La segmentación social y la creación de experiencias a partir de la Inteligencia Artificial

Con el Deep Learning se consigue un aprendizaje automático basado en asimilar representaciones de datos y, mediante el uso de algoritmos, se consiguen recrear experiencias del mundo real.

Los expertos venían alertando de la necesidad de una transformación en todos niveles. La sociedad en general se estaba adaptando a las nuevas herramientas digitales, cuando llegó el confinamiento y una fe ciega en las soluciones en remoto, para mantener los canales de comunicación y los ciclos de producción de forma efectiva y eficaz. La economía había vivido un ‘rara avis’ desconocido hasta entonces, pero los últimos avances tecnológicos contribuirán a construir modelos predictivos y a resolver con casuísticas futuras, problemas del presente de forma más rápida y eficiente.

La Inteligencia Artificial ha venido para quedarse. Los usos y aplicaciones que esta tecnología tiene en cualquier escenario, provocarán, sin duda, un disruptivo cambio de paradigma, de percepción y de interacción con nuestra realidad, en distintas áreas como el de atención al cliente, salud, comercio e industria.

Pese a que conceptos como Inteligencia Artificial, Realidad Virtual o Big Data son vocablos que empiezan a formar parte de nuestro vocabulario, es importante comprender en qué punto nos encontramos y cuál es nuestro destino más inmediato. Esto sólo es posible repasando de forma rápida la profunda revolución que ha vivido esta tecnología, en menos de un siglo.

En la década de los 50, posiblemente por mímesis con el séptimo arte, la construcción de máquinas inteligentes y con capacidades cognitivas fue la base de la IA. Esta idea surge del investigador Alan Turing, quien propuso un juego de imitación para las máquinas y discernió sobre la posibilidad de que pudieran pensar. Por aquel entonces ya se manifestó la base de la IA mediante el uso de algoritmos y fórmulas matemáticas para imitar procesos humanos, en un entorno computacional.

La evolución de esta tecnología alcanza uno de los puntos álgidos en la década de los 80 con el desarrollo del concepto de machine learning. Su traducción literal no es otra que desplegar técnicas que permitan que las computadoras puedan instruirse. El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude, análisis de mercado, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito o desarrollo de la robótica.

No obstante, a día de hoy se ha dado un paso más en este ‘aprendizaje’ hacia el Deep Learning marcando el auge de la Inteligencia Artificial y la capacidad para simular experiencias del futuro, como alternativa para la anticipación de los hechos. Toda causa tiene su efecto, pero conocer de antemano este efecto permitir encontrar una solución a la causa antes de que suceda y cambiar, en cierto modo, ese destino sin consecuencias como podría ser el efecto mariposa.

En el entorno de la comunicación y las nuevas tecnologías, la Inteligencia Artificial se ha convertido en una potente herramienta para la captación de leads. Si bien la automatización de procesos en un entorno industrial prioriza el uso de robots y de un hardware que contribuya a mejorar estos ciclos, sin intervención humana directa; en IA las tareas se computarizan para asumir responsabilidades complejas, de alta repetitividad, confiables y sin fatigas. Por este motivo, pese a la mayor dependencia de las máquinas, continúa siendo fundamental la investigación humana y su mayor formación para la configurar de sistemas y la resolución de errores informáticos asociados a estas máquinas.

Pero, lo que está claro, es que los métodos basados en la IA se mantendrán en un período de tiempo muy largo. No hemos alcanzado ni la punta del iceberg. Además, ofrecen una alternativa en entornos comunicacionales de gran valor, para un mayor conocimiento del consumidor final y sus hábitos de consumo y/o necesidades. En la actualidad, han proliferado sistemas automatizados basados en la IA como las plataformas conversacionales tipo Siri o Alexia o los chatbots con capacidad para mantener conversaciones en un entorno totalmente artificial.

