El auge de la Inteligencia Artificial

Empresas como Facebook, Google, Microsoft, Amazon, Apple… están haciendo fuertes apuestas en el campo de Inteligencia Artificial. Quizá pensamos que esta tecnología está bien para empresas que invierten grandes recursos en Investigación y Desarrollo, pero los vemos lejanos a nuestra realidad. No necesariamente. No tenemos que desarrollar nosotros la tecnología para utilizarla.

Kevin Kelly, fundadoArtificial Intelligencer de la revista Wired y autor de best sellers como What Technology Wants and The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future , publicó el 2014 un artículo sobre el futuro de la Inteligencia Artificial titulado The Three Breakthroughs That Have Finally Unleashed AI on the World (Tres avances que finalmente han liberado la inteligencia artificial).

Kelly tiene una definición interesante de Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés). Llamamos AI, dice Kelly, a la tecnología que no se ha inventado todavía. Tenemos que dejar de asociar AI al concepto de ciencia ficción de una máquina consciente de sí misma, una máquina que se da cuenta de que piensa y existe. (Ese tipo de AI no solo está lejos sino que no está claro que nos interese).

Un ejemplo. Todos los días millones de personas usan el buscador de Google, un conjunto de algoritmos avanzados que indexa toda la información disponible en Internet y que se automejora –que aprende– con las elecciones de sus usuarios. Hace 40 años, hubiéramos calificado una tecnología así como “inteligencia artificial”, pero hoy es una herramienta más que todos usamos.

Otro ejemplo. Kelly comenta sobre Watson, el sistema de IBM que llegó a la final y ganó Jeopardy! el 2011. (Jeopardy! es un concurso de televisión norteamericano en el que a los participantes se les muestra una respuesta, y deben deducir la pregunta.) En ese entonces, Watson ocupaba una habitación con 10 gabinetes con computadoras del tamaño de un refrigerador cada uno. Hoy en día, Watson ya no es una tecnología exclusiva para uso de IBM ni ocupa una habitación en un laboratorio, sino que corre en cientos de servidores en la nube. IBM ofrece sus servicios a terceros y, si la demanda crece, IBM solo necesita replicar más instancias de Watson en más servidores en la nube, cosa que puede hacer en pocos minutos.

Hay tres factores, según Kelly, que han permitido grandes avances en el campo de la Inteligencia Artificial :

1. La disponibilidad de recursos de computación en paralelo en la nube, cada vez más baratos y accesibles.

2. La posibilidad de acceder enormes cantidades de datos transaccionales y de otros tipo –Big Data– que permiten “entrenar” a los sistemas de AI.

3. Mejores algoritmos de aprendizaje —machine learning–, muchas veces de dominio público, los que permiten a cualquiera y a cualquier startup experimentar en temas de AI.

Empresas como Facebook, Google, Microsoft, Amazon, Apple… están haciendo fuertes apuestas en el campo de Inteligencia Artificial. Puede parecer obvio, porque son empresas de tecnología que buscan estar en la vanguardia. Quizá pensamos que esta tecnología está bien para laboratorios o empresas que invierten grandes recursos en Investigación y Desarrollo, pero los vemos lejanos a nuestra realidad. No necesariamente. No tenemos que desarrollar nosotros la tecnología para utilizarla.

Por ejemplo, SMACC (Smart Accounting) es una empresa alemana que ofrece servicios contables a pequeñas y medianas empresas y que usa AI para automatizar los procesos contables y financieros de sus clientes. El costo para una empresa que factura hasta medio millón de dólares es $140 mensuales.

El cliente que contrata SMACC escanea las facturas o reenvía las facturas electrónicas por mail al sistema. SMACC interpreta la información, determina su función contable y, después de correr más de 60 tests para verificar que ha entendido correctamente la información, hace los asientos contables necesarios. El sistema requiere un entrenamiento básico para aprender a manejar, por ejemplo, los pagos a proveedores o niveles de stock, pero una vez entrenado se encarga automáticamente de estas funciones. SMACC tiene la información contable permanentemente al día. El concepto del “cierre contable” a fin de mes empieza a difuminarse. Pero esto no es todo. SMACC, además, analiza las necesidades operativas de fondos, hace proyecciones de flujo de caja, permite definir indicadores que actualiza en tiempo real…

La oportunidad hoy es empezar a aplicar una Inteligencia Artificial “práctica” a problemas concretos en empresas. Las empresas que lo hagan podrán lograr eficiencias operativas, una ventaja importante sobre las que descubran tarde esta tendencia.

About the Author

Roberto Zoia
Soy Ingeniero Mecánico-Eléctrico de formación y Master en Dirección de Empresas (MBA). Trabajo en 8Consultores, empresa que co-fundé en el 2010. Tengo gran apetito por lo tecnológico desde que tengo uso de razón. También me apasionan las humanidades… leo mucho y disfruto escribiendo. (También tengo afición por la fotografía). Me pueden encontrar en roberto@zoia.org, y en @rzoian en Twitter.

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