Inteligencia Artificial, de hype a realidad

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Bueno, normalmente suelo escribir cada vez que una consultora de renombre se dedica a publicar sus previsiones tecnológicas, a saber, un post para Demandbase, otro para Gartner otro para Radius, Forrester. Y así hasta el infinito (bueno no tanto pero sabemos que son muchos) y es que es una especie de ‘esto es lo que creemos que va a pasar el año que viene’ y a los demás nos sirve de ejercicio para conocer lo más ‘In’ , súper molón que te pasas, y un ‘uooooouuuu esto no me lo puedo perder!’ y, por qué no, quedar como mega guay porque estás a la última.

Muchos de nosotros nos hemos visto como este último año la Inteligencia Artificial (donde se incluye el machine learning y el Deep learning) ha desbancado por completo a la palaba Big Data. Y si seguimos por este camino vemos que el IoT (internet of things) está empezando a generar movimiento en sectores que antes ni se imaginaban que tendrían que actualizarse mucho más rápido de lo que creíamos. Además está el tema de la Ciberseguridad y cómo todo esto afecta al oro de este siglo: los datos y su privacidad.

Así que, lo más de lo más, el top de todos los tops, el King of the Hill no es ni más ni menos que ella, la Inteligencia Artificial y cómo la interacción con la tecnología ha cambiado desde el punto en el que éramos nosotros los que tratábamos de hablar el lenguaje de las máquinas para ahora hacer que sean ellas las que traten de hablar nuestro lenguaje. Sí, aquí es donde entra de lleno las redes neuronales, la psicología y el comportamiento humano.

 

Y si no me creéis, se lo decís a Google o a Facebook, que se han emperrado en que ya no nos comuniquemos solo por escritura si no que lo hagamos por voz. Facebook sin ir más lejos, está realizando una inversión muy interesante en IA a través de Deep Text para entender los patrones de conversación de sus usuarios de manera individual, no a modo de clústers o segmentaciones.

Y es que, en esta estela de entendimiento del lenguaje natural y la creación de interfaces está permitiendo el desarrollo de empresas centradas en desarrollar chatbots y asistentes digitales así que no tardaremos mucho más allá de este año 2017 en empezar a interaccionar con nuestros dispositivos móviles más allá de un ‘Siri, en qué año vivimos’ para pasar a un ‘¿cuánto dinero tengo en la cuenta? O un ‘¿qué restaurantes a un radio de 25 minutos de distancia conduciendo están abiertos y tienen mesa disponible para 2?’

Más o menos es lo que hemos encontrado en el artículo de Demandbase, sobre el papel de la IA en el Marketing en donde  el 80% de los CMO predicen que la IA revolucionará el marketing para 2020 y que sólo el 10% de los departamentos de marketing están actualmente utilizando IA. Y es que es lo que todo marketero está deseando como agua de mayo— y que pensábamos que nos iba a permitir el desarrollo del Big Data y de las técnicas actuales de predicción— el marketing one to one gracias a las conversaciones personalizadas que permiten saber los pain points, objetivos y ambiciones de nuestros clientes. Vamos, el customer journey de toda la vida.

Sin embargo, para que esto suceda las personas han de confiar en la IA. Si no creen en ella, no la utilizarán y es en el 2017 donde los diseñadores tendrán que aplicar el conocimiento de la interacción humana-Tono, sentimiento, las palabras escogidas o las señales visuales- con la tecnología IA (lenguaje natural) para incrementar la transparencia en cómo esos sistemas operan y cómo pueden ayudar a los usuarios a confiar en la Inteligencia Artificial.

Por otra parte, lo que se nos viene encima en este 2017 tiene también mucho que ver con la calidad del dato. La prueba del millón. Para que la IA funcione correctamente, tenemos que tener datos curados, precisos. El valor está en el dato y la IA, especialmente Deep Learning, necesita grandes datos para mostrar su valor. Así se explica en Teradata cuando aseguran que Deep Learning pasará este año de la zona hype a la realidad aunque hay que tener cuidado ya que muchas personas empiezan a pensar que esto del Deep learning le va a solucionar todos sus problemas de análisis, y esto, ladies and gentelmen, no es así. Si bien es cierto que Deep Learning es una herramienta poderosa, durante este año veremos cómo el mercado definirá qué importa y qué no, definiendo mejor cuál es el lugar adecuado para Deep Learning.

Así que ya sabemos, este año, las palabras de moda son Inteligencia Artificial y  Deep learning. Apúntalo en tu agenda.

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