estudios clínicos y el desarrollo de fármacos, y crear modelos más rápidos y eficientes para supervisar todo el proceso.

[HCA Healthcare utiliza una plataforma de datos innovadora para salvar vidasIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/success-stories/hca-healthcare "caso | éxito | HCA Healthcare")

## La inteligencia artificial y machine learning en las telecomunicaciones

Cada vez es más común el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar distintos aspectos del sector de las telecomunicaciones, como el rendimiento de las redes 5G y la calidad de los productos y los servicios de este sector. Se aplica en los siguientes casos:

- **Calidad del servicio:** se utiliza la inteligencia artificial para optimizar el rendimiento de las redes, puesto que toma los datos que recopila un proveedor de telecomunicaciones y los analiza para mejorar el volumen del tráfico, las demoras y las interrupciones. Además, los utiliza para brindar recomendaciones sobre las medidas necesarias.
- **Mejoras visuales y de audio:** el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial mejoran la nitidez de los audios y videos para que la calidad de las llamadas sea superior.
- **Prevención de la pérdida de clientes:** la tecnología de reconocimiento de voz puede escuchar las llamadas con clientes potenciales y actuales, y realizar un análisis de las emociones para comprender el comportamiento que deriva en la obtención o retención de estos clientes. Esto también puede aplicarse en otros sectores.

[Turkcell apoya la innovación impulsada por la inteligencia artificial con Red Hat OpenShiftIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/en/resources/turkcell-ai-case-study "recursos | Turkcell supports AI-powered innovation with Red Hat OpenShift - HTML")

## La inteligencia artificial y machine learning en la fabricación

Las empresas usan la automatización inteligente para cambiar la manera de elaborar sus productos, tanto en las plantas de producción como en los sitios de almacenamiento y las rutas de distribución.

- **Robots:** en las fábricas y los centros de producción se han instalado robots industriales que realizan tareas repetitivas o peligrosas, como la clasificación de paquetes o el manejo de maquinaria pesada, lo cual evita que lo hagan las personas y reduce el riesgo de errores humanos.
- **Gestión de la cadena de suministro:** el aprendizaje automático puede examinar la logística de la cadena de suministro y gestionar el inventario para predecir los momentos más oportunos para realizar envíos y encargarse del almacenamiento.
- **Análisis industrial:** esta función se basa en los algoritmos de inteligencia artificial y machine learning  para evaluar el rendimiento de la fabricación de principio a fin, lo cual permite identificar obstáculos e implementar flujos de trabajo más efectivos.

[Red Hat y Guise AI en la inspección visual potenciada por la inteligencia artificial en el extremo de la redIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/resources/guise-ai-powered-visual-inspection-edge "Red Hat and Guise AI on edge AI-powered visual inspection")

## La inteligencia artificial y el machine learning en los organismos gubernamentales

Los organismos gubernamentales de todo el mundo usan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para resolver problemas graves y responder a los intereses de la población.

- **Servicios públicos mejorados:** las herramientas de inteligencia artificial y machine learning  pueden recopilar datos sobre el uso y la eficiencia de los servicios públicos, como el transporte, los servicios sanitarios y los servicios sociales, y usarlos para ofrecer propuestas nuevas y mejorar las actuales.
- **Gestión de los datos:** el procesamiento del lenguaje natural es una herramienta útil para organizar y gestionar los registros públicos, lo cual reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para comprender los datos cualitativos. Las soluciones de ciberseguridad basadas en la inteligencia artificial también reducen la exposición a las amenazas y agilizan la respuesta a los incidentes para mejorar la generación de los datos públicos.
- **Creación de normas en función de los datos:** las funciones predictivas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático hacen posible la elaboración de políticas públicas teniendo en cuenta las predicciones fundamentadas en los datos y las soluciones basadas en la evidencia.

[La NASA confía en las plataformas de inteligencia artificial de Red HatIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/en/resources/edge-computing-in-space-brief "recursos | Edge computing in action: Space - HTML")

## La inteligencia artificial y machine learning en el comercio minorista y electrónico

Las personas interactúan con la IA y el ML en los sitios web del comercio minorista y electrónico a diario. Estos son algunos casos en los que los podemos encontrar cuando realizamos compras:

- **Recomendaciones personalizadas:** la inteligencia artificial y machine learning  hacen un seguimiento del comportamiento en línea de los usuarios, y con esa información les proporcionan recomendaciones personalizadas a través de anuncios digitales o interacciones en el sitio.
- **Chatbots:** son herramientas útiles para la experiencia de los clientes, pero también pueden usarse como vendedores automatizados. Usan el procesamiento del lenguaje natural para comprender las necesidades de los usuarios y ayudarlos a encontrar lo que buscan.
- **Automatización del proceso de compra:** algunas empresas utilizan la inteligencia artificial para simplificar aún más la autogestión de la compra, ya que esta analiza los artículos visualmente y carga los costos correspondientes en la cuenta del cliente.

