Intel·ligència Artificial (IA)

La intel·ligència artificial és la que poden mostrar les màquines. Es diferencia, així, de la intel·ligència natural que és la que posseeixen els éssers humans. Es considera que la recerca en AI comença pròpiament en 1956, a partir d'una conferència celebrada en 1956 en la universitat de Dartmouth.

La recerca en intel·ligència artificial ha viscut moltes vicissituds a causa de les inversions, les expectatives entorn a aquesta tecnologia i el desenvolupament de la capacitat computacional necessària per a investigar. Va haver-hi una època, que rep el nom d'hivern de la intel·ligència artificial, entre 1974 i 1980, en la qual van desaparèixer els fons i no va haver-hi avanços en la recerca.

Entre 1980 i finals dels anys 90, el sector va sofrir diversos alts i baixos en popularitat acompanyats per la conseqüent aparició i desaparició de la inversió que es van solucionar en aconseguir una capacitat de computació suficient.

Una mica d'història

Des dels seus començaments, la recerca en intel·ligència artificial ha experimentat una infinitat d'alts i baixos. Entre 1956 i 1974, va viure una època daurada en la qual els científics predeien que en poc temps s'aconseguiria un ordinador amb capacitat cognitiva igual a la d'un ésser humà, la qual cosa va portar a inversions milionàries en recerca. No obstant això, aquestes estimacions van resultar ser errònies i no es van complir les expectatives, la qual cosa va resultar en la desaparició de les inversions. Aquest període, entre 1974 i 1980, es coneix com l'hivern de la intel·ligència artificial. A més dels problemes financers, els projectes també s'enfrontaven a una limitada capacitat computacional i d'emmagatzematge de dades que impedia dur a terme els processos i experiments necessaris.

Des de 1980 fins a fins dels anys 90, el sector de la intel·ligència artificial va sofrir alts i baixos en la seva popularitat, acompanyats per la corresponent aparició i desaparició d'inversions. Al final de la dècada dels 90, els ordinadors van començar a tenir suficient capacitat per a aconseguir avanços en el camp. De fet, l'ordinador utilitzat per a jugar als escacs en 1997 era 10 milions de vegades més poderós que l'utilitzat per al mateix propòsit en 1951.

Canvi de perspectiva

Des de llavors, la percepció entorn de la intel·ligència artificial ha experimentat un canvi radical. La potència dels ordinadors i la disponibilitat de grans quantitats de dades han permès una sèrie d'avanços significatius, encara que en una direcció diferent de la qual se seguia anteriorment. En lloc d'això, s'ha començat a avançar en el camp de l'aprenentatge profund, les xarxes neuronals i l'aprenentatge automàtic, totes elles branques de la intel·ligència artificial. A més, existeixen altres àrees de recerca com les anàlisis predictives, el reconeixement de llenguatge natural i el reconeixement facial.

Els camps predominants dins de la intel·ligència artificial són ara el deep learning, el machine learning,  les xarxes neuronals i els bots. Tots ells són branques de la intel·ligència artificial. Existeixen, a més, altres branques o subramas, com les anàlisis predictives, el reconeixement del llenguatge natural i el reconeixement facial.

Anàlisi predictiva

L'anàlisi predictiva és una tècnica que forma part de l'aprenentatge automàtic. El seu objectiu és utilitzar models predictius per a identificar patrons en dades històriques i transaccionals, amb la finalitat de predir riscos i oportunitats futures. Això permet a les organitzacions preparar-se amb anticipació. Per exemple, en el context d'una cadena de producció, l'anàlisi predictiva podria preveure la fallada d'una màquina, la qual cosa permetria solucionar el problema abans que causi una fallada completa i, per tant, evitar o reduir interrupcions en la producció.

Netflix és una empresa que empra l'anàlisi predictiva per a millorar els seus serveis, especialment en el seu motor de recomanacions. Al voltant del 80% dels usuaris de Netflix consumeixen contingut recomanat per la plataforma, la qual cosa ha contribuït a reduir la taxa de cancel·lació del servei. A més, Netflix utilitza dades sobre el comportament de visualització, com l'hora del dia i la quantitat de contingut vist, per a millorar les seves recomanacions.

Natural Language Understanding (NLU)

L'enteniment del llenguatge natural (NLU, per les seves sigles en anglès) és una disciplina dins del processament del llenguatge natural (NLP). Es considera un dels problemes més complexos de la intel·ligència artificial, coneguts com a problemes "AI-hard". El NLU està guanyant popularitat a causa de la seva aplicació en l'anàlisi de contingut a gran escala, ja sigui en forma de dades estructurades o no estructurats i en grans volums.

Un exemple de l'ús d'aquesta tecnologia són els assistents virtuals com Alexa, Siri o Google Assistant. Per exemple, Siri, l'assistent d'Apple, és capaç de reconèixer comandos a través de l'entrenament de la seva xarxa neuronal. El sistema utilitza càlculs de probabilitat per a detectar si el senyal d'àudio registrada coincideix amb la frase "Sent, Siri", comparant-la amb el model original. Quan s'aconsegueix un cert llindar, el sistema s'activa i respon a l'usuari.

Machine Learning

Un d'aquests camps d'estudi que ha rebut interès recentment és el machine learning, en el qual s'estudia la capacitat d'una màquina per a aprendre i actuar sense ser programada per a això. El terme està molt de moda en el sector de les tecnologies relacionades amb la intel·ligència artificial. Es tracta de l'ús d'algorismes que permeten a les màquines aprendre imitant la forma en la qual aprenem els humans.

L'aprenentatge automàtic, també conegut com machine learning, és ara una de les tecnologies en auge en l'àmbit empresarial. Aquesta forma d'intel·ligència artificial ofereix una sèrie d'importants avantatges a les empreses, com la seva capacitat d'anàlisi, que representa una font d'informació valuosa i autònoma.

L'anàlisi predictiva ofereix un valor immeasurable als negocis, permetent-los preveure tendències del mercat, realitzar prediccions basades en dades, minimitzar riscos, abordar problemes abans que ocorrin i prendre decisions informades.

A més de la predicció, els algoritmes de machine learning són comunament utilitzats per les empreses per a reduir els errors en els sistemes i processos operatius i de gestió, millorar la seguretat de dades, enfortir la capacitat analítica de les eines d'anàlisis de dades, i automatitzar processos.

Segons recerques recents, el machine learning es troba entre les professions més demandades, i un estudi recent de Algorithmia ha demostrat un augment significatiu en els recursos destinats a aquesta tecnologia en l'àmbit del business.

Què és machine learning i com funciona?

El machine learning és una disciplina dins de la intel·ligència artificial que permet a les màquines aprendre de manera similar als humans, utilitzant algorismes matemàtics. Gràcies a això, les màquines poden realitzar anàlisis complexes sense necessitat de programació específica.

L'objectiu d'aquesta tecnologia és proporcionar a les màquines una capacitat analítica avançada, permetent-los resoldre problemes sense intervenció humana, mitjançant la identificació, classificació i predicció.

El concepte de machine learning pot semblar una idea pròpia de la ciència-ficció, però en realitat ja és present en el nostre món actual. 

Els algorismes de machine learning tenen l'habilitat d'identificar patrons en grans quantitats de dades, i amb aquesta informació, poden extreure conclusions i realitzar anàlisis sense necessitat de ser programades explícitament.

El machine learning es basa en l'estadística i les matemàtiques, i el seu objectiu és brindar solucions automàtiques i intel·ligents a problemes complexos, a través de la identificació i classificació de patrons.

Si bé en la seva base, el machine learning és una tecnologia matemàtica, la seva aplicació és interminable i s'utilitza en sistemes per a realitzar anàlisis predictives, generar respostes automàtiques i en una àmplia gamma d'altres camps.

En definitiva, el machine learning és una tecnologia que permet a les màquines aprendre per si mateixes i proporciona una gran quantitat d'informació valuosa a través de l'anàlisi de dades, i el seu impacte és cada vegada més significatiu en el món empresarial.

L'aprenentatge automàtic (machine learning) és una tecnologia amb una gran quantitat d'aplicacions pràctiques. Encara que pot semblar futurista, en realitat forma part de la nostra vida quotidiana.

Plataformes de streaming de vídeo i música, com Netflix i Spotify, utilitzen algorismes de machine learning per a brindar recomanacions personalitzades als seus usuaris. Assistents virtuals com Alexa i Siri, que responen a preguntes realitzades per humans, també són un clar exemple de com s'utilitza el machine learning. A més, aquesta tecnologia és emprada per a millorar els resultats de cerca en motors com Google, per a l'operació de robots i vehicles autònoms, per a prevenir malalties, i per a crear antivirus que detecten programari maliciós.

En el món dels negocis, el machine learning s'ha convertit en una tecnologia crucial, especialment a causa de les seves capacitats predictives.

L'anàlisi predictiva és una habilitat valuosa per a les empreses, ja que els permet anticipar-se a les tendències del mercat, realitzar prediccions basades en dades, reduir riscos, abordar problemes abans que ocorrin i prendre decisions més informades.

A més de l'anàlisi predictiva, les empreses solen utilitzar algoritmes de machine learning per a reduir errors en els sistemes operatius i de gestió, enfortir la seguretat de les dades, millorar les capacitats analítiques de les eines d'anàlisis de dades i automatitzar processos.

El objetivo de esta tecnología es proporcionar a las máquinas una capacidad analítica avanzada, permitiéndoles resolver problemas sin intervención humana, mediante la identificación, clasificación y predicción.

A més de l'anàlisi predictiva, les empreses solen utilitzar algoritmes de machine learning per a reduir errors en els sistemes operatius i de gestió, enfortir la seguretat de les dades, millorar les capacitats analítiques de les eines d'anàlisis de dades i automatitzar processos.

Tipus de machine learning: algoritmes supervisats i no supervisats

A mesura que la intel·ligència artificial ha evolucionat i el machine learning s'ha tornat més prominent, han sorgit diverses branques i tipus d'algorismes dins del machine learning.

El machine learning es divideix principalment en dos models: el machine learning supervisat i el machine learning no supervisat.

A més, existeix un debat sobre si l'aprenentatge profund o deep learning és una subcategoria del machine learning. El deep learning ha avançat tant que alguns ho consideren com un camp d'estudi independent.

D'altra banda, la naturalesa dels projectes de machine learning pot variar segons la forma en què s'apliquin o utilitzin els algorismes. Mitjançant la programació i codificació necessària, aquests algorismes poden adaptar-se a pràcticament qualsevol procés o operació.

Malgrat el creixent entusiasme entorn del machine learning, les organitzacions han de comprendre que el seu potencial està directament vinculat a la qualitat i el rendiment dels algorismes programats. Gran part del que fa el machine learning implica una anàlisi estadística de dades, i igual que en qualsevol anàlisi estadística, els resultats depenen de la lògica aplicada en l'anàlisi i, en aquest cas, del treball de programadors i desenvolupadors, així com de la lògica empresarial implementada en el projecte de machine learning.

Machine learning supervisat vs machine learning no supervisat

El machine learning supervisat es refereix als algorismes de Machine Learning que "aprenen" a partir de dades etiquetades proporcionades pels humans. En aquesta modalitat:

Es requereix la intervenció humana per a etiquetar, classificar i introduir les dades en l'algorisme. L'algorisme genera dades de sortida esperats, ja que les dades d'entrada han estat prèviament etiquetats i classificats per humans. Hi ha dos tipus de dades que poden introduir-se en l'algorisme:

Classificació: s'utilitza per a classificar objectes en diferents categories. Per exemple, determinar si un pacient està malalt o si un correu electrònic és spam.
Regressió: s'utilitza per a predir un valor numèric, com els preus d'una casa segons diferents característiques o la demanda d'ocupació d'un hotel. Algunes aplicacions pràctiques de l'aprenentatge supervisat inclouen:
Predicció de costos de sinistres per a companyies d'assegurances.
Detecció de fraus bancaris per part d'entitats financeres.
Pronòstic de fallades en la maquinària d'una empresa.

A diferència de l'aprenentatge supervisat, en el machine learning no supervisat no hi ha intervenció humana directa. Els algorismes aprenen de dades no etiquetades i busquen patrons o relacions entre ells. En aquesta modalitat:

S'utilitzen dades d'entrada sense etiquetar. No es requereix la intervenció humana per a classificar les dades. Existeixen dos tipus d'algorismes utilitzats en l'aprenentatge no supervisat:

Agrupament (clustering): s'utilitza per a agrupar les dades de sortida en diferents grups. Per exemple, segmentar als clients segons els seus patrons de compra.
Associació: s'utilitza per a descobrir regles dins d'un conjunt de dades. Per exemple, identificar que els clients que compren un automòbil també contracten una assegurança.

L'aprenentatge no supervisat troba aplicacions en diverses àrees, com:

Segmentació de clients en un banc.
Classificació de pacients en un hospital.
Sistemes de recomanació de contingut basats en l'historial de consum d'usuaris en plataformes de streaming de vídeo.

Algoritmes supervisats

Els algorismes supervisats són els que poden funcionar amb noves dades basant-se en el que han après en el passat.

Dins dels algorismes de machine learning supervisats trobem dos tipus: els algorismes de classificació i els de regressió.

Existeixen dos tipus d'algorismes per a machine learning no supervisat:

Clustering: classifica en grups les dades de sortida. És el cas de les segmentacions de clients segons quins hagin comprat.

Associació: descobreix regles dins del conjunt de dades. Per exemple, aquells clients que compren un cotxe també contracten una assegurança, per la qual cosa l'algorisme detecta aquesta regla.

Algoritmes no supervisats

Els algoritmes de machine learning no supervisats són capaços de treure conclusions de conjunts de dades sense haver estat entrenats prèviament.

En treballar amb algorismes de machine learning no supervisats, les dades es distribueixen en diferents llocs, no es proporcionen conjunts de dades. Avui dia, hi ha molts tipus d'algorismes de machine learning que tracten de descobrir correlacions sense cap mena d'aportacions externes, utilitzant només les úniques dades en brut disponibles.

Algoritmes d'apranentatge reforçat

Permet als agents automàtics i de programari definir de manera automàtica el comportament ideal dins d'un context específic, tenint en compte el feedback del seu voltant.

Per a obtenir informació sobre el comportament, la màquina només necessita un feedback senzill; conegut com el senyal de reforç. Aquest comportament es pot aprendre una sola vegada, i continua ajustant-se i millorant amb el pas del temps.

Els algoritmes de machine learning per reforç estan dissenyats per a adquirir coneixement a partir de l'experiència prèvia. En altres paraules, aquests algorismes són capaços d'abordar problemes basant-se en els resultats obtinguts en situacions similars que han experimentat prèviament.

El Machine Learning per Reforç funciona en sotmetre la màquina a una sèrie de desafiaments en els quals ha de prendre una decisió. Si la decisió és correcta, el sistema rep una recompensa. Després de diversos desafiaments, l'algorisme és capaç de prendre decisions correctes per si sol, sense necessitat de la intervenció humana.

Classificació i clusterització

La classificació i la clusterización són dos mètodes d'identificació de patrons usats en el machine learning. Encara que totes dues tècniques tenen unes certes similituds, la diferència està en el fet que la classificació se serveix d'unes classes predefinides en les quals s'assignen els objectes, mentre que la clusterización identifica similituds entre objectes, que agrupa segons aquestes característiques en comú i que els diferencien dels altres grups d'objectes. Aquests grups es coneixen com a “clústers” o “clústers”.

En el camp del machine learning, la clusterización s'emmarca en l'aprenentatge no supervisat; és a dir, per a aquesta mena d'algorismes només disposem d'un conjunt de dades d'entrada (no etiquetats), sobre els quals hem d'obtenir informació, sense conèixer abans quina serà la sortida.

La clusterización s'usa en projectes per a empreses que volen trobar aspectes en comú dins dels seus clients per a trobar grups i enfocar productes o serveis. Així, si un percentatge significatiu dels clients té uns certs aspectes en comú (edat, tipus de família, etc.) es pot justificar una determinada campanya, servei o producte.

En canvi, la classificació pertany a l'aprenentatge supervisat. Això significa que coneixem les dades d'entrada (etiquetatges en aquest cas) i coneixem les possibles sortides de l'algorisme. Existeix la classificació binària que dona resposta a problemes amb respostes categòriques (com “sí” i “no”, per exemple), i la multiclassificació, per a problemes on ens trobem amb més de dues classes, responent a respostes més obertes, com a “estupend”, “regular” i “insuficient”.

La classificació s'usa en moltíssims camps, com la biologia o en la classificació decimal de Dewey per als llibres o en la detecció de spam en els correus electrònics, entre altres.

En Bismart usem la classificació i la clusterización en els nostres projectes, que s'emmarquen en molts sectors diferents. Per exemple, en el sector dels serveis socials, hem utilitzat la clusterización per a identificar grups de població que usen serveis socials determinats. A partir de les dades dels serveis socials, hem pogut identificar o clusterizar els grups de persones que usen serveis afins segons les seves particularitats (nombre de persones a càrrec, grau de dependència, estat civil…). Així, hem pogut albirar quin tipus de servei necessitarà un nou usuari de serveis socials per endavant comparant els seus atributs amb els dels clústers.

La classificació s'usa quan es necessita conèixer als usuaris o clients per a decidir quins productes o campanyes es llançaran en el futur. Per exemple, en Bismart realitzem un projecte per al sector de les assegurances en el qual el client requeria classificar els clients en funció de la sinistralitat, de manera que es va poder classificar la pòlissa segons el nombre d'accidents que es predeien. Així, la companyia pot triar els clients amb un nombre de sinistres més baix i descartar als que presenten un número elevat.

Projectes de machine learning

El procés d'un projecte de machine learning consta de tres etapes clau.

Adquisició de dades: Les dades es poden obtenir de diverses fonts, incloent-hi la web, bases de dades, transcripcions d'àudio a text, etc.

Anàlisi amb algoritmes: Un equip humà recol·lecta i analitza les dades abans de passar-los a través d'un algorisme que extreu informació rellevant.

Presa de decisions: L'algorisme brinda un resultat que s'utilitza com a base per a la presa de decisions comercials d'acord amb les directrius de l'empresa.

Abans d'iniciar un projecte d'aprenentatge automàtic, és important considerar si el problema requereix intel·ligència artificial. Això implica l'existència d'una quantitat important de dades rellevants. És fonamental evitar basar un projecte en dades insuficients o de baixa qualitat, ja que aquest esforç resultaria en una pèrdua de temps.

És important tenir en compte que els algorismes d'aprenentatge automàtic identifiquen patrons en les dades, però no raonen. Per tant, han de ser utilitzats com una base sòlida per a la presa de decisions.

Encara que els algoritmes d'aprenentatge automàtic puguin aprendre per si mateixos, sempre es requereix la supervisió d'un equip humà. La màquina pot processar gràfics, números, etc., però sempre necessita la interpretació humana per a atorgar valor i lògica als resultats des d'una perspectiva de negocis.

Quan hauria d'utilitzar-se l'aprenentatge automàtic per a resoldre un problema?

Quan l'escriptura d'un programari lògic és difícil i requereix una quantitat significativa de temps i recursos.

Quan existeixen grans quantitats de dades.

Quan el problema compleix amb l'estructura d'aprenentatge automàtic. Un problema d'aprenentatge automàtic ha de tenir una variable objectiu clarament definida, com la classificació de clients o l'estimació del nombre de sinistres. La suficiència i adequació de les dades disponibles també han de ser avaluades per a determinar si són adequats per a predir el que es desitja.

L'ús de machine learning requereix una consideració acurada de les expectatives. En la majoria dels casos, els resultats dels algorismes són una eina per a la presa de decisions i accions posteriors, però no sempre es tradueixen directament en solucions. No obstant això, hi ha excepcions com Netflix, on els resultats es presenten com a recomanacions en la plataforma sense la intervenció humana. En aquests casos, és important avaluar l'impacte d'un possible error en els resultats. Per exemple, un error en la recomanació d'una sèrie de televisió és diferent d'un error en la predicció d'un accident de trànsit.

El machine learning pot no ser efectiu per a identificar casos aleatoris, ja que es basa en la identificació de patrons. Per tant, davant un esdeveniment aleatori, l'algorisme no sabrà com reaccionar, ja que no té un patró al qual associar-lo. Per tant, si el problema a resoldre inclou moltes casualitats, és possible que hàgim de considerar altres formes de solució.

Encara que l'algoritme funcioni bé i proporcioni una solució efectiva, a vegades els resultats poden ser difícils d'interpretar. Alguns algorismes, com els arbres de decisió, són més fàcils de comprendre i permeten veure quines són les variables més rellevants, però altres poden proporcionar resultats complexos i impossibles d'interpretar encara que siguin precisos per a l'objectiu. L'alta complexitat de les raons darrere dels resultats de l'algorisme pot fer que sigui difícil per a un humà comprendre per què es va arribar a aquesta conclusió.

Machine learning no és la millor opció si no tenim suficients dades etiquetades per a entrenar l'algoritme. Les dades etiquetades permeten a l'algorisme aprendre els patrons i proporcionar prediccions precises.

A més, un projecte de machine learning pot ser lent i requerir una alta tolerància als errors. És important tenir en compte que la màquina pot equivocar-se, encara que l'objectiu sempre és minimitzar el marge d'error.

Quan és machine learning la millor solució?

Quan l'escalabilitat és un desafiament, ja que machine learning és excel·lent per a treballar amb grans quantitats de dades.
Quan necessitem resultats personalitzats, ja que machine learning utilitza les nostres pròpies dades per a produir resultats específics per al nostre negoci.

Les millors eines de machine learning

A continuació, revisarem algunes de les millors plataformes de machine learning per a empreses i usuaris que no són experts en ciència de dades. Aquestes eines automatitzen tot el procés d'aprenentatge automàtic, des de la preparació dels conjunts de dades fins a la formació del model, l'avaluació i la implementació en producció.

1. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning és part de l'àmplia gamma d'eines de Big Data de Microsoft i admet algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat i no supervisat, així com també algorismes de deep learning.

Aquesta plataforma d'aprenentatge automàtic és molt completa i ofereix diferents nivells d'usabilitat per a usuaris amb diferents nivells d'habilitats. Està dissenyada específicament per a ajudar les empreses a crear valor a través de l'aprenentatge automàtic, i és una de les opcions més eficients i ràpides per a crear i implementar models d'aprenentatge automàtic.

Azure ML permet als usuaris codificar en Python o R, treballar amb models d'aprenentatge automàtic en altres llenguatges de programació amb el SDK, i també permet treballar sense necessitat d'escriure codi o amb una quantitat mínima de codi mitjançant Azure ML Studio. A més, l'eina fomenta la col·laboració, és fàcilment integrable i permet als usuaris crear, entrenar i monitorar models d'aprenentatge automàtic i deep learning de manera simple.

Azure Machine Learning és compatible amb uns altres frameworks com TensorFlow, PyTorch o Scikit-*learn, cosa que significa que els models desenvolupats en aquests frameworks poden ser importats a Azure ML sense la necessitat de fer canvis en el codi.Scikit-learn (Python).

2. Scikit-learn (Python)

Scikit-learn és el paquet d'aprenentatge automàtic més popular de Python a causa de la seva simplicitat i a l'àmplia gamma d'opcions d'ús. És compatible amb els algorismes d'aprenentatge automàtic més comuns, com a arbres de decisió, regressió lineal, boscos aleatoris, k veïns més pròxims, màquines de vectors de suport (SVM) i descens de gradient estocàstic.

Scikit brinda eines per a analitzar els models, inclosa la matriu de confusió, per a avaluar el rendiment de cada model.

Scikit-learn és un entorn ideal per a aquells que volen iniciar-se en el món de l'aprenentatge automàtic i començar amb tasques simples abans d'avançar a opcions més complexes com Azure Machine Learning.

3. IBM Watson

IBM Watson ofereix una àmplia gamma de productes d'aprenentatge automàtic que et permeten accedir fàcilment a les dades de diferents fonts sense sacrificar la confiança en les prediccions i recomanacions generades pels teus models d'intel·ligència artificial.

La marca compta amb una àmplia oferta de capacitats de IA enfocades en el seu ús empresarial, no sols permetent la creació de models d'aprenentatge automàtic, sinó també oferint un conjunt d'eines per a accelerar l'obtenció de valor a través de la creació prèvia d'aplicacions.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker és un servei d'aprenentatge automàtic completament administrat, encara que està enfocat en usuaris amb coneixements en ciència de dades. La plataforma permet a científics de dades i desenvolupadors crear i entrenar models d'aprenentatge automàtic de manera ràpida i senzilla, i implementar-los directament en entorns de producció.

A més, SageMaker brinda una instància integrada de Jupyter Notebook que facilita l'accés a les dades per a la seva exploració i anàlisi sense la necessitat d'administrar un servidor. La plataforma també proporciona algorismes d'aprenentatge automàtic genèrics optimitzats per a executar-se de manera eficient en grans conjunts de dades en un entorn distribuït.

Igual que Azure Machine Learning, SageMaker admet nadiuament els marcs més populars d'aprenentatge automàtic i deep learning.

5. MLflow

MLflow és una plataforma de codi obert que administra tot el cicle de vida de l'aprenentatge automàtic, incloent-hi l'experimentació, implementació i un registre central dels models. Es pot integrar i utilitzar amb totes les biblioteques d'aprenentatge automàtic i llenguatges de programació.

La diferència entre machine learning i deep learning

En el segle XXI, el 2011, va aparèixer una branca de l'aprenentatge automàtic coneguda com a aprenentatge profund o deep learning (DL). La popularitat de l'aprenentatge automàtic i l'avanç en la capacitat de computació van permetre el sorgiment d'aquesta nova tecnologia. Encara que el concepte de deep learning és similar al de l'aprenentatge automàtic, utilitza algorismes diferents. Mentre que l'aprenentatge automàtic treballa amb algorismes de regressió o arbres de decisió, el deep learning utilitza xarxes neuronals que funcionen de manera similar a les connexions neuronals biològiques del nostre cervell. En tots dos casos, és crucial comptar amb dades de qualitat i de confiança per a assegurar un funcionament efectiu.

La consolidació de dades, la integració de dades mitjançant un procés ETL o SSIS, i el maneig de dades són essencials per a garantir l'èxit de l'aprenentatge automàtic o del deep learning.

El Machine Learning es refereix a algorismes matemàtics que permeten a les màquines aprendre de manera similar a com ho fan els éssers humans. No obstant això, el Machine Learning no es limita únicament als algorismes, sinó que també engloba l'enfocament utilitzat per a abordar el problema. És essencialment una manera d'aconseguir la intel·ligència artificial.

El Deep Learning (DL) és una part de l'aprenentatge automàtic. De fet, es pot considerar com l'evolució més recent del Machine Learning. Es tracta d'un algorisme automatitzat que imita la percepció humana, inspirat en el funcionament del nostre cervell i la interconnexió entre neurones. El DL és la tècnica que s'acosta més a la forma en què els éssers humans aprenem.

La majoria dels mètodes de Deep Learning utilitzen una arquitectura de xarxes neuronals. Per aquesta raó, sovint se'l coneix com a "xarxes neuronals profundes" o "deep neural networks". El terme "deep" es refereix a les múltiples capes que componen aquestes xarxes neuronals.

Quina és la diferència entre tots dos?

De manera senzilla, tant l'aprenentatge automàtic com el deep learning imiten la manera d'aprendre del cervell humà. La principal diferència entre machine learning i deep learning radica en els tipus d'algorismes utilitzats, ja que el deep learning utilitza xarxes neuronals més avançades i s'assembla més a l'aprenentatge humà. Totes dues tecnologies poden aprendre de manera supervisada o no supervisada.

Aplicacions del deep learning en l'àmbit empresarial - Casos d'ús

En el món dels negocis, el deep learning ofereix una àmplia varietat d'aplicacions i usos que varien depenent de les necessitats de cada sector.

Aquí hi ha alguns dels usos més comuns:

Reconeixement d'imatges i vídeos: els algorismes d'aprenentatge profund han millorat significativament la qualitat i la precisió dels algorismes de detecció de text, objectes, logotips i punts de referència. La tecnologia de visió per computadora basada en aprenentatge profund ha augmentat l'exactitud en el reconeixement facial, la cerca visual i la cerca inversa d'imatges.

Reconeixement de veu: també conegut com a reconeixement de veu a text (STT) o reconeixement automàtic de veu (ASR), aquesta tecnologia converteix les paraules parlades en text. El ASR s'utilitza en molts sectors, com la salut i la indústria automotriu.

Manufactura: els algorismes d'aprenentatge profund milloren la precisió dels sistemes i dispositius industrials. Per exemple, es pot utilitzar per a enviar alertes automàtiques sobre problemes de producció, alimentar robots i sensors industrials o analitzar processos complexos.

Entreteniment: els algorismes d'aprenentatge profund impulsen una àmplia gamma de sistemes d'entreteniment, incloent-hi la personalització de contingut, el streaming i l'addició de so a pel·lícules mudes.

Venda minorista i comerç electrònic: algunes aplicacions de comerç electrònic ja utilitzen l'aprenentatge profund per a millorar l'experiència de compra i l'experiència del client amb compres activades per veu. A més, els robots intel·ligents a les botigues, les prediccions de tendències futures i les recomanacions personalitzades també són usos comuns de l'aprenentatge profund en la venda al detall.

