Mucho se habla sobre la inteligencia artificial y el Machine Learning. Nuestros colegas lo mencionan de forma casual en sus conversaciones, especialmente cuando éstas se tratan de nuevos proyectos de innovación y startups trabajando en extraordinarias apps.
Sin duda, los avances que hoy existen en este ámbito tecnológico están teniendo un fuerte impacto en una gran variedad de industrias. Pero, si nos vamos a lo esencial, ¿cómo la inteligencia artificial y el Machine Learning añade valor a las empresas?
Aún mejor, ¿cómo estas tecnologías pueden añadir valor a tu empresa?
En Meetwork, promotores de la digitalización entre los miembros de nuestro Club de Empresarios, queremos dejar lo más claro posible cómo estas tecnologías y su continua implementación en nuestros proyectos puede representar un profundo impacto positivo.
Pero primero debemos aclarar las preguntas fundamentales alrededor de estas tecnologías a nuestro entender.
Cuando hablamos de inteligencia artificial, también referida como IA (también AI por sus siglas en inglés), nos referimos a un desarrollo de software y hardware que tiene la capacidad de llevar a cabo tareas complejas que, en circunstancias analógicas, requerirían de forma obligatoria la intervención humana.
Si somos justos, nos referiremos a la inteligencia artificial como todo un campo de estudio, una ciencia en la que divergen profesionales de muchos tipos. La historia detrás del desarrollo de esta ciencia va mucho más atrás que la aparición del ordenador que hoy utilizamos
Alan Turing, famoso matemático inglés, cuyos esfuerzos durante la Segunda Guerra Mundial lograron desencriptar las comunicaciones alemanas que se realizaban con el dispositivo Enigma, publicó un paper pocos años después del final de la guerra. En este paper, Turing planteaba una profunda pregunta que daría paso al desarrollo de este campo de estudio: ¿Pueden pensar las máquinas?
El objetivo fundamental de la inteligencia artificial como ciencia es replicar la inteligencia y raciocinio humanos en la máquina. Por supuesto, tal propuesta ha abierto incontables debates que hoy siguen generando dudas sobre la naturaleza ética y moral de desarrollar tal tecnología.
Posterior a Turing, Stuart Russell y Peter Norvig publican una pieza académica que hoy es fundamental para el estudio de IA. En este libro, describen la inteligencia artificial como “el estudio de agentes que reciben percepciones de su entorno y ejecutan acciones como resultado.”
Mucho ha sucedido desde la publicación del libro de Russel y Norvig en 1994. El avance tecnológico de las últimas 3 décadas han dado paso a una expansión extraordinaria de lo que esta ciencia particular puede lograr.
Hoy vemos, sin mirar muy lejos, muchos ejemplos de IA en acción. Asistentes inteligentes como Siri y Alexa son probablemente los ejemplos más claros a nuestro alrededor, quizás por su naturaleza interactiva.
Pero muchas veces, la implementación de inteligencia artificial no lleva consigo interfaces que emulan interacción humana, sino que dependen de una interfaz más técnica. Ejemplos reales de esto es software que mapea y predice el contagio de enfermedades en una población, robo-advisors para la inversión en mercados financieros, filtros de spam en comunicación digital, la conducción autónoma que vemos en productos de Tesla, recomendaciones en plataformas de streaming como Netflix, Amazon Prime Video y Spotify, así como inteligencias artificiales hoy utilizadas en el sector de la manufactura para optimizar procesos.
Como concepto más reciente, venimos escuchando sobre el Machine Learning por un tiempo ya. Cada vez lo vemos más presente en nuestras aplicaciones y servicios web. El sector SaaS en particular utiliza el término dentro de su material de marketing, muchas veces de forma injustificada.
Pero la verdad es que el Machine Learning es un concepto muy real, que se implementa con mayor frecuencia en los servicios que disfrutamos. Ahora, lo explicamos.
Machine Learning, también referido como ML por sus siglas, es una rama de la ciencia de la inteligencia artificial y la programación que busca crear modelos de aprendizaje basados en data y algoritmos, casi siempre imitando o emulando la forma en la que los humanos aprendemos cosas nuevas.
