Las aplicaciones de la inteligencia artificial para este 2019 son muchas.
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Lista de aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Pienso que estas son las mejores aplicaciones de la IA para este año actual, prometo ir actualizando es post según las novedades que salgan en el mercado:
Generación de lenguaje natural
La generación de lenguaje natural es una sub-disciplina de la IA que convierte los datos en texto, lo cual permite a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante.
Actualmente, se utiliza en el servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado, y lo ofrecen compañías como Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, Yseop y SAS.
Reconocimiento de voz
Siri es tan sólo uno de los sistemas que, hoy en día, pueden entender lo que les dices.
Cada día, son creados más y más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.
Las compañías que ofrecen servicios de reconocimiento de voz incluyen NICE, Nuance Communications, OpenText y Verint Systems.
Agentes virtuales
Un agente virtual no es más que un agente informático o un programa capaz de interactuar con humanos.
Y sí, los chatbots son un gran ejemplo. Los agentes virtuales se están utilizando actualmente para el servicio al cliente y soporte, así como administradores de hogares inteligentes.
Algunas de las compañías que proporcionan agentes virtuales incluyen Amazon, Apple, Soluciones Artificiales, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft y Satisfi.
Plataformas machine learning
Hoy en día, las computadoras pueden aprender fácilmente ¡y algunas son increíblemente inteligentes!
El Machine learning (ML) es una subdisciplina de las ciencias de la computación y una rama de inteligencia artificial (IA). Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.
Proporcionando algoritmos, APIs (interfaz de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas de ML están ganando cada día más fuerza.
Actualmente, están siendo utilizadas, principalmente, para predicción y clasificación.
Algunas de las compañías que venden plataformas ML incluyen Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree y Adext.
Esta última es particularmente interesante por una simple razón: Adext es el primer y único Audience Management as a Service (AMaaS) en el mundo que aplica IA real y machine learning a la publicidad digital para encontrar la audiencia o grupo demográfico más redituable para cualquier anuncio. Puedes conocer más sobre esta herramienta aquí.
Hardware optimizado con IA
La tecnología de IA hace que el hardware sea mucho más amigable.
¿Cómo?
A través de nuevas unidades de procesamiento gráfico y central, y de dispositivos de procesamiento específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas por IA. Es muy recomendable que esto lo trabaje una consultora de Inteligencia Artificial.
Y si aún no los has visto, debes esperar una inminente aceptación de circuitos integrados de silicón optimizados por IA que se podrán insertar directamente en tus dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.
Puedes obtener acceso a estas tecnologías a través de Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.
Toma de Decisiones
Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial para que puedas usarlos para la configuración o training inicial, el mantenimiento continuo y la optimización.
La toma de decisiones ya se ha incorporado a una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones de forma automática, haciendo que tu negocio sea lo más rentable posible.
Echa un vistazo a Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems y UiPath para conocer las opciones disponibles dentro de esta categoría.
Plataformas de aprendizaje profundo
Las Plataformas de Deep Learning usan una forma única de ML que involucra circuitos neuronales artificiales con varias capas de abstracción que pueden imitar al cerebro humano, procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones.
Actualmente se usa principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones que sólo son compatibles con conjuntos de datos a gran escala. Es muy recomendable que esto lo trabaje una consultora de Inteligencia Artificial.
Por ejemplo, Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology y Sentient Technologies tienen opciones de deep learning dignas de ser exploradas.
Biométricas
Esta tecnología puede identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo.
Permite interacciones más naturales entre los seres humanos y máquinas, incluidas las interacciones relacionadas con el reconocimiento del tacto, imágenes, voz y lenguaje corporal, por lo que es extremadamente importante en el campo de la investigación de mercado.
Compañías biométricas como 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera y Tahzoo trabajan arduamente para desarrollar esta área.
Automatización de procesos robóticos
La automatización de procesos robóticos usa scripts y métodos que imitan y automatizan tareas humanas para apoyar en los procesos corporativos.
