#BestPractices Nº5 Especial: Inteligencia Artificial.
Mucho se ha hablado últimamente sobre esta tecnología, seguramente usted no sea ajeno a recientes titulares sensacionalistas y alarmistas como "La AI le va a quitar su trabajo", "Mark Zuckerberg apaga la AI de Facebook por crear su propio lenguaje", "Elon Musk afirma que la AI causará la tercera guerra mundial" o "Vladimir Putin dice que quien controle la AI dominará el mundo"; sin embargo, en mi opinión, aunque no podemos hacernos los ciegos ante los riesgos que representa la inteligencia artificial, considero que la época de Terminator se encuentra muy lejos de nosotros aun, será el uso que le demos a la AI hoy y las medidas que decidamos implantar, lo que determinará si esa fecha llegará algún día.
Alfred Nobel y Albert Einstein sufrieron la desgracia de ver como sus descubrimientos fueron utilizados para la destrucción de vidas inocentes y el mal, pero tampoco podemos negar la importancia del TNT en la eficiencia y seguridad de en la construcción de obras civiles, así como la de la teoría de la relatividad en la comprensión de nuestro universo y el desarrollo de supercomputadoras.
No existen tecnologías buenas ni malas, pero si existen propósitos benévolos y malévolos, así que si me preguntan si considero correcto construir armas controladas por AI, mi respuesta será un rotundo no, pero sí estoy de acuerdo en utilizar está tecnología para crear medidas de ciberseguridad con una defensa más eficaz (ya que seguramente nos enfrentaremos amenazas que también serán desarrolladas por máquinas).
Aunque ya hemos tratado la inteligencia artificial anteriormente, incluso en varias entradas pasadas de #BestPractices, antes de iniciar nuestro habitual conteo regresivo, me parece propicio aclarar algunos términos que manejamos cotidianamente en el sector.
Inteligencia artificial (AI): Es una configuración de algoritmos que permiten interpretar la interacción con un usuario o su propio entorno y desarrollar procesos o predicciones semejantes a los de la inteligencia humana (inclusive con mayor precisión); es una tecnología que existe desde finales del siglo pasado, pero que ha entrado en un auge reciente, gracias a su combinación con algunos de los conceptos siguientes. Un ejemplo de esto es el algoritmo que Microsoft desarrollo durante el pasado mundial de fútbol para predecir los resultados de los partidos (gracias al cual gané el premio de una apuesta) o los usados por los meteorólogos para predecir el curso de huracanes como Irma.
Machine Learning (ML): Se refiere a la capacidad que tiene una máquina de aprender a partir de la interacción con el mundo que la rodea; los procesos de ML están basados en la misma metodología de aprendizaje de los humanos, bien por la observación de la conducta de otros individuos o por condicionamiento a punta de prueba y error; la ventaja de este aprendizaje, es que aunque las máquinas deben comenzar desde cero (ya que no cuentan con una base genética heredada), pueden analizar y ejecutar conductas mucho más rápido que los humanos, por lo que son capaces de aprender procesos a una velocidad mayor. Ejemplo de esto es el entrenamiento de los chatbots actuales, los cuales son capaces de reconocer distintos dialectos, modismos y hasta errores ortográficos para dar siempre una respuesta adecuada y coherente con la conversación del usuario; así como los bots que crean carteras de inversión en start-ups, partiendo del análisis del éxito de compañías con mayor trayectoria.
Deep Learning (DL): Este es, quizás, el mayor pavor de los detractores de la AI, el cual consiste en que las máquinas, a partir del ML, puedan modificar su propio código para cerrar brechas, y aumentar la eficiencia de sus tareas; para evitar que el DL se salga de control, los programadores deben establecer las directrices para indicar a la maquina que partes del código son inmodificables, antes de ponerla a andar, y por supuesto siempre contar con un botón de apagado en caso de emergencia. Ejemplo de esto es el caso de las 2 maquinas de Facebook que crearon su propio idioma, el cual en realidad era una lengua que facilitaba el trafico de información al codificar conjuntos de palabras en otros que consumían menos recursos; esto no debería sorprendernos si consideramos que ya hemos visto conductas similares en niños prodigio que hacen esto solo por diversión; la solución fue apagar las dos máquinas, indicarles que solo podían hablar en inglés (como el regaño de una mamá que no le entiende a su hijo superdotado) y de nuevo ponerlas a andar, ningún humano o bot terminó lastimado en el proceso.
