**Sistemas Cognitivos Artificiales**

1. Características Principales

1.1. Adaptativos

1.1.1. Tienen la capacidad de desempeñarse en diversos entornos.

1.2. Analíticos

1.2.1. Poseen la capacidad de razonar la información para dar soluciones.

1.3. Interactivos

1.3.1. Capaces de interacturar con las personas fácilmente.

1.4. Iterativos

1.4.1. Pueden replicar los procesos de manera eficiente.

2. Aplicaciones Industriales

2.1. Análisis de datos financieros, productivos y médicos

2.2. Predicción en la probabilidad de la ocurrencia de problemas en maquinaria.

2.3. Detección de fraudes que atacan la ciberseguridad de una empresa.

2.4. Distribución logística y cadena de suministros de la materia prima.

3. Dificultades de Implementación

3.1. Riesgo de un sesgo de información al momento del aprendizaje de los sistemas.

3.2. Dificultad de adaptación a los usuarios acostumbrados a los sistemas tradicionales.

3.3. Privacidad de la información por parte de cada persona u organización.

3.4. Costos de implementación que implican estos sistemas.

4. ¿Qué son?

4.1. Sistemas de aprendizaje computarizado de alto nivel.

4.2. Que imitan el pensamiento racional humano.

4.3. Resuelven, interpretan y analizan situaciones interactuando con las personas.

4.4. Se adaptan a los entornos físicos y digitales.

5. Usos Cotidianos

5.1. Asistentes personales como Echo Dot y Alexa para crear entornos inteligentes.

5.2. Seguimiento de parámetros salubres usando componentes como bandas y relojes.

5.3. Interacción con Chatbots para atención al cliente en plataformas digitales.

5.4. Sistemas de navegación para la conducción por caminos más eficientes respecto al tráfico.

6. Beneficios

6.1. Detección de problemas digitales, salubres o industriales con antelación.

6.2. Automatización de tareas laborales y cotidianas repetitivas.

6.3. Manipulación de grandes cantidades de información en menor tiempo posible.

6.4. Migración a sistemas IoT capaces de operar por mayor cantidad de personas en diferentes ubicaciones.