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En elogio de los motores de recomendación, IA con ROI comprobado

Los CIO están desarrollando “una especie de visión de túnel sobre la IA”, me dijo recientemente Isaac Sacolick, un ex CIO que ahora asesora a los CIO en grandes iniciativas como la transformación digital.

“Los CIO con los que hablo están empezando a creer que todo lo emocionante que está sucediendo en la IA está sucediendo en el aprendizaje profundo”, dijo Sacolick, refiriéndose a un subconjunto de aprendizaje automático diseñado para imitar las redes neuronales en nuestros cerebros.

Llamé a Sacolick para conocer su opinión sobre cuál de los dispositivos con tecnología de inteligencia artificial en el International Consumer Electronic Show (CES) de 2018 podría tener las mayores implicaciones para los CIO empresariales. La idea de que los CIO están enamorados del aprendizaje profundo parecía plausible, especialmente para los CIO que piensan en cómo se puede utilizar la tecnología para generar ingresos.

Una tecnología como el aprendizaje profundo que puede filtrar más datos de los que los humanos podrían analizar parece una excelente herramienta para ganar dinero. Pero las iniciativas de aprendizaje profundo de hoy requieren inmensas cantidades de datos de entrenamiento etiquetados para enseñarle al algoritmo qué buscar, y obtener suficientes datos precisos y demostrables, es decir, verdad en el terreno, para entrenar algoritmos de manera efectiva resulta ser algo difícil de hacer.

Poder de los motores de recomendación

«Hay tanta IA que es mucho más madura que se ha vuelto mucho más convencional», dijo Sacolick. «Pero debido a que los CIO han canalizado la inteligencia artificial hacia el grupo de aprendizaje profundo, están ignorando, o al menos no prestando atención, a otras áreas».

Un ejemplo, dijo, son los motores de recomendación (también llamados sistemas de recomendación), una tecnología de casi 20 años que utiliza técnicas de filtrado de datos para proporcionar contenido personalizado y curado para los usuarios. Amazon o Netflix son dos compañías que han convertido los motores de recomendación en su ventaja competitiva, ofreciendo las cosas que queremos sin tener que preguntar, sin mencionar todas las otras cosas que no sabíamos que queríamos.

“Este es el corazón de cómo se obtiene una experiencia frente a sus usuarios, empleados o prospectos, para que no tengan que hacer muchas entradas con clave”, dijo Sacolick.

Muchas aplicaciones empresariales podrían beneficiarse de los motores de recomendación. “Podría ser un formulario de seguro o un formulario bancario, cualquier cosa que tenga una gran cantidad de datos ingresados ​​y tenga la capacidad de usar motores de recomendación para hacer sugerencias y facilitar que las personas completen las cosas”, dijo.

El ciclo virtuoso de los recomendadores

Sacolick tiene un compañero defensor del motor de recomendación en Michael Schrage, investigador del Centro de Negocios Digitales de MIT Sloan School. Escribiendo en el Harvard Business Review en agosto, Schrage argumentó que el “compromiso en tiempo real de entregar recomendaciones precisas y viables a los clientes” es el factor más importante que separa a las empresas digitales nacidas de las empresas heredadas.

“’Construir motores de recomendación reales rápidamente’ es mi recomendación de misión crítica para las empresas que aspiran, o luchan, para cruzar creativamente la brecha digital. Utilice recomendadores para que sea más fácil obtener un mejor conocimiento de los clientes mientras ellos obtienen mejor información sobre usted ”, dijo Schrage.

De hecho, para Schrage, los sistemas de recomendación representan el proverbial beneficio mutuo para las empresas: “El verdadero genio de los recomendadores proviene de su oportunidad de construir ciclos económicos virtuosos. Cuantas más personas los utilicen, más valiosos se vuelven; cuanto más valiosos se vuelven, más gente los usa «.

Schrage también cree que es un error relegar a los recomendadores al dominio del comercio electrónico, citando el servicio de redes sociales LinkedIn y Stack Overflow, una comunidad de desarrolladores en línea, como ejemplos de sitios que utilizan motores de recomendación para hacer más que lanzar productos. ¿Por qué no utilizar sistemas de recomendación para proporcionar contenido a los empleados y para encontrar posibles socios comerciales?

Por supuesto, las empresas todavía tienen que resolver el problema del huevo y la gallina antes de alcanzar el estado del ciclo virtuoso, pero Schrage ofrece algunas preguntas que deberían aumentar las probabilidades de éxito, comenzando con: ¿Qué queremos aprender de una experiencia de recomendación?

Estado futuro

Los motores de recomendación también están evolucionando, volviéndose más sofisticados debido a los avances en IA y cuando se usan en conjunto con otras tecnologías emergentes, señaló Sacolick. Dijo que estaba impresionado por un ejemplo presentado en CES: una colaboración entre Intel y Ferrari que combina drones y la plataforma de inteligencia artificial avanzada de Intel para brindar a los pilotos de carreras vistas aéreas en tiempo real y análisis de su desempeño, y brindar a los fanáticos métricas que pasan desapercibidas. por locutores humanos.

Ah, y si busca en Google «motor de recomendaciones y aprendizaje profundo», verá una relación en proceso.

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