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9 aplicaciones exitosas de la inteligencia artificial para el 2018

2018 promete ser un año en el que la inteligencia artificial (IA) seguirá ganando terreno. Hoy en día gran cantidad de aplicaciones usan esta tecnología para distintos fines y están teniendo muy buena acogida entre los usuarios. El informe presentado por la consultora Gartner para este año, menciona las tendencias tecnológicas que serán más destacadas y, por supuesto, la IA es una de ellas, encabezando la lista.

“… las organizaciones tendrán que invertir significativamente en habilidades, procesos y herramientas para explotar con éxito estas técnicas y construir sistemas mejorados con IA”, explica David Cearley, VP de investigación.

La inteligencia artificial ya forma parte de la cotidianidad de miles de empresas y personas que tienen entre sus prioridades la simplificación de procesos. En este artículo profundizaremos en el funcionamiento de esta tecnología. Luego haremos un recorrido por las aplicaciones que serán un éxito durante este año.

Inteligencia artificial

 

 Cuatro formas o maneras de expresar la inteligencia artificial

Diversas organizaciones emplean inteligencia artificial asistida, automatizada, aumentada o autónoma para mejorar sus operaciones y procesos.

Asistida: Colabora con las personas para ejecutar tareas mejor y más rápidamente. Se aplica frecuentemente en líneas de ensamblaje y en el software de administración general (finanzas, facturación).

Automatizada: Ciertas tareas rutinarias y no rutinarias se ejecutan automáticamente. La aplicación x.ai nos ayuda a construir nuestra agenda de trabajo, gestionando las invitaciones y la disponibilidad de ambas partes.

Aumentada: Eleva la capacidad de toma de decisiones de las personas, aprendiendo constantemente de esta interacción y de los resultados externos. Cuando Spotify nos recomienda las canciones que nos deberían gustar, aumenta nuestra capacidad de búsqueda. Diariamente nos sorprende con sugerencias que, solos, no hubiésemos encontrado.

Autónoma: Los sistemas de inteligencia artificial tienen la capacidad de tomar decisiones sin intervención humana. Los vehículos autónomos, así como drones o navíos están comenzando a ser protagonistas en la logística mundial.

La inteligencia artificial debe funcionar con base en ciertos elementos que la harían triufar en el mercado empresarial. De no cumplir con ciertas características podríamos estar en presencia de algo que no es IA.

Elementos base de la Inteligencia Artificial

A continuación mencionaremos y explicaremos brevemente de qué se tratan estos elementos y por qué son importantes:

Hallazgo

Es la capacidad que tiene la IA para descifrar información sin la intervención de un humano. Gracias a esa capacidad puede aprender de esos datos a través de algunas técnicas de tipo automático como la detección de anomalías, la segmentación de datos, entre otras. Por ejemplo, la técnica de análisis topológico permite detectar y representar fenómenos complejos. Esto deriva en una gran ventaja para las empresas al poder obtener soluciones y respuestas a problemas inimaginables.

Predicción

El elemento anterior desemboca en este. El descubrimiento de relaciones ocultas significativas entre los datos, permite obtener información clave que luego puede ser utilizada para predecir situaciones futuras. En este caso se implementan una serie de estrategias, ya con supervisión, como clasificación, ranking y regresión.

Justificación

Las aplicaciones de IA deben ser capaces de generar explicaciones de su propio funcionamiento y diagnosis de errores producidos en ella. Esto la hará compresible y manejable por las personas. La aplicación debe ser interactiva y para ello debe poder justificar su mecanismo en un lenguaje sencillo. Así, si se daña, puede sugerir información acerca de su reparación.

La seguridad es un factor importante a la hora de crear una aplicación de IA, de hecho es uno de los retos más relevantes que tiene. Es muy común que este tipo de tecnología se utilice en áreas de suma importancia como la médica, reclutamiento, financiera o automotriz. Resulta fácil imaginar lo importante que resulta tomar decisiones correctas. En estas actividades, un error podría generar un amplio número de situaciones injustas y de gravedad. Por ello se hace necesario saber exactamente qué causó la decisión errónea, para poder corregir y evitar percances en el futuro.

Ejecución

La ejecución de la aplicación inteligente trae consigo algunos cambios en las empresas. Estas organizaciones deben estar conscientes de que funciones evolucionarán, de forma automática o con intervención. Es importante que esta evolución sea compatible con el ritmo y los requerimientos de los usuarios, así como de todos los participantes y afectados.