## La inteligencia artificial y machine learning en los vehículos autónomos

Así como aumentó la popularidad de los vehículos eléctricos y autónomos, también creció la necesidad de tener programas informáticos seguros e innovadores que permitan a las personas trasladarse a donde necesiten.

- **Percepción del vehículo y asistentes de conducción:** las herramientas de visión artificial, como los detectores de puntos ciegos y los sistemas de freno inteligente, ayudan a los conductores a identificar los objetos circundantes (otros vehículos, peatones y obstáculos) y a reaccionar correctamente.
- **Vehículos autónomos:** las tecnologías de inteligencia artificial y machine learning  son esenciales para que los vehículos autónomos sean seguros tanto para los conductores como para su entorno, desde la navegación y el control de velocidad crucero adaptable hasta el asistente de mantenimiento de carril y el freno automático.
- **Mantenimiento predictivo:** los algoritmos de aprendizaje automático recopilan datos del vehículo para predecir los elementos que podrían fallar y sugerir tareas de mantenimiento adecuadas de forma preventiva.

[Red Hat OpenShift ayuda a los fabricantes de automóviles a seguir siendo competitivosIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/en/resources/multicloud-IT-infrastructure-for-automotive-industry-brief "recursos | Red Hat OpenShift helps automakers stay competitive - HTML")

## La inteligencia artificial y machine learning en la educación

Las tecnologías de NLP, como ChatGPT, suelen utilizarse en la redacción y la investigación académicas, pero la inteligencia artificial y machine learning  ofrecen más aplicaciones que respaldan el aprendizaje.

- **Diseño inteligente del curso:** el personal docente puede usar la inteligencia artificial generativa para investigar y organizar las partes necesarias de un curso, y para que genere los respectivos contenidos y las tareas.
- **Asistentes de investigación:** las herramientas de inteligencia artificial pueden usarse como asistentes virtuales en las investigaciones, los cuales se encargan de explorar la Web y las bases de datos en busca de contenido de aprendizaje importante y de identificar áreas de interés específicas.
- **Clases especiales:** la inteligencia artificial y machine learning  amplían el acceso al aprendizaje para los estudiantes que necesitan ayuda mediante la creación de contenido de estudio y comprobaciones personalizadas del conocimiento adquirido.

[Red Hat OpenShift AI respalda las herramientas educativas en la Universidad de BostonIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/blog/boston-university-sees-success-new-educational-tools-built-red-hat-openshift-data-science "Boston University sees success with new educational tools built with Red Hat OpenShift Data Science")

## La inteligencia artificial y machine learning en las finanzas

En la actualidad, las empresas de servicios financieros usan la inteligencia artificial y machine learning  para desarrollar aplicaciones que proporcionen resultados medibles, como un aumento en la satisfacción de los clientes, ofertas de servicios diversificadas y una mayor automatización empresarial.

- **Detección de operaciones fraudulentas:** los bancos utilizan el aprendizaje automático para detectar las transacciones fraudulentas y poco seguras, y alertar a los clientes de inmediato. La autenticación por voz aprende los patrones de producción vocal únicos de los usuarios para proteger las cuentas y conceder el acceso solo a las personas indicadas.
- **Facturación:** la inteligencia artificial y machine learning  automatiza la facturación y las tareas administrativas repetitivas para reducir los costos y los errores.
- **Inversiones:** las empresas de inversiones usan el aprendizaje profundo para investigar las oportunidades de inversión, y mejoran sus algoritmos para que la previsión sea más exacta.

[Acelere la adopción de la inteligencia artificial en el sector de los servicios financierosIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/resources/accelerate-ai-adoption-fsi-overview "Accelerate artificial intelligence adoption in financial services")

## Red Hat, la inteligencia artificial y machine learning

Cada sector obtendrá beneficios de determinadas aplicaciones de lainteligencia artificial y machine learning, pero todos se beneficiarán si usan la base adecuada.

Red Hat OpenShift es una plataforma unificada que le permite diseñar, modernizar e implementar aplicaciones según lo necesite. Ofrece una base para acelerar los ciclos de inteligencia artificial y machine learning  y la distribución de las aplicaciones inteligentes, con lo cual los analistas de datos obtienen la agilidad, la flexibilidad, la portabilidad y la capacidad de ajuste que necesitan para entrenar, probar e implementar los modelos en la producción.

[Red Hat OpenShift AI](https://www.redhat.com/es/technologies/cloud-computing/openshift/openshift-ai) proporciona un entorno flexible para que los analistas de datos, los ingenieros y los desarrolladores diseñen, implementen e integren los proyectos de manera más rápida y eficiente, con beneficios como la seguridad incorporada e integraciones del ciclo de vida del operador.

