The impact of intelligent systems on management accounting

In today's competitive and changing business environment the concern about technologies and intelligent systems has gained more notoriety. However, companies still have many tasks performed by humans, in a medium-term, intelligent systems will become prevalent in companies and will perform tasks that are currently done by humans much more efficiently. There is a need for companies to adapt and to start thinking about combing human and intelligent systems capabilities. This research was focused specifically in the management accounting profession, as these professionals spend a lot of time doing repetitive tasks that can be easily and quickly accomplished by intelligent systems. In this research was studied the impact that Artificial Intelligence, Big Data and Internet of things can have in this profession. According to the questionnaire that was applied, management accountants see intelligent systems as a support to their functions, however they have a big resistance to change. Following a set of interviews conducted to intelligent systems professionals, they also support this view and appointed huge benefits of intelligent systems, although there is still a long path to go through. Implementing these technologies in management accounting daily tasks is perceived by these professionals and by intelligent systems professionals as having a lot of advantages, however there are still some barriers that need to be address as the lack of transparency of these systems and the lack of people with knowledge in both areas. Despite everything one thing is certain intelligent systems will have a huge impact in the management accounting area.No ambiente empresarial competitivo e em mudança dos dias de hoje a preocupação com tecnologias e sistemas inteligentes ganhou mais notoriedade. Contudo, as empresas ainda têm muitas tarefas desempenhadas por humanos, a médio prazo, os sistemas inteligentes serão prevalentes e realizarão tarefas que atualmente são desempenhadas por humanos muito mais eficientemente. É necessário que as empresas se adaptem e comecem a pensar em como combinar as capacidades humanas com as dos sistemas inteligentes. Esta investigação focou-se especificamente na profissão de contabilidade de gestão, visto que estes profissionais despendem muito do seu tempo a realizar tarefas repetitivas que podem ser facilmente e rapidamente realizadas por sistemas inteligentes. Nesta investigação foi estudado o impacto que a Inteligência Artificial, o Big Data e a Internet das coisas podem ter nesta profissão. De acordo com o questionário aplicado, os contabilistas de gestão veem os sistemas inteligentes como um suporte para suas funções, no entanto apresentam grande resistência à mudança. Após as entrevistas realizadas a profissionais de sistemas inteligentes, eles corroboram esta visão e apontam enormes benefícios dos sistemas inteligentes, embora ainda haja um longo caminho a percorrer. A implementação destas tecnologias em contabilidade de gestão é considerada por esses profissionais e pelos profissionais de sistemas inteligentes como tendo muitas vantagens, porém ainda existem algumas barreiras que precisam ser ultrapassadas como a falta de transparência destes sistemas e a falta de pessoas com conhecimento nas duas áreas. Apesar de tudo, uma coisa é certa os sistemas inteligentes terão um grande impacto na contabilidade de gestão

Sistemas Inteligentes

El campo de estudio de la Inteligencia Artificial tiene que ver con el diseño y análisis de agentes autónomos, pudiendo ser sistemas software o máquinas físicas, con sensores y actuadores, embebidos por ejemplo en un robot o en una nave espacial autónoma. Un sistema inteligente percibe su entorno, actúa con racionalidad en sus tareas asignadas, interactúa con otros agentes y con seres humanos. Muchas de esas capacidades mencionadas anteriormente son cubiertas por tópicos como visión computacional, planning and acting, robótica, sistemas multiagentes, reconocimiento automático del habla y procesamiento del lenguaje natural. Ellos dependen de un conjunto amplio general y especializado de mecanismos de razonamiento y de representación de conocimiento en algoritmos de búsqueda y solución de problemas, y en técnicas de machine learnig. Además el campo de la Inteligencia artificial provee un conjunto de herramientas para solucionar problemas que son demasiado difíciles o imprácticos de solucionar con otros métodos. Aquellos incluyen búsqueda heurística y algoritmos de planning, formalismos para representación de conocimiento y razonamiento, técnicas de machine learning y métodos aplicables a problemas de sentidos y acciones como el habla y el entendimiento del lenguaje, visión computacional y robótica entre otros. El estudiante necesita tener la habilidad de determinar cuando un enfoque de la IA es apropiado para un problema dado, y debe tener también la capacidad para seleccionar e implementar un adecuado método de la IA El presente curso es un curso introductorio en IA, brindando nociones básicas y avanzadas sobre búsquedas y solución de problemas; nociones básicas de razonamiento y representación del conocimiento, y brindando a manera de introducción aspectos avanzados; el curso es de naturaleza teórico-práctico, y es importante en la formación del profesional de Ingeniería de Sistemas, para tratar con problemas cuya solución con métodos convencionales no es posible o es muy costoso computacionalmente

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en estrategias de adaptación de Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica y sistemas distribuidos peer-to-peer (P2P). Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias de clustering basadas en redes neuronales competitivas que permitan conocer la topología de la información disponible. Los resultados obtenidos son aplicados tanto a la Minería de Datos como a la búsqueda eficiente de recursos en sistemas distribuidos P2P completamente descentralizada. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. Resulta también de interés el estudio de métodos para la generación automática de Sistemas Difusos adecuados para la resolución de diversos tipos de problemas. El objetivo central es la aplicación de estrategias evolutivas para la construcción de Sistemas con reglas compactas, adecuadas y de fácil interpretación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en estrategias de adaptación de Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica y sistemas distribuidos peer-to-peer (P2P). Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias de clustering basadas en redes neuronales competitivas que permitan conocer la topología de la información disponible. Los resultados obtenidos son aplicados tanto a la Minería de Datos como a la búsqueda eficiente de recursos en sistemas distribuidos P2P completamente descentralizada. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. Resulta también de interés el estudio de métodos para la generación automática de Sistemas Difusos adecuados para la resolución de diversos tipos de problemas. El objetivo central es la aplicación de estrategias evolutivas para la construcción de Sistemas con reglas compactas, adecuadas y de fácil interpretación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en estrategias de adaptación de Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica y sistemas distribuidos peer-to-peer (P2P). Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias de clustering basadas en redes neuronales competitivas que permitan conocer la topología de la información disponible. Los resultados obtenidos son aplicados tanto a la Minería de Datos como a la búsqueda eficiente de recursos en sistemas distribuidos P2P completamente descentralizada. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. Resulta también de interés el estudio de métodos para la generación automática de Sistemas Difusos adecuados para la resolución de diversos tipos de problemas. El objetivo central es la aplicación de estrategias evolutivas para la construcción de Sistemas con reglas compactas, adecuadas y de fácil interpretación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes no diagnóstico da esquizofrenia

UNIFESP-EPM Departamento de PsiquiatriaUNIFESP, EPM, Depto. de PsiquiatriaSciEL

Clasificadores supervisados para predecir la abstinencia a 12 meses en fumadores tratados con vareniclina

Tesis leida dentro del Master de "Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes