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La Inteligencia Artificial (IA) está en pleno auge y es tema de conversación general. Los líderes de la industria tecnológica están invirtiendo miles de millones en una innovadora tecnología que esperan se convierta en el próximo gran hito de sus soluciones.
Así, Google adquirió la startup DeepMind en 2014; Microsoft presentó el proyecto Oxford en 2015; Facebook ha estado invirtiendo en IA desde 2013; y es ampliamente conocido el interés de Apple por lograr que su asistente Siri sea completamente autónomo para sus usuarios. Las tres primeras empresas, junto con IBM y Amazon, han establecido una coalición que tiene como finalidad acercar esta tecnología a la sociedad. Las proyecciones de inversión en IA indican que habrá un aumento del 300% este año, según Forrester.
Nuestra experiencia en Eulerian Technologies revela que los clientes más orientados a datos ya están implementando dispositivos de Machine Learning en su marketing, conectados a sus herramientas de activación de campañas. Es decir, todos parecen tener claro que el futuro depende de que las máquinas logren alcanzar la capacidad de reflexión humana. Pero, ¿qué comprenden estas empresas por IA? ¿Y lo que entiende el público en general? ¿Cuál es el avance tecnológico en los últimos meses? ¿Y en los últimos años? ¿De dónde proviene este “hype”?
IA: nuevo término, mismo concepto
Al referirse a IA, hay una clara tendencia a confundir las definiciones. La ficción cinematográfica nos ha hecho pensar que, en algún momento del siglo XXI, los robots se asemejarán a los seres humanos, razonarán como nosotros e incluso superarán nuestra capacidad reflexiva. Entre los conceptos que a menudo son demasiado futuristas según la visión del cine y el hecho de que los términos Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA) son frecuentemente intercambiados como si fueran sinónimos, no es sorprendente que exista confusión general.
Qué es la Inteligencia Artificial
El término IA engloba un amplio espectro de máquinas que tienen la capacidad de realizar actividades de manera “inteligente”. Esta tecnología podría dividirse en dos grandes categorías:
- La primera, la IA aplicada: por ejemplo, los renombrados coches autónomos, también llamados conducciones automáticas o robóticos, que no son más que vehículos capaces de emular las habilidades humanas de conducción y control.
- La segunda categoría sería la IA general, y es aquí donde los conceptos comienzan a enredarse y nos encontramos con el célebre aprendizaje automático o Machine Learning (ML).
Qué es el Machine Learning
El Machine Learning es una rama de la IA que busca desarrollar métodos que permitan a los ordenadores “aprender”, siendo esta la manifestación actual real de la IA.
[Tweet «El Machine Learning es la manifestación actual real de la IA»]El ML se fundamenta en la idea de proporcionar a las máquinas acceso a extensas bases de datos que almacenarán con el propósito de aprender y tomar decisiones por sí solas. Es la rama de la IA más avanzada en la actualidad, y entre sus usos encontramos tecnologías que son capaces de leer texto e identificar el tono, como, por ejemplo, críticas a restaurantes en ciertas plataformas, o aquellas que pueden detectar el género musical de una canción y asociarlo con las emociones que evocará en quien la escuche, algo en lo que, por ejemplo,
“` Spotify ha estado trabajando durante un tiempo.
Actualmente, la IA se dedica a perfeccionar la tecnología para que las máquinas puedan replicar los procesos de toma de decisiones y efectuar las tareas de manera más humana, enfocándose principalmente en facilitar el acceso de las máquinas a extensas bases de datos (el célebre Big Data, del cual todas las empresas desean aprovecharse, y en el cual nuestra estrategia en Eulerian Technologies prioriza la recopilación y centralización de datos de calidad).
¿En qué etapa se halla la IA?
Los especialistas coinciden en que aún no se ha progresado lo suficiente en el ámbito de la IA. En otras palabras, lo que la gente percibe como IA, todavía no ha llegado a materializarse. A pesar de los logros alcanzados y del aumento en el entendimiento sobre su uso para desarrollar procesos que se asemejen a la IA, las máquinas que piensan de forma independiente siguen siendo, en la actualidad, poco más que ciencia ficción. ¿Por qué…?
[Tweet «Lo que la gente percibe como IA todavía no ha llegado a existir»]Sin ir más lejos, y apoyándonos únicamente en las cifras disponibles, los algoritmos utilizados hoy en día son los mismos que se aplicaban hace 30 años. La única variación es que las máquinas ahora tienen acceso a una cantidad colossal de datos y son capaces de realizar cálculos más sofisticados sobre estos.
