A consecuencia del avance apresurado de la transformación tecnológica, las máquinas cada vez poseen más semejanzas con nosotros. En concreto, tienen la capacidad de adquirir rasgos que hasta hace poco eran exclusivos de la raza humana. Alan Turing fue la primera persona en la historia que planteó, en 1950, que las máquinas tenían capacidad de pensar, y actualmente podemos afirmar que se encontraba en lo cierto. Al igual que los humanos, las máquinas mejoran su capacidad de toma de decisiones con la experiencia y el manejo de amplios datos, lo que da lugar al Aprendizaje Automático (AA o Machine Learning).

Sigue leyendo para reconocer distintas técnicas para abordar un proyecto de AI y sus aplicaciones para las empresas.

Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo

La Inteligencia Artificial (IA) se dedica a combinar algoritmos con el fin de que las máquinas adquieran unas aptitudes semejantes a las de los seres humanos y, por consiguiente, sean capaces de resolver problemas de manera eficiente, es decir, de “pensar y razonar”. De forma general se considera que la IA engloba las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning), aunque este es una subcategoría del AA. Ambas disciplinas se manifiestan en forma de procesamiento informático capacitado para manejar diferentes situaciones sin la necesidad de ser reconfigurados constantemente.

El Aprendizaje Automático se trata de un proceso de inducción del conocimiento. En concreto, consiste en reconocer patrones a partir de unos datos suministrados en forma de ejemplos. Gracias a estos patrones, el AA es capaz de generalizar comportamientos y ajustar las acciones del programa. Con un ejemplo simple es mucho más fácil de entender: le damos, en primer lugar, un conjunto de características de cómo es un correo spam. En segundo lugar, le mostramos una serie de palabras clave o etiquetas con las que podrá identificar más fácilmente esta clase de correos. Una vez que el programa haya visto suficientes veces esas palabras/etiquetas, será capaz de generar un modelo específico y estará listo para reconocer los correos spam de manera automática, evitando así que aparezcan en la bandeja de entrada y manteniendo, por tanto, al usuario alejado de virus o correos sospechosos.

El Aprendizaje Profundo intenta imitar el comportamiento del aprendizaje humano, basado en aprender con ejemplos, pero procesa la información en múltiples niveles o capas, no de forma lineal como el en caso del aprendizaje automático. Volviendo al ejemplo del correo no deseado, se entrega un conjunto de correos spam y el propio algoritmo los inspeccionará para descubrir qué tienen en común. Así, las palabras que se repitan con mayor asiduidad, se las etiquetará como características importantes. Cuando se haya analizado una cantidad de correos significativa, el propio programa informático será capaz de identificar los patrones que indican la existencia de un posible correo spam y actuar en consecuencia.

A pesar de que ambas tecnologías actualmente tienen un alto reconocimiento, de momento el AA está siendo más utilizado. Lo cierto es que el empleo de esta técnica de IA ayuda a predecir comportamientos y facilita el manejo de información, lo que conlleva una ventaja competitiva para las compañías que están aprovechándola. Asimismo, una de sus mayores ventajas es que es asequible y beneficioso para empresas de cualquier dimensión.

Aplicaciones y casos de éxito del AA

El AA tiene tantas aplicaciones como sectores empresariales hay. Algunas de las más importantes son las que aparecen detalladas a continuación, acompañadas con casos de éxito reales:

  • Clasificación y archivo de ficheros: Se trata de una de las aplicaciones más sencillas implementada hoy en día para agilizar los departamentos financieros. Por ejemplo, la recepción de facturas y documentación contable, la extracción de información relevante, flujos automáticos de validación y registro de datos en ERP.
  • Detectar el rostro: Identifica los rasgos faciales característicos de una persona, para así distinguirlos frente a los de terceros. Este tipo de tecnología ya es empleada por diferentes líneas de teléfonos inteligentes, como iPhone o Huawei, para que el smartphone pueda desbloquearse solo con que su dueño se ponga frente a la cámara.
  • Análisis de imágenes: al igual que identifica rostros, permite el reconocimiento de imágenes. En el caso de marcas de moda, éstas escanean bolsos con un aspecto idéntico al de la propia firma para descubrir si éstos son originales, es decir, poseen la misma textura y tejido que en las imágenes; o si, por el contrario, son imitaciones.
  • Reconocimiento de voz: Siri y Alexa no son simplemente dos ayudantes diseñados para contestar a millones de preguntas, también están capacitados, gracias al AA, para aprender de la información que el usuario manifiesta y así recomendarle música, recordarle que debe bajar la basura todos los martes o informarle del tiempo cada mañana.
  • Diagnósticos médicos: El reconocimiento de los síntomas de las diferentes enfermedades permite poder anticiparse a ellas y, en caso de ser necesario, a su tratamiento. MedWhat es un chatbot, disponible las 24 horas del día, al que el paciente puede acudir para que le realice un diagnóstico y mande la medicación pertinente.
  • Detener fraudes financieros: Con el AA es posible reconocer las transacciones que son fraudulentas, como ya hace American Express.
  • Recomendación de productos: Indagar en las interacciones que el usuario tiene en la red permite entenderle y así poder hacerle mejores recomendaciones de productos o servicios. Amazon es una de las grandes empresas que pone en práctica este aprendizaje mediante las sugerencias en su propia aplicación como a través del correo electrónico con el propósito de impulsar las ventas.
  • Modificaciones en línea: Además de las recomendaciones, entender las costumbres o necesidades del cliente sirve también para mejorar la experiencia de usuario. En esta aplicación del AA son pioneras las redes sociales (Facebook, LinkedIn, Instagram, Pinterest, Tik Tok, Twitter o Spotify), quienes poseen un feed personalizado para cada consumidor. De tal manera que, se mostrarán en primer lugar las publicaciones de aquellos contactos con los que el usuario tenga mayor actividad y, en el caso de Spotify, artísticas pertenecientes al género más escuchado.

No obstante, como se ha mencionado al comienzo del apartado, existen muchas más aplicaciones, además de las expuestas, que hacen que la inversión en AA sea un valor seguro para las empresas que deseen ampliar sus horizontes y ofrecer servicios o productos al destinatario final con la última tecnología del mercado.

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