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Exponemos la nueva plataforma de Inteligencia Artificial creada por un grupo de astrónomos, con el objetivo de facilitar la exploración y comprensión del espacio.

En febrero de 2019 cubrimos la noticia sobre el pequeño robot que desafío al mundo, demostrando sus capacidades para cumplir su misión, incluso superándola, siendo Opportunity. Recordamos este suceso por el tema que buscaremos tratar hoy, siendo la exploración del hombre por el espacio, utilizando como herramienta la tecnología, solo que esta vez no será con robótica, sino con Inteligencia Artificial.

Hay luces brillantes en todo el universo donde las galaxias se estrellan juntas. Y hay puntos brillantes en todo el universo, particularmente en el universo muy distante, donde las galaxias están produciendo estrellas a velocidades inusuales. Ahora, un equipo de astrónomos tiene una nueva forma de distinguirlos.

Aquí está el problema: los telescopios no pueden ver partes lejanas y antiguas del universo con la suficiente claridad como para detectar las firmas habituales de la fusión de galaxias, por lo que no ha habido una buena manera de distinguir estos dos tipos de galaxias súper brillantes.

En un artículo publicado en la edición de julio de la revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, los investigadores describieron un nuevo sistema para distinguir las fusiones de galaxias distantes de las galaxias distantes que brillan de manera súper brillante porque están generando cantidades inusualmente altas de nuevas estrellas.

En partes relativamente cercanas del universo, se pueden detectar fácilmente fusiones galácticas basadas en tsunamis de estrellas en sus periferias. Los largos "brazos de marea" de las estrellas se extienden lejos de los núcleos de galaxias que se han fusionado recientemente, como flechas que los identifican para los arqueólogos estelares que se desplazan por el espacio.

Pero la luz del antiguo universo ha viajado demasiado lejos y se ve demasiado borrosa para que esos patrones sean visibles. Al mismo tiempo, los primeros dos mil millones de años de la historia de nuestro universo fueron definidos por galaxias que produjeron estrellas a altas tasas que serían inusuales hoy en día. Por lo tanto, hace tiempo que no está claro qué lejanas galaxias súper brillantes que los astrónomos pueden ver en el universo temprano son el resultado de fusiones, y cuáles son tan brillantes por sí mismas.

El equipo razonó que debido a que sabemos cómo se ven las galaxias formadoras de estrellas y las fusiones galácticas de cerca, sería relativamente sencillo crear imágenes falsas y luego desenfocarlas y distorsionarlas como si la luz de esas galaxias fuera capturada desde lejos por una de las Nuestros telescopios espaciales.

Eso es exactamente lo que hizo el equipo: crear más de 1 millón de imágenes falsas del telescopio espacial Hubble y del telescopio espacial James Webb. Los astrónomos sabían cuáles eran imágenes borrosas y distantes de colisiones galácticas versus imágenes borrosas de galaxias súper brillantes y formadoras de estrellas, a pesar de que a primera vista parecían muy similares.

Entonces, los investigadores pudieron encontrar firmas sutiles que los astrónomos usan para distinguir las fusiones de galaxias de las fábricas de estrellas galácticas en el lejano y antiguo universo. Y entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático, por sí solo, para distinguir entre imágenes de los dos tipos de galaxias.

Eso es un gran problema porque todo el universo está lleno de galaxias fusionadas, dijeron los investigadores en un comunicado: hasta el 5% de las galaxias están involucradas en fusiones en cualquier momento dado, e incluso se espera que la Vía Láctea se fusione algún día con su vecino Andrómeda.

El nuevo método tiene sus límites, escribieron los investigadores en el documento. Siempre existe el potencial de sesgo en la base de datos de simulaciones, escribieron, y en primer lugar, se trata de un ensayo y error impreciso en la generación de la base de datos. Para mejorar aún más el algoritmo de aprendizaje automático, escribieron y distinguieron las fusiones de galaxias aún más antiguas, deberán construir una base de datos mucho más grande.

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Opportunity estaría orgulloso: Inteligencia Artificial para explorar el espacio

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Exponemos la nueva plataforma de Inteligencia Artificial creada por un grupo de astrónomos, con el objetivo de facilitar la exploración y comprensión del espacio. En febrero de 2019 cubrimos la noticia sobre el pequeño robot que desafío al mundo, demostrando sus capacidades para cumplir su misión, incluso superándola, siendo Opportunity.

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Empleo público: cómo podría impactar la Inteligencia Artificial y cuántos puestos de trabajo podrían perderse

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Un nuevo estudio de la CAF reveló que el 34% de los puestos de trabajo en Argentina es susceptible de ser sustituido por la IA. Cómo repercute el cambio tecnológico en la naturaleza de los trabajos en el mundo, según los expertos.

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Neuralink, de Elon Musk, muestra a un mono con chip cerebral usando videojuego con el pensamiento | DW | 12.04.2021

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Musk lleva mucho tiempo considerando que la fusión de mentes con máquinas es vital para evitar que las personas sean superadas por la inteligencia artificial.

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Knowdle AI Collective Intelligence EngineCon el inicio de la pandemia, Knowdle desarrolló una versión de sus sistemas de inteligencia artificial colectiva (IAC) para aplicarla en los proyectos de covid-19 con el grupo COVIDwarriors.Esta nueva versión ha demostrado una capacidad de semantización que, más allá de la estadística que se viene usando en el campo sanitario y que puede producir errores de interpretación, permite tomar decisiones informadas con IAC (por ejemplo, en síntomas y tratamientos) manteniendo el anonimato de los datos y de sus pacientes.

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Knowdle AI Collective Intelligence EngineCon el inicio de la pandemia, Knowdle desarrolló una versión de sus sistemas de inteligencia artificial colectiva (IAC) para aplicarla en los proyectos de covid-19 con el grupo COVIDwarriors.Esta nueva versión ha demostrado una capacidad de semantización que, más allá de la estadística que se viene usando en el campo sanitario y que puede producir errores de interpretación, permite tomar decisiones informadas con IAC (por ejemplo, en síntomas y tratamientos) manteniendo el anonimato de los datos y de sus pacientes.

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Científicos anunciaron este jueves (22.07.2021) en la revista Nature la disponibilidad de la mayor base de datos de proteínas que forman las estructuras de la vida, lo que "cambiará fundamentalmente la investigación en biología", según especialistas.

Piezas fundamentales de la vida, la estructura de cada proteína, que depende de los aminoácidos que la componen, define lo que hace y cómo lo hace, por lo que determinarla aportar información valiosa para entender los procesos biológicos, hacer avanzar diversos campos de investigar y podría servir para el desarrollo de fármacos.

Google DeepMind

La empresa DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) han empleado el sistema de inteligencia artificial AlphaFold para publicar la base de datos más completa y precisa de las predicciones de las estructuras de las proteínas humanas.

Cada célula de un organismo viviente ejecuta su función con la ayuda de proteínas que dan permanentemente instrucciones para mantener en buena salud la célula y combatir las infecciones. A diferencia del genoma -la secuencia de los genes que codifican la vida celular-, el proteoma humano cambia permanentemente en respuesta a instrucciones genéticas y estímulos exteriores.

La comprensión del funcionamiento de las proteínas, a través de la forma que adopten al interior de las células, es un verdadero desafío.

Solo se conoce el 17 % de los componentes del proteoma humano

Los científicos se han aplicado a determinar a través de experimentos su función precisa. Pero después de 50 años de investigación, solo se conoce el 17 % de los aminoácidos, o componentes del proteoma humano.

Los investigadores de Google DeepMind y del Laboratorio europeo de biología molecular (EMBL) revelaron el jueves una base de datos, de libre acceso, de 20.000 proteínas manifestadas por el genoma humano. A las que se agregan 350.000 proteínas de 20 organismos, como bacterias o ratones, utilizados para la investigación.

AlphaFold: programa de aprendizaje automático

Esta base fue obtenida gracias a un programa de aprendizaje automático capaz de predecir con precisión la forma de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos.

El programa AlphaFold se entrenó con base a 170.000 estructuras conocidas de proteínas y luego predijo la forma del 58 % de todas las proteínas del proteoma humano, lo que más que duplicó el número de estructuras de proteínas humanas conocidas con precisión.

De ellos, la posición de un subconjunto del 35,7 % se predijo con un grado de confianza "muy alto", lo que supone el doble del número cubierto por las estructuras experimentales, explicó la revista.

Predicción de estructuras a gran escala

Los investigadores consideran que la predicción de estructuras a gran escala y con precisión se convertirá "en una herramienta importante que permitirá abordar nuevas cuestiones científicas desde una perspectiva estructural", y las predicciones de AlphaFold ayudarán a esclarecer aún más el papel de las proteínas.