Es particularmente útil para situaciones en las que contratar humanos para un trabajo o tarea específica resulta demasiado caro o ineficiente.
Retomando el ejemplo de Adext, esta plataforma automatiza la publicidad digital usando AI, con la finalidad de ahorrar tiempo y recursos dedicados a las realizar las tareas mecánicas y repetitivas que demanda esta profesión, las cuales pueden efectuadas con mayor eficiencia y asertividad por la misma. Es vital aquí, que el trabajo lo labore una consultora de Inteligencia Artificial.
Es una solución que te permite aprovechar al máximo el talento meramente humano y mover a los empleados a posiciones más estratégicas y creativas, para que sus acciones realmente puedan tener un impacto en el crecimiento de la compañía.
Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath y WorkFusion son otros ejemplos de empresas de automatización de procesos.
Analíticas de texto y NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)
Esta tecnología usa análisis de texto para comprender tanto la estructura de las oraciones, como su significado e intención, a través de métodos estadísticos y ML.
El análisis de texto y PLN se emplean en la actualidad en sistemas de seguridad y detección de fraudes. Aunque también son utilizados por una extensa gama de asistentes y aplicaciones automatizadas para extraer datos no estructurados.
Algunos de los distribuidores de estas tecnologías incluyen Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd y Synapsify.
Gemelos Digitales/Modelos de IA
Un Digital Twin o gemelo digital es un constructo de software que cierra la brecha entre los sistemas físicos y el planeta digital.
General Electric (GE), por poner un ejemplo, está construyendo una fuerza de trabajo de AI para monitorear los motores de sus aviones, locomotoras y turbinas de gas, y pronosticar fallas con los modelos de software alojado en la nube de las máquinas de GE. Sus gemelos digitales son eminentemente líneas de código software, mas las versiones más elaboradas semejan dibujos de diseño asistidos por una computadora tridimensional (3D), llenos de gráficos interactivos, diagramas y puntos de datos.
Las compañías que emplean tecnologías de digital twin y de modelamiento de IA incluyen VEERUM, en el espacio de capital para ejecución de proyectos; Akselos, que lo está usando para proteger infraestructuras críticas, y Supply Dynamics, que ha desarrollado una solución SaaS para administrar el abastecimiento de materia prima en ambientes de fabricación complejos y alta distribución.
Defensa Cibernética
La defensa cibernética es un mecanismo de defensa de redes informáticas que se centra en prevenir, advertir y administrar contestaciones oportunas ante ataques o amenazas hacia la infraestructura y también información.
AI y ML ahora se emplean para llevar la defensa cibernética a una nueva fase evolutiva como contestación a un entorno cada vez más hostil: El Breach Level Index advirtió, en conjunto, más de dos billones de registros vulnerados durante el dos mil diecisiete. Setenta y seis por ciento de los registros en la encuesta se perdieron accidentariamente, y el 69 por ciento fueron por un inconveniente con alguna clase de hurto de identidad.
Las redes neuronales recurrentes, que son capaces de procesar secuencias de entradas, se pueden conjuntar con técnicas de ML para crear tecnologías de aprendizaje supervisado, que revelan actividades sospechosas en los usuarios y advierten hasta el ochenta y cinco por ciento de todos los ciberataques.
Start-ups como Darktrace, quien combina el análisis del comportamiento con matemáticas avanzadas para advertir de forma automática el comportamiento anormal dentro de las organizaciones y Cylance, que aplica algoritmos de IA para detener el malware y mitigar el daño de los ataques desde el primer momento, se especializan en la defensa cibernética impulsada por inteligencia artificial.
DeepInstinct, otra empresa de defensa cibernética, es un proyecto de deep learning que ha sido denominado como la “startup más disruptiva” por la liturgia de Nvidia en Silicon Valley; resguarda terminales, servidores y dispositivos móviles de las compañías.
