La tesi mostra come l'intelligenza artificiale possa trasformare digitalmente le PMI dal settore del turismo, migliorando i processi chiave e aumentando la redditività. Il sistema SYSTEM-TH-001 Sulla base dell'apprendimento automatico, dei sistemi multiagenti di ispirazione biologica e della lavorazione del linguaggio naturale. Si distingue per l'individuazione di clienti con elevata domanda di competenze di buy-back per distribuire il proprio carico di lavoro in modo efficace, ottimizzando le raccomandazioni che sono state messe in atto come risultato L'uso di software libero ha ridotto i costi e ha permesso di personalizzare le soluzioni tecnologiche. Tuttavia, sono state soddisfatte sfide come la gestione dei cambiamenti e la manutenzione delle infrastrutture tecnologiche. I risultati confermano l'impatto positivo dell'IA, applicabile a diversi settori.
6.1 Conclusioni
Tale tesi di dottorato è stata intesa come esercizio pratico di un processo di trasformazione elettronica per un unico Pime, dal settore del turismo. Provare che l'applicazione di intelligenza artificiale può avere un effetto positivo molti processi dell'azienda. Un sistema di gestione completo è stato messo in atto durante questa ricerca con l'uso di tecnologie di apprendimento automatico (ML), multiagente bioispirato e elaborazione del linguaggio naturale. Di seguito sono riportati i risultati che possono essere tratti dalla sua formazione a seguito di questo progetto di ricerca.
L'implementazione di un processo analitico per classificare i potenziali clienti è stata una pietra miliare leader nel progetto. Utilizzando dati storici di vendita, la soluzione SYSTEM-TH-001 Ottimizza il processo di vendita identificando quei clienti con più propensione ad acquistare. L'uso di questi modelli è stato dimostrato di essere uno strumento affidabile e innovativo con l'obiettivo di aumentare le vendite, è certamente qualcosa che può dimostrare l'intelligenza artificiale.
essere una delle migliori tecnologie disponibili per il processo decisionale basato sui dati oggi.
L'uso di tecnologie di sistema multiagenti ispirate è una e più chiara innovazione in questo progetto. Tale architettura ha permesso la distribuzione di carichi di lavoro da diversi compiti che sono stati messi in atto presso un'agenzia di viaggi, in modo intuitivo ed efficiente. Una caratteristica di questa tecnologia è la sua elevata capacità di adattarsi ai cambiamenti, attraverso l'apprendimento raggiunto durante le fasi di gioco. Il nostro esempio apre la strada per esplorare come potenti sistemi multiagenti offrono in un ambiente imprenditoriale.
L'elaborazione del linguaggio naturale (PLN) è un'altra delle tecnologie di intelligenza artificiale che sono state implementate in questo progetto. Tale tecnologia è stata in grado di analizzare grandi volumi di dati di tipo testuale, come messaggi client iniziali e documenti di offerta dedicati che hanno migliorato la capacità del sistema per le migliori raccomandazioni. Nello specifico, utilizzando strumenti software come SOFTWARE-TH-002 e modelli del tipo SOFTWARE-TH-003 È stato dimostrato che questa tecnologia è fondamentale per comprendere le preferenze dei clienti e le migliori offerte performanti per i clienti. Inoltre, questa tecnologia è stata un'opportunità per migliorare l'esperienza del cliente con il suo processo di vendita, ma anche una maggiore conoscenza su quel problema di business all'interno della nostra azienda. Una delle innovazioni in questo settore è stata l'applicazione di algoritmi Support Vector Machines (SVM) per la corrispondenza di un modello di classificazione di genere con testo. Questa sfida, messa a buon fine con successo e ha dimostrato che l'accuratezza dei modelli può essere aumentata quando si applicano tecnologie tradizionali come la stemming in lingue fortemente infiammate come lo spagnolo. Questa scoperta può guidare al meglio lo sviluppo di altre applicazioni di intelligenza artificiale in futuro con ambienti multilingue, e questo sottolinea la necessità di adattare le tecnologie che vengono utilizzate per elaborare il linguaggio naturale come si adattano alle singole lingue. La classificazione del genere in questo problema è stata considerata binaria ma i risultati ottenuti ci permettono di sognare altre soluzioni che possono essere messe in atto in un secondo momento.
Un dettaglio molto notevole di questa tesi è l'impegno costante nell'utilizzo del software libero. Grazie a questa decisione l'azienda di oggi gode di un elevato stato di sovranità digitale e consente loro di ridurre i costi per l'applicazione di soluzioni software, soprattutto se tecnicamente avanzate. L'uso del software libero è stato anche l'opportunità di creare un sistema al meglio per le esigenze dell'azienda, mostrando che le piccole e medie imprese (Pyme) possono avere benefici dall'intelligenza artificiale utilizzandole senza contare su soluzioni private ad alto costo. Questa strategia, è stata
e benefici economici, ma è stato anche un fattore importante per consentire all'azienda di adattarsi ai cambiamenti.
Anche con il successo raggiunto in questo progetto, dobbiamo anche menzionare le sfide e i vincoli che sono stati trovati. La sfida chiave è gestire il cambiamento con le nuove tecnologie all'interno dell'azienda. L'introduzione di nuove tecnologie, mentre gli utenti non sanno come funzionano e spesso porta a sfiducia con uno sforzo supplementare di formazione. Inoltre, l'applicazione di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale mostra la pertinenza della gestione della conoscenza come un processo di impresa. Senza dubbio, la grande sfida è quella di mantenere l'infrastruttura tecnologica e avere un sistema efficiente che permetta la sua evoluzione.