Al crear mejores modelos de aprendizaje, se crean nuevas posibilidades para que las inteligencias artificiales se hagan “más inteligentes”, por decirlo de alguna forma. El procesamiento de datos se hace más preciso y la calidad del criterio que el software tiene para tomar decisiones aumenta.
La inteligencia artificial y el Machine Learning ya no son tecnologías exclusivas de multinacionales informáticas como IBM o Microsoft. Al contrario, la impresionante expansión de la industria SaaS ha puesto en mano de todos dichas tecnologías. Inclusive su implementación puede ser, en casos sencillos o en pequeña empresa, llevada a cabo a muy bajo costo.
Empecemos por un caso común: contenido. Todos los proyectos empresariales modernos que compiten en la economía digital deben tener una estrategia de contenidos que les posicione favorablemente frente a su audiencia ideal. Y como el reto está en que hay demasiados jugadores haciendo lo mismo, la solución puede encontrarse en ser creativos y sacar provecho a las tecnologías disponibles.
El éxito de una estrategia de contenido recae en la calidad de los mismos. ¿Estás produciendo y distribuyendo ruido y basura?
Tomemos como ejemplo la popular plataforma Quora. Hace unos pocos años, este proyecto empezó a ganar popularidad y hoy tiene más de 300 millones de usuarios activos, posicionando Quora entre las páginas más activas de la web.
Esta plataforma funciona como una especie de Yahoo! Respuestas, publicando preguntas y respuestas formuladas por los mismos usuarios. ¿La diferencia? Un enfoque clave sobre las respuestas de calidad.
Para lograrlo, tenemos dos caminos: personas que trabajen como curadores de contenido, leyendo cada respuesta y determinando si tienen la suficiente calidad como para posicionar la respuesta… o dejar que una inteligencia artificial determine la calidad y cure automáticamente el contenido para los lectores.
Aunque suena complicado, este tipo de tecnología es accesible a otras empresas que buscan mejorar el contenido que muestran a sus usuarios. Priorizar la calidad de esta forma implica que no estamos sacrificando esfuerzos en otros ámbitos del negocio.
Siguiendo en el caso del contenido, existen herramientas como Snazzy AI y Copy.AI que utilizan inteligencia artificial para crear piezas de contenido informativo y comercial (copywriting) basadas en unos datos mínimos que proveemos a la herramienta. Estos productos SaaS nos dan una buena idea de cómo el futuro de la creación de contenido puede verse.
Otro ejemplo práctico es en publicidad. La inteligencia artificial se está utilizando en empresas de todos los tamaños para perfilar con gran precisión las campañas publicitarias por Internet. Cada euro invertido en publicidad ofrece mayor rendimiento al enseñar anuncios en sitios con alta posibilidad de conversión. Consumiendo datos y tomando decisiones en milésimas de segundo, este tipo de software sabe dónde existen mayores posibilidades de éxito y puede cambiar de curso rápidamente para seguir experimentando y cuidar del presupuesto.
La productividad en oficinas se está disparando gracias a inteligencias artificiales que convierten voz en texto de forma precisa. Muchas tareas menores realizadas por profesionales capacitados han desaparecido gracias a estas tecnologías.
Para almacenes, la inteligencia artificial está ayudando con la gestión de inventarios. Los datos se mantienen vigentes en todo momento, con precisión exacta y sin el esfuerzo manual de un humano.
La experiencia del usuario también puede mejorar con una simple implementación de herramientas SaaS basadas en inteligencia artificial, como son los chatbots. Empresas de todos los tamaños se aprovechan de chatbots para aumentar la satisfacción de sus clientes, atendiendo todas sus necesidades en tiempo real sin la necesaria intervención de un profesional.
Como empresarios en una economía digital, inclusive si la naturaleza de nuestros proyectos no es digital en sí, tenemos que sacar provecho a las nuevas tecnologías para ser competitivos. La inteligencia artificial y el Machine Learning son ejemplos de ello.
Tenemos el deber de explorar las posibilidades de mejora para nuestros proyectos. La tecnología abre multitud de posibilidades en este sentido.
Para meternos en este mundo sin dificultades técnicas, recomendamos explorar el amplio mundo de productos SaaS, muchos de los cuales ya expanden su potencial al implementar inteligencia artificial. La mejora de nuestros procesos es inminente, así como la desaparición de pequeñas tareas que hacen perder el tiempo a nuestros empleados capacitados.