Neural Networks: Es la conexión de múltiples AI, entrenadas con DL sin asignarseles una tarea especifica, pero que cuando operan de manera conjunta son capaces de resolver un problema complejo, emulando la forma como las conexiones de nuestro cerebro toma decisiones, o como cuando la junta directiva de una empresa se reúne para dar con la estrategia corporativa más adecuada, cada uno aporta desde lo que sabe y ha aprendido. Los ejemplos de neural networks solemos encontrarlos en supercomputadoras como AlphaGo, desarrollada por Google, la cual ha logrando vencer a un humano profesional en el complicadísimo juego de mesa go (y cuyo próximo objetivo es salir victorioso en DOTA); otro ejemplo son los bots encargados de distinguir y etiquetar los elementos de las fotografías (lo cual sigue siendo una tarea titánica para las máquinas tradicionales).
Ahora que hemos aclarado la terminología, comencemos a enumerar las últimas y más inspiradoras prácticas que utilizan AI, para hacer el bien y dotar de valor agregado a las organizaciones.
5° Respuestas más exactas sobre sitios específicos:
Generalmente, cuando tengo que visitar un sitio de la ciudad al que nunca antes he ido, suelo pedir la dirección exacta para ubicarlo en Google Maps y luego poder visualizarlo con la experiencia 360° de Street View, esto no solo con la intención de identificar la fachada del lugar más fácilmente, sino para mirar alrededor, identificar el tipo de barrio y crear mis propios puntos de referencia. Recientemente el servicio de Street View estuvo en boca de muchos medios, ya que, sus equipos han recibido la más grande actualización desde su creación, permitiéndose capturar imágenes mucho más nítidas y vívidas; sin embargo, lo que ha pasado desapercibido para la mayoría, es que el nuevo sistema de cámaras no solo posee más resolución, sino que esta integrado con AI capaz de reconocer e ir indexando lo que ve (como nombres de negocios, señales de transito o edificios con características particulares), si bien, una experiencia VR más realista dotará de valor agregado a Street View, que los bots de Google utilicen la información recolectada para alimentar la base de datos del buscador y resolver preguntas más complicadas, sin duda será un aporte valioso para los usuarios de su producto principal; si Google comenzó con algoritmos que indexaban la web para que sus usuarios encontraran el sitio ideal, ahora está llevando esa misma metodología al mundo físico; la intención de la compañía es que su buscador, así como su asistente personal, puedan resolver preguntas cada vez más frecuentes como "¿Cuál es el nombre de la tienda rosada qué está al lado de la iglesia de la esquina?" (More info on Wired).
4° Gastando menos dinero en publicidad:
Nosotros creemos que el mundo está lleno de buenas ideas, pero el éxito o fracaso de estas dependerá de si son visualizadas por las personas indicadas (clientes, socios o inversionistas); hay dos formas de lograr ser visto, la costosa y la eficaz; la primera consiste en posicionar su idea o marca en cuanto medio publicitario exista, para llegar a la mayor cantidad de público posible, con la esperanza de que al menos al 1% le interese y el 0.1% invierta (esto se traduce en haber despilfarrado al menos el 99% de su dinero); la manera eficaz se trata de hacer un reconocimiento previo del mercado, concentrar la publicidad en el 1% que sabemos que está interesado y, de acuerdo a la calidad de involucramiento que genere la campaña, lograr números más altos de conversiónes gastando menos dinero. Esta es la labor del equipo de mercadeo y de sus expertos en estrategia digital, pero ¿y si la AI pudiese ayudarlos a predecir los públicos y las campañas que serán más efectivas? Esa es la meta que se han fijado compañías como Alibaba, la cual está entrenando maquinas con DL para estudiar los movimientos de los usuarios en la red, comprender sus hábitos de compra y determinar autónomamente cuál anuncio será el que conseguirá su próximo click (Leer más en PuroMarketing).
3º Alertas que salvan vidas:
LightBringer, desarrollado por MPSS y Geni-AX, es el primer weareable con la capacidad de monitorear y alertar autónomamente a los mecanismos de respuesta, cuando su usuario se encuentra en un peligro en el que corre riesgo su vida; aunque en el mercado ya existen dispositivos con un funcionamiento similar, en el cual los usuarios pulsan un botón para enviar su posición geográfica y la alerta de atención, el valor agregado de LightBringer está en que cede esta función a una IA, para garantizar una respuesta oportuna ante una situación en la que el usuario quede inoperativo. Piense, por ejemplo, en un ictus que llega sin avisar a un paciente diagnosticado con hipercugulabilidad, o que unos maleantes ataquen a algún ejecutivo de su empresa dejándolo moribundo en un callejón poco transitado; aunque en ambos casos el usuario puede quedar inconsciente, el tiempo en que llegue la respuesta oportuna puede ser crucial para salvarle la vida; la AI de este dispositivo es como un compañero fiel que siempre lo acompaña, es capaz de medir cambios bruscos e irregulares en el movimiento de la persona (como cuando se produce un choque o un golpe), así como otros datos biométricos que le ayudan a determinar en 60 segundos, si se trata de una alerta falsa o real (Saber más en El Español).
