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La funcionalidad de la IA es limitada hoy en día, pero podría cambiar las reglas del juego

Eche un vistazo a la gama de aplicaciones que llamamos inteligencia artificial en la actualidad, y es probable que observe que la tecnología no es muy útil.

Eso no quiere decir que los ingenieros y programadores no hayan avanzado mucho en los últimos años, desarrollando algoritmos de aprendizaje profundo capaces de superar a los humanos en diversas tareas, desde clasificación de imágenes hasta juegos estratégicos. Pero los problemas ocurren cuando los desarrolladores intentan conectar la funcionalidad de la IA a los procesos comerciales. Los desarrolladores están descubriendo cada vez más que, en el mundo real, la IA funciona de manera diferente a como lo hace en los entornos de entrenamiento. Aunque la gente de la industria está muy entusiasmada con la IA y la publicidad que rodea a la tecnología ha crecido significativamente, las empresas pueden tener que esperar un tiempo antes de ver herramientas que realmente cambian el juego.

Tomemos, por ejemplo, los chatbots. Estos algoritmos impulsados ​​por procesamiento de lenguaje natural están apareciendo en todas partes, desde sistemas de pedidos en línea hasta plataformas de asistentes inteligentes. Representan algunas de las herramientas más avanzadas y utilizables en el mundo de la IA en este momento. Pero cuando se trata de charlar con ellos, estos bots no parecen ser tan inteligentes.

«Hemos estado haciendo procesamiento del lenguaje natural durante mucho tiempo, pero todavía nos queda un largo camino por recorrer», dijo Michael Facemire, analista de Forrester Research, en una presentación en la Conferencia Mundial de IA de diciembre en Boston. Dijo que los chatbots de hoy son generalmente efectivos cuando funcionan como tomadores de pedidos. Si le dice a un chatbot lo que quiere en términos claros y concisos, y su consulta corresponde a algo con lo que el bot está familiarizado, entonces puede devolver una respuesta sensata. Pero cuanto más intente conversar con un chatbot, es más probable que la conversación deje de tener sentido. Las habilidades conversacionales de los chatbots solo son muy profundas.

Una mejor IA se vislumbra en el horizonte

Entonces, si la funcionalidad de la IA de hoy es tan limitada en su utilidad, ¿por qué estamos viendo tanta publicidad en torno a la tecnología? Porque las aplicaciones del mañana podrían ser verdaderamente revolucionarias.

El tren de la IA puede haber salido de la estación un poco antes. Hemos estado hablando de ella como una tecnología influyente durante un par de años, cuando de hecho la IA ha tenido muy poca sustancia para muchas empresas. Pero eso no significa que la IA carezca de promesas.

Deep Varma, vicepresidente de ingeniería de datos de TruliaVarma profundo

«La revolución de la inteligencia artificial comenzó hace unos años con el aprendizaje automático», dijo Deep Varma, vicepresidente de ingeniería del sitio de listados de bienes raíces en línea Trulia. «Todos recopilamos datos a un ritmo mucho más rápido y ahora las empresas están tratando de averiguar qué hacer con estos datos. Es por eso que escuchamos más sobre la IA».

Para Varma, las razones por las que la IA está tan de moda son dos. Por un lado está la demanda. La IA se ve cada vez más como un medio para dar sentido a todos los datos acumulados en los últimos años a medida que más empresas buscan big data. Pero el lado de las herramientas es donde las cosas se ponen realmente interesantes. Varma dijo que ha habido una progresión constante de los motores de recomendación basados ​​en el aprendizaje automático de la última década a una funcionalidad más impresionante como la búsqueda visual y la generación de lenguaje natural, dos tecnologías de inteligencia artificial que Trulia utiliza actualmente para mejorar la usabilidad de su sitio y completar el contenido.

En el próximo año, Varma dijo que espera que su equipo dedique un tiempo sustancial al uso de IA para personalizar los servicios de Trulia para usuarios individuales. En una industria como la inmobiliaria, donde los clientes tienen necesidades y deseos únicos, según su estilo de vida, un servicio debe adaptarse especialmente a las personas, explicó Varma. Entonces, en el próximo año, planea usar el aprendizaje automático para desarrollar una mejor imagen de los usuarios, conocer sus preferencias y anticipar qué tipos de contenido y listados se adaptan a sus necesidades. Estos sistemas de aprendizaje podrán cambiar el sitio y los servicios relacionados, como el correo electrónico, para brindar a cada usuario una experiencia personalizada.