Salut: l'aprenentatge profund s'utilitza per a la detecció i diagnòstic de malalties amb ajuda de la computadora, oferint a vegades un acompliment superior al dels experts humans. A més, els algorismes d'aprenentatge profund ajuden a millorar la recerca mèdica i el descobriment de medicaments.

Softwares de deep learning

El món dels negocis compta amb sis de les millors aplicacions i programari d'aprenentatge profund (IA). Aquests inclouen CNTK, TensorFlow, PyTorch, la API de IA de vídeo de Cloudinary, entre altres.

CNTK és una eina de codi obert dissenyada específicament per a l'aprenentatge profund de nivell comercial. CNTK permet combinar fàcilment models comuns com a CNN, RNN, LSTM i DNN feed-*forward.

TensorFlow és un entorn de treball de codi obert desenvolupat per Google per a desenvolupar i executar algorismes d'aprenentatge profund i machine learning. TensorFlow construeix processos utilitzant el concepte de gràfic computacional i pot executar-se en CPUs, GPUs i TPUs.

PyTorch és un marc d'aprenentatge profund i machine learning basat en Python i Torch. PyTorch és fàcil d'utilitzar i suporta l'entrenament distribuït. PyTorch permet exportar models utilitzant ONNX i és molt compatible amb plataformes open source.

La API de IA de vídeo de Cloudinary és un exemple de solució de machine learning que no requereix coneixements de ciència de dades. La API pot integrar-se a qualsevol aplicació web i permet el processament i la gestió de continguts de vídeo gestionats per IA.

En conclusió, aquestes aplicacions i programari d'aprenentatge profund són útils per a automatitzar processos, realitzar anàlisis predictives i gestionar continguts amb IA en el món dels negocis.

Unitats de Processament Gràfic (GPU)

Les GPU estan compostes per un gran nombre de nuclis de processament que treballen de manera simultània. Són especialitzades en el càlcul múltiple i execució simultània d'operacions, la qual cosa les converteix en una eina extremadament eficient per a algorismes d'aprenentatge profund. A més, ofereixen una àmplia amplària de banda de memòria, generalment entre 10 i 15 vegades major que una CPU convencional.

Matrius de Portes Programables en Camp (FPGA)

Les FPGA són circuits integrats en els quals la xarxa interna es pot reprogramar en funció de la tasca que es desitja realitzar. Són una alternativa atractiva als ASIC, que requereixen un llarg procés de disseny i fabricació. Les FPGA poden oferir un millor rendiment que les GPU, igual que un ASIC dissenyat per a un propòsit específic sempre tindrà un rendiment superior a un processador de propòsit general.

Computació d'Alt Rendiment (HPC)

Els sistemes HPC són entorns de computació altament distribuïts que utilitzen milers de màquines per a aconseguir una massiva capacitat de processament. Requereixen d'una alta densitat de components i exigències especials d'energia i refrigeració. Algorismes d'aprenentatge profund que requereixen una gran potència de càlcul poden aprofitar el maquinari HPC o els serveis HPC oferts per proveïdors en el núvol com AWS i Azure.

Aplicacions de la intel·ligència artificial: l'àmbit mèdic

En Bismart organizamos una jornada que cubrió el alcance de la tecnología en la gestión clínica. Durante el evento se compartieron varios puntos de vista sobre la aplicación de la tecnología en la gestión clínica. Por un lado, se explicó el potencial de la inteligencia artificial para cambiar la forma de funcionar de los servicios sociales mediante un caso de éxito: la prueba piloto de un predictivo para optimizar las ayudas de los servicios sociales que tiene en cuenta la segmentación de la población, el catálogo de servicios sociales, archivos de servicios sociales, presupuestos, coste por servicio, etc. De esta forma, la administración puede garantizar que se destinan los recursos a las personas que más lo necesitan, aun si no lo piden.

D'altra banda, José Manuel Simarro, del Sistema Espanyol de Farmacovigilància de Medicaments d'Ús Humà es va centrar en l'aplicació de la tecnologia per a dur a terme anàlisi i recerca. Amb Big Data i Intel·ligència Artificial s'accelera el processament de les dades i, per tant, es redueix el temps requerit per a dur a terme la recerca.

Per a finalitzar, Josep M. Piques va resoldre comunicant que el 40% dels diagnòstics són incorrectes. Si els mateixos metges que fallen un 40% de les vegades estan instruint en les universitats i són els que s'encarreguen de la transferència del coneixement de la medicina, és molt probable que les noves generacions de facultatius cometin els mateixos errors. La intel·ligència artificial en aquest camp es converteix en una eina de suport que pot millorar els diagnòstics. Ara, diversos metges poden tenir visions disparejas sobre un mateix cas. No obstant això, amb la intel·ligència artificial, la màquina sempre arribarà a oferir un diagnòstic 100% correcte de manera objectiva.

Així doncs, la Intel·ligència Artificial ha arribat per a quedar-se, però no tant com una eina per a reemplaçar el que ja tenim, sinó per a millorar-ho i garantir la seva eficiència. Una manera per a aconseguir-lo és la folksonomía.

La intel·ligència artificial en la millora assistencial de les persones d'edat avançada

L'envelliment de la població significa que hi ha un augment en la proporció de persones majors de 65 anys sense un creixement corresponent en la població en edat laboral, que és la que manté el sistema de pensions.

Aquest fenomen presenta diversos desafiaments per a la societat. D'una banda, hi ha problemes econòmics, com la necessitat de finançar el sistema de pensions i la despesa en atenció mèdica i social per a les persones majors. D'altra banda, també hi ha problemes directes que afecten els ancians, com a malalties cròniques, comorbiditats, solitud i pèrdua de capacitats físiques i mentals. Aquests problemes empitjoren amb l'edat i encara que vivim més temps, no hi ha garantia que aquests anys siguin de bona qualitat.

Aquest assumpte és ja preocupant avui dia, però segons l'OMS, s'espera que el nombre de persones majors (majors de 60 anys) es dupliqui en 2050 i tripliqui en 2100. A nivell global, la població de 60 anys o més està creixent més ràpidament que qualsevol altre grup de població. Per tant, és fonamental començar a prendre mesures i polítiques per a millorar la qualitat de vida dels ancians i evitar un impacte negatiu en l'economia. Les persones majors podrien participar en treballs remunerats o no remunerats, però en tots dos casos rebrien algun tipus de compensació. S'ha demostrat que les persones que treballen després de l'edat de jubilació desenvolupen símptomes de deterioració física i mental molt més tard que aquelles que es retiren abans. Això podria també reduir la despesa en atenció mèdica i social en aquesta franja d'edat.

En aquest sentit, la intel·ligència artificial vaig poder ajudar a pal·liar els efectes de l'envelliment de la població. 

És evident que implementar un sistema així no és fàcil. A curt termini, implicarà costos i no totes les persones majors poden o volen treballar.

Els sistemes actualment en ús

Els ajuntaments estan prenent mesures per a millorar l'atenció brindada a les persones majors. Per exemple, l'ajuntament de Barcelona ha implementat dos projectes importants per a millorar la vida de les persones majors.

El primer és el projecte MIMAL, que ofereix un dispositiu de teleassistència per a persones amb deterioració cognitiva. Aquest dispositiu permet als cuidadors localitzar a la persona major en qualsevol moment gràcies a la funció de geolocalització, la qual cosa augmenta la seva seguretat i autonomia.

El segon projecte és Vincles BCN. Aquest projecte d'innovació social té com a objectiu millorar el benestar de les persones majors que se senten soles i enfortir les seves relacions socials mitjançant l'ús de tecnologia. Es proporciona a les persones majors un dispositiu amb una aplicació que els permet comunicar-se amb la seva família i altres persones, mantenir-se informats sobre les activitats de la seva comunitat i molt més.

D'altra banda, Bismart també va organitzar l'esdeveniment "The Power of Machine Learning" a Barcelona i Madrid, on més de 100 líders d'organitzacions públiques i privades van poder conèixer el potencial d'eines com el Machine Learning, Big Data, Stream Analytics i Power BI.

Durant l'esdeveniment, els experts de Bismart van presentar casos reals que van demostrar la capacitat de predir el crim utilitzant tecnologies d'avantguarda. Específicament, van mostrar com a través de l'anàlisi predictiva i l'ús de Azure Machine Learning, van poder predir l'ocurrència de crims en districtes de la ciutat de Chicago.

L'enfocament es basa en l'anàlisi de dades històriques sobre delinqüència, combinats amb variables correlacionades com a fases lunars, clima, il·luminació, dades soci-demogràfics i socioeconòmics, entre altres. Aquestes dades són utilitzades per a entrenar models en màquines virtuals, aplicant algorismes que aprenen d'errors passats i noves tendències. A més, es poden agregar dades en temps real mitjançant Stream Analytics per a obtenir resultats actualitzats sobre la probabilitat de crims en diferents àrees i moments.

Aquest exemple mostra com l'aplicació de Machine Learning i anàlisi predictiva pot contribuir a construir ciutats més segures. A més, eines com Stream Analytics i Mitjans socials Analytics també poden ser útils per a detectar atacs terroristes cibernètics.

Actualment, aquestes tecnologies, com el Machine Learning, Azure Stream Analytics i Big Data, són més accessibles per a empreses de qualsevol grandària a través de la plataforma en el núvol de Microsoft, Azure. Aquestes eines permeten predir el comportament dels consumidors, descobrir tendències del mercat, analitzar preus i detectar fraus i delictes.

Finalment, els assistents a l'esdeveniment van ser convidats a plantejar desafiaments a Bismart per a desenvolupar projectes pilot utilitzant anàlisi predictiva, Machine Learning o Stream Analytics amb les seves pròpies dades.

Aplicacions de la intel·ligència artificial en altres sectors

La implementació de la intel·ligència artificial en les empreses abasta una àmplia gamma d'aplicacions, la qual cosa a vegades dificulta comprendre el seu abast degut a la seva naturalesa abstracta. Per això, contemplem alguns exemples de com les empreses de diferents sectors estan utilitzant la intel·ligència artificial en les seves operacions.

Aplicacions d'Intel·ligència Artificial en el sector de l'entreteniment: El sector de l'entreteniment ha experimentat nombrosos avanços gràcies a la Intel·ligència Artificial (IA). Entre les aplicacions destacades es troben el reconeixement facial, la realitat virtual i augmentada per a crear experiències immersives, i la filmació de seguiment, entre altres.

Un exemple reconegut de IA en la indústria de l'entreteniment és l'algorisme de recomanació de Netflix. Aquesta plataforma líder en streaming no sols compta amb un ampli catàleg, sinó que també posseeix un dels algorismes de recomanació més efectius. Utilitzant tècniques d'aprenentatge automàtic, Netflix ofereix recomanacions personalitzades que generen un valor anual d'1 bilió de dòlars en retenció de clients. A més, s'estima que el 80% de les visualitzacions en la plataforma provenen d'aquestes recomanacions.

Intel·ligència Artificial en el sector automotriu: El sector automotriu és reconegut pel seu ampli ús de la Intel·ligència Artificial. No sols ha estat pioner en la seva aplicació, sinó que la IA s'ha convertit en un element fonamental per a les empreses d'aquest sector.

Un exemple clar de IA en el sector automotriu és la incorporació de robots en les línies d'assemblatge. Actualment, és comú veure robots fent tasques que abans eren realitzades per humans, com l'emmotllament de blocs d'alumini per a convertir-los en vehicles, el pintat d'automòbils o l'assemblatge de peces.

A més de la cadena de muntatge, la IA ha tingut un impacte significatiu en el desenvolupament de la conducció assistida. Els algorismes de IA s'utilitzen per a reconèixer objectes, i això s'aprecia en funcions com l'assistent d'estacionament, on els vehicles moderns poden detectar la proximitat a objectes i emetre alertes. En el futur, s'espera que la conducció assistida s'expandeixi encara més per a millorar la seguretat en les carreteres i reduir els accidents de trànsit.

Intel·ligència Artificial en la indústria manufacturera: La Intel·ligència Artificial ha suposat un avanç significatiu en el sector manufacturer en simplificar i millorar la precisió de les operacions. Permet a les empreses programar de manera més eficient l'inventari, detectar i prevenir errors, resoldre problemes de manera més ràpida i, en general, optimitzar tot el procés de fabricació.

Intel·ligència Artificial en màrqueting: El màrqueting és una de les àrees empresarials que experimentarà una gran evolució gràcies a la Intel·ligència Artificial en un futur pròxim. Actualment, s'utilitza de manera habitual per a automatitzar la generació de contingut i optimitzar la recopilació de dades dels clients. No obstant això, una de les aplicacions més prometedores és la personalització de contingut, recomanacions i experiències.

El màrqueting exerceix un paper fonamental en la interacció directa amb els clients. En aquest sentit, la IA juga un paper estratègic a mesura que el màrqueting, especialment el màrqueting digital, es dirigeix cap a la comunicació i les experiències adaptades a les preferències del consumidor.

És evident que la Intel·ligència Artificial ha transformat diverses àrees empresarials en molts aspectes. Encara que al principi va haver-hi temors sobre el seu impacte en la intel·ligència humana, amb el temps s'ha demostrat que la IA aporta grans beneficis tant en els negocis com en altres aspectes de la nostra vida.

Text Analytics per a combatre el desaprofitament de les dades empresarials

La majoria de les dades empresarials no s'aprofiten al màxim, la qual cosa és un problema significatiu. Aproximadament el 95% de les dades útils romanen desaprofitats.

És sorprenent pensar que les empreses decideixin utilitzar només el 5% de la informació disponible. No obstant això, el veritable problema radica en la incapacitat d'accedir a l'altre 95%.

La raó principal d'això és que les dades empresarials manquen d'una estructura adequada, cosa que significa que estan desorganitzats. Quan les dades no estan estructurats, resulta extremadament difícil trobar la informació que es necessita. Afortunadament, existeix una solució per a aquest problema: les solucions de text analytics i, en concret, la folksonomía intel·ligent.

Amb el creixement exponencial de la quantitat d'informació a processar, els sistemes d'anàlisis de text han adquirit una rellevància cada vegada major. En l'actualitat, les empreses i organitzacions necessiten ser capaces de processar dades més enllà dels formats tradicionals, incloent-hi dades en format de text escrit en el llenguatge quotidià que utilitzem els éssers humans per a comunicar-nos.

Les tecnologies d'anàlisis de text o text analytics són aquelles que tenen la capacitat de processar dades en un format no estructurat, específicament en forma de text escrit. Aquests sistemes d'anàlisis de text són capaços d'extreure informació de qualitat de qualsevol tipus de text.

Aquestes tecnologies formen part de la intel·ligència artificial i utilitzen algorismes que poden identificar patrons en textos no estructurats. Aquesta capacitat és extremadament rellevant, ja que s'estima que el 80% de la informació rellevant per a les organitzacions es troba en dades no estructurades, en la seva majoria en forma de textos.

La bona notícia és que en l'actualitat existeixen nombrosos sistemes d'anàlisis de text disponibles. No obstant això, no tots posseeixen les mateixes capacitats ni són adequats per als mateixos propòsits. Per tant, és fonamental comprendre el funcionament d'aquestes tecnologies i les seves diferències.

En termes generals, els sistemes d'anàlisis de text es basen en un de dos mètodes: la taxonomia i la folksonomía. La principal diferència entre ambdues radica en el fet que la taxonomia requereix una organització prèvia de la informació mitjançant etiquetes predefinides per a classificar el contingut, mentre que la folksonomía es basa en l'etiquetatge en llenguatge natural.

És important tenir en compte aquestes diferències en seleccionar un sistema d'anàlisi de text, ja que cada enfocament té els seus avantatges i desafiaments particulars. En comprendre les capacitats i característiques d'aquests sistemes, les empreses poden aprofitar al màxim la informació valuosa oculta en les dades no estructurades, millorant així la seva presa de decisions i obtenint insights significatius per al seu creixement i èxit.

Els millors sistemes de Text Analytics

Hi ha diverses eines i programari disponible per a realitzar anàlisi de text. A continuació, es presenten algunes d'aquestes eines:

SAS: SAS és un programari que s'utilitza per a extreure coneixement útil de dades no estructurades, com a contingut en línia, llibres o formularis de comentaris. A més de guiar el procés d'aprenentatge automàtic, pot reduir automàticament els temes i les normes generades, permetent el seguiment de canvis en el temps i la millora de resultats.

QDA Miner's WordStat: QDA Miner és una eina que permet analitzar dades qualitatives. Utilitza el mòdul WordStat per a l'anàlisi de textos, anàlisis de contingut, anàlisi de sentiments i business intelligence. Proporciona eines de visualització per a interpretar els resultats, i la seva anàlisi de correspondència ajuda a identificar conceptes i categories en el text.

Suite de Cognitive Services de Microsoft: Aquesta suite ofereix un conjunt d'eines d'intel·ligència artificial que faciliten la creació d'aplicacions intel·ligents amb interacció natural i contextual. Encara que no és exclusivament un programa d'anàlisi de text, incorpora elements d'anàlisis de text en la seva capacitat per a analitzar discursos i llenguatge.

Search and Text Analytics de Rocket Enterprise: Aquesta eina ofereix seguretat i facilitat d'ús per a l'anàlisi de text. És especialment útil per a equips amb experiència tecnològica limitada, ja que permet trobar informació ràpidament en grans quantitats de dades.

Voyant Tools: Voyant Tools és una aplicació d'anàlisi de text popular entre acadèmics d'humanitats digitals. Proporciona una interfície senzilla i la capacitat de fer diverses tasques d'anàlisis, com visualitzar dades en un text.

Watson Natural Language Understanding: Watson, desenvolupat per IBM, ofereix el sistema d'anàlisi de text anomenat Watson Natural Language Understanding. Utilitza tecnologia cognitiva per a analitzar text, incloent-hi l'avaluació de sentiments i emocions.

Open Calais: Open Calais és una eina basada en el núvol que ajuda a etiquetar contingut. La seva fortalesa radica en el reconeixement de relacions entre diferents entitats en dades no estructurades i l'organització conseqüent. Encara que no pot analitzar sentiments complexos, pot ajudar a gestionar dades no estructurades i convertir-los en una base de coneixement ben organitzada.

Folksonomy Text Analytics: El programari Folksonomy de Bismart utilitza etiquetes intel·ligents basades en intel·ligència artificial generativa (IAG) i models d'aprenentatge automàtic Large Language Model (LLM) per a filtrar arxius de dades no estructurades i localitzar informació específica. Aquest enfocament elimina la necessitat de definir etiquetes i categories manualment, i permet la seva adaptació en temps real per a diferents usos. És fàcil i ràpid d'usar, la qual cosa ho fa ideal per a projectes col·laboratius.

Aquestes eines ofereixen diferents capacitats i enfocaments per a l'anàlisi de text, per la qual cosa és important avaluar les necessitats específiques i seleccionar la que millor s'adapti a cada cas.

Folksonomia, la branca més intel·ligent de text analytics

La folksonomía és un mètode d'organització de dades mitjançant l'ús d'etiquetes. Els usuaris etiqueten el contingut amb les seves pròpies paraules o categories. Després, poden explorar totes les etiquetes creades amb llenguatge natural i les nombroses descripcions associades.

Un dels avanços més significatius en l'anàlisi de dades no estructurades és el Model Gran de Llenguatge (LLM per les seves sigles en anglès). Aquest model utilitza intel·ligència artificial per a analitzar grans volums d'informació en temps real. L'avantatge del LLM és la seva capacitat per a comprendre el llenguatge natural, la qual cosa facilita la identificació de patrons i tendències en les dades. La combinació de LLM i folksonomía pot ser una eina poderosa per a l'anàlisi de dades no estructurades en els camps de la salut i recerca clínica, ja que permet comprendre en profunditat el llenguatge natural utilitzat en aquestes àrees. A més, l'automatització del procés de creació de l'entitat mestra a través de la folksonomía agilitza i millora l'eficiència de l'anàlisi de dades, la qual cosa resulta especialment útil en situacions clíniques que requereixen presa de decisions en temps real. En resum, la combinació de LLM i folksonomía pot ser una eina valuosa per a la recerca i la pràctica clínica.

Una dels principals avantatges de la folksonomía és la seva capacitat per a treballar amb dades no estructurades. Fins fa poc, només es podia utilitzar informació estructurada en camps per a realitzar anàlisis de dades, és a dir, informació que havia estat preparada per al processament per computadores. No obstant això, la informació en format de text, àudio, etc., no podia ser tractada d'aquesta manera i requeria un processament manual. El problema és que, segons la consultora Gartner, el 95% del valor de la informació es troba en aquestes dades no estructurades.

Fins ara, per a analitzar aquesta informació no estructurada, era necessari crear una entitat mestra que permetés classificar la informació dins del text. No obstant això, aquesta entitat mestra havia de ser creada manualment, la qual cosa era un procés laboriós i propens a errors. A més, és possible que l'entitat no abasti tota la informació valuosa present en les dades. En molts casos, la creació de l'entitat mestra requeria més esforç que l'anàlisi manual dels documents.

Un avantatge addicional de la folksonomía és que no requereix una entitat mestra, ja que analitza simultàniament tots els documents basant-se en regles de ponderació segons la categoria gramatical de les paraules, la qual cosa permet identificar automàticament els termes més rellevants. D'aquesta manera, l'entitat mestra es crea automàticament. Aquest enfocament de treball es coneix com bottom-*up, a diferència de l'enfocament top-*down de la creació manual de l'entitat. El treball bottom-*up també permet el descobriment de dades (data discovery), cosa que significa que es poden identificar termes rellevants en les dades que no es coneixien prèviament i que no haurien estat inclosos en l'entitat mestra si s'hagués creat manualment. El mateix s'aplica en sentit contrari: en una entitat mestra creada mitjançant folksonomía no apareixeran conceptes que no siguin presents en els documents.

La folksonomía es construeix de baix cap amunt, cosa que significa que són els propis usuaris els qui afegeixen les etiquetes al contingut, en lloc de tenir etiquetes predefinides que poden no ajustar-se al contingut real disponible. Això permet obtenir una visió àmplia de totes les dades disponibles en lloc de tractar de descobrir el que hi ha. A més, no hi ha una jerarquia estricta, la qual cosa la fa flexible d'usar. Encara que la folksonomía estàndard és una eina útil, a vegades pot presentar problemes i confusions a causa de la falta de control lingüístic. És possible que moltes persones utilitzin paraules diferents per a descriure el mateix contingut, o que el sistema no distingeixi entre acrònims com a "ONCE" i una paraula amb un significat propi i diferent de les sigles, com el número "onze".

L'ambigüitat pot ser un problema, la qual cosa impedeix extreure coneixement de les dades no estructurades.

És per això que han sorgit nous sistemes de folksonomía intel·ligent que ajuden a identificar informació precisa. Aquesta nova generació de folksonomía aprofita els avanços tecnològics per a proporcionar etiquetes intel·ligents a les teves dades, la qual cosa suposa un gran avanç en la resolució de molts problemes associats amb la folksonomía. Malgrat aquests canvis, la folksonomía continua mantenint el seu enfocament en el llenguatge natural i intuïtiu.

Folksonomy Text Analytics

El programari de folksonomía intel·ligent de Bismart aborda molts dels problemes i confusions causats per la falta de control lingüístic en la folksonomía estàndard. Ara és possible identificar de manera precisa la informació que necessites, fins i tot quan disposes d'una gran quantitat de dades.

Aquest programari permet combinar sinònims, diferenciar homònims, agregar diccionaris tècnics o personalitzats i fins i tot reduir etiquetes utilitzant una llista negra. Els seus algorismes intel·ligents també tenen en compte errors i contingut duplicat.

És una eina fàcil d'usar, amb opcions com un menú per a arrossegar i deixar anar sinònims, així com un motor de cerca avançat. La seva implementació és ràpida i senzilla, i es pot reestructurar en temps real per a adaptar-se a les teves necessitats. Existeixen múltiples opcions d'estructuració per a ajustar l'eina a diferents requisits.

Amb aquest programari, podràs aprofitar ràpidament el coneixement de les teves dades no estructurades mitjançant una definició bottom-up, sense necessitat de realitzar manualment la creació i definició d'etiquetes i estructures.

La folksonomía estàndard proporciona una gran quantitat d'informació valuosa, i la intel·ligència de Folksonomy de Bismart et permet extreure coneixements útils d'aquesta informació.

Com apliquem Folksonomy Text Analytics en l'àmbit sanitari?

En l'àmbit clínic, es generen grans volums de dades diàries, que inclouen altes i baixes mèdiques, així com històries clíniques. Aquestes dades contenen informació valuosa per a l'administració i els professionals de la salut. No obstant això, extreure aquesta informació de manera manual resulta impossible a causa de la quantitat de dades i al fet que estan escrits en llenguatge natural no estructurat. Davant aquesta problemàtica, el departament de nefrologia de l'Hospital de la Mar de Barcelona, en col·laboració amb el grup Ferrer, es va associar amb Bismart per a implementar un projecte d'anàlisi de text que permetés extreure informació de manera eficient.

L'objectiu del projecte era comprendre les milers d'altes mèdiques disponibles i extreure coneixement clínic rellevant. Per a aconseguir-ho, Bismart va proporcionar a l'hospital l'eina Folksonomy, capaç d'extreure informació de dades no estructurades en diversos formats, com a text, imatge, vídeo i àudio.

El departament de nefrologia havia generat més de 1600 documents d'altes hospitalàries en un període de tres anys. Aquests documents presentaven el desafiament addicional que cada metge utilitzava abreviacions diferents per a les mateixes proves, malalties o medicaments. Per tant, era necessari comptar amb una eina que pogués identificar aquestes paraules com a sinònims.

Els beneficis que el projecte amb Folksonomy de Bismart ha brindat a l'Hospital de la Mar i al Grup Ferrer inclouen l'extracció de coneixement d'informació no estructurada, recomanacions intel·ligents, acceleració en la generació de coneixement mèdic i reducció de la variabilitat. Específicament, l'eina va permetre identificar sinònims i implicacions, gestionar paraules clau mitjançant etiquetes i classificar unes certes paraules i termes en llistes negres o blanques, entre altres.

A més, l'eina ha millorat la presa de decisions beneficioses per als pacients i el sistema, i ha facilitat la capacitació dels professionals de la salut. Aquesta capacitació s'ha basat en tres tipus de big data:

Big data descriptiu: ha permès avaluar resultats de salut, identificar relacions prèviament desconegudes, connectar fonts de dades generades en la pràctica clínica i reclutar pacients per a assajos clínics.
Big data predictiu: ha possibilitat la predicció d'esdeveniments clínics.
Big data prescriptiu: ha facilitat la presa de decisions en temps real basades en bones pràctiques.

Gràcies a aquesta eina, els professionals sanitaris han pogut comprendre la pràctica clínica i la seva variabilitat, prendre decisions basades en informació en temps real, determinar l'epidemiologia de la població, generar hipòtesi de recerca clínica, realitzar estudis observacionals, predir casos clínics abans que ocorrin, extreure automàticament variables dels pacients segons criteris de cerca i establir correlacions no evidents.

Anteriorment, sense Folksonomy, descobrir aquesta informació requeria un procés manual tediós i costós que podia portar setmanes. Els metges havien de llegir i analitzar milers de documents i establir relacions entre ells manualment.

Després d'aplicar processos de normalització i qualitat de dades amb Folksonomy de Bismart, es va aconseguir respondre a les preguntes dels metges en poques hores. Això va ser possible gràcies a l'extracció de coneixement de les dades no estructurades de les altes mèdiques disponibles a l'hospital. Per exemple, els resultats de l'objectiu 1 van revelar que el 39,91% dels pacients ingressats en nefrologia eren diabètics, un total de 651, dels quals 89 estaven sent tractats amb metformina.

Aplicacions de la intel·ligència artificial: la folksonomía

La folksonomía pot ser una eina molt potent per a qualsevol tipus de corporació. De fet, algunes de les coses que utilitzes diàriament usen folksonomía, encara que no t'hagis adonat. La folksonomía és una manera d'organitzar dades i contingut digital. La seva característica definitòria és que són els consumidors els que afegeixen les classes o etiquetes per a identificar una unitat de contingut. El contingut rep molta informació descriptiva mitjançant llenguatge natural per part dels propis usuaris. Potser has sentit que es refereixi a ella com a marcador social i etiquetatge social.

Et sona que ho hagis utilitzat últimament? Vegem si el primer exemple et refresca la memòria.

Ús de la folksonomía: xarxes socials

Has usat alguna vegada una etiqueta en Twitter, Instagram, Facebook o Pinterest? Llavors ja has utilitzat la folksonomía!

Tots aquests llocs utilitzen etiquetes. Faciliten la cerca de contingut rellevant als usuaris; no hi ha més que donar clic a una etiqueta per a veure més contingut etiquetat de la mateixa manera.

Qualsevol pot incorporar l'etiqueta que vulgui. No hi ha regles, així que pots trobar-te en un mateix element de contingut des de “#cuqui” fins a “#gatosdeinstagram”.

El primer, “#cuqui”, és un exemple de taxonomia general, que es pot aplicar a moltes classes diferents de contingut. En canvi, “#gatosdeinstagram” només al·ludeix a una mena de contingut (imatges de gats en Instagram) i, per tant, es tracta d'un exemple de taxonomia limitada.

Ús de la folksonomia: marcadors socials

Aquest lloc web és un exemple clàssic de folksonomía, encara que avui dia hagi desaparegut. Era una pàgina de marcadors socials, permetia marcar com a favorits llocs web interessants i compartir-los.

Cada usuari podia etiquetar les seves pàgines destacades amb les paraules que volgués. Llavors, si algú volia buscar articles sobre un tema concret sol havia d'escriure l'etiqueta corresponent per a aconseguir una llista dels marcadors més recents amb aquesta etiqueta.

La pàgina permetia, a més, afegir una hot list i una pàgina amb els últims articles, de manera que encara era més senzill trobar contingut rellevant. També oferia unes certes categories generals, com per exemple “art i disseny” en les quals es podia navegar a la recerca de contingut interessant.

Una altra pàgina semblant, també desapareguda, és 43 Things (si bé encara pot veure's la pàgina, no és la mateixa).

Ús de la folksonomia: Flickr

Flickr, la comunidad para compartir imágenes, fue uno de los primeros en admitir la folksonomía con el uso de etiquetas. Los usuarios suben las fotos y luego añaden las etiquetas que prefieren para describirlas. Cuando las fotos ya están cargadas, otros usuarios pueden añadirles etiquetas también. Además, se puede etiquetar una foto con una ubicación.

Una característica de Flickr es que utiliza estas etiquetas para ayudar a los usuarios a encontrar más fotografías que puedan gustarles. Su página destaca las etiquetas que sean tendencia en ese momento y destina una sección para las etiquetas más populares de siempre. Con solo un click, los usuarios pueden encontrar cientos o miles de imágenes que les gusten.

Ús de la folksonomia: grans buscadors

Encara que la folksonomía ofereix diverses funcions per a ajudar els usuaris a trobar informació interessant en xarxes socials i Flickr, també pot usar-se per a fins més seriosos, com millorar els serveis mèdics.

Les folksonomías acadèmiques són una eina poderosa per als investigadors, perquè poden facilitar l'organització de grans conjunts d'informació i simplifica la cerca. Els investigadors mèdics utilitzen programes com Bibsonomy i CiteULike per a generar metadades de manera ràpida i econòmica sense renunciar a la qualitat. Poden extreure informació tant de textos com d'imatges.

Amb alguns d'aquests programes els usuaris poden crear els seus propis conjunts i organitzar-los, a més de compartir-los amb altres usuaris. Com en Flickr, és senzill descobrir més contingut rellevant amb poc esforç.

Un altre programa conegut era Connotea, però va tancar en 2013.

La folksonomía és molt útil, però a vegades pot tornar-se una mica caòtica. És fàcil sentir-se aclaparat amb la quantitat d'etiquetes que utilitzen els usuaris i pot causar confusió. Per això, Bismart ha desenvolupat un programari de folksonomía intel·ligent.

Aquesta aplicació és fàcil d'usar i està plantejada per a facilitar l'extracció de coneixement de les dades no estructurades. Permet separar els termes equivalents, relacionar sinònims, reduir etiquetes i afegir diccionaris personalitzats. Els algorismes intel·ligents d'aquest programari inspeccionen errors i contingut duplicat. Funciona amb qualsevol tipus de contingut i pot fer de tot, des de gestionar pàgines web fins a grans bases de dades d'informació mèdica.

Aplicacions de la intel·ligència artificial: Natural Language Understanding

El natural language understanding (NLU) és una subrama dins del processament del llenguatge natural. Aquest camp està guanyant popularitat pel seu ús en l'anàlisi de contingut a gran escala. Mitjançant natural language understanding és possible la revelació de contingut en format audiovisual, ja provingui de dades estructurades com no estructurats i en grans volums.

L'estructuració i reconeixement de la veu i de la parla és una tecnologia que ha evolucionat de gran manera en les últimes dècades. Va aparèixer per primera vegada en els anys cinquanta, amb el sistema Audrey de Bell Laboratories que podia comprendre números. El següent sistema va ser Shoebox d'IBM i podia processar 16 paraules en anglès. Des de llavors, els sistemes de reconeixement de la parla han aconseguit un nivell de complexitat tecnològica elevadíssim.

Nous usos del processament del llenguatge natural

Actualment, els sistemes estan disponibles en tots els dispositius intel·ligents i són capaços d'entendre la parla contínua, distingir la veu i entendre diversos idiomes i una enorme quantitat de paraules. A més, els usos per a aquesta tecnologia han canviat; des dels usos en els entorns professionals i laborals que se li donaven al principi, a l'entreteniment i l'ús en la vida domèstica i quotidiana que té avui dia.

Les possibilitats que ofereix el reconeixement de veu en l'actualitat són múltiples. S'utilitza en el camp de l'atenció al client per a dirigir crides i gestionar grans quantitats d'usuaris. En aquest camp s'està començant a introduir la biomètrica per a detectar tons de veu i maneres de parlar i, d'aquesta manera, autenticar usuaris, evitar el frau en les transaccions bancàries i la suplantació d'identitat i ajudar a les persones que puguin tenir dificultats per a realitzar aquestes activitats de manera convencional.

Últimament han aparegut els aparells d'ús domèstic que porten aquesta tecnologia. Entre ells es troben Tiro de Amazon, que usa Alexa per a la comunicació amb l'usuari, HomePod d'Apple i Home de Google. Aquests dispositius tenen qualitats que s'activen amb ordres verbals que permeten fer multitud de gestions, com demanar un taxi o comunicar-se amb el metge de capçalera.

A més, la tecnologia de reconeixement de veu està creixent en el camp de les cerques. Google Trends (a través de Search Engine Watch) diu que les cerques per veu van augmentar 38 vegades en 2016 respecte a 2008.

El dictat

Un dels seus usos més transcendentals és el dictat, que permet reduir de manera significativa el temps dedicat a la redacció de textos i transcripció d'àudio. Han aparegut moltes aplicacions i programes que es basen en aquesta funció de dictat, com Dragon Naturally Speaking, Braina o Sonix.

Aquests programes són molt profitosos per a transcripcions de textos orals, entrevistes i altres tipus de textos orals i escrits amb els quals tracten professionals com els periodistes o redactors de continguts. Així i tot, l'estructuració de la veu ofereix més possibilitats encara.

En Bismart usem el reconeixement de la veu per a alguns dels nostres projectes. Per exemple, Folksonomy Text Analytics pot treballar amb arxius d'àudio per a trobar la informació que necessitis. D'aquesta manera no és necessari perdre temps i recursos escoltant i transcrivint els documents audiovisuals per a treure tota la informació que puguin contenir. És molt útil quan es disposa d'una quantitat tan enorme de documents que processar-los de manera manual seria impossible.

La diferència entre folksonomia i taxonomia

L'organitzar i etiquetar dades i contingut digital és una tasca que pot ser abordada de diferents maneres, dues de les més comunes són la folksonomía i la taxonomia. Encara que totes dues tècniques busquen resoldre el mateix problema, existeixen grans diferències entre la folksonomía i la taxonomia, principalment en el seu enfocament. 

La taxonomia és una forma estructurada i jeràrquica de classificar la informació segons les seves similituds. Les categories són establertes per la persona que crea o posseeix el contingut i el seu objectiu és facilitar l'accés al material. És comunament utilitzada en l'organització de pàgines web i repositoris de contingut.

No obstant això, la taxonomia presenta uns certs desafiaments. D'una banda, pot ser costosa i requerir molt de temps. A més, el llenguatge utilitzat pot resultar confús per als usuaris finals i no necessàriament reflectir les seves necessitats. A vegades, els creadors no utilitzen sistemes d'etiquetatge clars o eficaços, la qual cosa dificulta la cerca d'informació per als usuaris.

La folksonomía, d'altra banda, es basa en etiquetes aplicades pels usuaris que consumeixen el contingut en lloc del seu creador. En comptes de seguir una jerarquia preestablerta, els usuaris apliquen les etiquetes que consideren més útils per a organitzar la informació, utilitzant el llenguatge que prefereixen.

Aquest enfocament es pot veure en plataformes en les quals els usuaris poden etiquetar el contingut, com Flickr, on els usuaris poden aplicar etiquetes en llenguatge natural.

La folksonomía pot ser una eina poderosa quan molts usuaris etiqueten el mateix element d'informació. Les empreses poden aprofitar aquesta informació per a millorar l'estructuració del contingut i ajudar els usuaris a trobar el que busquen. A més, és flexible i fàcil d'usar.

A pesar que la folksonomía resol alguns dels problemes de la taxonomia, també té els seus propis desavantatges.

Una d'elles és la falta d'organització, ja que la seva manera d'operar pot resultar caòtica. Per exemple, diferents persones poden etiquetar el mateix color de diferents maneres: una com a "verd blavós", una altra com a "turquesa" i una altra com simplement "blava" o "verda". Això pot resultar en massa etiquetes diferents per a un solo contingut.

A més, aquestes etiquetes poden tenir un grau d'ambigüitat a causa de la falta de normes estrictes que s'han de seguir.

Un altre problema és la presència d'abreviatures i acrònims, que poden generar confusió amb temes o paraules similars. Per exemple, la folksonomía podria tenir dificultats per a diferenciar si "ONCE" es refereix a l'Organització Nacional de Cecs Espanyols o al número que segueix a deu. També pot tenir problemes amb sinònims o amb termes tècnics.

Folksonomia Intel·ligent

Encara que la folksonomía estàndard és una eina útil, la seva falta de control lingüístic resulta en molts problemes i confusió. Això significa que no sempre és possible extreure noves perspectives i coneixement de les dades no estructurades. Per això, hem desenvolupat la folksonomía intel·ligent per a ajudar-te a trobar la informació precisa que necessites.

Aquests nous sistemes d'etiquetatge d'avantguarda utilitzen els últims avanços tecnològics per a proporcionar etiquetes intel·ligents a les teves dades, fent que la creació i definició d'etiquetes i estructures sigui una tasca automatitzada.

Aquest avanç significatiu cap a la solució dels problemes de la folksonomía permet mantenir el seu llenguatge natural i intuïtiu.

Un exemple d'aquests sistemes és el nostre programari Folksonomy Text Analytics, basat en la folksonomía intel·ligent. Aquest programari permet relacionar sinònims, separar homònims, agregar un diccionari tècnic o personalitzat d'acord amb les teves necessitats específiques, i fins i tot reduir etiquetes mitjançant una llista negra. A més, els seus algorismes intel·ligents tenen en compte errors i contingut duplicat.

La intel·ligència artificial en el sector hoteler

És innegable que la intel·ligència artificial està generant una revolució en el món actual. Sens dubte, l'any 2023 serà recordat com l'any en què es va donar a conèixer ChatGPT, un model d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund que ha portat la intel·ligència artificial a ser un dels temes més destacats en l'opinió pública.

La realitat és que la intel·ligència artificial està transformant la manera en què les empreses operen i està generant noves maneres de fer negocis. Segons Forbes, ChatGPT s'ha convertit en la tecnologia empresarial adoptada més ràpidament en la història.

Una dels avantatges més significatius de la IA és el seu ampli rang d'aplicacions, la qual cosa la fa útil per a tot tipus d'empreses. Cada sector empresarial, per descomptat, aplicarà la intel·ligència artificial de manera diferent segons la seva activitat, encara que hi ha casos pràctics en els quals la IA resulta beneficiosa per a qualsevol sector.

Un dels sectors que pot aprofitar al màxim la intel·ligència artificial és el sector de serveis, en particular, el sector hoteler. Encara que moltes cadenes hoteleres ja estan utilitzant la IA, fins i tot sense adonar-se, aquest sector té el potencial d'aprofitar-la encara més, explorant àrees que no han estat prou explorades. La intel·ligència artificial és una tecnologia abstracta amb una àmplia gamma de possibles aplicacions, la qual cosa pot dificultar la comprensió del seu abast. No obstant això, és una de les tecnologies amb major potencial en l'últim segle.

En l'entorn empresarial altament competitiu actual, les companyies hoteleres necessiten mantenir-se un pas endavant de la competència per a no perdre quota de mercat. Invertir en tecnologies innovadores com la intel·ligència artificial pot fins i tot convertir-se en un valor agregat del servei que un hotel ofereix als seus clients.

Una de las ventajas más significativas de la IA es su amplio rango de aplicaciones, lo que la hace útil para todo tipo de empresas. Cada sector empresarial, por supuesto, aplicará la inteligencia artificial de manera diferente según su actividad, aunque hay casos prácticos en los que la IA resulta beneficiosa para cualquier sector.

A continuació, explorarem algunes de les possibles aplicacions de la intel·ligència artificial en l'àmbit hoteler.

• Predicció de l'ocupació: L'anàlisi predictiva, una branca clau de la intel·ligència artificial, s'utilitza en les cadenes hoteleres per a predir l'ocupació en períodes específics. Aquesta capacitat ajuda a anticipar les necessitats de personal, recursos i subministraments, a més de preveure la demanda de serveis i punts de venda.
• Gestió d'operacions i manteniment: La intel·ligència artificial és útil en la gestió global d'hotels en diverses àrees, com la programació de personal, el monitoratge de l'ús d'energia i el manteniment predictiu. Aquestes aplicacions optimitzen l'eficiència i la qualitat del servei, eviten errors de gestió i redueixen costos.
• Política de preus dinàmica: L'analítica predictiva permet establir una política de preus dinàmica basada en el comportament de la competència i la demanda prevista. També ajuda a predir la inflació i el preu dels béns de consum, optimitzant les compres de l'hotel.
• Chatbots d'atenció al client: Els chatbots impulsats per intel·ligència artificial milloren l'experiència dels hostes en brindar assistència i realitzar reserves o processar pagaments de manera ràpida i convenient. També poden oferir suport postsojorn, la qual cosa fomenta la lleialtat del client i augmenta la satisfacció.
• És important destacar que els chatbots no reemplacen l'atenció humana en la hotelería, però complementen l'experiència de l'hoste en brindar atenció les 24 hores del dia i manejar sol·licituds comunes, permetent que el personal s'enfoqui en l'atenció personalitzada.
• Anàlisi de sentiments: El Processament de Llenguatge Natural (PLN) és una aplicació destacada de la intel·ligència artificial que permet realitzar anàlisi de sentiments. Mitjançant l'anàlisi de continguts textuals, com les ressenyes en línia, els algorismes de IA poden determinar si les emocions expressades són positives, negatives o neutres.
• L'anàlisi de sentiments té múltiples aplicacions, com avaluar les opinions dels clients en les xarxes socials, monitorar la reputació d'una marca i detectar tendències en l'opinió pública.
• Personalització de l'experiència del client: La intel·ligència artificial (IA) pot millorar l'experiència dels hostes en un hotel mitjançant la personalització. Aquesta personalització s'aconsegueix a través de recomanacions adaptades a cada client i l'ús de tecnologies com el reconeixement de veu i facial.
• Recomanacions personalitzades: La IA analitza dades dels hostes, com a preferències d'habitació, activitats passades, reserves anteriors i opinions en xarxes socials, per a oferir recomanacions personalitzades. Per exemple, suggerir restaurants pròxims que s'ajustin a les preferències alimentàries dels hostes o recomanar activitats segons els seus interessos. La personalització de l'experiència del client és essencial per a fidelizar als hostes i diferenciar-se de la competència. Cada vegada més, la satisfacció dels hostes es basa en aspectes no materials relacionats amb l'experiència que se'ls ofereix.
• Reconeixement de veu i reconeixement facial: La IA utilitza el reconeixement de veu i facial per a personalitzar l'experiència dels hostes. Per exemple, un sistema de reconeixement facial pot detectar l'arribada d'un hoste i adaptar la pantalla de benvinguda amb informació rellevant. A més, el reconeixement de veu permet als hostes interactuar de manera natural i personalitzada amb l'hotel.

