Esta tese mostra como a inteligência artificial pode transformar digitalmente as PME do sector do turismo, melhorando os processos fundamentais e aumentando a rentabilidade. O sistema SYSTEM-TH-001 Baseado na aprendizagem automática, sistemas multiagentes bioinspirados e processamento de linguagem natural. Destaca-se pela identificação de clientes com alta demanda por habilidades de compra para distribuir sua carga de trabalho de forma eficaz, otimizando as recomendações que foram postas em prática como resultado O uso de software livre reduziu os custos e permitiu personalizar soluções tecnológicas. No entanto, desafios como a gestão da mudança e a manutenção de infra-estruturas tecnológicas têm sido enfrentados. Os resultados confirmam o impacto positivo da IA, aplicável a diferentes setores.
6.1 Conclusões
Essa tese de doutoramento pretende ser um exercício prático de um processo de transformação electrónica para um Pyme, do sector do turismo. Provando que a aplicação de inteligência artificial pode ter um efeito positivo muitos processos da empresa. Um sistema de gestão abrangente foi criado durante esta pesquisa com o uso de tecnologias de aprendizagem automática (ML), multiagente bioinspirado e processamento de linguagem natural. Seguem-se as conclusões que podem ser extraídas da sua formação como resultado deste projecto de investigação.
A implementação de um processo analítico para classificar potenciais clientes tem sido um marco líder no projeto. Usando dados históricos de vendas, a solução SYSTEM-TH-001 Otimiza o processo de vendas identificando aqueles clientes com mais propensão para comprar. O uso desses modelos tem se mostrado uma ferramenta confiável e inovadora com o objetivo de aumentar as vendas, é certamente algo que pode provar inteligência artificial.
ser uma das melhores tecnologias disponíveis para a tomada de decisões baseadas em dados hoje.
O uso de tecnologias inspiradas de sistemas multiagentes é uma inovação muito clara neste projeto. Essa arquitetura permitiu a distribuição de cargas de trabalho de diferentes tarefas que foram postas em prática em uma agência de viagens, de forma intuitiva e eficiente. Uma característica dessa tecnologia é sua alta capacidade de adaptação com mudanças, através da aprendizagem alcançada durante as fases de interação. Nosso exemplo abre o caminho para explorar o quão poderosos sistemas multiagentes oferecem em um ambiente empresarial.
O processamento de linguagem natural (PLN) é outra das tecnologias de inteligência artificial que foram implementadas neste projeto. Essa tecnologia foi capaz de analisar grandes volumes de dados do tipo texto, tais como mensagens iniciais do cliente e documentos de licitação dedicados que melhoraram a capacidade do sistema para melhores recomendações. Especificamente, usando ferramentas de software como SOFTWARE-TH-002 e modelos do tipo SOFTWARE-TH-003 Foi demonstrado que esta tecnologia é fundamental para entender as preferências dos clientes e melhores ofertas de desempenho para os clientes. Além disso, esta tecnologia tem sido uma oportunidade para melhorar a experiência do cliente com o seu processo de vendas, mas também aumentar o conhecimento sobre esse problema de negócios dentro da nossa empresa. Uma das inovações nesta área tem sido aplicar algoritmos de Vector Machines de suporte (SVM) para combinar um modelo de classificação de gênero com texto. Esse desafio, colocar um bom fim com o sucesso e mostrou que a precisão dos modelos pode ser aumentada quando se aplica tecnologias tradicionais, tais como originar-se em línguas fortemente inflamadas como o espanhol. Essa descoberta pode orientar melhor o desenvolvimento de outras aplicações de inteligência artificial no futuro com ambientes multilingues, e isso enfatiza a necessidade de adaptar tecnologias que são usadas para o processamento da linguagem natural conforme se adequam às línguas individuais. A classificação de gênero neste problema tem sido considerada como binária, mas os resultados obtidos nos permitem sonhar com outras soluções que podem ser postas em prática em uma data posterior.
Um detalhe muito notável desta tese é o compromisso firme com o uso de software livre. Graças a esta decisão, a empresa de hoje goza de um elevado estado de soberania digital e permite-lhes reduzir os custos de aplicação de soluções de software, especialmente se forem tecnicamente avançadas. O uso de software livre também tem sido uma oportunidade para criar um sistema na melhor das necessidades da empresa, mostrando que pequenas e médias empresas (Pyme) podem ter benefícios de inteligência artificial usando-os sem depender de soluções privadas de alto custo. Essa estratégia, tem sido
e benefícios econômicos, mas também tem sido um fator importante para permitir que a empresa se adapte com mudanças.
Mesmo com o sucesso alcançado neste projecto, devemos também mencionar desafios e restrições que foram encontrados. O principal desafio é gerenciar a mudança com novas tecnologias dentro da empresa. A introdução de novas tecnologias, ao passo que os utilizadores desconhecem a forma como funcionam e muitas vezes levam à desconfiança com um esforço adicional de formação. Além disso, a aplicação de tecnologias avançadas de inteligência artificial mostra a relevância da gestão do conhecimento como um processo empresarial. Sem dúvida, o grande desafio é manter a infraestrutura tecnológica e ter um sistema eficiente que permita sua evolução.
