La inteligencia artificial no es un concepto nuevo. Todo comenzó en 1956, cuando el profesor universitario John Mccarthy visualizó un futuro en donde las máquinas serían capaces de realizar tareas de forma autónoma.
En esa época, la idea fue tomada como una obra de ciencia ficción, pero esta no fue olvidada, y hoy es una realidad. Entonces, ¿cómo implementar la inteligencia artificial en un software?
A lo largo de los años, oímos hablar mucho sobre Machine Learning, Deep Learning, análisis predictivo, Big Data Analytics y el Internet de las cosas. Y no en vano, puesto que la inteligencia artificial engloba todas esas tecnologías.
Gracias a ellas, las máquinas ganaron autonomía, logrando pensar por cuenta propia. Muchos científicos ya trabajan en proyectos para hacer que las máquinas sean capaces también de reconocer las emociones de las personas y demostrar todo tipo de sentimientos.
Aunque esto pueda ser polémico, ya que implica debates sobre la replicación de la conciencia humana, tales hechos ya son posibles.
El tema es bien interesante y, en este post, enfocaremos en cómo puedes aprovechar la tecnología a favor de tu negocio. Descubre cómo implementar la inteligencia artificial en el software de tu empresa.
¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?
La inteligencia artificial (IA), representa el desarrollo de sistemas computacionales capaces de ejecutar tareas que normalmente son realizadas por personas como percepción visual, reconocimiento de habla, toma de decisiones y traducción de idiomas.
Es un ramo de la ingeniería de sistemas, proyectado para crear máquinas que se comportan como seres humanos.
Este resultado se obtiene usando algoritmos que descubren patrones y generan insights a partir de los datos analizados, resultando en toma de decisiones más certeras en un proceso que evita la necesidad de la programación para acciones específicas. El objetivo es hacer que las máquinas imiten las facultades únicas de raciocinio del ser humano.
Tras la revolución industrial, las máquinas y herramientas usadas como apoyo al trabajo manual no pararon de evolucionar y con el avance de las tecnologías de la información (TI), ahora serán autónomas, eliminando la supervisión o cualquier otra actividad humana del proceso.
La inteligencia artificial aún tiene un largo campo para ser explorado y representa la última moda en innovación. Dentro de poco, esta debe generar grandes cambios en la forma como las cosas funcionan y en la manera como las empresas y los individuos se relacionan con la tecnología.
¿Cuáles son las tecnologías por detrás de la IA?
Para que un software piense y actúe por cuenta propia, depende de un conjunto de tecnologías. Además deber ser, enseñado al inicio, como un niño.
Después, él repite las acciones, adquiere hábitos, aprende cosas nuevas, incorpora el aprendizaje a los patrones comportamentales existentes y crea un ciclo de aprendizaje continuo, lo que permite que se ajuste rápidamente a los cambios de escenario.
Las principales tecnologías que hacen que esto funcione bien son:
Machine Learning
Machine Learning envuelve softwares que usan datos para comprender situaciones y ambientes con el mínimo de programación posible.
En vez de programar patrones de funcionamiento, Machine Learning consiste en dejar que el sistema aprenda esos patrones por sí propio, a partir de los datos que recibe y analiza, interpretando la información sobre las condiciones actuales.
Es decir, Machine Learning es una tecnología que pertenece al campo de la inteligencia artificial dedicada a medir la capacidad que el software tiene de aprender por cuenta propia, y a hacer esto posible. Hoy el aprendizaje de las máquinas es la principal tecnología que impulsa la inteligencia artificial.
Puedes ver el Machine Learning en acción cuando buscas determinado producto en Internet, visitas una tienda virtual, cuando aparece un producto destacado como una recomendación ideal para ti.
Deep Learning
A medida que profundizamos en niveles más avanzados en el aprendizaje de las máquinas, el Deep Learning (aprendizaje profundo) entra en acción y construye una arquitectura compleja tal como las redes neuronales de un cerebro humano.
Esto significa no tener que programar un sistema de prospección y con una calidad indescriptible de inteligencia. En lugar de eso, todo el potencial para la inteligencia futura y los poderes de raciocinio quedan latentes en el propio programa, que se desarrollará con el tiempo. Es muy parecido con la mente curiosa de un niño, pero infinitamente flexible.
Eso permite que el software encuentre sentido a los patrones, ya sea con problemas, detalles ausentes u otro factor que pueda causar confusión en la interpretación de los análisis.
Aunque las posibilidades del Deep Learning sean vastas, sus requisitos también son grandes, pues demanda tecnologías de Big Data, un banco de datos bien organizado, además de un superpoder de proceso de información.
Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning, y por eso, pertenece al campo más avanzado de la IA. Al final, es este el que hace posible que las máquinas tengan un comportamiento lo más parecido posible con el de los humanos.
Procesamiento de Lenguaje Natural
El procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se beneficia de las técnicas de Machine Learning y ayuda al software a encontrar patrones reconocibles en grandes volúmenes de datos.
Una de las formas en la que actúa es analizando datos de voz, textos, videos, imágenes y expresiones faciales para reconocer las emociones de los usuarios.
El algoritmo no analiza solo una situación. Este explora varios tipos de bancos de datos disponibles, como las redes sociales, y asocia toda la interacción del usuario, como publicaciones y mensajes recibidos.