Aquestes són només algunes de les aplicacions de la intel·ligència artificial en la indústria hotelera. La seva versatilitat i potencial de millora continuen expandint-se, la qual cosa brinda oportunitats per a optimitzar la gestió i oferir serveis més eficients i personalitzats als hostes.

Les cadenes hoteleres estan adoptant cada vegada més la intel·ligència artificial (IA) com una eina per a millorar tant l'eficiència de les seves operacions com l'experiència dels seus hostes. Mitjançant l'ús de la IA, aquestes cadenes poden optimitzar diversos aspectes interns, com la gestió de l'inventari i la programació del personal, la qual cosa els permet estalviar temps i reduir costos en els seus processos.

A més, la IA ofereix la possibilitat de personalitzar l'experiència dels hostes, brindant recomanacions adaptades a cadascun d'ells, emprant chatbots impulsats per la IA i utilitzant tecnologies com el reconeixement facial i de veu. En implementar aquestes solucions basades en IA, les cadenes hoteleres poden millorar la satisfacció del client i generar lleialtat entre els seus hostes, la qual cosa al seu torn contribueix a l'èxit general del negoci.

Amb l'avanç continu de la tecnologia de la IA, s'espera que les cadenes hoteleres continuïn adoptant aquestes solucions i aprofitant noves oportunitats per a millorar encara més les seves operacions i oferir una experiència d'hoste cada vegada més personalitzada i satisfactòria.

Com millorar les taxes d'ocupació hoteleres amb intel·ligència artificial?

La Intel·ligència Artificial és una part essencial de la cultura empresarial i ha generat un impacte significatiu en diferents sectors industrials. Des de l'anàlisi de dades més precís fins a la implementació de solucions d'aprenentatge automàtic, la IA ha millorat significativament l'eficiència i rendibilitat de moltes empreses a nivell global.

El sector hoteler no ha estat una excepció. Cada vegada més hotels estan adoptant tecnologies basades en IA per a automatitzar les seves operacions quotidianes. La IA pot ser utilitzada de moltes formes per les cadenes hoteleres, però en aquest cas en particular ens enfocarem en l'ús de l'anàlisi predictiva i el machine learning per a optimitzar la taxa d'ocupació d'un hotel.

1. Machine learning per a millorar la customer experience

Per a millorar l'experiència del client en el sector hoteler, l'anàlisi predictiva i el machine learning són tecnologies clau. Aquestes tecnologies poden ajudar-te a personalitzar l'experiència de cada client que visita l'hotel. Els clients actualment esperen rebre un tracte personalitzat basat en les seves preferències, necessitats i expectatives personals, i treballar amb Big Data ho fa possible.

L'anàlisi predictiva es basa en gran manera en les dades històriques per a predir el comportament futur del client. D'aquesta manera, es poden detectar patrons en el comportament anterior d'un client i oferir-li la millor habitació, serveis i ofertes personalitzades. En alguns casos, l'anàlisi predictiva fins i tot pot anticipar-se a les necessitats del client abans que el client ho sàpiga. És fonamental analitzar com es comporten uns certs tipus d'hostes després del check-*in i ajustar els serveis en conseqüència per a futurs clients.

2. Estratègies de Preus Adaptatius

La IA també pot ajudar en la implementació d'estratègies de preus adaptatius en el sector hoteler. Molts clients busquen habitacions i serveis a preus assequibles, però això no sempre és el més rendible per a l'empresa. Utilitzant l'anàlisi de dades, es poden comprendre millor les expectatives de preus de diferents tipus d'habitacions i serveis.

Es recomana consultar a un expert en anàlisi de dades per a optimitzar l'estratègia actual de preus. Després, és important recopilar i analitzar la informació sobre la resposta dels clients a aquests preus. És important tenir en compte que les estratègies de preus adaptatius estan directament relacionades amb les fluctuacions en el mercat i les expectatives dels clients, per la qual cosa han d'actualitzar-se i ajustar-se regularment.

3. Millorant l'atenció al client

És fonamental crear experiències personalitzades per als clients, i l'atenció al client és un aspecte clau en això. Amb l'ajuda de la intel·ligència artificial podem millorar significativament l'atenció al client i brindar un millor servei als nostres clients futurs.

4. Elevant el màrqueting

A més de l'atenció al client, el màrqueting també és essencial. Afortunadament, l'analítica predictiva i la intel·ligència artificial són les tecnologies ideals per a elevar la nostra estratègia de màrqueting a un nivell superior. Qualsevol estratègia efectiva de màrqueting ha de basar-se en la recopilació i anàlisi de dades, ja que la informació sobre els nostres clients, productes i serveis i el mercat és crucial per a dur a terme accions de màrqueting més eficaços.

5. Predicció de l'Ocupació i la Demanda

Finalment, però no menys important, podem utilitzar l'anàlisi de dades per a predir la taxa d'ocupació i la demanda del nostre hotel. Hi ha diverses eines basades en intel·ligència artificial que ens permeten predir quantes habitacions estaran ocupades en un període determinat, la qual cosa al seu torn ens ajuda a predir la quantitat de personal que necessitarem, els subministraments necessaris, etc. A més, aquestes tecnologies també poden prevenir errors de gestió.

L'anàlisi predictiva també ens permet preveure la demanda global dels nostres serveis. En conèixer la taxa de demanda aproximada, podem millor satisfer als nostres clients, optimitzar els recursos i augmentar la rendibilitat per client.

Parlem de bots

Els Bots, ja sigui que els diguis web bots, chatbots, AI bots, robots o qualsevol altre nom, estan ràpidament convertint-se en el futur d'Internet i els negocis. Molts experts en el món empresarial estan debatent sobre com els millors bots, configurats amb aprenentatge automàtic, intel·ligència artificial i Big Data, seran la base dels negocis del futur. Actualment, els bots poden millorar significativament les línies de servei al client, però en el futur, fins i tot podrien escriure codi en lloc de fer-lo els humans. Aquesta tecnologia d'intel·ligència artificial s'ha convertit en una eina essencial per a les empreses, ja que és molt fàcil interactuar amb ells i els millors bots ja estan disponibles en moltes plataformes de xat. Avui dia, és possible parlar amb bots en Facebook, Telegram, WhatsApp, Skype i Slack, i Facebook fins i tot ha agregat assistència analítica per als bots de missatgeria, oferint als desenvolupadors una àmplia gamma d'eines per a utilitzar.

Actualment, hi ha una gran quantitat de bots disponibles, i a continuació et presentem 10 dels millors existents avui dia en el mercat perquè puguis conèixer-los.

Mitsuku: Aquest chatbot és un dels més avançats i populars disponibles en línia. Va ser creat per a proporcionar entreteniment i ajuda als usuaris, i s'ha convertit en una de les millors opcions per a parlar amb un bot.

Replika: Aquest bot d'intel·ligència artificial s'enfoca a brindar suport emocional i converses significatives als seus usuaris.

Tars: Aquest bot és una excel·lent opció per als negocis, ja que pot ajudar a automatitzar tasques repetitives i millorar l'atenció al client.

ManyChat: Aquest bot és una solució de xat en massa que permet als negocis interactuar amb els seus clients a través de missatges de Facebook.

Haptik: Aquest bot és una solució d'atenció al client altament avançada que permet a les empreses millorar el seu servei i resoldre problemes de manera eficient.

MobileMonkey: Aquest bot és una solució de màrqueting per xat que permet als negocis millorar la interacció amb els seus clients i augmentar les vendes.

Meya: Aquest bot és una solució completa per a l'automatització de negocis que permet a les empreses crear solucions personalitzades i eficients.

BotStar: Aquest bot és una solució avançada per a l'automatització d'atenció al client que permet a les empreses millorar el seu servei i resoldre problemes de manera eficient.

Admitad Chatbot: Un bot de màrqueting i anàlisi que ajuda els anunciants a millorar les seves campanyes publicitàries i a augmentar els seus ingressos.

Bank of America: Un bot de serveis financers que permet als usuaris accedir als seus comptes, realitzar transferències i consultar els seus estats de compte en temps real.

Aquests són només alguns exemples dels millors bots disponibles avui dia. Amb l'evolució de la tecnologia de IA i l'augment de la demanda de solucions de chatbot, es pot esperar veure un creixement continu en la quantitat i qualitat dels bots disponibles en el mercat.

La inversió empresarial en intel·ligència artificial

En el mundo actual, una empresa que no adopta la tecnología corre el riesgo de quedarse atrás. La innovación tecnológica es vital para mantener la competitividad en el mercado. Sin embargo, estar a la vanguardia de la tecnología requiere una importante inversión que no todas las empresas están dispuestas a realizar, aunque pueda tener un gran impacto positivo a largo plazo.

En el món actual, una empresa que no adopta la tecnologia corre el risc de quedar-se enrere. La innovació tecnològica és vital per a mantenir la competitivitat en el mercat. No obstant això, estar a l'avantguarda de la tecnologia requereix una important inversió que no totes les empreses estan disposades a realitzar, encara que pugui tenir un gran impacte positiu a llarg termini.

Llavors, com puc convèncer a la meva gerència de la necessitat d'invertir en intel·ligència artificial? Abans de planificar una estratègia, és important identificar qui pren les decisions clau. Pot ser el nostre gerent directe o pot ser que necessiti convèncer a algú més en la jerarquia de l'empresa. Hem de determinar qui té el poder de decisió i qui són les seves influències, és a dir, qui poden influir o fins i tot determinar la decisió final.

Per a convèncer a l'empresa d'invertir en intel·ligència artificial, és important conèixer quins objectius té la persona clau en la presa de decisions. És important alinear la nostra proposta amb els seus objectius per a assegurar-nos que estiguin en línia amb els objectius de l'empresa. Per exemple, si un dels seus objectius és augmentar les conversions o reduir el temps de processament, hem de destacar com la nostra proposta pot solucionar aquest problema.

A més, és fonamental tenir en compte el retorn de la inversió a l'hora de fer la proposta. Per aquesta raó, és necessari presentar els impactes de la implementació de la solució d'intel·ligència artificial en tots els departaments de l'empresa, incloent-hi els aspectes negatius i els possibles problemes. Això farà que la proposta sigui rebuda de manera objectiva i transparent, amb descios per a l'empresa íntegrament.

Si és possible, una bona idea és dur a terme un petit pilot perquè els superiors puguin experimentar i avaluar de primera mà els resultats i la facilitat d'implementació de la solució d'intel·ligència artificial.

També és important tenir en compte que pot ser més econòmic aplicar una solució d'intel·ligència artificial ja existent en lloc de desenvolupar una solució personalitzada des de zero. Primer, podem proposar l'aplicació d'algorismes existents i, si es comproven els resultats positius, considerar l'opció d'una solució a mesura en el futur.

Aquests són alguns passos que pots seguir per a aconseguir que l'empresa inverteixi en intel·ligència artificial i aprofiti les seves descios.

La Intel·ligència Artificial (IA) ha evolucionat més enllà de ser un simple adorn o una cosa exclusiva per a experts en tecnologia. Cada dia es descobreixen noves aplicacions per a la IA i els investigadors estan creant models per a avaluar la confiabilitat de les dades generades per la IA, la qual cosa demostra la creixent demanda de solucions de IA en un futur pròxim.

A més d'ajudar en decisions importants, la IA també pot ser de gran ajuda en situacions quotidianes. En l'actual crisi sanitària, per exemple, la IA pot ajudar les empreses a millorar la seva organització i eficiència.

Amb l'auge del treball digital, estem constantment connectats als nostres computadors, sovint bregant amb moltes tasques al mateix temps. Pot ser difícil mantenir el control de tot, la qual cosa és on els assistents virtuals com Cortana poden ser útils. Aquests assistents virtuals es tornen més intel·ligents amb l'ús freqüent i poden ajudar empreses i treballadors autònoms a navegar el canvi digital.

La IA també pot ajudar a millorar la comunicació entre els equips, especialment en indústries amb molt de trànsit, com a supermercats i serveis de lliurament. Eines de seguiment de GPS i optimització de rutes són clau per a mantenir als treballadors mòbils segurs i eficients. La IA pot rastrejar informació com la ubicació del conductor i la ruta, millorant l'eficiència de la comunicació i mantenint a tots informats.

Millora de seguretat i personalització

Les mètriques de les xarxes socials poden ser útils per a seguir el comportament dels consumidors, però l'anàlisi és essencial per a obtenir una comprensió completa. La IA pot combinar múltiples factors, com a opinions dels usuaris, accions i dades demogràfiques, per a crear gràfics i predir tendències. Això serà especialment útil en els pròxims mesos, ja que molts consumidors estan sent més cautelosos amb les seves finances.

Sens dubte, qualsevol conversa sobre les dades dels clients ha d'abordar la ciberseguretat. En el món digital d'avui, una sola filtració de dades pot tenir un impacte en cascada en la privacitat del consumidor. Aquestes situacions posen a les empreses en una situació delicada. Per a protegir la privacitat del client, es poden utilitzar programes informàtics que apliquin intel·ligència artificial per a detectar enllaços fraudulents i adreces de correu electrònic desconegudes, realitzar verificacions de seguretat periòdiques i crear processos d'autenticació segurs per als clients.

Intel·ligència artificial: un valor afegit per als clients

Microsoft compta amb un llibre d'intel·ligència artificial en el qual es descriu com la intel·ligència artificial es pot aprofitar per a brindar valor als clients a través de diversos casos d'èxit de múltiples empreses.

En el seu llibre electrònic, Microsoft destaca que un dels principals beneficis de treballar amb la seva plataforma d'Intel·ligència Artificial de Azure és que gran part del treball difícil ja està realitzat. Els desenvolupadors poden aprofitar serveis amb models personalitzats i prèviament entrenats en lloc d'haver de crear els seus propis models des de zero. Aquests models poden ser modificats per a adaptar-se millor a les necessitats i objectius específics dels clients.