«Si vamos a ayudar a nuestros clientes a tomar la decisión correcta, tiene que ser personalizada», dijo Varma. «Ahí es donde entra la IA. Hemos estado invirtiendo mucho en nuestros sistemas de recomendación y plataforma de personalización».

Componentes de las herramientas de IA
Algunos de los componentes que componen las herramientas de IA actuales

Más allá de la personalización, Varma dijo que Trulia está buscando formas de usar datos de listados de bienes raíces para construir vistas de casas de realidad aumentada, permitiendo a los compradores ver cómo se vería una casa con algunos cambios cosméticos o con sus propios muebles colocados en una habitación. Todo esto estará impulsado por algoritmos de aprendizaje profundo que interpretan objetos en imágenes y, junto con datos e imágenes de listas, crean imágenes realistas.

¿Pueden equivocarse cientos de empresas?

Hay buenas razones para que empresas como Trulia estén entusiasmadas con el aspecto que podría tener la funcionalidad de la IA, dijo Heath Terry, director gerente de la división de investigación de Goldman Sachs. En un discurso de apertura en AI World, dijo que las empresas en industrias desde la agricultura hasta la venta minorista están invirtiendo en IA. Ya sea que estén implementando motores de recomendación bastante corrientes o chatbots más avanzados, la IA se ha convertido en un enfoque principal para las empresas.

Terry citó su propia investigación que muestra que la agricultura, las finanzas, la atención médica y otras industrias podrían ver miles de millones de dólares en valor creados a partir de la inteligencia artificial. La financiación de capital de riesgo de las empresas de inteligencia artificial se duplicó en 2017 en comparación con 2016. Durante ese tiempo, las empresas públicas tenían cuatro veces más probabilidades de hablar sobre sus capacidades de inteligencia artificial en las llamadas de ganancias, y eso no se limita a las empresas de tecnología.

Hemos pasado por períodos de entusiasmo por la IA antes, y todos hemos visto los inviernos de la IA.

Heath Terrydirector gerente, Goldman Sachs

Todas estas empresas están respondiendo a los mismos desarrollos, dijo Terry. Tienen más datos que nunca, lo que puede ser útil para entrenar modelos. La potencia de cálculo y el almacenamiento son baratos. Y los algoritmos de aprendizaje profundo han logrado avances sustanciales en los últimos años. Todo eso se suma a una base sólida para la IA.

«Hemos pasado por períodos de entusiasmo por la IA antes, y todos hemos visto los inviernos de la IA», dijo Terry. «¿Qué hace que esto sea diferente en comparación con algunos de estos períodos que hemos visto en el pasado? Son los datos los que están disponibles. Tenemos hardware más rápido y [data] se puede analizar en tiempo real. Es de código abierto y mejores algoritmos, marcos como Caffe, TensorFlow y Torch «.

Gracias a todo el revuelo que se ha acumulado en torno a la funcionalidad de la IA en los últimos dos años, algunas empresas pueden esperar ganancias rápidas y sustanciales de la tecnología. Pero no es probable que ese sea el caso. Si bien tenemos los elementos fundamentales para el éxito de la IA, crear herramientas efectivas y usarlas de manera que muevan el dial sobre problemas comerciales reales puede ser un proceso largo.

En AI World, Marc Hammons, arquitecto principal de software de Dell, habló sobre cómo su equipo ayudó a implementar un chatbot automatizado para el servicio al cliente. El asistente inteligente de Ava puede atender las consultas de los clientes y ayudarlos en el proceso de compra. Hammons dijo que esto no sucedió de la noche a la mañana. Era necesario centrarse en el problema empresarial y tener fe en que invertir en IA eventualmente dará sus frutos.

«Empiece de forma práctica, pequeña, genere confianza», dijo Hammons. «Estas cosas están llegando y beneficiarán a la gente».

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