En otras ocasiones hemos comentado de qué forma el Machine Learning estå transformando el mundo digital. Mencionamos algunos ejemplos para ilustrar cómo se aplica en muchas åreas de la actividad humana. Pero lo cierto es que la implementación de los programas potenciados por Machine Learning tiene y tendrå muchas mås capacidades.
Por ello, debido a la relevancia de esta tecnologĂa, nos gustarĂa profundizar sobre ese tema, especialmente deseamos exponer otros ejemplos que ilustran de mejor forma las posibilidades. Pero antes de decir de quĂ© forma el Machine Learning estĂĄ metido en la tecnologĂa que ya usas, nos gustarĂa retomar a quĂ© se refiere el concepto del Machine Learning.
Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial que le permite a programas de software aprender de manera autónoma. De hecho, probablemente veas este término traducido como Aprendizaje Automatizado.
Recordemos también que la Inteligencia Artificial es un campo de estudio que habilita a las måquinas para imitar comportamientos humanos como ver o pensar. De tal forma que una vez que los modelos de Machine Learning, éstos pueden detectar patrones e incluso predecir nuevos comportamientos sin la necesidad de que alguien los programe nuevamente para mejorar el rendimiento de una función.
CuĂĄl ha sido el impacto
A finales del año pasado Visa publicó un documento en el cual analizó cuåles serån las tendencias de consumo en el corto, mediano y largo plazo. En este anålisis se encontró que una de las demandas del mercado estarån basadas en:
- La personalizaciĂłn: La capacidad que deben tener las empresas para entender y adaptar sus productos o servicios a los intereses personales de sus clientes.
- Velocidad e instantaneidad: Significa que las instituciones deberĂĄn poder cumplir las expectativas que tienen los clientes para brindar atenciĂłn de manera instantĂĄnea y con altos estĂĄndares de calidad.
Probablemente te estarĂĄs preguntando por quĂ© estamos mencionando esto. Lo que pasa es que la Ășnica forma en la que instituciones, empresas y negocios podrĂĄn cumplir estas altas expectativas serĂĄ con la ayuda de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
En este sentido, Garner, una agencia especializada en la investigaciĂłn e implementaciĂłn de Inteligencia Artificial, afirmĂł que para el 2021 el 70% de las organizaciones globales integrarĂĄn este tipo de tecnologĂas a su fuerza de trabajo para impulsar la productividad. Esta misma investigaciĂłn sugiere que el nĂșmero de empresas que han adoptado el aprendizaje automatizado ha incrementado un 270% en los Ășltimos 4 años y se triplicĂł durante 2019.
Incluso, por el avance de esta tecnologĂa ya se estĂĄn conformando empresas para que pequeños negocios puedan implementar Machine Learning en sus operaciones. Este tipo de soluciones incluyen chatbots para dar una mejor atenciĂłn al cliente,herramientas de anĂĄlisis para mejorar las estrategias de marketing y pronĂłsticos de ventas, asĂ como mejorar los procesos de reclutamiento y contrataciĂłn.
Qué mås puede hacer el Machine Learning para transformar el mundo
Ahora que ya vimos un poco del alcance que el Machine Learning tiene en el mundo podemos explicar algunas de sus aplicaciones mĂĄs potentes:
Escalar imĂĄgenes 4k:
Probablemente conozcas que algunos algoritmos de Inteligencia artificial son capaces de analizar imågenes, reconocer detalles, estructuras, etc. De hecho asà es como funcionan las cåmaras de reconocimiento facial que ocupan algunos teléfonos para desbloquearse.
Lo emocionante es que este tipo de desarrollos se han pulido a tal grado que en febrero de este año un algoritmo fue capaz de aclarar y enfocar con precisiĂłn imĂĄgenes que previamente se habĂan ampliado hasta un 600% de su tamaño original.
Es decir en este caso la Inteligencia Artificial no sĂłlo se ocupĂł del reconocimiento, sino de tomar decisiones de cĂłmo rellenar los pixeles para mostrar una foto o pelĂcula vieja (por ejemplo) a un formato de alta resoluciĂłn en 4k.
Cabe destacar que la resoluciĂłn del 4k muestran hasta 8,294,400 pixeles al mismo tiempo, mientras que los viejos televisores sĂłlo pueden mostrar 2,073,600 pixeles; de tal forma que el algoritmo que te mencionamos estĂĄ tomando la decisiĂłn autĂłnoma de rellenar 6 millones de pixeles para mejorar la resoluciĂłn.
Inteligencia Artificial en el sector financiero:
Uno de los sectores que ha acelerado el desarrollo de nuevas tĂ©cnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial es el financiero. Una de las aplicaciones mĂĄs comunes es para los modelos antifraudes a la hora de hacer pagos en lĂnea e incluso en las soluciones mĂĄs innovadoras como pagar por WhatsApp.
Adicionalmente, la inteligencia artificial tambiĂ©n ha logrado implementar tecnologĂa biomĂ©trica para detecciĂłn de fraude. Es decir, puede usar imĂĄgenes, gestos, reconocimiento facial o dactilar para corroborar el intento de compra en el momento de una transacciĂłn o para ingresar a una aplicaciĂłn de banca en lĂnea.
Por otra parte, los modelos mĂĄs avanzados de Machine Learning ayudan a predecir y automatizar en quĂ© momento es mĂĄs probable que una persona o empresa necesite expandir su lĂnea de crĂ©dito e incluso en quĂ© momento va a cancelar los servicios.
Estas herramientas de predicciĂłn junto con tecnologĂa del Internet de las Cosas, podrĂan lograr compras automatizadas. Por ejemplo, si tu refrigerador detecta que un insumo estĂĄ a punto de agotarse puede pedir el sĂșper automĂĄticamente. Si deseas puedes checar esta nota para ver quĂ© otros ejemplos podrĂan mezclar Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas.
ImagenologĂa para el sector salud:
Otra industria de servicios importante que podrĂa revolucionarse con el aprendizaje automatizado es la salud. Por ejemplo, ya hay algunas compañĂas que estĂĄn desarrollando soluciones para que un algoritmo detecte las imĂĄgenes de tomografĂas y prediga enfermedades como el cĂĄncer para dar un diagnĂłstico y prevenciĂłn con mayor precisiĂłn y antelaciĂłn.
Como puedes ver ya hay algunas aplicaciones que estĂĄn mucho mĂĄs avanzadas de las soluciones con las que ya tenemos contacto como los algoritmos para mostrarte sugerencias de compra en los sitios de ecommerce o las plataformas de streaming.
RestauraciĂłn del medio ambiente:
El año pasado, Microsoft comenzĂł un programa conocido como âAI for goodâ que se traduce al español como Inteligencia Artificial para el bien. Uno de los proyectos de esta iniciativa presentĂł que con el anĂĄlisis de imĂĄgenes satelitales se podĂan escanear bosques enteros para detectar la deforestaciĂłn y asĂ plantar en donde fuese necesario.
Todas estas iniciativas disruptivas son asombrosas pero también vienen con sus retos. Asà como el Internet introdujo una serie de complicaciones como las fake news, la Inteligencia Artificial ha desencadenado una serie de debates ya que todas estas soluciones sólo son posibles mediante la extracción de cientos de miles de datos. Consecuentemente existe una preocupación sobre la privacidad de los consumidores.
