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En los próximos años, la IA seguirá contribuyendo al crecimiento económico

La inteligencia artificial será una valiosa herramienta para mejorar el mundo en campos tan diversos como la atención sanitaria, el transporte, el medio ambiente, la justicia penal y la inclusión económica.

A estas alturas, pocas dudas hay de que la inteligencia artificial (IA) es fundamental para el futuro. Al menos, eso podemos deducir si prestamos un poco de atención a algunos factores, como las inversiones o la contratación de expertos de algunas de las empresas más importantes del mundo.

No sólo las grandes compañías están invirtiendo en IA

Además, de estos gigantes empresariales, también hay numerosas empresas pequeñas y startups que están investigando en inteligencia artificial, como MetaMind o Soundhound.

MetaMind está desarrollando un sistema de inteligencia artificial único que se basa en una memoria a corto plazo para responder a preguntas sobre textos en lenguaje natural. Es decir, que podríamos proporcionarle un texto largo y complejo y preguntarle, por ejemplo, ¿cuál es el sentimiento general del texto? La herramienta de MetaMind sería capaz de identificarlo.

En cuanto a Soundhound, la compañía famosa por su app para reconocer música, similar a Shazam, ha desarrollado ahora un asistente digital para teléfonos móviles inteligentes con Android, llamado Hound, que podría llegar a ser un firme competidor de Google Now.

De lo que no hay duda, es de que la IA es el futuro y, a este paso, muy pronto llegará a todos los aspectos de nuestra vida.

1. Generación de lenguaje natural

Es un sub-campo de la inteligencia artificial que consiste en crear texto a partir de datos obtenidos. Esto permite que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud.

Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

2. Reconocimiento de voz

Siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras.

Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response (reconocimiento de voz) y en aplicaciones móviles.

3. Agentes virtuales

“La diva actual de los medios”, según Forrester. Un agente virtual es una computadora o programa capaz de interactuar con humanos. El ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots.

Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la administración de las smart homes(casas inteligentes).

4. Plataformas machine learning 

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (en inglés machine learning) es el sub-campo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Proporcionando algoritmos, APIs (interfases de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y training (entrenamiento), así como el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data, las plataformas con machine learning están cobrando día con día mayor relevancia…

Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.

Tomemos el ejemplo concreto de Adext. Esta plataforma inteligente analiza Big Data (millones de datos) de campañas de publicidad digital alrededor del mundo. ¿Qué hace con estos datos? Les da forma y sentido, utilizando algoritmos inteligentes para detectar patrones exitosos y aprender de estas tendencias para poder repetirlas.

¿En qué se traduce esto? En la toma de decisiones acertadas de inversión en medios digitales; de tal forma que, a través de todas estas tecnologías de inteligencia artificial inmersas, la plataforma llega a aprender y saber con precisión cuáles son los medios digitales que más ventas generan, y justo ahí, canaliza la mayor parte de la inversión.

5. Hardware optimizado con IA

No queda de otra. El hardware tiene que comenzar a ser más amigable con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto concibe la creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.

6. Manejo de decisiones

Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial, y se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial.

Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, asistiendo o ejecutando la toma de decisiones automatizadas, como en el ejemplo anterior que vimos de Adext, donde este robot inteligente es quien, además de automatizar la creación de campañas publicitarias, toma las decisiones de inversión en los medios digitales que generen más ganancias para los negocios.

7. Plataformas de aprendizaje profundo

Un tipo especial de machine learning que consiste en circuitos neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta tecnología imita las funciones del cerebro humano para procesar datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como también ocurre en el ejemplo antes mencionado.

Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

8. Biométricas

Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal.

9. Automatización de procesos robóticos

Esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos empresariales.

Actualmente utilizado en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso.

Eso sí, recordemos que la inteligencia artificial no viene a reemplazar la capacidad humana, sino a complementarla y a potencializar todo el talento que tienen las personas.

En el caso de Adext, esta plataforma automatiza procesos de marketing y ventas a través de tecnologías de inteligencia artificial, contribuyendo a que el talento humano de agencias y empresas deje de pasar horas realizando tareas mecánicas y repetitivas –como lo es la pauta en medios digitales– y sea reubicado en puestos estratégicos y creativos donde se sienta mucho más cómodo y pueda explotar su potencial al máximo al ver que sus acciones realmente están impactando el crecimiento de la compañía.

10. Analíticas de texto y NLP

El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como su significado, entonación y lo que pretenden decir a través de métodos estadísticos y de machine learning.

Actualmente se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes, y en una amplia gama de asistentes automatizados y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.

 

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