Una de las palabras que esta de moda y que escuchamos en todas partes y aplicada a casi todo es Inteligencia Artificial, así como otros términos asociados como Aprendizaje Automático (machine learning), Aprendizaje en Profundidad (deep learning), Chatbots y Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing) entre los más relevantes.
Si hacemos una búsqueda en Google, nos dará más de 4 millones de resultados para inteligencia artificial en inglés.
De acuerdo con el siguiente estudio del CMO Council, como mercadólogos todavía no terminamos de comprender las herramientas actuales de analítica simple y ni siquiera sabemos cómo podríamos aprovechar una solución de inteligencia artificial y ya estamos siendo bombardeados por multitud de nuevos conceptos de tecnología que sobre-venden y prometen beneficios maravillosos.
Se convierten en productos milagro, sin esfuerzo, sin requerir personal capacitado ni una curva de adopción pronunciada o madurez por parte de la compañía, podemos alcanzar la efectividad, incrementar ventas, mejorar el servicio y conocimiento de nuestros clientes, rápido y fácilmente.
Por eso es importante conocer la base de lo que significa la inteligencia artificial, cómo funciona y la forma en que podemos aplicarla a nuestro negocio para obtener beneficios tangibles.
Primero definiré los principales elementos y conceptos de la inteligencia artificial de forma sencilla para de ahí, elaborar en los beneficios y aplicaciones que puede tener hacia el negocio.
Inteligencia Artificial
Es el estudio de agentes que son capaces de percibir el mundo que los rodea, hacer planes y tomar decisiones para alcanzar sus objetivo. Muchos campos caen dentro del concepto de inteligencia artificial, como son: Visión por computadora, robots, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.
De ahí se parte hacia una de las definiciones de lo que actualmente son la mayoría de los avances en inteligencia artificial: Inteligencia Artificial Específica o (Artificial Narrow Intelligence), que puede desarrollar efectivamente un tarea específica solamente.
Debido a la definición de inteligencia es que mucha de la confusión con lo que es inteligencia artificial sucede. Cuando escuchamos que un producto usa inteligencia artificial, asumimos que es listo, que puede responder cualquier pregunta ya que es una computadora, pero debemos estar consientes de su alcance y el área en que esta enfocado su desarrollo para no perder de vista su objetivo y capacidad real.
Aprendizaje Automático
Es la forma en que una computadora es capaz de aprender a través de la experiencia para mejorar su capacidad de pensar, planificar, decidir y actuar. Es una rama de la inteligencia artificial en la que la idea es darle a las computadoras acceso a los datos para que aprendan por sí mismas.
Aquí es donde entran los conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Aprendizaje Supervisado
Se entrena a la computadora para que sea capaz de resolver problemas basándose en ejemplos de entrenamiento etiquetados de forma correcta.
Si estuviéramos entrenando una computadora para que reconociera letras, primero la tenemos que alimentar a la computadora con la mayor cantidad de letras posibles, de todos los tipos y caligrafías para que pueda comprender la relación entre cada forma y su significado correcto.
De esta forma será capaz de clasificar imágenes que ni haya visto antes.
Aprendizaje no Supervisado
Se utiliza para encontrar diferencias en conjuntos de datos que no tienen etiquetas, de los cuales no sabemos el contenido. Se usa normalmente para hacer análisis exploratorio de datos, conocer cómo están agrupados los datos y su contenido.
Una vez que se tiene una clasificación en los datos, se les agrega una etiqueta y se pueden analizar usando técnicas de aprendizaje supervisado.
Aprendizaje en Profundidad
Se basa principalmente en redes neuronales, que tratan de imitar la forma en que el cerebro humano procesa información. Se le puede enseñar a reconocer imágenes y clasificarlas de acuerdo a los elementos que contienen.
Las redes neuronales son capaces de identificar elementos de forma jerárquica, por ello para tener aprendizaje profundo se tienen que tener varias redes juntas para que vayan trabajando de los elementos más generales hasta los más particulares para lograr el reconocimiento.
Por ejemplo si quisiéramos reconocer un automóvil en una imagen, una primera red detectaría las formas rectas, otra las redondas posteriormente iría configurando los elementos en conjunto hasta identificar la imagen por completo.
Chatbots
Un servicio con el que es posible interactuar o conversar a través de una interfase de chat.
Procesamiento de Lenguaje Natural
Los chatbots son capaces de comprender la forma en que nos comunicamos las personas normalmente, ya sea de forma escrita u oral y responder usando lenguaje común.
Para ello se usa aprendizaje automático que ayude a comprender las múltiples y sútiles variaciones del lenguaje humano, desde el sentido, regionalismos y modismos hasta el contexto de la conversación y la forma de responder de forma coherente.
Beneficios
Uno de los principales y relativamente más sencillo de alcanzar es la automatización de tareas repetitivas, y es también donde podemos tener un mayor impacto en rentabilidad.
En tareas como:
l Responder preguntas frecuentes
l Atender quejas y sugerencias
l Sugerir productos o servicios basados en preferencias
Aplicaciones
Lo importante de la inteligencia artificial es su aplicación, dónde podemos usarla para obtener un beneficio real, que vaya más allá de utilizar tecnología de punta, lo importante es resolver un reto de negocio, aportando valor a los empleados o a los clientes, haciendo la experiencia más agradable,sencilla y rápida lo hará.
Por eso es primordial primero pensar en la experiencia, el alcance y la necesidad real antes de correr a aplicar inteligencia artificial o cualquier otra tendencia de tecnología.
Para saber más acerca de la inteligencia artificial, escríbeme a @gabojimenez_ o en linkedin.com/in/gabrieljimenezmunoz/