Mejoramiento continuo

Las aplicaciones y sistemas inteligentes tienen que tener la capacidad de aprender constantemente. Deben estar preparadas para su propia evolución y para mejorar con el paso del tiempo. En el área industrial y organizacional, la proliferación constante de datos estructurados y no estructurados ha generado grandes transformaciones en el campo de la inteligencia artificial. Procesar estos datos ha permitido el enriquecimiento de las aplicaciones, a las cuales se les ha capacitado para el aprendizaje adaptativo y de auto-reparación.

tendencias globales

Aplicaciones inteligentes y exitosas de la IA

Es importante haber aclarado los puntos anteriores, puesto que hoy en día a todo se le quiere llamar inteligencia artificial. Una vez detectados estos elementos, entonces podemos hablar específicamente de aquellas aplicaciones inteligentes que prometen ser o seguir siendo un boom de éxito este año que apenas comienza. A continuación describiremos a cada una de ellas:

  1. Chatbots o agentes virtuales

Se trata de un software de inteligencia artificial que ejecuta una serie de tareas automáticas, sin supervisión humana. Los chatbots suelen ser utilizados para hacer pedidos de comida, obtener soporte, comprar productos o simplemente para compartir información. Esto se logra a través de la simulación de una conversación y forman parte de la mayoría de las aplicaciones de mensajería.

Su objetivo principal es satisfacer necesidades de personas, ejerciendo funciones de atención al cliente o ventas. Son muchas las empresas que están implementando los chatbots y agentes virtuales. Lo hacen para fortalecer y crear mejores relaciones entre la marca, la organización y el cliente.

Es una forma de interacción nunca antes utilizada a escala y que promete seguir trayendo muchos beneficios, tanto a las organizaciones como a los individuos. Los chatbots han revolucionado la forma de hacer publicidad y de generar ingresos cada vez mayores a grandes compañías en el mundo.

Algunas de las aplicaciones más populares para desarrollar chatbots y agentes virtuales son:

Dialogflow— Antes api.ai ofrece herramientas avanzadas para construir interfases de conversación. Pertenece a Google (Alphabet).

Chatfuel — Plataforma para construir chatbots para el Messenger de Facebook (sin ser expertos programadores).

Boost.ai — ofrece agentes virtuales a nivel empresarial, incluyendo banca, seguros, telcos y municipalidades.

Wit.ai— plataforma ligada a Facebook para crear asistentes virtuales en forma de texto o voz.

No es de extrañar que las interfases de conversación serán una prioridad este año para las organizaciones. Los chatbots han llegado para quedarse.

  1. Biométricas

Es una tecnología inteligente que detecta, identifica, mide y analiza características físicas y de conducta de los individuos que las usan. Esto hace que la interacción entre las aplicaciones y las personas sea más fluida y natural. Incluye reconocimiento del tacto (dactilar), de imágenes, tono de voz, de retinas y la expresión o lenguaje corporal. Sin duda, otro tipo de aplicación que está revolucionando la interacción social y con las máquinas.

Empresas que trabajan la inteligencia artificial junto con la biométrica:

Affectiva — analiza las expresiones faciales lo que le permite identificar las emociones humanas.

DeepVision — reconocimiento de marcas y de caras.

HireVue — llamativamente utiliza las expresiones faciales para ayudar a las empresas a decidir respecto a los candidatos a emplear.

EyeLock ofrece autenticación por medio del iris aplicada a Internet of Things para empresas y gobierno.

La empresa japonesa Fujitsu Frontech ofrece un equipo que escanea las venas de la palma de la mano sin que el usuario deba hacer contacto con el equipo. Un moderno sistema de autenticar el ingreso.

Las aplicaciones biométricas han sustituido a otros métodos de acceso, como las contraseñas y siguen ganando terreno. En un estudio llevado a cabo por IBM un 67% de los usuarios mayoritariamente jóvenes prefieren la tecnología biométrica para acceder a sus aplicaciones. Efectivamente, se le da un alto valor a la seguridad en el acceso de información personal.

Este dato no debería pasar desapercibido, pues la generación millenial que es la que está teniendo más presencia en el ámbito empresarial y de consumo, está marcando la pauta y generando un gran impacto en el sector.

  1. Analíticas de texto y NLP

NLP son las siglas en inglés de procesamiento de lenguaje natural, utilizado para comunicarnos con las máquinas y su software. Este utiliza las analíticas de texto para descifrar la estructura de enunciados, su significado, entonación y hasta la comprensión de lo que quieren decir. Lo anterior se obtiene por medio de machine learning y de algunos métodos estadísticos. Se utiliza en una gran variedad de sistemas automatizados, incluyendo aplicaciones de seguridad y detección de fraudes.