"Creemos que esta es la contribución más significativa que ha hecho la inteligencia artificial al avance del conocimiento científico hasta la fecha, y es un gran ejemplo de los tipos de beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a la sociedad", según el fundador de DeepMind, Demis Hassabis, firma británica que pertenece a Alphabet, matriz de Google.

El uso de la inteligencia artificial, con su capacidad de predecir computacionalmente la forma de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos, permite que no se tenga que determinar de forma experimental con el uso de técnicas laboriosas y a veces costosas.

Investigación sobre enfermedades genéticas

Las aplicaciones potenciales de estos datos van de la investigación sobre enfermedades genéticas a la ingeniería de cosechas resistentes a la sequía.

Según Paul Nurse, premio Nobel de medicina y director del Instituto Francis Crick, este avance es "un gran paso para la innovación en biología".

John McGeehan, director del Centro de innovación de Enzimas de la Universidad de Portsmouth, subrayó que "lo que tomaba meses y años en cumplirse fue realizado en un fin de semana por AlphaFold".

La capacidad de predecir con un programa informático la forma de una proteína a partir de su secuencia de ácidos aminados ya se está aplicando en algunos sectores de la investigación.

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Inteligencia artificial predice la forma de las proteínas humanas y abre nueva era en la biología | DW | 23.07.2021

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Científicos anunciaron este jueves (22.07.2021) en la revista Nature la disponibilidad de la mayor base de datos de proteínas que forman las estructuras de la vida, lo que "cambiará fundamentalmente la investigación en biología", según especialistas.

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Caso 1 en industria farmaceutica: Prueban por primera vez en humanos un medicamento creado por inteligencia artificialLa compañía Sutimomo Dainippon Pharma se alió con el star-up británica Exscientia para crear una medicina que pueda ser útil en el tratamiento de pacientes con trastorno obsesivo compulsivo (TOC).
Caso 2: Ejemplos en medicina areskore es una startup de Chicago que ha desarrollado un algoritmo. Es capaz de prever cuándo volverá un paciente al hospital combinando datos clínicos, demográficos, de laboratorio y de conducta. En otras palabras, analiza el riesgo de cada paciente.

Sentrian apunta aún más allá: quieren prever cuándo nos pondremos enfermos. Así podrán tratarnos incluso antes de que tengamos que ir al hospital, reduciendo las asistencias a los centros hospitalarios. Para ello usan biosensores, y machine learning para analizar esos datos.
Caso 3. En instituciones financieras. En la Argentina, hay varios emprendimientos locales que intentan aprovechar las posibilidades que ofrecen estos desarrollos en favor de la industria financiera. Por un lado, está el bot desarrollado por tres alumnos del Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) al que denominaron “Alicia con el que ganaron el Hackatón realizado por el Banco Galicia en el mes de mayo. Por el otro, se encuentra el bot que programaron ingenieros de Axxon Consulting con el que buscan ayudar a que bancos y compañías de servicios financieros mejoren sus interacciones con los clientes.

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1.       Motores de búsqueda como el de Google.

2.       Automóviles autónomos.

3.       Aplicaciones con GPS: Google Maps, Waze, etc.

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Empresas israelíes invierten en agricultura y tecnología alimentaria sostenible para salvar las fuentes de alimentos, plantas y abejas. "Estamos resolviendo grandes problemas con la tecnología", dicen.

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Tecnología israelí en la agricultura contra las fatales consecuencias del cambio climático

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Empresas israelíes invierten en agricultura y tecnología alimentaria sostenible para salvar las fuentes de alimentos, plantas y abejas. "Estamos resolviendo grandes problemas con la tecnología", dicen.

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Recomendacion de productos y servicios - Spotify / Netflix 

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Recomendacion de productos y servicios - Spotify / Netflix 

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1 Recomendación de productos y servicios

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En la electrónica se puede inyectar la red neuronal resuelta para simplificar la programación

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https://futuros-estudiantes.dc.uba.ar/sabias-que-un-programa-de-inteligencia-artificial-le-gano-al-campeon-mundial-de-go/#:~:text=En%20marzo%20de%202016%20el,de%20mesa%20Go%2C%20Lee%20Sedol.

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En marzo de 2016 el programa de inteligencia artificial AlphaGo, desarrollado por Google Deepmind, ganó en su última y definitiva partida al campeón coreano del juego de mesa Go, Lee Sedol. La máquina completó su cuarta victoria frente a una única del humano, en lo que ha sido planteado como el gran reto de la inteligencia artificial, debido a la dificultad de ese juego, muy popular en Asia.

Pero en enero de 2017 fue mucho más lejos: después de haberle ganado al campeón chino Ke Jie, obtuvo la victoria en más de 50 partidas anónimas frente a los mejores jugadores del mundo, identificado en el juego con el usuario "Master".

20 años después de la emblemática victoria en ajedrez donde Deep Blue (programa de IBM) venció por primera vez a Gary Kaspárov, los expertos en inteligencia artificial se lanzaron a un nuevo reto. Sin embargo, ganar al Go es mucho más difícil que al ajedrez, ya que las variables son prácticamente infinitas, lo que demanda capacidades humanas más allá del simple análisis de una jugada y las siguientes. En el Go las fichas no están en el tablero, sino que se van colocando con plena libertad por toda su superficie con el objetivo que abarcar un territorio mayor que el del rival y, a la vez, capturar sus fichas.

Para las máquinas el Go es un juego mucho más complejo por tener un tablero de 19 x 19 (vs. 8 x 8 en el ajedrez). La mayoría de las movidas en ese tablero son lícitas (aunque no necesariamente buenas), a diferencia del ajedrez donde las movidas a analizar están limitadas por las reglas particulares de cada pieza. En este sentido, la potencia de una supercomputadora, tratando de analizar de forma exhaustiva todas las posibilidades, sería inviable.

No obstante, AlphaGo ha desarrollado algo que podría denominarse "intuición", gracias al trabajo de IA en varios niveles. El algoritmo se basa en una combinación de redes neuronales (aprendizaje profundo centrado en visualizar posibilidades en cascada) junto a una búsqueda selectiva. La herramienta desarrollada por Google es capaz de evaluar a la vez el movimiento próximo y la posición general del tablero: el paso siguiente y también la importancia estratégica de una situación.

Deep Blue fue creado para el ajedrez; AlphaGo es un programa que aprende de los datos y se retroalimenta jugando contra sí mismo para perfeccionarse: le enseñaron a observar los movimientos de jugadores reales hasta que tuvo suficiente información como para ser capaz de adivinar qué iban a hacer con su siguiente ficha. Luego, esas redes neuronales se basaron en el llamado aprendizaje por refuerzos, practicando solas para consolidar la toma de decisiones inteligentes centrándose en elegir entre las posibilidades ganadoras y obviando las demás.

A fines de 2017 surgió una versión posterior a AlphaGo, llamada AlphaGoZero, con varias optimizaciones sobre la versión original y que adquiere su maestría en el Go únicamente aprendiendo a jugar contra sí misma. A diferencia del aprendizaje del juego en base a partidas de expertos, AlphaGoZero empezó a jugar partiendo de una "tabula rasa" y sin ningún conocimiento de partidas humanas previas. Con movimientos de fichas al azar fue entrenándose y aprendiendo en cada partida en base a los errores y aciertos cometidos.

En este aspecto, la revista científica Nature ha explicado que el reto de la inteligencia artificial era desarrollar algoritmos que aprendan conceptos difíciles con una competencia humana. Ahora AlphaGoZero lo ha logrado.

Acerca del GO
Surgido en China hace más de 2.500 años bajo la influencia de los principios espirituales taoístas, el juego del Go enfrenta sobre un tablero a dos oponentes que deben colocar alternativamente piedras negras y blancas en las intersecciones libres de una cuadrícula de 19 por 19. Las piedras aisladas se eliminan de la partida y el objetivo principal es dominar la mayor superficie del tablero, por lo que los jugadores deben elegir entre ubicar las fichas juntas y protegerlas entre sí para evitar que sean capturadas, o separarlas para ganar terreno en la cuadrícula.
Para saber más sobre la Inteligencia Artificial
Actualmente el Departamento de Computación y el Instituto de Ciencias de la Computación (ICC UBA/CONICET) cuentan con un Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada. Es un laboratorio interdisciplinario, que combina proyectos de la Lingüística Computacional, Neurociencia Computacional (como la percepción del azar), Procesamiento de Lenguaje Natural, Sistemas de Diálogo, Reconocimiento del Habla y Análisis en Tiempo Real de Señales del Cerebro.

Desde este Laboratorio, los investigadores de DC/ICC vienen participando en diferentes proyectos de neurociencia integrativa basados en el estudio de la toma de decisiones y cómo actúa nuestro cerebro cuando jugamos al ajedrez (uno de estos proyectos se desarrolló con el Laboratorio de Neurociencia Integrativa originado por el Departamento de Física de la UBA).

Recientemente el grupo liderado por Diego Fernández Slezak, profesor del DC e investigador del ICC, publicó los resultados de un estudio donde se desarrolló un modelo que describe cómo reaccionamos -fuera del laboratorio- ante múltiples alternativas (que fue probado con éxito en el juego de ajedrez y en un popular sitio de ventas online).

La noticia completa está disponible acá: http://nexciencia.exactas.uba.ar/cuando-no-es-blanco-o-negro

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¿Sabías que un programa de inteligencia artificial le ganó al campeón mundial de Go? - Departamento de Computación

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En marzo de 2016 el programa de inteligencia artificial AlphaGo, desarrollado por Google Deepmind, ganó en su última y definitiva partida al campeón coreano del juego de mesa Go, Lee Sedol. La máquina completó su cuarta victoria frente a una única del humano, en lo que ha sido planteado como el gran reto de la inteligencia artificial, debido a la dificultad de ese juego, muy popular en Asia.

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https://tecnohotelnews.com/2019/01/25/inteligencia-artificial-travel/

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La inteligencia artificial está cada vez más presente en el sector turístico. Este jueves, en FiturtechY futuro fue uno de los temas clave. Grandes empresas del sector se dieron cita para exponer algunos de sus últimos avances en este campo.
Uno de los grandes retos a los que se enfrenta el sector travel es la conversión de la voz en datos para, por ejemplo, poder llevar a cabo reservas. Pero los avances son tan rápidos que en Estados Unidos ya lo han puesto en marcha y poco a poco se extenderá a todo el mundo. Y es que hasta no hace mucho se tardaban varios meses en analizar una cantidad ingente de datos. Hoy, se tardan segundos.
Fernando Ramiro, Director Market Management. Spain & Portugal de Expedia Group, afirmó que en para impulsar este tipo de mejoras, Expedia cuenta con tres laboratorios a nivel mundial donde se sientan con hoteleros y clientes para entender qué herramientas necesitan. "Los hoteles independientes no tienen los recursos para tener esas herramientas tecnológicas, así que se las diseñamos según sus necesidades, siempre que sean útiles, plurales y fáciles de utilizar", explica. En esos laboratorios las diseñan y las analizan, para luego sacarlas al mercado.
Además, afirma que estas herramientas basadas en Inteligencia Artificial están basadas en su usabilidad, si bien existe un equipo de unas 300 personas solo en España que trabajan dando formación a los partners hoteleros que la necesiten. Y, entre los próximos objetivos de la compañía está, como habíamos dicho, la aplicación de la Inteligencia Artificial a la voz.

La era de los robots humanoides...

Otro de los campos donde la Inteligencia Artificial está dando grandes pasos es en la robótica humanoide. Daniel Campo, Area Sales Manager EMEA at Softbank Robotics, afirma que cada vez son más los hoteles que apuestan por estos robots tipo Pepper. "Cuando el huésped entra al hotel, el robot le da la bienvenida, le ofrecerá actividades a realizar y le brindará toda la ayuda que necesite. A día de hoy, esa proactividad no la da ningún otro dispositivo", explica.
Aun así, reconoció que estamos todavía en el principio de esta tecnología. "Hablamos de un todo en uno: mecatrónica, electrónica, software... No es fácil conjugarlas todas en un solo dispositivo". Pero la realidad es que a día de hoy ya hay más de 25.000 robots en diferentes hoteles de todo el mundo. Japón, Francia, Alemania o Inglaterra ya han empezado a apostar por ellos. Cadenas como Marriott o Hilton, también. "El objetivo es mejorar la customer experince de hoteles y aeropuertos. Conseguir que estos robots conecten emocionalmente con las personas y que den una información lo más precisa posible", concluye.

La IA aplicada a Watson

Por último, Elisa Martin Garijo, Directora de Tecnologia e Innovación de IBM, explicó que en su compañía están trabajando para poder aplicar las técnicas de IA en asistentes virtuales, para poder impulsar esa relación entre persona y robot o sistema.
Entre los grandes avances que están llegando, Elisa Martín destacó la complejidad del proyecto Debater. "Hasta ahora, el mecanismo de comunicación entre persona y sistema estaba basado en pregunta-respuesta. Pero gracias a este proyecto, están empezando a argumentar. Es decir, el sistema es capaz de recomendar y argumentar con el usuario".
Otro de los avances más relevantes es el hecho de que la IA empieza a aprender de los pequeños datos. "Siempre hemos ligado la IA al big data. Pero no siempre tenemos grandes datos, por eso estamos trabajando para que estas máquinas aprendan sin necesidad de preparar tantos datos como antes". Por último, reconoció que se está investigando también para que los agentes de Inteligencia Artificial "sean capaces de aprender entre ellos". Es decir, "si son capaces de comunicarse entre ellos, podrán aprender el uno del otro".
IBM aplica toda esta tecnología a Watson, un asistente que resulta particularmente atractivo, ya que el hotel conserva los datos de los huéspedes. El producto de IBM también posee marca blanca, por lo que el hotel puede usar la tecnología para impulsar un chatbot propio.

Imágenes cedidas: IBM

Autores

Redactor de TecnoHotel. Licenciado en Periodismo por la Universidad Complutense, ha trabajado durante más de una década en el sector educativo y cultural. Especializado en social media, posicionamiento web y márketing digital.

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Inteligencia Artificial en el sector travel: tres casos de éxito - TecnoHotel

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La inteligencia artificial está cada vez más presente en el sector turístico. Este jueves, en FiturtechY futuro fue uno de los temas clave. Grandes empresas del sector se dieron cita para exponer algunos de sus últimos avances en este campo.

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Every few months it seems another study warns that a big slice of the workforce is about to lose their jobs because of artificial intelligence. Four years ago, an Oxford University study predicted 47% of jobs could be automated by 2033. Even the near-term outlook has been quite negative: A 2016 report by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) said 9% of jobs in the 21 countries that make up its membership could be automated. And in January 2017, McKinsey's research arm estimated AI-driven job losses at 5%. My own firm released a survey recently of 835 large companies (with an average revenue of $20 billion) that predicts a net job loss of between 4% and 7% in key business functions by the year 2020 due to AI.

Yet our research also found that, in the shorter term, these fears may be overblown. The companies we surveyed - in 13 manufacturing and service industries in North America, Europe, Asia-Pacific, and Latin America - are using AI much more frequently in computer-to-computer activities and much less often to automate human activities. "Machine-to-machine" transactions are the low-hanging fruit of AI, not people-displacement.

For example, our survey, which asked managers of 13 functions, from sales and marketing to procurement and finance, to indicate whether their departments were using AI in 63 core areas, found AI was used most frequently in detecting and fending off computer security intrusions in the IT department. This task was mentioned by 44% of our respondents. Yet even in this case, we doubt AI is automating the jobs of IT security people out of existence. In fact, we find it's helping such often severely overloaded IT professionals deal with geometrically increasing hacking attempts. AI is making IT security professionals more valuable to their employers, not less.

In fact, although we saw examples of companies using AI in computer-to-computer transactions such as in recommendation engines that suggest what a customer should buy next or when conducting online securities trading and media buying, we saw that IT was one of the largest adopters of AI. And it wasn't just to detect a hacker's moves in the data center. IT was using AI to resolve employees' tech support problems, automate the work of putting new systems or enhancements into production, and make sure employees used technology from approved vendors. Between 34% and 44% of global companies surveyed are using AI in in their IT departments in these four ways, monitoring huge volumes of machine-to-machine activities.

In stark contrast, very few of the companies we surveyed were using AI to eliminate jobs altogether. For example, only 2% are using artificial intelligence to monitor internal legal compliance, and only 3% to detect procurement fraud (e.g., bribes and kickbacks).

What about the automation of the production line? Whether assembling automobiles or insurance policies, only 7% of manufacturing and service companies are using AI to automate production activities. Similarly, only 8% are using AI to allocate budgets across the company. Just 6% are using AI in pricing.

Where to Find the Low-Hanging Fruit

So where should your company look to find such low-hanging fruit - applications of AI that won't kill jobs yet could bestow big benefits? From our survey and best-practice research on companies that have already generated significant returns on their AI investments, we identified three patterns that separate the best from the rest when it comes to AI. All three are about using AI first to improve computer-to-computer (or machine-to-machine) activities before using it to eliminate jobs:

Put AI to work on activities that have an immediate impact on revenue and cost. When Joseph Sirosh joined Amazon.com in 2004, he began seeing the value of AI to reduce fraud, bad debt, and the number of customers who didn't get their goods and suppliers who didn't get their money. By the time he left Amazon in 2013, his group had grown from 35 to more than 1,000 people who used machine learning to make Amazon more operationally efficient and effective. Over the same time period, the company saw a 10-fold increase in revenue.

After joining Microsoft Corporation in 2013 as corporate vice president of the Data Group, Sirosh led the charge in using AI in the company's database, big data, and machine learning offerings. AI wasn't new at Microsoft. For example, the company had brought in a data scientist in 2008 to develop machine learning tools that would improve its search engine, Bing, in a market dominated by Google. Since then, AI has helped Bing more than double its share of the search engine market (to 20%); as of 2015, Bing generated more than a $1 billion in revenue every quarter. (That was the year Bing became a profitable business for Microsoft.) Microsoft's use of AI now extends far beyond that, including to its Azure cloud computing service, which puts the company's AI tools in the hands of Azure customers. (Disclosure: Microsoft is a TCS client.)

Look for opportunities in which AI could help you produce more products with the same number of people you have today. The AI experience of the 170-year-old news service Associated Press is a great case in point. AP found in 2013 a literally insatiable demand for quarterly earnings stories, but their staff of 65 business reporters could write only 6% of the earnings stories possible, given America's 5,300 publicly held companies. The earnings news of many small companies thus went unreported on AP's wire services (other than the automatically published tabular data). So that year, AP began working with an AI firm to train software to automatically write short earnings news stories. By 2015, AP's AI system was writing 3,700 quarterly earnings stories - 12 times the number written by its business reporters. This is a machine-to-machine application of AI. The AI software is one machine; the other is the digital data feed that AP gets from a financial information provider (Zacks Investment Research). No AP business journalist lost a job. In fact, AI has freed up the staff to write more in-depth stories on business trends.

Start in the back office, not the front office. You might think companies will get the greatest returns on AI in business functions that touch customers every day (like marketing, sales, and service) or by embedding it in the products they sell to customers (e.g., the self-driving car, the self-cleaning barbeque grill, the self-replenishing refrigerator, etc.). Our research says otherwise. We asked survey participants to estimate their returns on AI in revenue and cost improvements, and then we compared the survey answers of the companies with the greatest improvements (call them "AI leaders") to the answers of companies with the smallest improvements ("AI followers"). Some 51% of our AI leaders predicted that by 2020 AI will have its biggest internal impact on their back-office functions of IT and finance/accounting; only 34% of AI followers said the same thing. Conversely, 43% of AI followers said AI's impact would be greatest in the front-office areas of marketing, sales, and services, yet only 26% of the AI leaders felt it would be there. We believe the leaders have the right idea: Focus your AI initiatives in the back-office, particularly where there are lots of computer-to-computer interactions in IT and finance/accounting.

Computers today are far better at managing other computers and, in general, inanimate objects or digital information than they are at managing human interactions. When companies use AI in this sphere, they don't have to eliminate jobs. Yet the job-destroying applications of AI are what command the headlines: driverless cars and trucks, robotic restaurant order-takers and food preparers, and more.

Make no mistake: Automation and artificial intelligence will eliminate some jobs. Chatbots for customer service have proliferated; robots on the factory floor are real. But we believe companies would be wise to use AI first where their computers already interact. There's plenty of low-hanging fruit there to keep them busy for years.

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Every few months it seems another study warns that a big slice of the workforce is about to lose their jobs because of artificial intelligence. Four years ago, an Oxford University study predicted 47% of jobs could be automated by 2033.

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Para ofrecer una mejor experiencia a los asegurados y un mejor servicio, las aseguradoras incorporan nuevas formas de tecnología. Entre ellas, la Inteligencia Artificial (IA). A continuación, analizaremos diferentes casos en los que ya se aplica la IA en el seguro, en qué procesos puede integrarse, cómo es el entrenamiento de las máquinas para que aprendan, y cómo esta tecnología puede mejorar la experiencia del cliente.

Escribe Aníbal Cejas

Para adentrarnos en este tema consultamos a Nicolás Renzi, Líder de Transformación Digital del Grupo San Cristóbal; Guillermo Nanni, CTO (Chief Technology Officer) de Sistran; Juan Mazzini, Analista Senior de Celent; Ary Baptista, Gerente de Sistemas de Seguros Patrimoniales y ART de Swiss Medical Seguros; Pablo Blanco, Gerente Senior de Sistemas y Tecnología Informática y Matías Sanders, del Laboratorio de Innovación Tecnológica, ambos de Experta Seguros. Junto a los ejecutivos analizaremos cómo la Inteligencia Artificial (IA) está cambiando la forma de hacer seguros en la actualidad.

Nicolás Renzi, de San Cristóbal, brindó una primera definición de la IA para entender de qué se trata: "La Inteligencia Artificial es el desarrollo de sistemas computacionales capaces de realizar tareas que comúnmente necesitaría una persona". Para el ejecutivo, el mayor potencial de esta tecnología se encuentra en la posibilidad de hacerlo a una escala mucho mayor, automatizando aquellas tareas repetitivas que no agregan demasiado valor.
Con respecto a la aplicación en el seguro de esta tecnología, mencionó: "Sigue el camino que se recorrió en todas las otras industrias, donde la IA ya tiene un nivel de madurez mayor. Básicamente, este camino implica procesar grandes volúmenes de datos, para identificar patrones y asistir en la toma de decisiones. El negocio del seguro es, especialmente, un negocio de riesgos y de incertidumbre. Por la naturaleza estadística de los algoritmos que conforman las herramientas de IA, esta industria se presenta como una de las de mayor potencial para la explotación de estas técnicas".

Por su parte, Guillermo Nanni dijo: "Existe una infinidad de aplicaciones de la IA en el seguro. Algunas aún son un prototipo, otras ya son una realidad y aún hay mucho por descubrir". A continuación, enumeró una serie de conceptos donde la IA marcará la diferencia en una aseguradora:

* Crear sistemas inteligentes: Las aseguradoras poseen sistemas core para la gestión de sus procesos organizacionales. Estos sistemas representan los procesos principales de una compañía de seguros, que sumados a la información que poseen y a la IA, se convertirán en componentes fundamentales para el análisis predictivo creando una organización más inteligente.

* Procesamiento directo: Las aseguradoras se esfuerzan por cumplir y superar las expectativas de los consumidores. La analítica avanzada impulsará la eficiencia del proceso a lo largo de los reclamos y la suscripción, progresando a un verdadero procesamiento directo para transacciones de alto volumen y bajo complejidad. Los chatbots con IA y el lenguaje natural entregarán actualizaciones a los clientes, reduciendo el número de llamadas de consulta y los gastos relacionados.

* Incrementar la rentabilidad: Algunas aseguradoras están utilizando potentes algoritmos de analítica y de IA para analizar grandes datos y calcular el riesgo con mayor precisión, mejorando la rentabilidad y la retención. El aumento de la granularidad en las prácticas de segmentación de riesgos, que incluye el uso innovador de datos tales como, telemática, registros públicos, imágenes de área, imágenes de siniestros, etc., permite una mejor comprensión del riesgo.

En tanto, Juan Mazzini, explicó: "Las aseguradoras están cada vez más interesadas en formas de hacer un mejor uso de los datos en sus decisiones diarias. De hecho, casi la mitad de los CIO que hemos encuestado por este tema mencionaron que actualmente están trabajando en análisis que incluyen inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático, lenguaje natural, visión de máquina, y otras formas de IA. Solamente una minoría de aseguradoras (5%) no está trabajando en estos temas actualmente".

Fuente: Celent 2017/2018 Encuesta a CIOs de aseguradoras a nivel global (n=100).

Y añadió Mazzini: "Nuestros informes recientes muestran que:
* Las aseguradoras consideran que tecnologías como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) son clave para la inteligencia artificial.
* La mitad de las aseguradoras cree que la industria ha tardado en adoptar la inteligencia artificial, y una tercera parte piensa que las compañías de seguros que han invertido en estas tecnologías ya pueden obtener valor.
* La gestión de siniestros y el servicio al cliente son los dos dominios donde las aseguradoras creen que las tecnologías de inteligencia artificial pueden tener el mayor impacto.
* Las aseguradoras buscan ayuda de proveedores externos para implementar sus iniciativas de IA.
* Internamente, están buscando las funciones de TI y los equipos de operaciones para encabezar los esfuerzos de inteligencia artificial, mientras que la innovación y los equipos de datos son los siguientes recursos más populares para obtener asistencia con inteligencia artificial.
* La ciencia de datos y la automatización de procesos robóticos (RPA) fueron las dos principales tecnologías en términos de inversión.
* Las aseguradoras están buscando asistencia externa para permitir su evolución en IA.
* Las funciones principales, como el desarrollo de productos, el marketing y la marca, y las ventas y la distribución son las principales funciones en las que la IA puede desempeñar un papel clave, mientras que la ciencia de datos y RPA son las principales tecnologías para las aseguradoras.
* La cultura interna de la organización es uno de los aspectos más difíciles de remodelar cuando se invierte en IA, y esta es la razón por la cual la mayoría de las aseguradoras consideran que el aspecto cultural es el principal componente para el éxito".

Desde Experta, Pablo Blanco (foto) y Matías Sanders señalaron: "La IA en el mundo del seguro viene avanzando muy rápido dado que tiene la capacidad de detectar y aprender patrones, clasificar, predecir y, en consecuencia, definir escenarios más seguros para la prevención de siniestros. Sus usos actuales varían entre los procesos internos de cada compañía, pero por citar algunos ejemplos, hay registro de implementaciones de modelos predictivos que brindan primas de forma inteligente tomando información de hábitos de manejo, zonas, distancias, multas, antigüedad del permiso de conducir y su clasificación, tareas en su trabajo, exposición a riesgos y diversos datos que provengan de otras fuentes de información".

Además de esto, mencionaron: "Existen casos específicos en el momento de la suscripción que en algunas oportunidades se valen del análisis predictivo para evaluar el riesgo de potenciales clientes u objetos asegurables. Si se tratase de un seguro de Vida o de Accidentes Personales, con los datos de salud del cliente o su estado financiero, ayudan a la construcción de un perfil reconocible, repetible y escalable".

Luego, Ary Baptista, de Swiss Medical Seguros, resumió: "La IA en seguros se aplica en varios procesos del negocio como la venta/contratación del servicio, atención al cliente, siniestros, denuncia y pago, también en procesos de predicción del fraude".

Procesos de aplicación de la IA

La inteligencia artificial puede aplicarse a diferentes procesos, desde San Cristóbal, Renzi comentó: "Puede hacerse en cualquier proceso de negocio donde sea necesario procesar información, pero su mayor valor va a estar dado cuando se aplique en un proceso donde este volumen de información sea tan grande que el costo de utilizar personas sea prohibitivo". Y mencionó dos ejemplos de esto, uno dentro del área de siniestros y otro en suscripción:

1) "Dentro del proceso de análisis de siniestros en nuestra compañía utilizamos algoritmos de Machine Learning, que identifican aquellos casos con mayor probabilidad de ser fraudulentos. Estos algoritmos se valen de datos de siniestros pasados, donde mediante técnicas avanzadas de entrenamiento detectan cuáles fueron los patrones comunes a los casos de fraude y gracias a esto son capaces de extrapolar ese conocimiento para detectar maniobras similares en los nuevos siniestros que van ingresando en nuestra operación.
2) Los algoritmos de detección de fraude inicialmente se aplicaron en el ramo Automotor, para los siniestros que tenían lugar en Argentina. Actualmente estamos implementándolos en otros riesgos (Hogar, AP, Granizo, Vida, Combinado, etc.). Y además, estamos comenzando a aplicar estos aprendizajes y metodologías en nuestra operación de Uruguay".
Por su parte, en relación a este tema en Sistran, Nanni reflexionó: "Vivimos en una cultura en la que aún se requiere interacción entre las personas. Por consiguiente, las compañías de seguros que implementen la IA integrada a ellas en sus procesos de negocios serán las más exitosas".
También describió algunos procesos en los cuales se está utilizando la IA actualmente:
* En el Proceso de notificación de siniestros: Los algoritmos de IA pueden identificar las posibles reclamaciones fraudulentas y resaltarlas para que los humanos realicen investigaciones y acciones, si es necesario. Esto permite que una compañía de seguros tome medidas con mayor rapidez, que confiando solo en los humanos.

* En las Nuevas políticas y planes según hábitos: La IA brindará a las aseguradoras la capacidad de desarrollar rápidamente políticas personalizadas de precios que reflejen la historia, los hábitos, el nivel de actividad, el estilo de vida y el presupuesto de cada cliente. Por ejemplo, una persona que busca una póliza de seguro de auto puede recibir una prima basada en su actividad de conducción, como se deduce de los datos obtenidos de la creciente abundancia de dispositivos y sensores conectados para ayudar a los operadores a determinar el nivel de riesgo de un conductor individual.

Asimismo, Pablo Blanco y Matías Sanders de Experta distinguieron a la atención al cliente y la administración de los siniestros como procesos donde puede aplicarse la IA: "Para la atención al cliente los agentes virtuales o bots conversacionales se volvieron fundamentales para que el asegurado tenga una respuesta las 24hs, los 7 días de la semana durante todo el año, y para las compañías esto también representa una oportunidad de venta en este nuevo medio de interacción. Experta fue pionera en la incorporación de esta herramienta, a sabiendas que la IA aplicada a estos productos produce una experiencia mucho más profunda y rica, de la cual se pueden obtener muchos más datos de interés para futuras interacciones. Una cosa es un bot que no sepa quién es el que está del otro lado y otra cosa es un bot que identifique al interlocutor, los productos que tiene contratados, el status de sus reclamos/siniestros o todo dato relevante que pueda ser significativo y que haga de esa conversación una verdadera experiencia disruptiva para el cliente".

"También hay casos en donde mediante algoritmos de reconocimiento de voz es posible identificar emociones o clientes claves o VIP y redirigirlos a los agentes de atención con más experiencia que intenten evitar una situación negativa. En el caso de la administración de los siniestros, la IA tiene todo lo necesario para reducir tiempos y posibles fraudes. Siendo que el momento de la verdad de una empresa aseguradora ante el cliente es qué tan rápido realiza el pago del siniestro, esto incrementa notablemente la satisfacción del asegurado y lo fideliza, dejando fértil el terreno para seguir construyendo una relación que evolucione constantemente", concluyeron.

Ary Baptista de Swiss Medical Seguros destacó también que la tendencia más visible de la IA está en los modelos de atención al cliente mediante asistentes virtuales. Y agregó: "Sistemas como Siri, Alexa, etc., en el negocio de seguros se incorporarán, sin lugar a dudas, a todos los modelos de atención al asegurado. Además, esta tecnología puede ser utilizada en procesos internos para el análisis de imágenes y metodología predictiva para la prevención de fraudes (machine learning) ".

Cerrando la rueda, Mazzini manifestó: "Recientemente publicamos una serie de informes dedicados a la IA:

1. Demystifying Artificial Intelligence: The Tools Supporting Modern Data Science and the Rise of DataOps
2. Demystifying Artificial Intelligence in Insurance: A Tale of Two Models
3. Demystifying Artificial Intelligence in Insurance: The Industry Perspective
Fuente: Celent - Agosto 2018 | Demystifying Artificial Intelligence in Insurance: The Industry Perspective
El primero de estos informes proporciona una revisión de las herramientas y tecnologías, incluidas DataOps, en las que las aseguradoras pueden invertir para lanzar iniciativas de inteligencia artificial. El segundo informe analiza cómo las aseguradoras pueden organizarse internamente para ejecutar proyectos de IA de manera óptima. En particular, detalla nuestra visión de las combinaciones de herramientas y personas que las aseguradoras pueden usar para trabajar en estos proyectos. Finalmente, pensamos que sería importante obtener la perspectiva de la industria de seguros sobre la IA, y este es el tema del tercer informe; dirigido exclusivamente a aseguradoras, con 188 participantes incluyendo responsables de TI, innovación y digital (58% Norte América, 31% LATAM, 32% EMEA y 31% APAC).
Uno de los temas que queríamos validar era dónde las aseguradoras perciben que la IA tiene el mayor impacto. La figura contigua muestra que la gestión de siniestros y el servicio al cliente son las dos áreas que las aseguradoras priorizan cuando invierten en herramientas y tecnologías de IA.
Este resultado confirma nuestras observaciones, principalmente en función de los casos que hemos recibido como parte de nuestro programa Aseguradora Modelo. De hecho, de los 5 ganadores de 2018 en la categoría de datos, analítica e inteligencia artificial, todos tienen una relación directa o indirecta con la gestión de siniestros y / o el servicio al cliente:
* Cattolica Assicurazioni: Motor de estimación automática de daños que genera la estimación automática de daños del automóvil a través del procesamiento de fotos de siniestros por un motor de inteligencia artificial.
* IndiaFirst Life Insurance: Varios modelos de análisis, incluidos los motores de predicción y recomendaciones de productos, cuyo objetivo es reducir los números de cancelación de pólizas a través de una mejor identificación de incidentes iniciados por el cliente y el seguimiento de campañas específicas.
* Markerstudy Group: Plataforma AI para adquisición y retención de clientes.
* Munich Re América: Herramienta inteligente de análisis de pérdida para identificar las causas principales de pérdidas en accidentes viales a través de técnicas analíticas predictivas y prescriptivas.
* Taikang Insurance Group: Plataforma de verificación de identidad del cliente que aprovecha características biológicas para respaldar los procesos de toma de decisiones, especialmente en siniestros y suscripción.
En el futuro, esperamos que las aseguradoras aumenten su inversión en inteligencia artificial y creemos que priorizarán las áreas que tengan un alto impacto en su negocio principal y, por lo tanto, en sus ratios técnicos".
En nuestra próxima edición analizaremos cómo es el entrenamiento de las máquinas para que aprendan, y cómo esta tecnología puede mejorar la experiencia del cliente.

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Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Industria de Seguros - Informe Operadores de Mercado

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Para ofrecer una mejor experiencia a los asegurados y un mejor servicio, las aseguradoras incorporan nuevas formas de tecnología. Entre ellas, la Inteligencia Artificial (IA). A continuación, analizaremos diferentes casos en los que ya se aplica la IA en el seguro, en qué procesos puede integrarse, cómo es el entrenamiento de las máquinas [...]

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Siri es un asistente inteligente que te ayuda a hacer cosas más rápido en tus dispositivos Apple. Incluso antes de que se lo pidas.

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https://www.deutschland.de/es/topic/economia/inteligencia-artificial-en-alemania-el-mundillo-de-las-startups

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Reiner Kurzhals ha creado dos exitosas empresas de IA en pocos años. El profesor de estadística de Münster vendió la startup de análisis de datos 4tree a la consultora de gestión McKinsey, y PwC Alemania adquirió recientemente una participación en su actual proyecto Westphalia DataLab (WDL). 4tree analiza el comportamiento de compra del comercio en tiendas. WDL vincula datos de la empresa, como las cifras de ventas o los niveles de existencias, con datos como los informes meteorológicos o los informes de tráfico, con el fin de crear una base para la toma de decisiones sobre la adquisición de mercancías o las rutas de transportistas
www.westphalia-datalab.com

Adrian Locher y Rasmus Rothe acaban de inaugurar en Berlín el primer "Venture Studio" de inteligencia artificial del mundo con su empresa Merantix. El emprendedor suizo y el experto en IA reconocido internacionalmente quieren allanar el camino desde la investigación en IA hasta las aplicaciones empresariales en el nuevo campus. Ya llevan desde 2016 fundando startups en torno al tema de la inteligencia artificial. Ya se han creado seis y están previstas más. La atención se centra en healthcare, big data, business intelligence y biotech.
www.merantix.com

La Plataforma de Sistemas de Aprendizaje fue lanzada en 2017 por el Ministerio de Educación e Investigación de Alemania (BMBF) y la Academia Alemana de Ciencia e Ingeniería acatech para aglutinar experiencias en el campo de la IA y apoyar la transferencia de conocimientos entre la ciencia y la industria. De este modo, se impulsa el camino de Alemania hacia un proveedor de tecnología líder a nivel internacional. Una novedad es el mapa de IA, que muestra dónde se utilizan las soluciones de IA, en qué institutos se investiga y qué universidades forman a la próxima generación de investigadores de IA
www.plattform-lernende-systeme.de/ki-landkarte.html

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Reiner Kurzhals ha creado dos exitosas empresas de IA en pocos años. El profesor de estadística de Münster vendió la startup de análisis de datos 4tree a la consultora de gestión McKinsey, y PwC Alemania adquirió recientemente una participación en su actual proyecto Westphalia DataLab (WDL).

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es del mismo pero aca muestra algo mas

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Robots de Boston Dynamics practican 'parkour'

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Si todavía crees que la Inteligencia Artificial es una cosa del futuro, es hora de mirar más de cerca el presente, ya que varias empresas que forman parte de nuestras rutinas -especialmente los gigantes de Internet- ya utilizan tecnologías de Inteligencia Artificial en sus estrategias.

Al visitar un ecommerce, buscar en Google o contratar el servicio de una compañía, es posible que ya estés interactuando con máquinas inteligentes y no lo percibas, porque los robots tienen un comportamiento cada vez más parecido al humano.
La intención, con esto, es aprovechar los recursos de la era digital para que la experiencia del usuario sea cada vez más eficiente, ágil y relevante.
Pero, como no siempre notamos la Inteligencia Artificial usada diariamente, preparamos este artículo para mostrarte de qué manera las grandes empresas usan estas tecnologías.

¡Aquí descubrirás cómo la IA está presente en tu vida! y conocerás:

¿Estás listo? ¡Continúa leyendo!

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial es un concepto en el campo de la tecnología que se refiere a la capacidad de las máquinas para pensar de manera muy similar a los seres humanos; y a menudo nos referimos a este tipo de tecnología con las siglas "IA" o "AI".

Por su parte, esta capacidad le permite a las máquinas comprender el comportamiento humano, analizar el entorno, razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma, sin intervención humana.

Para ello, necesitan recibir y analizar grandes volúmenes de datos, que amplíen sus conocimientos y hagan más inteligentes sus acciones.

Además, la Inteligencia Artificial es uno de los principales elementos de la cuarta revolución industrial, la Industria 4.0, que también está marcada por el Internet de las Cosas ( IoT), Big Data, Cloud Computing, entre otros conceptos.

Por esto, las empresas están viviendo una transformación digital, que coloca la tecnología en el centro de sus estrategias y promueve la digitalización y la automatización de procesos.

Así la Inteligencia Artificial se ha vuelto esencial para crear productos y servicios más inteligentes y hacer que las organizaciones sean más competitivas.

Incluso, las estrategias por detrás de la Inteligencia Artificial van desde los sistemas de recomendación para la compra de productos hasta la oferta de precio predictivo de un servicio en función de su demanda.

Pero no te preocupes. Más adelante veremos ejemplos de aplicaciones prácticas.

Principales tecnologías de Inteligencia Artificial para marketing

IA es mucho más que una tecnología, también reúne algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones.

Ahora, comprendamos mejor cuáles son las principales tecnologías de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar en el Marketing empresarial, ya que a menudo se utilizan juntas para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias.

¡Así que veamos algunas de ellas!

Machine Learning

Machine Learning significa aprendizaje automático. Según este concepto, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario.

De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.

Deep Learning

Deep Learning es profundizar en el aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.

En combinación con el machine learning -que funciona de manera más lineal-este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) es la capacidad de las máquinas para comunicarse con las personas en un lenguaje humano.

En otras palabras, es el área de la Inteligencia Artificial que se acerca a la lingüística para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sintácticas, relaciones semánticas y errores cotidianos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo, es decir, un lenguaje desestructurado.

Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.

Visión computacional

Es la capacidad de las máquinas para ver como seres humanos. La intención es imitar la visión humana, que puede captar la luz reflejada de un objeto, identificar el entorno que lo rodea, analizar la información y almacenarla en la memoria.

En la visión computacional, las máquinas también son capaces de hacer esto y pueden tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.

10 aplicaciones prácticas y ejemplos de Inteligencia Artificial en empresas

Ya que conoces las principales tecnologías de Inteligencia Artificial usada en el marketing veamos ahora cómo estas se pueden aplicar en la práctica y cómo las empresas están aprovechando el potencial de la Inteligencia Artificial.

1. Recomendación de productos y servicios

Spotify y Netflix son expertos en recomendaciones personalizadas. Ambas plataformas buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que realmente disfruten; y por supuesto la Inteligencia Artificial está detrás de eso.

Tanto Spotify como Netflix funcionan con Big Data, y es que el gran volumen de datos - tanto internos como externos a las plataformas - se utilizan para nutrir los algoritmos, que perfeccionan su conocimiento y hacen mejores recomendaciones.

De esta forma, el enorme catálogo en las plataformas se vuelve más interesante para los usuarios.

Por su parte, en Spotify, lo más destacado es la lista de reproducción "Descubrimientos de la Semana" cuya sugerencia de personalizada de 30 canciones, casi siempre te gusta, ¿no es verdad?

Y es que estas recomendaciones se basan en un cruce entre tres modelos:

1. Modelos de filtrado colaborativo: procesan datos sobre el comportamiento del usuario en relación con otros usuarios de plataformas similares.

2. Modelos de procesamiento de lenguaje natural: procesan datos sobre lo que dicen los usuarios de Internet sobre el catálogo de Spotify.

3. Plantillas de audio: procesan archivos de audio sin procesar del catálogo de Spotify.

Por otro lado, en Netflix, la página de inicio personalizada es la forma principal en que los suscriptores interactúan con las recomendaciones de la plataforma.

La estrategia de Netflix es recomendar títulos que sean de interés, pero también estimular que exploren y naveguen por el catálogo. Para ello, la página de inicio se organiza en líneas, clasificadas por géneros o subgéneros de películas y series.

Las líneas y el orden de los títulos consideran los intereses del usuario en relación con otros usuarios similares de la plataforma (filtrado colaborativo) y una serie de reglas.

En general, los títulos más relevantes tienden a estar más cerca de la esquina inferior derecha, el cual tiende a recibir más atención por parte de los usuarios. ¡Pero el aprendizaje automático en Netflix va todavía más lejos!

Los algoritmos aprenden de la interacción con la página de inicio y comprenden de qué manera cada usuario consume sus contenidos, pudiendo reordenar títulos para crear una página específica para cada uno de los usuarios.

2. Automatización del servicio a través de chatbots

Los chatbots son uno de los principales referentes de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas. Para que las interacciones entre robots y clientes sean relevantes, las máquinas deben comprender de qué están hablando las personas y brindarles respuestas y soluciones.

Es importante mencionar que muchas compañías están invirtiendo en este tipo de aplicaciones para optimizar el servicio al cliente. Entre ellos, los bancos destacan en el poder de la inversión en tecnología, con asistentes de Inteligencia Artificial que interactúan con los clientes, aclaran dudas, informan saldos y realizan transacciones.

Además, cuanto más interactúan los usuarios con el chatbot, más aprenden sobre ellos e, incluso, anticipan sus necesidades.

Y el procesamiento del lenguaje natural es uno de los elementos principale s de la IA del asistente virtual.

3. Reconocimiento de voz

Alexa de Amazon y Siri de Apple no son solo asistentes virtuales a los que les puedes solicitar el pronóstico del tiempo del día.

Dependiendo de las interacciones que tengas, estas pueden conocer tus intereses y hacer que la conversación sea mucho más profunda, ya que ambas plataformas son interfaces de usuario de voz (VUI), que utilizan tecnología de IA conversacional.

Esto representa un gran avance en la interacción humano-computadora. En lugar de menús, clics o toques, usamos la voz, que es la forma más natural en que los humanos interactúan con el mundo.

Por esto, la Inteligencia Artificial tiene la tarea de entender qué es lo que dicen las personas para poder hablarles también y realizar las tareas que deseen.

Para hacerlo, los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural, que no solo comprende lo que dice la gente, sino que también responde, interactúa y aprende cada vez más.

Sin embargo, las VUI van más allá: entienden no solo lo que decimos, sino también cómo lo decimos, lo que nos permite captar los matices emocionales de un discurso.

La cantidad de habilidades de Alexa, por ejemplo, crece año tras año. Según el sitio web Voicebot.ai, hay alrededor de 5,000 nuevas habilidades cada 100 días, como por ejemplo realizar pagos en los bancos, pedir comida para entregar o solicitar a un Uber.

4. Reconocimiento de imágenes

¿También te sorprende cuando la aplicación Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu teléfono? Pue sí, la Inteligencia Artificial está detrás de esto.

Sin embargo, las computadoras no leen imágenes, ya que si ves una imagen de un perro, por ejemplo, Google solo ve códigos. Por lo tanto, necesitan aprender cuáles son las características de la fotografía de un perro para comprender cuando están allí.

Ahí es donde entra la visión computacional. Esta tecnología te permite entrenar a tu computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven.

Por lo tanto, la aplicación no solo reconoce las fotos de perros, sino que también reconoce las fotos de tu perro. No solo reconoce fotos de personas en general, sino que también reconoce fotos de tu familia o amigos. Y cuanto más le digan los usuarios a los robots quién o qué aparece en las imágenes, más aprenden.

De esta forma, Google Photos puede organizar y agrupar las fotos que guardas, para que puedas encontrarlas con una simple búsqueda.

Y para que tengas una idea más clara en este artículo Google explica cómo funciona esta tecnología.

Fuente: Android Police

5. Precios de productos

¿Quién no se ha asustado por el precio de un Uber en una tarde de mucho tráfico? ¡Sí, la Inteligencia Artificial también está por detrás!

La fijación de precios dinámica, basada en la demanda y la oferta de un producto, es otra posibilidad para la aplicación práctica del aprendizaje automático.

Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un partido de fútbol, ​​las tarifas de Uber aumentan.

Al mismo tiempo, tienden a venir más conductores al lugar porque los precios son mejores. Pero una vez finalizado el evento, las tarifas vuelven a la normalidad, a menudo más baratas que un taxi.

Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece la función Smart Pricing para los anfitriones que quieran adoptarla. De esa forma, los precios varían según la demanda de alojamientos con características similares a las del anfitrión, así como datos como ubicación, temporada, clasificación del alojamiento, proximidad al check-in, entre otros factores.

De acuerdo, los precios dinámicos no son nada nuevo; los hoteles y las aerolíneas usan esta estrategia desde hace años: a medida que aumenta la demanda, el precio aumenta.

Sin embargo, antes de la IA, esta dinámica dependía de reglas definidas por el usuario.

El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijación de precios se vuelve dinámica, precisa y rápida.

Las tarifa dinámica con IA considera la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, así como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tráfico, etc.

Por lo tanto, si un programa se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta información y ajustar los precios al instante, lo que sería muy difícil para un ser humano.

6. Segmentación de la audiencia

La segmentación de la audiencia es una de las actividades más tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor, para llegarle a las personas con perfil para su solución y con las ofertas adecuadas.
¡La Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentación!
Netflix, utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos según sus acciones. El grupo de clientes que vio el último episodio de una serie determinada, por ejemplo, puede recibir un email con una recomendación de contenido nuevo para ver.

Sin embargo, la segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.

Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta, además de evitar prejuicios, pues son los datos los que muestran quién es realmente el segmento de consumidores de un tipo de contenido y alimentan los algoritmos para tomar mejores decisiones de segmentación.

7. Campañas digitales

Las campañas de medios pagos se pueden hacer mucho más eficientes con Inteligencia Artificial. Incluso, las principales plataformas publicitarias están trabajando con el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios.

Google Ads, por ejemplo, ofrece el modelo de ofertas inteligentes, las cuales son ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para mejorar las conversiones y el valor de conversión en cada subasta de anuncios.

En los anuncios de YouTube, por ejemplo, esta estrategia se utiliza para ajustar automáticamente las ofertas en el momento de la subasta.

Los algoritmos identifican a las personas que tienen más probabilidades de considerar la marca después de ver un anuncio de video y establecen automáticamente sus ofertas para aumentar las posibilidades de llegar a esa audiencia.

Además, Google Ads también tiene anuncios de búsqueda responsivos. Para usarlos, los anunciantes deben proporcionar hasta 15 títulos y 4 descripciones al crear anuncios para la red de búsqueda.

Google, a su vez, analiza el comportamiento de los usuarios, el dispositivo que utilizan y el contexto de búsqueda para proporcionarles la mejor versión del anuncio. De esta forma mejora los resultados de los anunciantes y la experiencia del usuario.

Según el motor de búsqueda, los anunciantes que utilizan esta función obtienen hasta un 15% más de clics.

Fuente: WordStream

8. Personalización del producto

Una experiencia personalizada de marca, también se consigue personalizando el producto, y Nike es un especialista en esto.

En los últimos años, la marca deportiva ha invertido en la adquisición de startups y tecnologías digitales para mejorar la experiencia del cliente e involucrar a los consumidores.

Nike en 2018, adquirió una empresa de visión computacional (Invertex) y, en 2019, una compañía de análisis predictivo (Celect).

Además, como una forma de involucrar a sus clientes, Nike lanzó un proyecto llamado Nike Maker Experience.

La intención era permitirle a los clientes crear el zapato de sus sueños, y su sistema era muy sencillo: un par de zapatillas se coloca dentro de un sistema; luego, el cliente elige los colores y gráficos que desea agregar al zapato, todo con comandos de voz.

Con ello, el sistema utiliza IA, seguimiento de objetos y proyecciones para crear un producto a medida, y en menos de dos horas, las zapatillas están listas y la marca recopila una gran cantidad de datos de los clientes.

Este proyecto se lanzó en 2018 en tiendas específicas. Pero hoy, en el sitio web Nike By You, es posible personalizar completamente los productos, recibir tus zapatos en 2 a 5 semanas y compartir tu creación con el mundo.

Otro proyecto de Nike que utiliza Inteligencia Artificial es la aplicación Nike Fit y su objetivo es recomendar el zapato perfecto para cada persona. Para ello, la aplicación utiliza tecnología de realidad aumentada para escanear los pies de los clientes y capturar datos de medición, morfología y anatomía.

La visión computacional procesa estos datos, hace referencias cruzadas con la información del producto y genera una recomendación personalizada. Además, la propia Nike utiliza estos datos para aumentar la precisión en el diseño y la fabricación de productos.

Piensa, entonces, que Nike Fit puede integrarse con Nike By You. Esta es la intención de la marca: crear una experiencia totalmente personalizada.

9. Curación de contenidos

La cantidad de contenidos que producimos y consumimos en Internet es incalculable. En las redes sociales, especialmente, la línea de tiempo es disputada por publicaciones de amigos, familiares y marcas, por lo que es difícil prestar atención a todo, ¿no?

Es por eso que plataformas como Twitter y Pinterest están invirtiendo en Inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones y recomendaciones para los usuarios. La intención es presentar los contenidos que más suelen encantar al usuario y hacer más relevante la experiencia.

Por su parte, en Twitter, las tecnologías de deep learning y NLP se utilizan para mejorar el conocimiento sobre cada usuario y ordenar la línea de tiempo según sus intereses.

La Inteligencia Artificial también es un aliado en la lucha contra el extremismo, el acoso, las fake news y otras violaciones. En 2017, la plataforma suspendió más de 300,000 cuentas vinculadas al terrorismo a través de tecnologías de Inteligencia Artificial.

En Pinterest, el enfoque de la plataforma es lo visual. Por lo tanto, la visión computacional es la principal tecnología de Inteligencia Artificial usada para mejorar la experiencia del usuario.

Pinterest Lens, por ejemplo -que te permite usar la cámara de tu celular en búsquedas- ve imágenes casi como una persona.

Fuente: Towards Data Science

Los robots necesitan identificar patrones en las imágenes para hacer recomendaciones alineadas con la investigación y sus gustos e intereses.

Aquí, el pin de un extraño que posee lo que quieres encontrar tiene prioridad ante la publicación de un amigo. Es decir, la lógica de la curación de contenidos es diferente a la de Facebook; y esto se hace con deep learning sobre el uso de cada usuario en cada plataforma.

La intención no es solo recomendar fotos de armarios de dormitorio cuando se buscan "armarios de dormitorio", sino también traer inspiración para decorar una habitación según el estilo de cada persona. Por tanto, la experiencia se vuelve mucho más valiosa.

10. Búsquedas personalizadas

La experiencia de búsqueda web ha cambiado mucho en los últimos años. Antes de Google, muchos motores de búsqueda ordenaban los resultados alfabéticamente. Fue Google y sus algoritmos los que comenzaron a clasificar los resultados en orden de relevancia para cada usuario.

¿Y cómo se hace eso? Con deep learning, los algoritmos aprenden cada vez más sobre los intereses de cada persona para comprender lo que quieren encontrar.

Pero para traer resultados relevantes, también es necesario comprender las intenciones de búsqueda de los usuarios y el contenido de las páginas web. Ahí es donde entra en juego una de las principales actualizaciones de Google en los últimos años: BERT.

Este es un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural que desentraña lo que las personas escriben en las búsquedas y lo que contienen los sitios. Pero no se trata solo de identificar palabras; BERT comprende su significado, cómo se relacionan y qué intenciones hay detrás de ellas.

BERT también se combina con varios otros factores de posicionamiento de páginas para comprender cuáles ofrecen la mejor experiencia. De esa manera, Google logra ofrecer los mejores resultados para cada persona y cada búsqueda en los primeros lugares.

Estudio de caso de Business Intelligence

En un estudio de caso extraído de la encuesta AI in the Enterprise: Real Strategies for Artificial Intelligence de junio de 2018, Stripe, una plataforma de pago en línea, tenía como objetivo prevenir el fraude y mejorar la experiencia del cliente.

Básicamente, Stripe buscaba hacer que la economía fuese más accesible para las personas. La idea seguía la línea de Google Adwords, que hizo posible que cualquier empresa comenzara a anunciarse.

En este contexto, uno de los principales desafíos era reducir el fraude con la ayuda de las máquinas, que automatizaban las decisiones basándose en unos pocos miles de millones de datos de la plataforma. Para eso, el algoritmo de Stripe evaluaría metadatos sobre la empresa y sus transacciones.

Los mayores desafíos para aplicar la IA en las empresas

Como quedó claro a lo largo del texto, existen varios desafíos para la aplicación de la Inteligencia Artificial en las empresas, y la mayoría de ellos son estructurales.

Al menos, vale la pena recordar que la IA es aprendizaje automático y no una solución lista para usar. Adoptarlo en tu organización requiere conjuntos específicos de recursos y habilidades, como veremos a continuación:

La brecha de talento de la IA

Uno de los primeros retos de las organizaciones es encontrar talentos. Necesitarás tener un equipo con las habilidades técnicas necesarias para capacitar a los sistemas de Inteligencia Artificial: cómo usar los datos de marketing para optimizar las campañas o aprovechar los datos de soporte al cliente para automatizar los comentarios.

Este tipo de formación requiere habilidades muy particulares y, lamentablemente, los talentos en el mercado aún son escasos.

La creación de la cultura de la IA en las empresas

Si bien reclutar talentos es un gran desafío, incorporar la Inteligencia Artificial a la empresa puede ser más fácil.

Sin embargo, como se indicó, la organización puede encontrarse con problemas estructurales, como la investigación y el desarrollo a favor de la adopción de la IA en un entorno corporativo real.

La mayoría de las opciones de las empresas de TI son el software o el hardware que deseas utilizar para que realicen lo que necesitas.

El problema de la Inteligencia Artificial es que requiere mucha formación, al menos al principio, y trabajar con datos, para que se entreguen los resultados esperados.

En este sentido, será necesario invertir fuertemente en I&D (Investigación y Desarrollo) y esto no es algo que esté al alcance de la mayoría de empresas.

Después de todo, nunca tuvieron que hacer algo así para que la tecnología funcionara. En otras palabras, existen costos y la mayoría de las organizaciones no están preparadas para asumirlos.

¿Adoptar o esperar?

Frente a esta encrucijada la pregunta sigue siendo: ¿debemos adoptar la Inteligencia Artificial en la empresa o no? En general, hay cinco tipos de actores:

1. innovadores;

2. primeros en adoptar;

3. mayoría temprana;

4. mayoría tardía;

5. recién llegados.

Como regla general, la mayoría de los gerentes evitarán ser innovadores (dadas las incertidumbres, talentos y costos) o rezagados (en este caso, el resto de la industria ya habrá aprovechado el ROI de la IA).

Conclusión

Seguramente pudiste percibir todo lo que hay por detrás de la Inteligencia Artificial y cómo hacen parte de las actividades comunes en nuestra rutina, como por ejemplo usar las redes sociales o buscar algo en Google.

De hecho, la IA se ocupa de tecnologías aún alejadas de la realidad latinoamericana, como los coches autónomos y las ciudades inteligentes, pero también forma parte de las acciones más cotidianas.

Por ahora, la mayoría de las estrategias que utilizan Inteligencia Artificial están en manos de grandes empresas. Sin embargo, el camino de la transformación digital tiende a llevar este tipo de tecnología también a las pequeñas y medianas empresas.

Por lo tanto, ¡mantente atento! Ahora, aprovecha la oportunidad para descargar la tercera edición de Rock Content Magazine, en la cual presentamos las tendencias que expresan el futuro del contenido en las empresas, muchas de ellas vinculadas al avance tecnológico traído por la inteligencia artificial.

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10 ejemplos exitosos de Inteligencia Artificial en las empresas

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Con la ayuda de la inteligencia artificial en las empresas, los mercados avanzan a un ritmo nunca visto en la historia de la humanidad.

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En el marco del Innovation Summit, un evento de Microsoft destinado a mostrar las últimas innovaciones en inteligencia artificial, se presentaron los casos de Ternium, Banco Ciudad, Ecopago y Conversa Lab

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Investigar sobre diferentes casos de exito en la industria vinculados con la Inteligencia Artificial. Seleccionar y elegir al menos 3.