procesamineto-lenguaje-natural

En esta publicación procederemos a resumir las principales innovaciones que vemos surgiendo a partir del uso de la Inteligencia Artificial:

La generación de lenguaje natural es una sub-disciplina de la IA que convierte los datos en texto, lo cual permite a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante. En la actualidad se utiliza en el servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado.

En el reconocimiento de voz, Siri, Alexa, Jarvis, Aura son tan algunos de los sistemas que hoy en día pueden entender lo que les dices. No obstante; cada día son creados más y más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.

Igualmente hemos visto surgir agentes virtuales; que son en fondo un agente informático o un programa capaz de interactuar con humanos. Y sí, los chatbots son un gran ejemplo. Los agentes virtuales se están utilizando actualmente para el servicio al cliente y soporte, así como administradores de hogares inteligentes.

El Machine learning (ML) es una subdisciplina de las ciencias de la computación y una rama de inteligencia artificial (IA). Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, proporcionando algoritmos, interfaces de programación de aplicaciones, herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas de ML están ganando cada día más fuerza. Actualmente, están siendo utilizadas, principalmente, para predicción y clasificación.

Qué decir del hardware optimizado con IA. La 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 y estructurados para ejecutar tareas orientadas por IA. Y si aún no los has visto, debes esperar una inminente aceptación de circuitos integrados de silicón optimizados por IA que se podrán insertar directamente en tus dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.

Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial para que puedas usarlos para la configuración o training inicial, el mantenimiento continuo y la optimización.

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.

Las Plataformas de Deep Learning usan una forma única de ML 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.

Las tecnologías biométricas pueden identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo. Además, permiten 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.

La automatización de procesos robóticos usa scripts y métodos que imitan y automatizan tareas humanas para apoyar en los procesos corporativos. Es particularmente útil para situaciones en las que contratar humanos para un trabajo o tarea específica resulta demasiado caro o ineficiente. Es una solución que te permite aprovechar al máximo el talento meramente humano y mover a los empleados a posiciones más estratégicas y creativas, para que sus acciones realmente puedan tener un impacto en el crecimiento de la compañía.

En el uso de Analíticas de texto y NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), se utiliza para comprender tanto la estructura de las oraciones, como su significado e intención, a través de métodos estadísticos y ML. El análisis de texto y PLN 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.

Sobre Gemelos Digitales, se trata de un constructor de software que cierra la brecha entre los sistemas físicos y el mundo digital. Hoy día se construyen fuerzas de trabajo de AI para monitorear los motores de sus aviones, locomotoras y turbinas de gas, y predecir fallas con los modelos de software. Sus 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.

La 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. Las redes neuronales recurrentes, que son capaces de procesar secuencias de entradas, se pueden combinar con técnicas de ML para crear tecnologías de aprendizaje supervisado, que revelan actividades sospechosas en los usuarios y detectan hasta el 85% de todos los ciberataques.

El cumplimiento (Compliance) 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. Estamos viendo la primera ola de soluciones regulatorias de cumplimiento que utilizan inteligencia artificial para ofrecer eficiencia a través de la automatización y la cobertura integral de riesgos.

La automatización del trabajo cognitivo se considera la segunda tendencia tecnológica emergente más disruptiva. Así, mientras que algunos se preocupan por la posibilidad de que la IA comience a reemplazar a las personas en el trabajo, no olvidemos que la tecnología de inteligencia artificial también tiene un enorme potencial para ayudar a los empleados en su trabajo, especialmente aquellos relacionados con trabajos intelectuales o que requieren considerable dosis de conocimiento.

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.

Las redes peer-to-peer, en su forma más pura, se crean cuando dos o más PC’s se conectan y comparten recursos sin necesidad de que los datos pasen por un servidor de computadora centralizado. Pero las redes peer-to-peer también son utilizadas por las criptomonedas, e incluso tienen el potencial de resolver algunos de los problemas más desafiantes al recopilar y el analizar grandes cantidades de datos.

El reconocimiento de emociones permite que el software “lea” las emociones en el rostro humano mediante el procesamiento avanzado de imágenes o el procesamiento de datos de audio. Hoy en día podemos capturar “microexpresiones” o señales sutiles del lenguaje corporal y cualquier entonación vocal particular que nos indiquen los verdaderos sentimientos de una persona. La policía podría usar esta tecnología para tratar de detectar más información sobre alguien durante un interrogatorio. Pero también tiene una amplia gama de aplicaciones para los especialistas en mercadeo, por ejemplo.

El reconocimiento de imágenes es el proceso que identifica y detecta un objeto o característica específica en una imagen digital o video. La inteligencia artificial está aprovechando cada vez más esta tecnología y brindando excelentes resultados. La IA 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.

La automatización del mercadeo permite a las empresas mejorar la interacción con su mercado meta y aumentar su eficiencia. Se 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 permitiéndoles enfocarse en lo que mejor saben hacer. Hasta ahora, los equipos de mercadeo se han beneficiado enormemente de la inteligencia artificial (IA) e, indudablemente, tienen mucha fe en la IA que se usa en esta industria por una buena razón: El 55% de los especialistas en mercadeo están seguros de que la IA tendrá un mayor impacto en su campo, que incluso el concepto como tal de las redes sociales.

Y hay muchas más innovaciones, algunas de ellas podrían ser por ejemplo la capacidad de los algoritmos de Machine Learning programados para generar música encontraron diversos elementos musicales, el “Chef Watson” que te ayuda a crear una receta con base en los ingredientes que tengas disponibles o que se te antojen. Sus algoritmos verán qué platillos se pueden preparar con esos ingredientes y te brindarán múltiples opciones para que tú elijas el platillo que deseas, así como las instrucciones para prepararlo, los autos sin conductorfotografías que se convierten en compras… algo así como: “sólo toma una foto del objeto que deseas y te mostrará algo muy similar o idéntico”.

Podríamos seguir explorando usos para la IA y seguirían surgiendo innovaciones y disrupciones, tantas como actividades humanas…

Fuente: Tech Radar 2018 (Forrester).

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *