En otras ocasiones hemos comentado de qué forma el Machine Learning está transformando el mundo digital. Mencionamos algunos ejemplos para ilustrar cómo se aplica en muchas áreas de la actividad humana. Pero lo cierto es que la implementación de los programas potenciados por Machine Learning tiene y tendrá muchas más capacidades.
Por ello, debido a la relevancia de esta tecnología, nos gustaría profundizar sobre ese tema, especialmente deseamos exponer otros ejemplos que ilustran de mejor forma las posibilidades. Pero antes de decir de qué forma el Machine Learning está metido en la tecnología que ya usas, nos gustaría retomar a qué 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 máquinas 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.
Cuál ha sido el impacto
A finales del año pasado Visa publicó un documento en el cual analizó cuáles serán las tendencias de consumo en el corto, mediano y largo plazo. En este análisis se encontró que una de las demandas del mercado estarán basadas en:
- La personalización: 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 deberán poder cumplir las expectativas que tienen los clientes para brindar atención de manera instantánea y con altos estándares de calidad.
Probablemente te estarás preguntando por qué estamos mencionando esto. Lo que pasa es que la única forma en la que instituciones, empresas y negocios podrán cumplir estas altas expectativas será con la ayuda de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
En este sentido, Garner, una agencia especializada en la investigación e implementación de Inteligencia Artificial, afirmó que para el 2021 el 70% de las organizaciones globales integrarán este tipo de tecnologías a su fuerza de trabajo para impulsar la productividad. Esta misma investigación sugiere que el número de empresas que han adoptado el aprendizaje automatizado ha incrementado un 270% en los últimos 4 años y se triplicó durante 2019.
Incluso, por el avance de esta tecnología ya se están conformando empresas para que pequeños negocios puedan implementar Machine Learning en sus operaciones. Este tipo de soluciones incluyen chatbots para dar una mejor atención al cliente,herramientas de análisis para mejorar las estrategias de marketing y pronósticos de ventas, así como mejorar los procesos de reclutamiento y contratación.
Qué más 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 más potentes:
Escalar imágenes 4k:
Probablemente conozcas que algunos algoritmos de Inteligencia artificial son capaces de analizar imágenes, reconocer detalles, estructuras, etc. De hecho así es como funcionan las cámaras 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 precisión imágenes que previamente se habían ampliado hasta un 600% de su tamaño original.
Es decir en este caso la Inteligencia Artificial no sólo se ocupó del reconocimiento, sino de tomar decisiones de cómo rellenar los pixeles para mostrar una foto o película vieja (por ejemplo) a un formato de alta resolución en 4k.
Cabe destacar que la resolución del 4k muestran hasta 8,294,400 pixeles al mismo tiempo, mientras que los viejos televisores sólo pueden mostrar 2,073,600 pixeles; de tal forma que el algoritmo que te mencionamos está tomando la decisión autónoma de rellenar 6 millones de pixeles para mejorar la resolución.
Inteligencia Artificial en el sector financiero:
Uno de los sectores que ha acelerado el desarrollo de nuevas técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial es el financiero. Una de las aplicaciones más comunes es para los modelos antifraudes a la hora de hacer pagos en línea e incluso en las soluciones más innovadoras como pagar por WhatsApp.
Adicionalmente, la inteligencia artificial también ha logrado implementar tecnología biométrica para detección de fraude. Es decir, puede usar imágenes, gestos, reconocimiento facial o dactilar para corroborar el intento de compra en el momento de una transacción o para ingresar a una aplicación de banca en línea.
Por otra parte, los modelos más avanzados de Machine Learning ayudan a predecir y automatizar en qué momento es más probable que una persona o empresa necesite expandir su línea de crédito e incluso en qué momento va a cancelar los servicios.
Estas herramientas de predicción junto con tecnología del Internet de las Cosas, podrían lograr compras automatizadas. Por ejemplo, si tu refrigerador detecta que un insumo está a punto de agotarse puede pedir el súper automáticamente. Si deseas puedes checar esta nota para ver qué otros ejemplos podrían mezclar Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas.
Imagenología para el sector salud:
Otra industria de servicios importante que podría revolucionarse con el aprendizaje automatizado es la salud. Por ejemplo, ya hay algunas compañías que están desarrollando soluciones para que un algoritmo detecte las imágenes de tomografías y prediga enfermedades como el cáncer para dar un diagnóstico y prevención con mayor precisión y antelación.
Como puedes ver ya hay algunas aplicaciones que están mucho más 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.
Restauración del medio ambiente:
El año pasado, Microsoft comenzó un programa conocido como “AI for good” que se traduce al español como Inteligencia Artificial para el bien. Uno de los proyectos de esta iniciativa presentó que con el análisis de imágenes satelitales se podían escanear bosques enteros para detectar la deforestación y así plantar en donde fuese necesario.
Todas estas iniciativas disruptivas son asombrosas pero también vienen con sus retos. Así 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.
Referencias
- Gartner Predicts 70 Percent of Organizations Will Integrate AI to Assist Employees’ Productivity by 2021
- Un algoritmo convierte una película de 1896 a calidad 4K
- Can Artificial Intelligence and Machine Learning Transform Small Businesses?