[Más información sobre OpenShift AI](/es/resources/openshift-data-science-overview)

Gracias al ecosistema de partners certificados de Red Hat, podrá integrar las herramientas de desarrollo de aplicaciones y de inteligencia artificial y machine learning  que prefiera en la arquitectura, lo cual le permitirá adoptar correctamente estas tecnologías para el desarrollo de [aplicaciones inteligentes](/es/topics/ai/what-are-intelligent-applications) que ofrezcan mejores resultados empresariales.

[Descubra nuestro ecosistema de partners de inteligencia artificial](/es/partners/machine-learning-software)

Conozca las empresas que usan las soluciones de Red Hat para sus cargas de trabajo de inteligencia artificial y machine learning , tanto en el sector de la salud como en el de los automóviles y las telecomunicaciones.

[Conozca los casos de éxito](/es/success-stories)

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La inteligencia artificial generativa crea contenido nuevo a partir de los modelos de aprendizaje profundo que están entrenados con conjuntos grandes de datos.

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### El aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la técnica que consiste en entrenar a una computadora para que encuentre patrones, realice predicciones y aprenda de la experiencia sin una programación explícita.

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### ¿Qué son los modelos base?

Se trata de modelos de aprendizaje automático que se entrenan previamente para llevar a cabo diversas tareas.

[Más informaciónIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/topics/ai/what-are-foundation-models "Modelos base")

### Más información sobre la inteligencia artificial y el machine learning

#### Productos

[![Red Hat Enterprise Linux AI](/rhdc/managed-files/Logo-Red_Hat-Enterprise_Linux_AI-A-Standard-RGB-weight.svg)](/es/technologies/linux-platforms/enterprise-linux/ai)

Nuevo

Una plataforma de modelo base que permite desarrollar, probar y ejecutar sin problemas los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Granite para las aplicaciones empresariales.

[Obtenga más informaciónIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/technologies/linux-platforms/enterprise-linux/ai)

[![Red Hat OpenShift AI](https://static.redhat.com/libs/redhat/brand-assets/2/products/red-hat-openshift-ai.svg)](/es/technologies/cloud-computing/openshift/openshift-ai "Red Hat OpenShift AI")

Una cartera de soluciones centradas en la inteligencia artificial que ofrece herramientas para entrenar, mejorar, distribuir, supervisar y gestionar los modelos y los experimentos con inteligencia artificial y machine learning en Red Hat OpenShift.

[Obtenga más informaciónIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/technologies/cloud-computing/openshift/openshift-ai "OpenShift AI")

[![Red Hat OpenShift](https://static.redhat.com/libs/redhat/brand-assets/2/products/red-hat-openshift.svg)](/es/technologies/cloud-computing/openshift "Red Hat OpenShift")

Una plataforma de aplicaciones empresariales que ofrece un conjunto unificado de servicios probados para lanzar aplicaciones al mercado en la infraestructura de su preferencia.

[Obtenga más informaciónIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/technologies/cloud-computing/openshift "Red Hat OpenShift Enterprise")

[![Red Hat Ansible Automation Platform](https://static.redhat.com/libs/redhat/brand-assets/2/products/red-hat-ansible-automation-platform.svg)](/es/technologies/management/ansible/ansible-lightspeed "Red Hat Ansible Automation Platform")

Red Hat Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant es un servicio de inteligencia artificial generativa que está diseñado por y para automatizadores, operadores y desarrolladores de Ansible.

[Obtenga más informaciónIcon-Red\_Hat-Directional-A-Black-RGB](/es/technologies/management/ansible/ansible-lightspeed "Red Hat Ansible Lightspeed")

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#### Recursos

ebook


Los aspectos principales en el diseño de un entorno de AI/ML listo para la producción

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Informe de analistas


Total Economic Impact™ of Red Hat Hybrid Cloud Platform for MLOps

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Webinar


Aproveche al máximo la IA con el open source y Kubernetes.

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CARTERA DE PRODUCTOS

[Inteligencia artificial de Red Hat](/es/products/ai "Plataforma de inteligencia artificial de Red Hat de la mano del open source")

EBOOK

[Advance your business with AI and ML](/es/resources/advance-business-with-ai-ml-ebook "Implemente inteligencia artificial/machine learning para potenciar su empresa")

BLOG

[La inteligencia artificial y el aprendizaje automático y su importancia para las empresas](/es/blog/what-aiml-and-why-does-it-matter-your-business "La IA y el ML y su importancia para las empresas")

PARTNERS

[Descubra el ecosistema de partners de inteligencia artificial de Red Hat](/es/partners/machine-learning-software "Software para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático")

CASO DE ÉXITO

[El Banco Galicia agiliza la incorporación de clientes nuevos](/es/success-stories/banco-galicia-NLP "El Banco Galicia diseña la primera plataforma open source inteligente de NLP")

[![Red Hat logo](https://static.redhat.com/libs/redhat/brand-assets/2/corp/logo--on-dark.svg)](/es) [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/red-hat)[YouTube](https://www.youtube.com/user/RedHatVideos)[Facebook](https://www.facebook.com/redhatinc)[Twitter](https://twitter.com/RedHat)

### Productos

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