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Opinión 6 min para leer Sin comentarios

Los negocios desean la inteligencia artificial más de lo que crees

Durante el pasado 2018, la inteligencia artificial (IA) se hizo muy popular. Empresas como Google, Amazon, NVIDIA, Intel y una serie de startups han anunciado sus ideas y una amplia variedad de algoritmos nuevos. Pero el verdadero reto no es solo la inteligencia artificial, sino todo lo que la rodea, es decir, todos los aspectos y ramificaciones que los individuos, y especialmente las empresas, pueden adoptar para mejorar sus tareas cotidianas.

Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático son tan nuevas que el grupo principal de usuarios se reduce a las grandes empresas de software, capaces de contratar e invertir en los recursos necesarios. Entre los principales actores del sector, hay algunos de ellos a tener en cuenta, ya que han mostrado dos aproximaciones diferentes al tema.

Por un lado, Google y Amazon, dos empresas que explotan los datos de los usuarios y sus servicios masivos en la nube para desarrollar aún más sus productos para el consumidor final (Google Home y Amazon Echo), con el fin de expandir sus negocios y ganar cada vez más cuota de mercado en sectores de rápido crecimiento, especialmente en el de smart home.

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La guerra corporativa por la inteligencia artificial se desarrolla en dos frentes. / © Pixabay

Por otro lado están Microsoft e IBM, dos empresas que deberían estar en todos los libros de historia, siempre dispuestas a satisfacer las necesidades del negocio, por lo que en los últimos años también han tenido que lidiar con temas como IA y aprendizaje automático, para ampliar la gama de servicios ofrecidos a sus clientes y socios.

Dentro de estas nuevas tecnologías, sin embargo, hay algunas áreas clave que han ganado más atención que otras que todavía están en sus primeros ciclos de vida, especialmente en los negocios.

El PLN ahorrará tiempo y dinero

Desde hace años se trabaja para mejorar la sintaxis de los asistentes de voz con el fin de hacer más natural su lenguaje, ya sea escrito o hablado, o para responder a las preguntas de los usuarios. La capacidad de las máquinas para comprender e interactuar a través del lenguaje humano se denomina procesamiento de lenguajes naturales y se resume con la abreviatura PLN, que no debe confundirse con aprendizaje automático.

Hoy en día, esto no solo lo usan los asistentes de voz, que normalmente utilizamos a través de teléfonos inteligentes o altavoces inteligentes (Google Assistant, Siri o Alexa), sino también las empresas en su software interno para desarrollar tareas especiales, dando a sus empleados la oportunidad de ahorrar tiempo hablando con las máquinas en lugar de realizar una búsqueda por escrito. Decir "Alexa, muéstrame los últimos informes trimestrales" es mucho mejor que abrir el software y escarbar en él para buscar datos, ¿no creéis? Y sobre todo, no hay necesidad de decir que en los más altos niveles de una empresa, ahorrar tiempo también significa ahorrar dinero.

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Google ha trabajado duro para que la sintaxis de su asistente se parezca a la humana. / © AndroidPIT

Algunas empresas también tienen la intención de añadir lenguaje natural a sus aplicaciones de análisis. Así, quién sabe, las futuras presentaciones de proyectos o proyecciones de la empresa serán realizadas por un asistente virtual capaz de interpretar imágenes, textos y gráficos y exponerlos de forma natural con un razonamiento basado en una verdadera lógica. Pero no sólo eso, los asistentes a la reunión podrán exponer preguntas a las que la Inteligencia Artificial podrá responder analizando todas las posibles soluciones a la pregunta en pocos segundos.

Y, lo que es más importante, la IA y las máquinas en general responderían de una manera completamente directa, lógica y sin vacilaciones debido a factores humanos, como las emociones. Y hay que sacar de la empresa todo comportamiento emocional... ¡El negocio es el negocio!

Aprendizaje automático

El crecimiento del aprendizaje automático es un sector mucho más expansivo que el descrito anteriormente. A diferencia del lenguaje natural, el aprendizaje automático no es visible para el usuario final, sino que es una tecnología básica utilizada para analizar la información con el fin de ayudar a comprender los modelos existentes y planificar acciones futuras. Debido a que está oculto, crea muchas oportunidades para que las startups puedan probar diferentes modelos y realizar las pruebas necesarias.

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TensorFlow es un gran framework, utilizado para desarrollar algoritmos de IA y machine learning. / © TensorFlow

Pero, aunque su potencial es enorme, la adopción del aprendizaje automático todavía es lenta por una razón en particular: hay muy pocas personas que tengan conocimientos en este campo. El autoaprendizaje sigue siendo una especialidad de los llamados codificadores endurecidos y requiere marcos de trabajo adecuados, como TensorFlow, muy recomendado por el equipo de la plataforma Google AI.

Robótica

La robótica es una de las ramas más antiguas de la IA, que ha experimentado grandes cambios en los últimos años debido principalmente al progreso constante en otras áreas mencionadas anteriormente: en redes, velocidades de procesamiento de datos y más.

En primer lugar, cuando hablamos de robótica ya no nos referimos a la máquina que ayuda en el proceso de producción clásico. Los robots (grandes o pequeños) y sus tareas se están volviendo rentables en muchas empresas. En segundo lugar, el poder de las redes y la nube se han combinado para permitir que los robots aprovechen al máximo todos los aspectos de la inteligencia artificial e interactúen mejor con los humanos.

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La robótica ya no se limita a realizar trabajos de montaje clásicos. / © Phonlamai Photo/Shutterstock

En conclusión...

El año pasado, sin duda, ha sentado una base mucho más sólida para la adopción de la IA y el Aprendizaje Automático en el mundo de los negocios. Si bien el crecimiento continuará durante 2019, el proceso se encuentra todavía en una etapa temprana de crecimiento. Lo que es seguro es que los sistemas de nube pueden realmente marcar la diferencia, mucho más que los antiguos sistemas locales del pasado. Por lo tanto, es probable que su desarrollo y difusión constantes impulsen la curva de aprendizaje. La inteligencia artificial y el machine learning estarán cada vez más extendidos en todas las áreas de tu vida.

¿Estás satisfecho con el potencial actual de estas tecnologías? ¿Cómo crees que evolucionarán durante 2019?

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