Identificación de los beneficios de la IA

¿Cómo explicaría los beneficios de la IA de visión artificial en esta situación?

Las respuestas pueden variar, ya que hay muchos beneficios potenciales. Uno de los más obvios es que ahorrará una cantidad increíble de tiempo. Sin el aprendizaje automático, uno o más humanos necesitarían observar y clasificar cada uno de los cientos de imágenes y videos. Incluso con la ayuda de un software tradicional que puede extraer formas y patrones básicos, esto todavía tomaría mucho tiempo. La IA puede procesar estas fotos mucho más rápido y debería ser capaz de determinar si las imágenes y los videos contienen vida silvestre y, con suficientes datos de entrenamiento, realizar las tareas de clasificación necesarias para identificar la vida silvestre. Esto puede reducir en gran medida la cantidad de esfuerzo humano involucrado en esa tarea, lo que permite a la organización poner a más personas en otras tareas e iniciativas relacionadas con la conservación. Otro beneficio es que las capacidades de resolución de problemas de la IA pueden superar las de los seres humanos. El algoritmo de aprendizaje puede ser capaz de identificar cosas sutiles sobre una foto que incluso una persona no puede, como identificar la migración u otros patrones exhibidos por la vida silvestre capturada por la cámara.

¿Cómo explicaría los beneficios de la IA en esta situación?

Las respuestas pueden variar, ya que los beneficios son numerosos. El sistema de IA podría entrenarse sobre la interacción de medicamentos y podría preparar la lista de interacción de medicamentos para que los farmacéuticos la verifiquen, ahorrando tiempo y dando a los farmacéuticos más tiempo para interactuar con los clientes y explicar las interacciones y cómo abordarlas. La IA puede incluso reducir los errores cometidos por los farmacéuticos cuando crean mapas de interacción, especialmente en lo que respecta a los nuevos medicamentos que entran en el mercado.

¿Cómo podría la IA beneficiar esta situación?

Las respuestas pueden variar. El sistema puede entrenarse en los patrones de solicitudes de surtido de recetas y debe ser capaz de predecir cuándo deben reabastecerse los medicamentos de manera más confiable, reduciendo la escasez y los costos de obtener medicamentos de mayor precio de farmacias vecinas.