Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones

Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones (DSS)

• Los DSS son herramientas computacionales que ayudan a los tomadores de decisiones a analizar información y elegir la mejor opción.
• Los DSS son interactivos, amigables y flexibles, adaptándose a diferentes estilos de toma de decisiones.
• Los DSS se utilizan en todos los niveles de la organización y pueden ser usados para tomar decisiones estructuradas o no estructuradas.
• Los DSS facilitan el acceso a bases de datos y permiten la interacción con información externa.

Sistemas de Información para Ejecutivos (EIS)

• Los EIS son una categoría de DSS diseñados para la alta gerencia.
• Los EIS proporcionan información resumida y relevante para la toma de decisiones estratégicas.

Características de los DSS

• Interactividad: permiten una interacción fluida y amigable con el sistema.
• Tipo de decisiones: pueden apoyar la toma de decisiones estructuradas o no estructuradas.
• Frecuencia de uso: se utilizan tanto en la administración media como alta.
• Variedad de usuarios: pueden ser utilizados por diferentes departamentos (ventas, producción, administración).
• Flexibilidad: adaptan a diferentes estilos de toma de decisiones.
• Desarrollo: los DSS se pueden construir sin una importante intervención del departamento de informática.
• Interacción ambiental: permiten la integración de información externa.
• Comunicación ínterorganizacional: facilitan la comunicación a todos los niveles de la organización.
• Acceso a base de datos: brindan acceso a información relevante para la toma de decisiones.
• Simplicidad: son fáciles de usar y entender.

Groupware

• Es una tecnología para el trabajo en equipo.
• Permite a los miembros de un equipo colaborar y trabajar desde diferentes lugares físicos.
• Mejora la eficiencia y la velocidad de los proyectos en equipo.

Sistemas Biométricos

• Son sistemas de seguridad que utilizan características biológicas para identificar a las personas.
• Los iris, la retina, las huellas dactilares, la geometría de la mano, la escritura y la voz son características biométricas comunes.
• La fiabilidad, el uso y la prevención de ataques son factores importantes a considerar al evaluar sistemas biométricos.

Inteligencia Artificial (IA)

• La IA es una rama de la informática que busca imitar la inteligencia humana.
• La IA se utiliza para automatizar tareas que requieren un comportamiento inteligente.
• Las aplicaciones de la IA se encuentran en campos como la economía, la medicina y la ingeniería.
• Se divide en dos escuelas de pensamiento: la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional.
• La inteligencia artificial convencional se basa en la lógica simbólica y deductiva.
• La prueba de Turing se utiliza para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente comparable al de los humanos.

Fundamentos y Filosofía de la IA

• Plantea preguntas sobre la naturaleza de la inteligencia y su posible presencia en objetos no humanos.
• Se relaciona con la filosofía de la mente y explora la posibilidad de que una máquina pueda tener conciencia y emociones.
• La IA se basa en formalizaciones matemáticas de la computación, la lógica y la probabilidad.
• Las herramientas de la psicología y la lingüística son utilizadas para comprender la mente humana y el lenguaje.
• El filósofo Hubert Dreyfus argumenta que la historia de la IA comienza con el diálogo de Sócrates y Eutidemo.
• La IA tiene como objetivo comprender la inteligencia y construir entidades inteligentes.

Implicaciones de la IA

• La IA tiene el potencial de crear productos y sistemas sorprendentes.
• Las computadoras con inteligencia a nivel humano tendrán un impacto significativo en nuestra vida diaria y en la sociedad.