Pode-se afirmar que este projeto tem sido um sucesso para a empresa e mostra como novas oportunidades surgiram com a aplicação de tecnologias de inteligência artificial ao turismo também. Especificamente, a expansão do sistema para incluir a funcionalidade de comércio eletrônico, integrando um fornecedor turístico são formas muito promissoras de avançar. A possibilidade de desenvolver um agente de viagens virtual usando tecnologias de processamento de linguagem natural para a automação completa do processo representaria um quebrador de mercado avançado. Também no futuro, temos aberto uma porta para otimização de sistemas multiagentes e resolução de problemas complexos como uma negociação integrada que olha para as preferências dos clientes com sua integração em recomendações de sistemas mais somififitificadas, como eles oferecem tecnologias de recomendação usando aprendizagem profunda.
Em suma, esta tese tem sido uma demonstração real da aplicação e desempenho com inteligência artificial em uma empresa em seu setor de turismo levando a um alto retorno sobre o investimento (ROI) como baixos custos tecnológicos resultaram de processos de negócios melhorados, melhorando sua rentabilidade. SYSTEM-TH-001 Esse é um exemplo que mostra como a Pymes pode alcançar muitos benefícios através da integração de novas tecnologias e indica os principais desafios a serem levados em conta em um projeto deste tipo: melhorar a adaptação para a mudança, bem como com mais treinamento necessário dos funcionários. Os resultados obtidos mostram o quão eficiente o sistema pode ser para resolver seus desafios: melhorar suas vendas e aumentar a rentabilidade da empresa, que certamente pode se aplicar não só no turismo, mas em tudo.
6.2 Trabalho futuro
O trabalho futuro desta tese pode ser focado em várias linhas de pesquisa e desenvolvimento, decorrentes das conquistas alcançadas ou desafios identificados durante um projeto. Algumas áreas potenciais de exploração incluem:
Desenvolvimento de um agente de viagens virtual totalmente automatizado: Com base em tecnologias avançadas para processamento de linguagem natural (PLN) e sistemas multiagências [MAS], este operador poderia oferecer serviço dedicado em tempo real, gerenciando todas as fases do processo de reserva, bem como com melhor experiência do cliente.
Integração de comércio eletrônico: Expandir a funcionalidade do sistema SYSTEM-TH-001 Incluir uma plataforma de comércio electrónico que ligue directamente os prestadores de turismo aos clientes finais. Isso poderia simplificar a gestão das unidades populacionais e melhorar a eficiência operacional.
Otimização do sistema multiagente: Pesquisa nova arquitetura e estratégias bioinspiradas para resolver problemas mais complexos, como a negociação integrada. Essas técnicas podem incluir algoritmos de aprendizagem profundos que consideram as preferências dos clientes e permitem recomendações mais sofisticadas.
Conectando-se a ambientes multilingues: Desenvolver modelos PLN especializados em múltiplas linguagens, otimizando o desempenho do sistema como SOFTWARE-TH-003 ou SOFTWARE-TH-002 para aplicações globais, especialmente em mercados com alta diversidade linguística.
A evolução do quadro SYSTEM-TH-001 para novos setores: Adaptar o sistema a outras áreas, como comércio de varejo, saúde e educação, mostrando sua versatilidade ou valor em contextos empresariais mais extensos.
Educação e Formação: Projetar programas de formação para funcionários das PME que adotem inteligência artificial, enfrentando o desafio da resistência à mudança enquanto promovem uma cultura corporativa digital.
Estas áreas representam oportunidades significativas para expandir o impacto das tecnologias implementadas, promovendo a transformação digital e a pesquisa em inteligência artificial aplicada.
6.3 Publicações
Contribuições para periódicos:
Gestão de serviços turísticos através da exploração de clientes utilizando um agente bio-inspirado
arquitectura. Raúl Moreno, Alberto Fernándezo-Isabel e Víctor Aceña 2024, VENUE-TH-057. Volume 21 Questão 4 Páginas 1243 - 1268
Adaptando algoritmos de otimização vetorial de suporte à classificação de gênero textual. JGomez, C Alfaro e Fortega. VENUE-TH-058, 1 - 26
Contribuições para congressos:
Detecção automática de potenciais usuários por mineração de opinião e agentes de inteligência R Moreno, COMPANY-002 Uma Fernandez- Isabel, IM de Diego e JM Mocorro. 2022 17 riz PUBLICATION-003 (FedC-SIS)
Outras contribuições para além das relativas ao projecto de tese:
Inteligência artificial e música. Raul Moreno Izquierdo. Dias" ORG-TH-134 ”, 2024, ORG-TH-009
Projeto-piloto sobre a aplicação conjunta da inteligência artificial e do gráfico para a prevenção do suicídio. Isasi- Sánchez L, Lospezo- Gomez J. E. e Moreno- Izquierdo R. 17 Conferência Internacional sobre Engenharia Industrial e Gestão de Investigação, Barcelona (Espanha). 6 o - 7 Julho 2023