2º ¿Quién quiere vivir para siempre?
Esta es la pregunta que encabeza la página web de Eternime, y es que ¿Cuántos de nosotros no hemos soñado alguna vez con la inmortalidad? Pues más pronto que tarde esto podría ser posible (al menos virtualmente) gracias a la AI. Eternime es un proyecto en desarrollo que permitirá preservarnos para siempre (mas o menos); su sistema aprovecha todo el poder ofrecido por la AI, para monitorear todas las conductas que nos hacen únicos mientras estamos en vida, para que al morir se genere un avatar, capaz de representar nuestra apariencia física, forma de pensar, actuar y sentir, es decir, un clon de nuestra personalidad; el propósito del proyecto es que nuestros familiares del futuro, así como otras personas interesadas, puedan mantener conversaciones reales e interactuar con el bot, como si se tratase de nosotros mismos. Aun desconocemos los detalles de como Eternime recolectará los datos y que implicaciones podría tener en la privacidad personal, lo que sabemos es que su beta cerrada comenzará pronto y en este momento cuenta con cerca de 38.000 personas inscritas (Know more on Eternime).
1º Resolviendo un tedioso problema con sentido común y AI:
Imagine que usted es el responsable de reparar, reabastecer y reajustar los precios de 26.000 maquinas expendedoras de Coca-Cola, distribuidas en todo el territorio de Nueva Zelanda y Australia, proceso que toma al rededor de 45 minutos de trabajo in situ por cada aparato, es un trabajo tedioso e ineficiente ¿verdad? Pues en esta situación se encontraba Andi Kerr, quien llevaba dándole vueltas al asunto desde hace 2 años; él quería que las máquinas pudieran monitorear las ventas, realizar ofertas especiales, aceptar pagos móviles y prever sus propias necesidades de mantenimiento y reposición de forma autónoma; la cuestión es que Kerr no tenía la autoridad como para cambiar las máquinas ¿Qué hacer? la respuesta no era cambiar el dispositivo, sino dotarlo de inteligencia, así, él y su equipo en Amatil, desarrollaron por su cuenta el hardware y software que incluirían en cada máquina para poder hacer esto de forma centralizada por medio de las herramientas de la nube. Cuando Gregg Chambers, director global de innovación digital de Coca-Cola, se enteró, desde su oficina en Atalanta, lejos de amonestar a Kerr, descubrió un potencial mucho mayor en lo que habían desarrollado; de este modo, el siguiente paso que quiere dar la multinacional es la creación de un bot autónomo con el que los consumidores puedan interactuar de forma personalizada, utilizando la plataforma de Facebook Messenger; de hecho, esta AI podría tomar la iniciativa en una conversación, como cuando el usuario va en el metro durante un día caluroso, ofreciéndole un descuento personalizado de agua Dasani en la máquina expendedora de su estación de destino. Pero Coca-Cola no quiere que su bot solo sea un vendedor, también será capaz de mantener una conversación amigable con el usuario sobre temas triviales (como lo haría un tendero o bar tender real), con el fin de fidelizar a los usuarios con su marca; de hecho ya lo hace, pues la fase de prueba se está implementando, justamente en Nueva Zelanda, a la espera de ser próximamente introducida en Estados Unidos (Leer más en Coca-Cola Journey). Esta práctica es la ganadora de nuestro conteo especial, ya que demuestra que las ideas capaces de revolucionar una industria pueden surgir de los orígenes más humildes y las necesidades más triviales; además Coca-Cola ha sido consciente de que sus clientes no quieren ser abarrotados con publicidad, sino tener experiencias personalizadas que les hagan sentir cercanos a la marca.
Así damos por concluida nuestra entrega especial de #BestPractices, recuerde que para seguir recibiendo las prácticas más inspiradoras en transformación digital, así como más importantes novedades en TI para empresas, solo hace falta estar suscrito a nuestro blog.
Fuentes: Coca-Cola Journey, El Español, Enter.CO, Eternime, PuroMarketing, Wired.