En aquest llibre electrònic, Microsoft comparteix diferents casos d'estudi d'empreses que han implementat la tecnologia d'intel·ligència artificial per a millorar la seva competitivitat. Per a brindar-te una comprensió clara de les capacitats i els descios de la integració d'AI com un servei en les teves aplicacions, es presenten exemples reals de proveïdors de programari que utilitzen la intel·ligència artificial per a augmentar el valor que brinden als seus clients.

En aquests èxits es demostra com Azure Artificial Intelligence pot inspeccionar i classificar grans magatzems de dades, permetent realitzar cerques i accedir a la informació sense necessitat de processament manual. També es poden crear entorns d'entrenament interactius i atractius a través de la realitat virtual i augmentada, millorar la velocitat i precisió en la registración de dades, brindar informació actualitzada i procesable als treballadors en el terreny, i accelerar les recerques criminals mentre es protegeix la privacitat i seguretat de les dades de les persones, entre altres habilitats.

Si vols explorar més a fons els casos d'èxit explicats en el llibre, descarrega't el llibre a continuació: 

Com poden, les empreses, aplicar la intel·ligència artificial?

A mesura que el món avança, la intel·ligència artificial (IA) s'està convertint en un component clau en les operacions quotidianes de moltes empreses. A més de millorar la comprensió dels clients per part de les empreses, la IA també pot optimitzar el processament empresarial. Ja sigui en el sector minorista, bancari o manufacturer, la IA pot brindar-te les respostes que necessites per a mantenir-te competitiu.

Les empreses estan utilitzant la intel·ligència artificial per a millorar l'eficiència dels sistemes de servei al client, dur a terme anàlisis complexes i previsions, així com automatitzar diferents processos empresarials, entre altres aplicacions. Algunes de les àrees més rellevants on s'utilitza la IA són la logística, la salut, la seguretat cibernètica, el comerç minorista, el comerç electrònic i la gestió de recursos humans.

L'elecció de la solució d'intel·ligència artificial adequada és crucial per a l'èxit d'una empresa. Encara que la IA pot ajudar a millorar els processos, és fonamental tenir en compte els costos associats amb la integració de la tecnologia. És important no implementar la IA sense abans realitzar les proves necessàries i assegurar-se que la solució o programari seleccionat s'integrin de manera efectiva amb tots els sistemes de l'empresa i siguin útils per a tots els departaments.

A continuació es presenten alguns dels usos més comuns de la intel·ligència artificial en les empreses.

Pronòstic de preus d'habitatges

Un dels usos més sorprenents, però molt rellevants en el sector de l'habitatge, és el pronòstic de preus. La IA ens permet calcular fàcilment el preu de l'habitatge mitjançant algorismes predictius o l'aprenentatge automàtic del reconeixement de patrons. El sistema explora una gran base de dades de preus de cases en diferents barris i amb informació detallada sobre els residents actuals, la qual cosa ajuda a identificar al millor comprador per a l'immoble.

Pronòstic de la demanda

El pronòstic de la demanda és un altre aspecte clau de l'ús de la IA en les empreses, especialment en sectors com el retail i el turisme. L'anàlisi predictiva i l'aprenentatge automàtic són tecnologies essencials per a les empreses hoteleres, que les utilitzen per a predir l'ocupació i optimitzar els seus recursos, així com per a adaptar-se a la demanda. La IA també pot ajudar a evitar errors de gestió.

Chatbots

La majoria de les empreses reeixides ja compten amb un chatbot. Aquesta tecnologia basada en IA permet estar en contacte amb els clients les 24 hores del dia i brindar una assistència ràpida, fins i tot fora de l'horari de treball dels empleats.

Actualment, el mercat està abarrotat de chatbots en línia que es poden ajustar a les necessitats de cada empresa. D'aquesta manera, es pot oferir un servei d'atenció al client avançat que compleixi amb les expectatives dels clients.

Experiència del client

La IA també és fonamental per a l'experiència del client en les empreses. Aquesta tecnologia permet a les empreses entendre millor als seus clients i automatitzar processos per a optimitzar el servei d'atenció al client, augmentar els ingressos i reduir els costos operatius sense perjudicar l'experiència del client.

Sistemes de recomanació intel·ligents

Un altre dels grans usos de la IA són els sistemes de recomanació intel·ligents, que les empreses utilitzen per a desenvolupar estratègies de cross-selling i up-*selling, així com per a augmentar el valor de la compra i els ingressos generats per les vendes.

La intel·ligència artificial en diferents sectors

Al llarg de la seva història oficial des de 1956, quan John McCarthy va encunyar el terme per primera vegada, la intel·ligència artificial ha experimentat un notable avanç. No sols ha evolucionat la tecnologia en si, sinó també el seu abast en empreses i diverses àrees de la nostra vida quotidiana.

En l'actualitat, la intel·ligència artificial exerceix un paper fonamental en l'entorn empresarial i es preveu que les companyies invertiran cada vegada més en aquesta tecnologia en els pròxims anys. Segons les projeccions, el mercat global de IA aconseguirà els 641 mil milions de dòlars en 2028.

Malgrat els clars beneficis que ofereix la intel·ligència artificial en els negocis, moltes persones encara tenen dificultats per a comprendre el seu concepte i entendre exactament en què consisteix, què pot fer i com s'utilitza. Atès que és una tecnologia abstracta amb múltiples ramificacions, com bots, aprenentatge automàtic (machine learning) i folksonomía, resulta complex crear una imatge mental clara de què és la intel·ligència artificial i com es pot aplicar per a millorar el rendiment de les activitats empresarials.

Amb això en ment, a continuació presentarem alguns exemples d'ús comú de la IA en l'àmbit empresarial, abastant cinc sectors diferents.

Intel·ligència Artificial en el Sector de l'Entreteniment: Hi ha moltes aplicacions de la IA en el sector de l'entreteniment, incloent-hi el reconeixement facial, la realitat virtual i augmentada per a crear experiències immersives i la filmació de seguiment. No obstant això, un dels més notables és l'algorisme de Netflix. Aquest algorisme de recomanació personalitzada basat en machine learning és responsable d'un valor anual d'1 bilió de dòlars en retenció de clients i genera el 80% de les visualitzacions en la plataforma.

Intel·ligència Artificial en el Sector Automotriu: El sector automotriu és un dels més aplicatius de la IA, i la tecnologia ja forma part del seu ADN. Un exemple del seu ús és l'automatització de tasques en la cadena de muntatge amb robots. A més, la IA està sent implementada en la conducció assistida per a millorar la seguretat en la carretera i reduir el nombre d'accidents.

Intel·ligència Artificial en la Salut: La IA és àmpliament utilitzada en la indústria farmacèutica per a la producció de medicaments i en cirurgies robòtiques assistides. A més, la folksonomía és una tecnologia de IA que permet analitzar textos en llenguatge natural i treballar amb dades no estructurades en la recerca clínica, ajudant a automatitzar processos de documentació i descobrir informació prèviament desconeguda. Bismart, com a companyia Power BI de Microsoft, ofereix una solució de folksonomía anomenada Folksonomy Text Analytics que ha estat implementada en diversos projectes mèdics importants.

Intel·ligència Artificial en la Indústria Manufacturera: La IA ha millorat significativament el sector manufacturer, simplificant el treball i augmentant la precisió de les operacions. També permet a les companyies programar l'estoc, detectar errors, resoldre problemes de manera més eficient i millorar en general el procés.

Intel·ligència Artificial en el Màrqueting: El màrqueting és una de les àrees de negocis que més es beneficien de la IA, permetent personalitzar la publicitat i millorar la segmentació de l'audiència. A més, també pot ser utilitzada per a anàlisi de dades i millorar l'eficàcia de les campanyes publicitàries.

Intel·ligència artificial i test automation

Cada vegada són més les empreses que aprofiten la intel·ligència artificial i el machine learning per a dur a terme tasques de test automation. Automatitzar el procés de proves i millorar la qualitat suposa importants estalvis en temps i diners. No obstant això, hi ha alguns aspectes importants que hem de considerar en utilitzar la IA i l'aprenentatge automàtic per a l'automatització de proves. Revisem els 6 factors que hem de tenir en compte.

La IA s'encarrega de crear màquines intel·ligents que puguin fer tasques que normalment requereixen intel·ligència humana. Així, l'aprenentatge automàtic va néixer quan els humans van decidir que era més efectiu ensenyar a les màquines a aprendre per si soles a partir de la informació que recopilen en lloc de programar-les per a fer tasques específiques. Gràcies al desenvolupament d'Internet i de les xarxes neuronals, és possible codificar les màquines perquè pensin i comprenguin d'una manera similar als humans. En connectar les màquines a Internet, tenen accés a una quantitat il·limitada d'informació, la qual cosa millora les seves capacitats d'aprenentatge.

En l'actualitat, l'aprenentatge automàtic s'utilitza, entre altres coses, per a automatitzar els processos de proves i millorar la qualitat del programari. En els últims anys, l'aprenentatge automàtic ha tingut un gran impacte en el testing de programari. Actualment, una prova de programari pot ser manual o automatitzada. L'automatització de proves redueix la quantitat de tasques que requereix el testing manual i evita que els desenvolupadors hagin de revisar documents constantment.

Molts testers i equips de control de qualitat estan incorporant el test automation en les seves empreses, ja que el machine learning ajuda als testers manuals a simplificar les seves tasques i a aconseguir una producció de major qualitat en menys temps.

Per aquesta raó, és important que els testers manuals aprenguin a realitzar proves automatitzades. Aquest mètode de proves ajuda a estalviar temps i diners, augmenta la cobertura de les proves, millora la seva precisió i disminueix la quantitat de treball de l'equip de control de qualitat. A més, l'automatització de proves facilita la col·laboració entre els desenvolupadors i l'equip de testing.

Exemples i aplicacions pràctiques de Test Automation

Visual Testing

l Visual Testing (UI) és una activitat crucial en el control de qualitat de programari, on els desenvolupadors avaluen l'aparença i funcionament d'una aplicació per a l'usuari final. És fonamental conèixer els patrons que podin ser reconeguts per l'aprenentatge automàtic, ja que aquests podin tenir una major capacitat per a detectar defectes, ja siguin funcionals o cosmètics.

Per al control visual d'aplicacions web o mòbils, l'ús de deep learning és més adequat que un sistema de visió artificial tradicional, ja que ofereix resultats més precisos i ràpids. A més, en situacions en els quals la intervenció humana pot ser considerada perillosa, és pot confiar en la creació de proves automatitzades amb machine learning que evitin el treball manual i detectin automàticament errors visuals.

API Testing

El API Testing, en canvi, és una prova de programari que permet la comunicació i l'intercanvi de dades entri sistemes. Te l'avantatge de detectar els defectes d'una API millor que els proves d'interfície d'usuari, i és més fàcil d'automatitzar, ja que resisteix els canvis en l'aplicació. No obstant això, requereix un alt grau de coneixement tècnic i una àmplia gamma d'eines per a obtenir una cobertura de proves completa. Amb la IA, els proves manuals de la interfície d'usuari podin convertir-s'en proves automatitzades de la API que fan el treball pesat.

Tenir coneixement de domini és crucial per a realitzar qualsevol tipus de prova de programari, ja sigui manual o automatitzada, ja que la intel·*ligència artificial ajuda a millorar la prova d'aplicacions. Eines avançades de test automation ajuden a desenvolupar codis i scripts de proves, i amb la IA, els màquines podin escriure codis impecables per si mateixes. No obstant això, és important comprendre com funcionarà l'aplicació i com afectarà l'organització. Escalar els defectes en l'aplicació segons la seva gravetat és crucial, especialment quan s'utilitza IA en test automation.

Domain Knowledge

Comptar amb coneixement de domini és fonamental per a realitzar proves de programari, ja sigui de manera manual o automatitzada. Aquest coneixement permet provar els aplicacions de manera més efectiva.

Escriure scripts de prova pot ser un desafiament, especialment si s'utilitzen llenguatges com Java, Python o C#. No obstant això, existeixen eines avançades d'automatització de proves que ajuden els responsables dels proves a desenvolupar codis i scripts de prova. A més, la intel·*ligència artificial permet que els màquines escriguin codis sense errors.

És important tenir en compte que, encara que la IA pot ser útil en l'automatització de proves, és fonamental conèixer el funcionament de l'aplicació i com aquesta afectarà l'organització. Per exemple, els resultats dels proves automatitzades solen incloure fallades, per la qual cosa és important escalar el defecte i determinar si és trivial, significatiu o crític.

Spidering IA

El spidering és una tècnica popular per a crear scripts de prova d'automatització, ja que permet examinar qualsevol aplicació web mitjançant l'ús de tecnologies d'intel·*ligència artificial i aprenentatge automàtic per a escanejar i recopilar dades automàticament.

Al llarg del temps, els eines construeixen un conjunt de dades i creuen patrons per a l'aplicació durant l'execució dels proves. D'aquesta manera, la pròxima vegada que s'utilitzi l'eina, és podin identificar possibles problemes comparant amb el conjunt de dades i patrons prèviament establerts.

No obstant això, és important tenir en compte que alguns resultats podin ser inconsistents. Per tant, un expert amb coneixement de domini haurà de verificar si el problema detectat per l'aprenentatge automàtic és realment un error.

En resum, el spidering amb IA és útil per a entendre quines parts d'una aplicació han de ser provades i l'aprenentatge automàtic facilita la taverna. Però és fonamental comptar amb la validació d'un expert per a garantir la precisió dels resultats.

Test Scripts

Determinar la quantitat de proves necessàries després d'un canvi en el codi pot ser un desafiament per als testers de programari. No obstant això, els eines de test automation impulsades per la intel·*ligència artificial podin predir amb precisió si una aplicació requereix múltiples proves o no.

La implementació de la intel·*ligència artificial en el procés de proves ofereix dues beneficubrimientos clau. En primer lloc, permet l'eliminació de proves innecessàries, cosa que significa un important estalvi de temps. A més, en avaluar el rendiment general del sistema sense haver de repetir constantment els scripts de prova, és redueix la necessitat de supervisió manual del procés.

Robotic Test Automation

L'automatització robòtica de processos (RPA) és una eina poderosa que permet dur a terme tasques repetitives de forma totalment autònoma, sense necessitat d'intervenció humana. Amb RPA, els tasques de negocis repetitives són realitzades amb eficiència i precisió, la qual cosa augmenta la productivitat i redueix els costos.

El RPA utilitza intel·ligència artificial i tecnologia de processament d'imatges per a automatitzar la recopilació i gestió de dades, i pot funcionar a través de diferents plataformes, incloent-*hi la web, escriptori i aplicacions mòbils. A més, és possible realitzar proves de regressió de manera efectiva mitjançant la configuració de dades de prova.

