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Llevo varios post hablando sobre la Inteligencia Artificial (IA). Es una tecnología que ha venido para quedarse, así que lo mejor es conocerla y utilizarla. Hoy voy a hablar sobre las aplicaciones que ya están sobre la mesa, sobre los aspectos y sectores donde esta tecnología ha irrumpido fuerte y está cambiando las reglas del juego.
Generación de lenguaje natural
Se trata, a grandes rasgos, de convertir los datos en texto. Esto permite a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante. Su área de uso es sobre todo en sistemas de servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado.
Reconocimiento de voz
Hablamos de sistemas que pueden «entender» y transcribir el lenguaje humano, Siri es tan sólo uno de los que, hoy en día, pueden entender lo que les dices. Su principal aplicación es a los sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.
Agentes virtuales
Un agente virtual no es más que un programa capaz de interactuar con humanos siendo capaz (y esto se mezcla con la robótica) en ocasiones de gestionar elementos externos. Un ejemplo son los chatbots. Se están utilizando actualmente para el servicio al cliente, soporte y administradores de hogares inteligentes.
Plataformas machine learning
El Machine learning (ML) tiene como objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Su aplicación es muy extensa, herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, etc…
Se utilizan para predicción y clasificación.
Hardware optimizado con IA
La tecnología de IA hace que el hardware sea mucho más amigable a través de nuevas unidades de procesamiento gráfico y central, y de dispositivos de procesamiento específicamente diseñados para ejecutar tareas orientadas por IA.
Son circuitos integrados optimizados por IA que se podrán insertar directamente en dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.
Toma de Decisiones
Hablamos de máquinas inteligentes capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas. La toma de decisiones ya se ha incorporado a una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones de forma automática, haciendo que tu negocio sea lo más rentable posible.
Plataformas de aprendizaje profundo (Deep Learning)
Las Plataformas de Deep Learning usan una forma de Machine learning que involucra circuitos neuronales artificiales con varias capas de abstracción que pueden imitar al cerebro humano, procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones.
Actualmente se usa principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones que sólo son compatibles con conjuntos de datos a gran escala.
Biométricas
Identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo.
Busca crear interacciones más naturales entre los seres humanos y máquinas, incluidas las interacciones relacionadas con el reconocimiento del tacto, imágenes, voz y lenguaje corporal, por lo que es extremadamente importante en el campo de la investigación de mercado.
Automatización de procesos robóticos
Métodos que imitan y automatizan tareas humanas para apoyar en los procesos corporativos. Es particularmente útil para situaciones peligrosas o en las que contratar humanos resulta demasiado caro o ineficiente.
Permite aprovechar al máximo el talento meramente humano destinando a los empleados a posiciones más estratégicas y creativas, para que sus acciones realmente puedan tener un impacto en el crecimiento de la compañía.
Analíticas de texto y NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)
Utiliza análisis de texto para comprender tanto la estructura de las oraciones, como su significado e intención. Se utilizan actualmente en sistemas de seguridad y detección de fraudes. Aunque también están siendo utilizados por una amplia gama de asistentes y aplicaciones automatizadas para extraer datos no estructurados.
Gemelos Digitales/Modelos de IA
Un Digital Twin es un constructor de software que cierra la brecha entre los sistemas físicos y el mundo digital.
Puede aplicarse, por ejemplo, para monitorizar los motores de los aviones, locomotoras y turbinas de gas, y predecir fallas con los modelos de software. Los gemelos digitales son principalmente líneas de código software, pero las versiones más elaboradas parecen dibujos de diseño asistidos por una computadora tridimensional (3D), llenos de gráficos interactivos, diagramas y puntos de datos.
Defensa Cibernética
Es un mecanismo de defensa de redes informáticas que se centra en prevenir, detectar y proporcionar respuestas oportunas ante ataques o amenazas hacia la infraestructura e información. Se utilizan para llevar la defensa cibernética a una nueva fase evolutiva en respuesta a un entorno cada vez más hostil.