Juntando toda la información posible, el algoritmo logra encontrar patrones y llegar a una conclusión sobre cómo el usuario se siente en relación a las marcas y productos.
¿Cómo la IA es implementada al SaaS?
Muchas empresas ya utilizan la inteligencia artificial en sus softwares. Algunos ejemplos famosos son:
- Google: realiza el relleno automático de las búsquedas y prevé con alta precisión lo que el usuario quiere investigar. Google también ya usa la IA para probar carros 100% autónomos, evitando colisiones y embotellamientos.
- Amazon: una de las principales empresas de e-commerce del mundo hace recomendaciones personalizadas de productos y servicios a sus usuarios usando algoritmos de Machine Learning.
- Waze: la aplicación de navegación reúne datos del usuario, en Internet, de la región en la que está ubicado, vía satélite, para indicar la mejores rutas con tan solo un clic.
- Facebook: la red social más famosa del mundo cuenta con el reconocimiento facial de las imágenes publicadas para recomendar etiquetas en fotos.
- Siri: la aplicación de asistente personal usa el proceso de datos para comunicarse con el usuario.
Hoy, podemos decir que la inteligencia artificial se divide en niveles, pero todos ellos dependen de la siguiente fórmula:
Banco de datos + Big Data Analytics + Cloud Computing = máquinas y sistemas más inteligentes.
En este caso, si quieres desarrollar un software inteligente o aplicar la IA en un software existente, lo más importante es encontrar un buen proveedor de servicios de Cloud Computing, que incluya en su portafolio los servicios de administración de banco de datos, Business Intelligence, desarrollo de softwares y estructuras en la nube, como SaaS (Software as a Service) y PaaS (Platform as a Service).
¿Cuál es la relación entre IA, análisis predictivo e Internet de las cosas?
Para crear inteligencia artificial, primero necesitas de un Big Data (banco de datos) estructurado, para servir como fuente de análisis. Ese banco de datos debe ser constantemente alimentado a través de la colecta automatizada de los datos.
A partir de eso, el BI (Business Intelligence) entra con la función de analizar, identificar patrones y extraer información valiosa.
Generalmente, esa información relata condiciones y escenarios actuales, pero, con la ayuda del análisis predictivo, el BI engloba todo el histórico de registros y apunta a tendencias, facilitando la proyección de escenarios y resultados con buenos niveles de precisión.
Es decir, el análisis predictivo es lo que permite la previsión de acontecimientos futuros y la probabilidad de resultados.
Por su parte IoT (Internet of Things), vela por transformar los aparatos tecnológicos en "smarts". Así como sucedió con los celulares, pasaron a tener recursos de Internet, se comunican unos con otros, toman decisiones por cuenta propia y son monitorizados a distancia por los usuarios.
Imagina una nevera "smart". Gracias al IoT, ella podría enviar datos al propietario sobre el consumo de energía, ajuste de temperatura ideal para el momento, hora correcta para el descongelamiento y limpieza, etc.
Además el usuario podría programar las funciones de manera remota, vía Internet, y la nevera ejecuta toda por su cuenta, sin necesidad de alguien cerca.
En el caso de IoT, el éxito depende de los recursos de Internet aliado a los avances de las áreas pertenecientes a la inteligencia artificial, como el Machine Learning.
¿Cómo la IA contribuye para generar experiencia al usuario?
Así como casi toda la inteligencia artificial usada en SaaS de Marketing y Ventas, ella cuenta con el formato cognitivo. Siendo así, el sistema pasa a identificar comportamientos y actuar de manera anticipada a los deseos y necesidades de clientes.
Al ser abordado con la solución que necesita antes o en el momento exacto, el cliente se sorprende con la atención dedicada y se empieza a sentir importante para la empresa. Como forma de agradecimiento, acaba comprando el producto o servicio, y en muchos casos, es fidelizado con más facilidad.
Y no solo eso. La IA debe conectar todos los ambientes de la vida humana, como vida personal casa, estudios, profesión viajes y otros en una experiencia unificada.
Ella nos va a ayudar a seguir eventos, acompañar el estado de salud física y mental, prever necesidades y recordarnos tareas importantes. Ella es tan discreta y sensible, que actualmente mucha gente ya la usa y no lo percibe.
¿Cómo la IA ayuda en la toma de decisiones?
Por medio del análisis de datos, la IA descubre patrones de comportamiento del cliente, proyecta sus necesidades y acciones en el futuro, como la búsqueda por soluciones de productos y servicios e informa los directores a través de informes cuáles estrategias de marketing tendrán mayor probabilidad de éxito.
Si se considera el avance de las técnicas de análisis predictivo combinadas con múltiples fuentes de datos, modelos estadísticos estructurados y la tecnología de Machine Learning, la inteligencia artificial entrega a los directores un poder increíble para anticiparse a demandas, riesgos y oportunidades, además de simular resultados de estrategias con base en el escenario proyectado.
Con esta herramienta, la toma de decisiones sucede de forma anticipada y con mayor nivel de acierto, lo que genera una gran ventaja competitiva en los negocios.
Ahora que ya sabes como implementar la inteligencia artificial en el software, cuenta con el apoyo de un especialista en la función y aumenta las perspectivas de tu negocio a medio y largo plazo.
¿Te gustaron los consejos? Entonces aprovecha la oportunidad para descubrir el futuro del análisis de datos.