Si può affermare che questo progetto è stato un successo per l'azienda e mostra come le nuove opportunità hanno avuto luogo con l'applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale al turismo pure. In particolare, l'espansione del sistema per includere funzionalità di commercio elettronico integrando un fornitore turistico sono modi molto promettenti in avanti. La possibilità di sviluppare un agente di viaggio virtuale utilizzando tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale per la completa automazione dei processi rappresenterebbe un'effrazione di mercato avanzata. Anche in futuro, abbiamo aperto una porta per l'ottimizzazione dei sistemi multiagenti e risolvere problemi complessi come una negoziazione integrata che guarda alle preferenze dei clienti con la loro integrazione in raccomandazioni di sistema più somificate come offrono tecnologie di raccomandazione utilizzando un apprendimento profondo.
Per riassumere, questa tesi è stata una dimostrazione reale dell'applicazione e delle prestazioni con l'intelligenza artificiale in un'impresa nel suo settore del turismo che ha portato ad un elevato rendimento sugli investimenti (ROI) poiché i costi tecnologici bassi hanno causato un miglioramento dei processi aziendali migliorando al contempo la loro redditività. SYSTEM-TH-001 Questo è un esempio che mostra come Pymes può ottenere molti benefici integrando le nuove tecnologie e indica le principali sfide da prendere in considerazione in un progetto di questo tipo: migliorare l'adattamento al cambiamento, così come una maggiore formazione richiesta dai dipendenti. I risultati ottenuti mostrano quanto sia efficiente il sistema per risolvere le sue sfide: migliorare le loro vendite e aumentare la redditività aziendale, che può certamente applicarsi non solo nel turismo ma affatto.
6.2 Lavoro futuro
Il futuro lavoro di questa tesi può essere focalizzato su diverse linee di ricerca e sviluppo, derivanti dai risultati raggiunti o dalle sfide individuate durante un progetto. Alcune aree di esplorazione potenziali includono:
Sviluppo di un agente di viaggio virtuale completamente automatizzato: Basato su tecnologie avanzate per il trattamento del linguaggio naturale (PLN) e sistemi multiagency [MAS], questo operatore potrebbe offrire un servizio dedicato in tempo reale gestendo tutte le fasi dal processo di prenotazione e con una migliore esperienza del cliente.
Integrazione del commercio elettronico: funzionalità di sistema Expand SYSTEM-TH-001 includere una piattaforma di commercio elettronico che collega direttamente i fornitori del turismo con i clienti finali. Questo potrebbe semplificare la gestione delle scorte e migliorare l'efficienza operativa.
Ottimizzazione del sistema multiagente: ricerca di nuove architetture e strategie bioispirate per risolvere problemi più complessi, come la negoziazione integrata. Queste tecniche potrebbero includere algoritmi di apprendimento profondi che considerano le preferenze dei clienti e consentono raccomandazioni più sofisticate.
Collegamento ad ambienti multilingui: per sviluppare modelli PLN specializzati in più lingue, ottimizzando le prestazioni del sistema come SOFTWARE-TH-003 o SOFTWARE-TH-002 per applicazioni globali, soprattutto nei mercati con elevata diversità linguistica.
L'evoluzione del quadro SYSTEM-TH-001 per i nuovi settori: adattare il sistema ad altri settori come il commercio al dettaglio, la salute e l'istruzione mostrando la sua versatilità o il suo valore in contesti aziendali più estesi.
Istruzione e formazione: progettare programmi di formazione per i dipendenti delle PMI che adottano l'intelligenza artificiale, affrontando la sfida della resistenza al cambiamento, promuovendo una cultura digitale aziendale.
Queste aree rappresentano opportunità significative per espandere l'impatto delle tecnologie messe in atto, promuovendo la trasformazione digitale e la ricerca nell'intelligenza artificiale applicata.
6.3 Pubblicazioni
Contributi ai diari:
Gestione dei servizi turistici attraverso i clienti scout utilizzando un agente di ispirazione bio
architettura. Raúl Moreno, Alberto Fernándezo-Isabel e Víctor Aceña. 2024, VENUE-TH-057. Volume 21 Fascicolo 4 pagine 1243 - 1268
Adattare gli algoritmi di ottimizzazione vettoriale di supporto alla classificazione di genere testuale. JGomez, C Alfaro e FOrtega. VENUE-TH-058, 1 - 26
Contributi ai congressi:
Rilevamento automatico dei potenziali utenti per parere di estrazione mineraria e agenti di intelligence R Moreno, COMPANY-002 A Fernandez- Isabel, IM de Diego e JM Mocorro. 2022 17 L'articolo PUBLICATION-003 (FedC-SIS)
Altri contributi diversi da quelli relativi al progetto di tesi:
Intelligenza artificiale e musica. Raul Moreno Izquierdo. Giorni " ORG-TH-134 ”, 2024, ORG-TH-009
Progetto pilota sull'applicazione congiunta di intelligenza artificiale e grafica per la prevenzione dei suicidi. Isasi-Sánchez L, Lospezo-Gomez J.E. e Moreno- Izquierdo R. 17 la Conferenza internazionale sull'ingegneria industriale e la gestione della ricerca, Barcellona (Spagna). 6 - No. 7 Luglio 2023