Compliance (cumplimiento)
Compliance es la certificación o confirmación de que una persona o bien organización cumple con los requisitos de prácticas admitidas, legislaciones, regulaciones, estándares o términos de un contrato; y existe una industria significativa que la mantiene.
Ahora estamos viendo la primera ola de soluciones regulativas de complicance que utilizan inteligencia artificial para ofrecer eficacia mediante la automatización y la cobertura integral de peligros.
Ejemplos de este particular empleo de la IA empiezan a verse en el mundo entero. Por servirnos de un ejemplo, las soluciones de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) pueden escanear el texto regulativo y unir sus patrones con un conjunto de palabras clave para identificar los cambios que son relevantes para cualquier organización en específico.
Las soluciones de prueba de estrés financiero con análisis predictivo y constructores de escenarios pueden asistir a las organizaciones a cumplir con los requerimientos del capital regulativo. Y el volumen de actividades de transacciones señaladas como potenciales ejemplos de lavado de dinero se puede reducir conforme se utiliza el deep learning para aplicar reglas comerciales poco a poco más sofisticadas.
Las empresas que trabajan en esta área incluyen Compliance.ai, una empresa de Retch que embona documentos normativos a su función comercial correspondiente; Merlon Intelligence, una compañía global enfocada en tecnología de complicance que apoya a la industria de servicios financieros para combatir delitos financieros, y Socure, cuya plataforma patentada de análisis predictivo que aumenta las tasas de aceptación de los clientes del servicio mientras que reduce el fraude y las revisiones manuales.
Asistencia al trabajador cognitivo
Mientras que ciertos se preocupan por la posibilidad de que la IA empiece a sustituir a las personas en el trabajo, no olvidemos que la tecnología de inteligencia artificial asimismo tiene un enorme potencial para ayudar a los empleados en su trabajo, singularmente aquellos relacionados con trabajos intelectuales o bien que requieren notable dosis de conocimiento.
De hecho, la automatización del trabajo cognitivo se considera la #2 tendencia tecnológica emergente más disruptiva.
Las profesiones médicas y legales, que dependen en buena medida de los conocimientos de los trabajadores, es donde los trabajadores emplearán cada vez más la IA como herramienta de diagnóstico.
Cada vez existen más compañías que trabajan en tecnologías para esta área. Kim Technologies, que tiene el objetivo de empoderar a los trabajadores que tienen poca o bien nula experiencia en programación de TI con herramientas para crear nuevos flujos de trabajo y documentar procesos con la ayuda de la IA, es uno de ellos. Kyndi es otra, cuya plataforma está diseñada para ayudar a los trabajadores especializados a procesar grandes cantidades de información.
Creación de Contenido
La creación de contenido ahora incluye cualquier género de material que una persona sume al planeta en línea, así sean vídeos, anuncios, publicaciones en weblogs, white papers, infografías u otros recursos visuales o bien escritos.
Marcas como USA Today, Hearst y CBS, ya están utilizando IA para producir su contenido.
Wibbitz, es un enorme ejemplo de una solución de este campo, pues constituye una herramienta Software as a Service que emplea IA para asistir a los editores a crear videos desde contenido escrito en tan solo cuestión de minutos. O bien, asimismo Wordsmith, una herramienta creada por Automated Insights, que aplica PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) para generar noticias basadas en datos de generales.
Redes Peer-to-Peer
Las redes peer-to-peer, en su forma más pura, se crean cuando dos o bien más PC’s se conectan y comparten recursos sin precisar que los datos pasen por un servidor de computadora centralizado.
Pero las redes peer-to-peer asimismo son utilizadas por las criptomonedas, y también aun tienen el potencial de solucionar ciertos problemas más desafiantes al recopilar y el analizar grandes cantidades de datos, afirma Ben Hartman, CEO de Bet Capital LLC, a Entrepreneur.
