Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, Deep learning y el machine learning la manera en la que interactuamos no volverá a ser la misma. Su aplicación en distintas industrias mantiene el interés de inversionistas de Venture Capital.
En los últimos años, las innovaciones tecnológicas en todos los sectores no solo promueven el surgimiento de nuevos modelos de negocio, también se mantiene como uno de los principales sectores para invertir.
La inversión en nuevas tecnologías en Venture Capital creció al doble en los últimos tres años, de acuerdo con Transactional Track Record o TTR. Según el análisis de la plataforma, si bien la coyuntura juega un rol importante en el impulso a la tecnología, esta tendencia se mantendrá a la largo plazo.
Dentro de las principales tecnologías con mayor atractivo para el capital privado están relacionadas con su impacto innovador en una industria. Un claro ejemplo es el Deep Learning. Una alternativa para facilitar el reconocimiento de imágenes y mejorar el aprendizaje junto con la implementación de la inteligencia artificial.
¿Qué es esta tecnología y cómo funciona?
Desde hace un par de años existen aplicaciones de almacenamiento de fotos y vídeos que permiten el reconocimiento facial en imágenes tal como lo hace Google Fotos. Este tipo de herramientas no sería posible sin el Deep Learning. Pero ¿qué es y cómo funciona?
El Deep Learning es una aplicación de tecnología que facilita el aprendizaje automático. Se trata de una red que utiliza la inteligencia artificial para manejar grandes cantidades de datos e imágenes para su procesamiento, de acuerdo con una publicación de la Revista Robots.
Con el aprendizaje que ofrece Depp Learning, los dispositivos podrán revisar, analizar y gestionar datos del mundo real y presentar un modelo predictivo. Su aplicación tendrá impacto en industrias como el consumo y la medicina.
Esta tecnología no sería posible sin la integración de otras tecnologías como el Big data, el Internet de las cosas, la Nube y el blockchain, ya que cada una facilita la integración, seguridad y manejo de grandes cantidades de información.
Aplicaciones y ejemplos de Deep Learning
La aplicación del Deep Learning como una herramienta en el procesamiento de información e imágenes va más allá de Google Fotos y como alternativa. También de los ejemplos de Deep Learning destacan aplicaciones como la lingüística y fonética como los famosos asistentes de voz como una herramienta rápida y precisa en la búsqueda de contenidos.
Aunque, los ejemplos de Deep Learning y cómo en distintas industrias servirá como una alternativa de reconocimiento facial para garantizar la seguridad de cualquier proceso o transacción.
Estos son los principales ejemplos de Deep Learning y sus aplicaciones:
- Monitoreo de productos, marcas y campañas en tiempo real.
- Gestión de información de clientes para determinar tendencias en sus preferencias y opiniones. Una alternativa para el marketing.
- Identificación de potenciales clientes para las marcas o empresas.
- Evitar fraude en sectores como el financiero al garantizar la seguridad e identidad del usuario.
- Mejora de diagnóstico y atención médica.
- Agilidad en el manejo de datos e información nueva en investigaciones médicas.
- Alternativa de ciberseguridad. Una llave de protección que evitaría el robo de información de grandes empresas, instituciones financieras e, incluso, gobiernos.
- Aplicación de sistemas de riego inteligentes. Una aplicación que creará cultivos sustentables.
La implementación del Deep Learning junto con otras tecnologías disruptivas representa no solo una oportunidad para explorar en las empresas emergentes en ese mercado. También es una opción para elevar la rentabilidad en portafolios de inversión entre inversionistas del Venture Capital.
En un análisis de GB Advisors, la firma especializadas en software, en el proceso de toma de decisiones en las inversiones este tipo de tecnología permitirá analizar y elegir de una manera más eficiente en dónde invertir acompañada de una evaluación robusta de información sobre la tesis de inversión.
Para los inversionistas de capital privado estas tecnologías son cruciales en detonar la innovación en sectores claves. Por ello, alternativas de inversión como el Venture debt, capital emprendedor son cruciales para impulsar empresas emergentes que incursionen en este mercado.
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