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La revolución de la Inteligencia Artificial, a la vuelta de la esquina

Todos los analistas coinciden en que estamos entrando en una nueva revolución industrial, donde la principal disrupción viene de la mano de la inteligencia artificial. La novedad de esta innovación es la velocidad a la que está entrando en nuestras vidas.

El uso del ferrocarril se hizo habitual un siglo después de su invención; el teléfono necesitó cincuenta años; los ordenadores, un par de décadas; Internet, unos diez años; los smartphones, apenas 5; y la Inteligencia Artificial… lo mejor sería preguntárselo a Siri.

Pero, ¿qué es la Inteligencia Artificial?

Empecemos con una constatación: las soluciones tradicionales de software se quedan cortas al lado de la capacidad innata de los seres humanos de tomar decisiones. A menudo lo hacemos sin saber cómo: reconocer una cara; interpretar el tono de una respuesta; identificar un outlier en un gráfico; intuir el motivo de una caída de las ventas; o proponer una acción concreta en base a nuestra experiencia.

Inteligencia Artificial

Podríamos definir la IA como las tecnologías y procesos que simulan estos razonamientos, de forma que sea muy difícil o casi imposible, diferenciarlos de los realizados por un humano. Uno de los elementos claves es el llamado Machine Learning (ML), es decir, la capacidad de “entrenar” al software a tomar decisiones. Siempre en base a un big data de experiencias previas.

Esto tiene serias implicaciones, cómo, ¿hasta qué punto enseñaremos a la IA en base a nuestros errores o prejuicios? Si entrenamos a una IA de recruiting a partir de decisiones humanas, sus decisiones acabaran siendo, bastante machistas. Seguramente ni seremos conscientes de que lo son, y lo peor es que no habrá ninguna regla concreta para cambiar este comportamiento.

También debemos considerar los márgenes de error. Ahora los programas pueden equivocarse. Una IA correctamente entrenada acertará en un elevado porcentaje de los casos, pero no en todos. Y todo ello con una dificultad añadida: a diferencia de un algoritmo tradicional, en la inteligencia artificial es casi imposible explicar el porqué del resultado, sea correcto, erróneo… o machista.

En cualquier caso, la aproximación de UVE a la IA no es tecnológica. Decir que una aplicación de fotografía utiliza redes neuronales o deep learning no significa necesariamente que sea mejor (aunque puede ayudar en una ronda de inversión). Para nosotros es, simplemente, una oportunidad de hacer realidad ideas que nos habrían parecido imposibles apenas unos años atrás. Además, el ingrediente clave que convertirá dichas ideas en valor real es el mismo que nos ha llevado hasta aquí: la búsqueda de soluciones útiles basadas en el conocimiento profundo del negocio.

Para ello, tenemos que romper los paradigmas de la analítica tradicional y hacernos nuevas preguntas. Así, ¿podemos…

  • reaccionar rápidamente ante una acción de la competencia que nos está robando presencia en una zona?
  • priorizar la captación de clientes según su potencial, maximizando el ROI de la misma?
  • sugerir una campaña de introducción de una marca, sabiendo de antemano que los clientes están interesados en la misma?
  • proponer promociones concretas al PDV, a partir del éxito de acciones anteriores en segmentos similares?
  • ayudar a los gestores comerciales anticipando las tareas más efectivas en una visita, dado el historial del cliente?
  • automatizar las (engorrosas pero imprescindibles) tareas de calidad de datos?
  • interactuar con la información de formas nuevas, vía chat o incluso hablando?

¿Por qué no? Nuestro equipo de Smart Data está trabajando en estas y otras ilusionantes iniciativas, al tiempo que escuchamos a los mayores expertos en la realidad del mercado: nuestros clientes.


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