IBM Watson NLP— ofrece procesamiento del lenguaje natural para análisis avanzado de textos. Soporta 9 idiomas.

Las analíticas de texto y NLP prometen un gran crecimiento en el campo empresarial. Seguirán sumando valor en la automatización de procesos y en la calidad de respuestas ofrecidas al usuario.

  1. Generación de lenguaje natural

Es una tecnología colaborativa que crea textos o lenguaje natural, partiendo de datos estructurados de texto o voz. De esta manera se hace fácil la comunicación de ideas precisas y exactas por parte de las máquinas o computadoras. Es común que las empresas usen este tipo de tecnología en atención al cliente, ventas y también para elaborar reportes o artículos. Muchos proveedores brindan este servicio.

La empresa Golem.ai dice ofrecer el motor más poderoso de procesamiento del lenguaje natural disponible en el mercado.

Básicamente, consiste en transformar los datos en decisiones. La generación de lenguaje natural se lleva a cabo en tres fases:

  • Básica: Se transforman datos en textos de forma simple.
  • Media: Se almacenan los datos en plantillas predeterminadas.
  • Avanzada: Se toman decisiones fundamentadas en las prioridades de una organización.

Esta aplicación permite liberar a las personas de la toma de decisiones simples que con la GNL no tendrían tanto margen de error. El resultado evidente, un trabajo más eficiente y centrado en la acción.

  1. Reconocimiento de voz

Cada vez son más las aplicaciones que tienen reconocimiento de voz, no solamente las móviles. También hay otros sistemas que han incorporado la transcripción del lenguaje humano a formatos compatibles para las computadoras, tal es el caso de sistemas como voice response. Sin embargo, se ha popularizado mucho en aplicaciones móviles. Hay algunos que ya son de uso cotidiano como ser Alexa, Siri, Duolingo, Cortana. Otros ejemplos:

Snips — construye un poderoso asistente de voz para sus productos.

SoundHound — tecnología para lograr un mundo operado con la voz.

Josh — casas de lujo operadas con comandos de voz.

  1. Plataformas machine learning

Son plataformas de aprendizaje automático que desarrollan técnicas que permiten a las computadoras aprender. Se utilizan mayormente en campo empresarial para ejecutar clasificaciones o predicciones. Empresas líderes en el sector:

Petuum — soporta cualquier lenguaje de programación y todo tipo de datos.

Scaled Inference— software que se optimiza automáticamente.

Digital Reasoning — transforma los datos en resultados extraordinarios.

Loop AI Labs — plataforma de inteligencia artificial sin supervisión, y trabaja con cualquier idioma.

Vicarious— inteligencia artificial general para robots.

Fluid AI— expertos en encontrar causas y efectos, convirtiendo datos en conocimiento.

Voyager Labs— machine learning avanzado para e-commerce y empresas.

Estas plataformas facilitan algoritmos, interfaces de programación, entrenamiento y análisis de big data “en vivo” o en tiempo real. Han tenido mucho éxito en el campo de la publicidad y el mercadeo, pues ayudan a las compañías en la toma de decisiones correctas a la hora de invertir. Así que la implementación de este tipo de tecnología sería una buena decisión para cualquier organización.

deep learning

 

  1. Plataformas de aprendizaje profundo

Es un tipo de machine learning que imita el funcionamiento neuronal de un cerebro humano. Son un conjunto de circuitos neuronales creados de forma artificial con varias capas de abstracción. Esto con la finalidad de crear, al igual que el cerebro, patrones de comportamiento y procesamiento de datos con el fin de llevar a cabo toma de decisiones. Soluciones más reconocidas:

H2O.ai —plataforma  open source de machine learning y deep learning.

Skymind— open-source deep learning para científicos de datos.

  1. Automatización de procesos robóticos (RPA)

Creadas con el objetivo de imitar y automatizar tareas humanas. Se utiliza en el campo empresarial donde es más costoso y menos efectivo contratar recurso humano para llevar a cabo cierto tipo de actividades. Esto también se traduce en ahorro de tiempo, puesto que descarga al personal de tareas que en esencia son demasiado pesadas y aburridas.

Las personas por lo general prefieren puestos de trabajo donde se valoren habilidades más relacionadas con la creatividad, el liderazgo, o la resolución de conflictos laborales. Las máquinas pueden reemplazar a los individuos en trabajos más automáticos y tediosos.