Esto es posible mediante la combinación de tecnologías, garantizando unos altos niveles de seguridad, pero también permite analizar los contenidos textuales y/o verbales y construir un perfil virtual del usuario. No obstante, el uso, tratamiento y almacenamientos de estos datos es lo que cobra mayor importancia en nuestros días.

Estos modelos tienen un alto valor, ya que, a partir de algoritmos se consigue un aprendizaje progresivo, un mayor conocimiento de los perfiles asociados, contribuyendo, a su vez, a que adquiera una habilidad y segmentación del público final. Y, a medida que se desarrolla este algoritmo, se ofrecen recomendaciones más precisas y con una tasa de éxito más elevada.

Del mismo modo, la máquina aumenta su aprendizaje a medida que se añaden más datos incorporados, creando redes neurales en combinación con los últimos avances tecnológicos y el Big Data, y construyendo experiencias aspiracionales y predictivas. Una red compleja de conocimiento virtual que, casi sin pedirlo, forma parte de nuestro día a día y que, en la mayoría de ocasiones, provoca un cambio de hábito y de consumo. ¿Predicen nuestras necesidades o nos aportan contenidos aspiraciones? Y ¿de dónde se extraen estos datos?

La base está en Internet cuyos datos y, en la mayoría de ocasiones, dejamos rastro casi sin darnos cuenta. Compartimos emociones en Redes Sociales o interactuamos con otros usuarios y/o empresas. La interpretación de este lenguaje forma una base sólida de nuestra experiencia como perfil para la extracción de insights, a partir de la IA.

Como estrategia de consumo en un entorno B2C nos queda claro el papel que ‘juegan’ nuestros datos, pero en los últimos meses, y a raíz de la pandemia provocada por la COVID-19, los entornos virtuales se han desarrollado y convertido en una potente herramienta, para predecir situaciones del futuro y ofrecer diagnósticos precisos de forma más rápida y eficaz.

No hablamos de ciencia ficción, pero sin duda ésta es la gran revolución de los sistemas automatizados basados en Inteligencia Artificial y Realidad Virtual en entornos médicos. En los últimos meses, se han puesto en práctica distintos proyectos con una tasa de éxito muy elevada, cuya finalidad es la de anticipar diagnósticos, en especial en situaciones de emergencia sanitaria como la que se vivió entre los meses de marzo y mayo en nuestro país.

A partir de la clasificación de imágenes, valoración del diagnóstico por parte del especialistas, la obtención de los resultados de las pruebas realizadas y la sintomatología de paciente se puede construir un mapa de cómo va a evolucionar. Esto tiene un gran valor, ya que permite tratar al paciente antes que desarrolle patologías adyacentes con posterioridad, con una alta tasa de precisión muy elevada, siendo un vital complemento a la labor humana desarrollada por los sanitarios y garantizando, a su vez, una rápida intervención en situaciones de extrema emergencia.

A nivel industrial la IA también se especializa en la recreación de situaciones y procesos de producción, mediante una imagen virtual, para mejorar su rendimiento y prestaciones. De este modo, antes de la fabricación de un producto, se estudia su viabilidad mediante la recreación simulada de la cadena productiva, donde no sólo puedes pronosticar cómo será el prototipo, qué materiales emplear, sino también predecir en qué momento la máquina necesitará un mantenimiento o qué problemas adyacentes a la cadena de producción se puede encontrar.

Anticiparse a los hechos es sin duda la gran atracción de una tecnología que vive su gran eclosión porque entrega una alta precisión y, gracias al aprendizaje profundo, aumenta su precisión, ya que cuanto más se use más conocimiento adquiere la máquina y más situaciones es capaz de anticipar.

Además, el rol que adquieren los datos en la actualidad es más importante que nunca y puede ser una ventaja competitiva en entornos industriales, ya que, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores modelos predictivos son que los realmente pueden triunfar.

El debate está abierto, ya que la Inteligencia Artificial puede hacer cuestionarnos si en el futuro viviremos una vida real o simulada.