Nano Visión, una startup que premia a los usuarios con criptomonedas a cambio de sus datos moleculares, tiene como objetivo cambiar la manera en que abordamos las amenazas hacia la salud humana, como las superbacterias, las enfermedades infecciosas, el cáncer, entre otras.
Otro jugador que usa redes peer-to-peer e IA es Presearch, un motor de búsqueda descentralizado impulsado por una comunidad y recompensa a sus miembros con tokens para crear un sistema de busca más transparente.
Reconocimiento de Emociones
Esta tecnología deja que el software “lea” las emociones en el semblante humano mediante el procesamiento avanzado de imágenes o el procesamiento de datos de audio. Hoy día podemos capturar “microexpresiones” o bien señales sutiles del lenguaje anatómico y cualquier entonación vocal particular que nos señalen los auténticos sentimientos de una persona.
La policía podría utilizar esta tecnología para intentar detectar más información sobre alguien a lo largo de un interrogatorio. Pero asimismo tiene una amplia gama de aplicaciones para los especialistas en marketing.
Continuamente incrementa la cantidad de compañías trabajando en esta área. Beyond Verbal examina los inputs de audio para describir los rasgos de carácter de una persona, incluyendo qué tan positivos, conmovidos, enojados o bien inquietos se encuentren
nViso emplea analíticas de videos sensibles para inspirar nuevas ideas de productos, identificar actualizaciones requeridas y mejorar la experiencia del consumidor. Y la IA de Emoción de Affectiva se utiliza en la industria de los juegos, automotriz, robótica, educación y salud para aplicar la codificación facial y el análisis de emociones desde los datos faciales y de voz.
Reconocimiento de Imagen
El reconocimiento de imágenes es el proceso que identifica y detecta un objeto o característica concreta en una imagen digital o bien video. La inteligencia artificial aprovecha cada vez más esta tecnología y brindando geniales resultados.
La IA puede buscar fotografías en las plataformas de redes sociales y cotejarlas con una amplia gama de conjuntos de datos para decidir cuáles son más relevantes durante las búsquedas de imágenes.
La tecnología de reconocimiento de imágenes también se puede usar para advertir placas de autos, diagnosticar enfermedades, examinar clientes del servicio y sus opiniones y contrastar a los usuarios basándose en su rostro.
Clarifai proporciona sistemas de reconocimiento de imágenes a fin de que los clientes detecten duplicados próximos y encuentren imágenes similares que no hayan sido categorizadas.
SenseTime es uno de los líderes en esta industria y desarrolló una tecnología de reconocimiento facial que se puede aplicar a los pagos y análisis de fotografías que dejan la verificación de tarjetas bancarias y otras aplicaciones.
Finalmente, tenemos a GumGum cuya misión es usar tecnología de inteligencia artificial para desatar y potencializar el valor de las imágenes y de los vídeos que diariamente son producidos y subidos a internet.
Automatización en Marketing
Hasta ahora, los equipos de Marketing se han favorecido enormemente de la inteligencia artificial (IA) e, sin duda, tienen mucha fe en la IA que se usa en esta industria por una buena razón. El cincuenta y cinco por ciento de los especialistas en marketing están seguros de que la IA tendrá un mayor impacto en su campo, que aun el término como tal de ”las redes sociales”. ¡Vaya declaración!
La labor de una consultora de Inteligencia artificial se basa en la automatización del marketing permite a las empresas progresar la interacción con su mercado meta y acrecentar su eficiencia –características que suelen traducirse en un incremento exponencial de los ingresos de la compañía–. A su vez, emplea software para automatizar la segmentación de sus públicos meta, la integración de los datos de sus clientes del servicio y el manejo de sus campañas; simplificando las labores repetitivas, y permitiéndoles enfocarse en lo que mejor saben hacer ¡estrategias!
Hasta un próximo post,
Tu amigo
Kevin Melgarejo
Fuente: https://www.csail.mit.edu/