Las redes neuronales recurrentes son capaces de procesar secuencias de entradas, pueden crear tecnologías de aprendizaje supervisado, que revelan actividades sospechosas en los usuarios y detectan hasta el 85% de todos los ciberataques.
Compliance (cumplimiento)
Es la certificación o confirmación de que una persona u organización cumple con los requisitos de prácticas aceptadas, legislaciones, regulaciones, estándares o términos de un contrato; y existe una industria significativa que la sostiene.
Existen ya soluciones regulatorias de complicance que utilizan inteligencia artificial para ofrecer eficiencia a través de la automatización y la cobertura integral de riesgos. Por ejemplo, las soluciones de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) pueden escanear el texto regulatorio y unir sus patrones con un conjunto de palabras clave para identificar los cambios que son relevantes para cualquier organización en específico.
Las soluciones de prueba de estrés financiero con análisis predictivo y constructores de escenarios pueden ayudar a las organizaciones a cumplir con los requerimientos del capital regulatorio. Y el volumen de actividades de transacciones señaladas como potenciales ejemplos de lavado de dinero se puede reducir a medida que se utiliza el deep learning para aplicar reglas comerciales cada vez más sofisticadas.
Asistencia al trabajador cognitivo
La automatización del trabajo cognitivo se considera la segunda tendencia tecnológica emergente más disruptiva. Las profesiones médicas y legales, que dependen en gran medida de los conocimientos de los trabajadores, es donde los trabajadores utilizarán cada vez más la IA como herramienta de diagnóstico.
Creación de Contenido
La creación de contenido ahora incluye cualquier tipo de material que una persona sume al mundo online, ya sean videos, anuncios, publicaciones en blogs, white papers, infografías u otros recursos visuales o escritos.
Redes Peer-to-Peer
Las redes peer-to-peer, se crean cuando dos o más PC’s se conectan y comparten recursos sin necesidad de que los datos pasen por un servidor centralizado.
Estas redes tienen el potencial de resolver algunos de los problemas más desafiantes (como la generación de criptomonedas) al recopilar y analizar grandes cantidades de datos.
Reconocimiento de Emociones
IA permite que el software «lea» las emociones en el rostro humano mediante el procesamiento avanzado de imágenes o el procesamiento de datos de audio. Es posible ya capturar «microexpresiones» del lenguaje corporal o cualquier entonación vocal que nos indiquen las verdaderas emociones de una persona.
Se puede usar esta tecnología para tratar de detectar más información sobre alguien durante un interrogatorio en vez del clásico detector de mentiras. También tiene una amplia gama de aplicaciones dentro del campo del marketing descubriendo los rasgos de carácter de una persona, incluyendo cómo de positivos, emocionados, enojados o nerviosos se encuentren.
Se pueden utilizar analíticas de vídeos emocionales para inspirar nuevas ideas de productos, identificar actualizaciones requeridas y mejorar la experiencia del consumidor.
Reconocimiento de Imagen
Es el proceso que identifica y detecta un objeto o característica específica en una imagen digital o vídeo.
La Inteligencia Artificial puede buscar fotos en las plataformas de redes sociales y compararlas con una amplia gama de conjuntos de datos para decidir cuáles son más relevantes durante las búsquedas de imágenes.
La tecnología de reconocimiento de imágenes también se puede utilizar para detectar placas de autos, diagnosticar enfermedades, analizar clientes y sus opiniones y verificar a los usuarios basándose en su rostro.
El reconocimiento facial se puede aplicar al análisis de fotografías que permiten la verificación de tarjetas bancarias y otras aplicaciones.
Automatización en Marketing
El 55% de los especialistas en marketing están seguros de que la IA tendrá un mayor impacto en su campo, que las redes sociales.
La automatización del marketing permite a las empresas mejorar la interacción con su mercado y aumentar su eficiencia. Utiliza software para automatizar la segmentación de sus públicos meta, la integración de los datos de sus clientes y el manejo de sus campañas simplificando las tareas repetitivas, y permitiendo enfocarse en las estrategias.