Aun así, los expertos señalan que ninguna máquina se aproxima ni remotamente a la capacidad de procesamiento del cerebro humano. Como referencia, se menciona la habilidad de aprendizaje de un niño en comparación con la de una máquina. El cerebro de un niño puede identificar un gato simplemente con explicarle una vez qué es y mostrarle un ejemplo del concepto que le estamos introduciendo. En contraste, los últimos experimentos realizados con máquinas indican que éstas necesitan mil imágenes distintas de gatos para comenzar a entender dicho concepto.
Las proyecciones indican que no será hasta dentro de aproximadamente 10 o 15 años cuando observaremos asistentes virtuales capaces de captar las necesidades del amplio público.
En la actualidad, Siri o M for Messenger operan, según sus propios desarrolladores, “a medio rendimiento”, y cuentan con el respaldo de un numeroso equipo humano que asume el control en caso de fallas tecnológicas.
Además, se advierte que las expectativas de los consumidores son excesivamente elevadas, probablemente debido a las películas de ciencia ficción que giran en torno al tema, lo que bien podríamos atribuir a Spielberg o Kubrick.
¿Hay un potencial verdadero?
La respuesta a esta interrogante es sencilla: el potencial de la IA es genuino. Tech Insider menciona que aproximadamente 450 de las 600 compañías tecnológicas más relevantes en Estados Unidos ya están invirtiendo en esta tecnología, y todas las proyecciones sugieren que la tendencia se propagará rápidamente por Europa.
No solo Microsoft, Apple, IBM o Tesla están invirtiendo en IA. Como en cualquier sector, cuando algo comienza a despertar interés…
Ante los grandes, emergen startups enfocadas al 100% en la exploración de la materia.
En la actualidad, el ML y la IA han comenzado a manifestar un enorme potencial y a ser percibidos como sumamente útiles: ya se encuentran tecnologías de reconocimiento de voz, idiomas y conversaciones, otras que imitan condiciones y presagian el futuro, y muchas se utilizan en estrategias comerciales.
Aplicaciones sin fin
Las aplicaciones y oportunidades de estos softwares parecen no tener límites: en el ámbito médico (diagnóstico, ensayos clínicos), en el logístico (transporte, estacionamiento), en el sector bancario (detección de transacciones fraudulentas), o en marketing y publicidad.
Gracias a esta tecnología, los grupos de marketing no tendrán que dedicar tiempo a actividades como el análisis de datos o la instalación/implementación del software, permitiéndoles enfocarse en aspectos más fascinantes de su área, como elaborar su estrategia en el mercado o cumplir sus metas de ROI. De hecho, varios de nuestros clientes ya utilizan los datos que recopilan para aplicar modelos predictivos de compras, de esta manera maximizan su ROI digital.
Nuevas ocupaciones vinculadas a la IA
Por otra parte, no debemos olvidar que un nuevo avance tecnológico siempre implica la creación de nuevos roles profesionales. Lejos de reemplazar a los humanos por máquinas, la IA exigirá de especialistas en la materia que acompañen la tecnología en sus fases más iniciales y que sigan desarrollándola en el futuro. La intención nunca ha sido sustituir a las personas, sino potenciar nuestras capacidades.
[Tweet «La intención de la IA nunca ha sido sustituir a los humanos, sino potenciar nuestras capacidades»]Aunque el consenso entre expertos indica que es poco probable que presenciemos auténticos avances en un futuro próximo, la realidad es que la IA ya comienza a destacar, y se perfila como el caballo en el que apostar en futuras competencias. Las oportunidades para mejorar la calidad de vida, tanto a nivel personal como profesional, convierten a esta tecnología en una de las más prometedoras del porvenir.
Y es verdad que aún hay mucho por avanzar, pero no olvidemos que la tecnología frecuentemente cumple con sus promesas. Elon Musk, de Tesla, declaró que su Autopilot alcanzará el nivel 5 de autonomía (que no requiere intervención humana salvo para definir el destino) en 2019, y somos testigos del compromiso de Carlos Ghosn, CEO de Nissan, afirmando que un vehículo de su grupo alcanzaría este nivel en cinco años (2021), el mismo plazo señalado por Elmar Frickenstein, VP de BMW, para un coche autónomo de la firma alemana.
La única interrogante que queda por plantearse es: ¿hasta dónde se expandirá la capacidad de las máquinas?
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