La automatización de procesos de negocio mediante el uso de robots de software es la idea central detrás de la Robotic Process Automation (RPA). Industrias donde se utiliza RPA incluyen banca, seguros, servicio al cliente, entrada de datos, gestión de comunicaciones, elaboración de informes, etc.

Algunos de los proveedores populares de RPA son UiPath, Automation Anywhere, y Blue Prism.

automation

  1. Manejo de decisiones

Las tecnologías inteligentes pueden llevar a cabo acciones basadas en la lógica, las normativas y se están usando para la instalación, mantenimiento y ajustes de operaciones empresariales. Algunas de estas aplicaciones asisten a las compañías en la toma de decisiones. Pueden aprender y predecir patrones de comportamientos en los mercados. Generando así, recomendaciones que incrementan las ganancias y la eficiencia en el funcionamiento de la organización donde se utilice.

CB Insights— plataforma de análisis del mercado tecnológico: venture capital, startups, patentes, acuerdos y noticias.

Enigma —encuentra la verdad en los datos internos y externos. Construyen infraestructura y soluciones partiendo de datos públicos.

Intelligent Layer— mejora las operaciones de negocios al aprender de datos inicialmente ocultos.

Quid— mapa de tecnologías emergentes y principales inversiones del sector.

Appier —estudio del comportamiento de los usuarios (y sus diferentes equipos de acceso) para desarrollar iniciativas de mercadeo.

Dataminr— descubre eventos que impacten y noticias relevantes al instante.

organizaciones pueden transformarse

La inteligencia artificial fomenta el enriquecimiento social y económico

Las empresas que no se suban a la ola de cambio que la IA trae consigo, tienen muchas probabilidades de no sobrevivir en las próximas décadas. Ya sabemos el papel que ella juega en el campo organizacional e industrial y de lo rápido que ha evolucionado en los últimos tiempos. Pero muchos parecen no estar midiendo la dimensión de esta vorágine tecnológica. Lamentablemente, algunos continúan enroscados en miedos provenientes de películas de ciencia ficción.

Es importante comprender que la IA se está convirtiendo en una solución efectiva para la obtención de excelentes resultados empresariales. Quien no se esté tomado en serio este tema y no haya comenzado a invertir en esta tecnología no parece que vaya a bailar al ritmo que tocará el futuro.

Los líderes organizacionales y la IA: cuatro grupos de entendimiento y adopción:

Cuando discutimos la inteligencia artificial entre amigos o colegas, todos tenemos diferentes pre-conceptos o ideas de lo que significa y sus implicaciones. Una encuesta realizada a diferentes ejecutivos y representantes de organizaciones arrojó algunos matices del nivel de entendimiento y adopción que están teniendo las aplicaciones de inteligencia artificial.

Pioneros (19%): Organizaciones que entienden y han adoptado IA tanto internamente como en sus ofertas de productos y servicios.

Investigadores (32%): Entienden la IA pero no ha sido implantada más allá de pruebas piloto.

Aún experimentando (13%): Y en periodo de aprendizaje, sin tener un conocimiento profundo.

Pasivos (36%): Organizaciones sin procesos de adopción y sin demasiado entendimiento de la inteligencia artificial.

Datos obtenidos de “S. Ransbotham, D. Kiron, P. Gerbert, y M. Reeves, “Reshaping Business With Artificial Intelligence,” MIT Sloan Management Review y The Boston Consulting Group, septiembre 2017. “

En los años que están por venir, todas las aplicaciones citadas integrarán la inteligencia artificial disponible. Transformarán la forma en que hasta ahora el ser humano percibe el trabajo y las relaciones organizacionales. Es decir, lo que prometen estas tecnologías es el enriquecimiento de lo social y económico y no lo que algunos piensan: el reemplazo del talento humano. Las personas son irremplazables, pero nuestras capacidades van a ser significativamente aumentadas. Lo mismo ocurrirá con las herramientas que utilizamos.

Es preciso comprender estas nuevas formas de interacción para encaminarnos en un mundo que desea simplificar y enriquecer la vida misma. Junto a estas 9 aplicaciones probadas seguiremos conquistando nuevos espacios.

Marcos Daniel Martinez

Marcos Daniel Martinez

Emprendedor en software de negocios, chatbots e inteligencia artificial.

Administrador de empresas.

Más de 20 años de experiencia en la dirección de empresas de software propias o de terceros. Ocupó cargos de gerencia general en países como Suecia, Panamá, España, Argentina, Polonia o Portugal.

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