L'escalabilitat i flexibilitat, l'eliminació de la necessitat d'escriure codis de prova, i una major precisió en els resultats són alguns dels majors beneficis a usar RPA en l'automatització de proves. En resum, el RPA és una solució efectiva per a accelerar i millorar els processos de proves, i fer-els més accessibles per als equips de IT.

La intel·ligència artificial i el futur del treball

Una recerca anomenada "When Will AI Exceed Human Performance?" (Grace et al.) suggereix que les màquines podrien superar als humans en qualsevol tasca en només 45 anys i que en 120 anys tots els treballs humans podrien ser automatitzats.

Alguns d'aquests canvis podrien ocórrer abans del que es preveu. Per exemple, segons els investigadors, en els pròxims deu anys les màquines podrien traduir idiomes, escriure assajos de nivell secundari i manejar camions (en els anys 2024, 2026 i 2027, respectivament).

Encara que aquestes són només prediccions, no hi ha dubte que els avanços en tecnologia, incloent-hi la intel·ligència artificial, transformaran dràsticament el món laboral.

El canvi ja és aquí Encara que la intel·ligència artificial pugui semblar una cosa futurista en les pel·lícules de ciència-ficció, en realitat és una realitat que existeix des de fa molt temps. El terme es va encunyar en 1956 en les Conferències de Dartmouth, però ja en el segle XIII el filòsof Ramon Llull va intentar crear una màquina que usés el raonament lògic per a generar coneixement.

Avui dia, la intel·ligència artificial és molt més avançada. Encara que no sigui exactament el que veiem a Hollywood, és una eina molt potent amb moltes aplicacions pràctiques que resolen una gran varietat de problemes.

Aquí hi ha alguns exemples del seu ús en situacions reals:

Detecció de fraus de targetes de crèdit.
Assistents virtuals com Cortana.
Robots que escriuen notícies i creen articles simples.
Reconeixement facial com el de Facebook.
Algorismes que utilitzen dades per a fer tasques com predir quina pel·lícula veure després o ajudar les campanyes polítiques a identificar votants interessants.
Eines millorades d'atenció sanitària que permeten identificar segments de població en risc.

La IA i el seu impacte en el treball: un debat en evolució

La Intel·ligència Artificial (IA) és un tema de gran interès, amb moltes possibilitats fascinants però també controvèrsies i debats sobre els seus desavantatges. Elon Musk, en un discurs de 2014, va caracteritzar a la IA com la "major amenaça existencial" per a la humanitat. Com afirma Tom Standage en The Economist, "qualsevol cosa que puguis fer, la IA pot fer-ho millor". No obstant això, un estudi de Grace et al. indica que, encara que aquesta afirmació és una exageració en l'actualitat, és una possibilitat real per al futur pròxim del treball.

La incertesa sobre com la IA afectarà el mercat laboral està generant pressió en molts sectors. Segons un informe de PricewaterhouseCoopers, s'estima que el 30% dels treballs al Regne Unit podrien ser reemplaçats per l'automatització en els pròxims 15-20 anys, especialment aquells amb baixos nivells d'educació. La preocupació és especial entorn de treballs que requereixen conducció, ja que els vehicles autònoms són una realitat. Un estudi de la Casa Blanca preveu que 3,1 milions de treballs seran automatitzats en el futur, especialment aquells relacionats amb el transport pesat.

D'altra banda, la IA d'aquest segle té habilitats avançades que estan canviant ràpidament la nostra forma de vida. No obstant això, moltes de les preocupacions que sorgeixen entorn de la IA són similars a les que van sorgir en el passat en moments de ràpid canvi, com la Revolució Industrial. Standage afirma que "és important recordar que moltes d'aquestes preocupacions han sorgit abans i s'han resolt".

Igual que en el passat, la IA pot crear noves ocupacions i ajudar la societat a abordar molts problemes. Jeff Greene i Vivek Wadhwa han assenyalat avantatges de la IA, com un ús energètic més eficient, reducció de costos de vida i major flexibilitat per als empleats. El mateix informe de PwC que va indicar que el 30% dels treballs estan en risc també va mostrar que la IA augmentarà la despesa i la productivitat.

Millorar, no reemplaçar

La intel·ligència artificial ha arribat per a quedar-se i molts experts estan buscant maneres d'utilitzar l'AI per a millorar el nostre treball en lloc de posar en perill els nostres llocs de treball.

En una entrevista amb la revista Marginalia, Steve Ardire, assessor d'una start-up de programari, va dir que creu que el futur consistirà en "persones i màquines treballant juntes per a millorar el seu treball", i agrega "si el teu treball no és rutinari, la intel·ligència artificial es converteix en un assistent digital".

En altres paraules, la intel·ligència artificial es pot usar com una eina per a complementar el treball i, en alguns casos, fins i tot millorar-lo.

La salut i els serveis socials són una àrea en la qual la intel·ligència artificial ja s'està utilitzant com una eina per a abordar problemes. Un exemple és l'eina creada per Bismart que redueix el nombre de pacients readmesos als hospitals. Alguns estudis han demostrat que la intel·ligència artificial és més efectiva que els metges per a interpretar radiografies i diagnosticar problemes, la qual cosa els dona als metges més temps per a centrar-se en solucionar problemes més complexos que requereixen creativitat.

I què passa amb tots aquests treballs de conducció que seran reemplaçats per l'AI? Com assenyala Toby Walsh, professor d'intel·ligència artificial australià, més del 95% dels accidents de trànsit són causats per errors humans. Per tant, en eliminar el factor humà en la conducció, les carreteres seran molt més segures.

Què ens ofereix el futur?

Els governs han d'actuar per a re-capacitar a la força laboral i ajustar-la a les exigències de les tecnologies emergents, resolent les bretxes en habilitats i coneixements, especialment per a aquells que corren major risc de ser afectats per l'automatització, com els conductors. Els líders polítics hauran de prendre decisions crucials sobre qüestions pràctiques i ètiques relacionades amb la intel·ligència artificial, com l'emmagatzematge de dades i la privacitat. Bill Gates ha proposat un impost sobre els robots, mentre que Elon Musk considera que una renda bàsica universal és la resposta.

És indubtable que el mercat laboral experimentarà canvis significatius a causa de la intel·ligència artificial i altres avanços tecnològics. No obstant això, si la intel·ligència artificial s'utilitza de manera responsable, pot brindar-nos moltes oportunitats per a millorar les nostres vides i abordar problemes importants.

El hàndicap dels algoritmes d'intel·ligència artificial

L'interès pel machine learning i el deep learning en l'àmbit empresarial està en constant augment. Segons una recerca de MarketsandMarkets, s'espera que el mercat de machine learning creixi un 44,1% en un període de 6 anys, passant de 1.030 milions de dòlars en 2016 a 8.810 milions de dòlars en 2022. Aquest creixement s'atribueix a la generació de dades i els avanços tecnològics, que són factors clau impulsant el mercat. A més, tecnologies com Azure Machine Learning estan guanyant cada vegada més protagonisme en les empreses.

Per a comprendre la diferència entre el machine learning i el deep learning, és important tenir en compte que tots dos són enfocaments d'intel·ligència artificial basats en algorismes matemàtics complexos. Aquests algorismes permeten que les màquines aprenguin a partir de les dades de manera similar a com ho fan els humans. Els algorismes s'utilitzen en una àmplia gamma d'operacions i activitats empresarials de diversos àmbits.

En l'actualitat, els algorismes són presents pràcticament a tot arreu, i existeix una gran demanda per desenvolupar i aplicar algorismes superiors als de la competència, igual que el desig de descobrir els secrets de l'últim algorisme d'Instagram.

Però, què és exactament un algorisme? Segons Google, un algorisme és un conjunt ordenat d'operacions sistemàtiques que permet resoldre un problema o realitzar un càlcul. En la pràctica, un algorisme es pot descriure com una fórmula matemàtica o un conjunt de fórmules aplicades a eines tecnològiques per a aconseguir que facin les tasques desitjades.

Eduardo Peña, professor de la Facultat d'Informàtica de la Universitat Complutense de Madrid, explica que el treball dels programadors informàtics consisteix a traduir els problemes del món real a un llenguatge que les màquines puguin entendre. En resum, els algorismes són fonamentals per a la programació i permeten a les màquines executar tasques específiques de manera eficient.

La importància de comprendre els algorismes en l'entorn empresarial: Lliçons de Vincent Warmerdam

L'ús d'algoritmes en l'àmbit empresarial és cada vegada més comú per a optimitzar operacions i funcionalitats. Aquests algorismes es basen en dades i depenen en gran manera de la intervenció humana. Els científics i enginyers de dades desenvolupen algorismes amb la intenció de resoldre problemes i millorar les tasques realitzades per màquines, eines tecnològiques i plataformes. No obstant això, en moltes ocasions, malgrat comptar amb algorismes brillants, els problemes empresarials no es resolen o no s'obtenen els resultats esperats.

Quina és la raó d'això?

Per a comprendre-ho, tornem al principi. Encara que els algorismes sovint es presenten com una espècie de vareta màgica amb poders sobrenaturals, o fins i tot com un ens malèfic que penetra en la nostra ment i revela tots els nostres secrets, la realitat és diferent. Si bé els algorismes poden resoldre problemes complexos i fer tasques que abans semblaven extraordinàries, no poden fer-ho per si sols.

Seguint amb una analogia matemàtica, l'algorisme és només la fórmula. Per a resoldre un problema matemàtic, el primer pas és comprendre-ho i després deduir quina fórmula aplicar. Aplicar la fórmula incorrecta no resoldrà el problema. Això no significa que la fórmula sigui incorrecta en si mateixa, simplement s'està aplicant de manera incorrecta.

El mateix ocorre amb els algorismes. Vincent Warmerdam, cofundador de PyData i expert en algorismes i machine learning, aborda aquesta problemàtica en la seva xerrada titulada "The profession of solving (the wrong problem)". A través de diverses històries personals, Warmerdam destaca que l'algorisme en si no és la solució. El que realment resol els problemes empresarials són tots els elements que envolten a l'algorisme: les bases de dades, la qualitat de les dades (data quality), l'anàlisi de dades, les proves A/B, l'enfocament adequat del problema i, el més important, la qual cosa ell diu "intel·ligència natural".

Warmerdam comparteix una història de la seva època d'estudiant en la qual va aplicar l'estadística a un problema real. Treballava en un teatre que estava considerant una expansió. En analitzar les dades d'assistència anual del teatre, va notar que l'assistència disminuïa any rere any. Va arribar a la conclusió que el teatre no hauria de seguir endavant amb l'expansió, ja que l'assistència continuava disminuint. El seu professor va quedar impressionat i li va donar la màxima qualificació, i els seus superiors en el treball també van elogiar el seu descobriment. Problema resolt, veritat?

No obstant això, unes setmanes més tard, Warmerdam es va adonar que la sala del teatre estava sempre plena i se sentia molt calorosa a causa de la gran afluència de públic. Es va adonar que no havia resolt el problema correctament. Havia aplicat la fórmula equivocada. L'assistència al teatre no disminuïa perquè la gent deixés d'anar, sinó perquè simplement no hi havia suficient espai per a més persones. Durant els primers anys, el teatre va experimentar un creixement constant fins que va aconseguir la capacitat màxima. A partir d'aquest punt, l'assistència va deixar d'augmentar. Warmerdam no havia plantejat correctament el problema, va aplicar la fórmula incorrecta i, per tant, no va resoldre el problema, malgrat les felicitacions que va rebre dels seus superiors.

Després d'aquesta primera trobada amb els algorismes, Warmerdam va continuar perseverant i va construir una reeixida carrera com a expert en machine learning i algorismes. La seva àmplia experiència en el camp li ha ensenyat que el mateix que li va succeir en l'institut amb l'estadística ocorre en el món empresarial amb els algorismes. Els algorismes per si sols no són la solució definitiva, sinó que és crucial considerar tots els aspectes que envolten a l'algorisme, com les bases de dades, la qualitat de les dades, l'anàlisi, les proves i, sobretot, la intel·ligència humana.

Els desafiaments de l'ús d'algoritmes

Vincent Warmerdam està convençut que els algorismes no són la solució definitiva per a resoldre problemes, i fins i tot poden empitjorar la situació si s'apliquen incorrectament. El preocupant és que en més d'una ocasió, ell mateix ha celebrat amb els seus col·legues la resolució aparent d'un problema empresarial després de desenvolupar un algorisme, només per a adonar-se dies o setmanes després que el problema seguia sense resoldre's i que estaven celebrant una victòria falsa que ells mateixos havien proclamat.

Aquí radica el problema de l'algorisme. El món tendeix a creure que un algorisme té el poder de resoldre qualsevol cosa. Vincent cita a diversos dels seus col·legues de treball que, enfront de qualsevol problema, proposen immediatament: "Crearem un superalgoritmo per a resoldre això!" Sense si més no comprendre el problema, analitzar les dades o verificar la seva veracitat.

Un exemple addicional del fracàs degut a la fe cega en els algorismes és el famós incident borsari conegut com a 'Flaix Crack'. El 6 de maig de 2010, els algorismes borsaris van provocar una caiguda de 1.000 punts en el mercat de valors, gairebé el 9% de les accions, sense una raó aparent. Minuts després, tot va tornar a la normalitat i els punts van recuperar el seu estat original. No obstant això, fins al dia d'avui, ningú pot explicar per què va ocórrer o què va succeir exactament. Fins i tot els creadors de l'algorisme van ser incapaços de determinar per què havia ocorregut aquesta situació, la qual cosa va demostrar que cap d'ells comprenia per complet el procés o el que es trobava darrere de l'algorisme. Això va recolzar les sospites de Warmerdam que la intel·ligència artificial no pot ser intel·ligent sense la intel·ligència natural o, en altres paraules, sense la intervenció humana.

En aquest sentit, si bé el machine learning, el deep learning i els algorismes han suposat un avanç significatiu en el món empresarial, és fonamental que els empresaris, científics i enginyers de dades siguin conscients que els algorismes per si sols no resolen els problemes. Aplicar les fórmules correctes al problema equivocat pot portar a una falsa sensació de victòria que, a llarg termini, sempre acaba en derrota.

Els projectes d'intel·ligència artificial més destacats dels últims temps

No és un secret que la intel·ligència artificial és una de les tecnologies més influents del segle XXI. De fet, la consultora tecnològica Plural Sight l'ha identificat com la tecnologia més rellevant de 2021 en la seva reporti anual, i Gartner ha assenyalat que l'enginyeria d'intel·ligència artificial és la vuitena tendència tecnològica més significativa de l'any.

A continuació, presentem alguns dels projectes més importants de IA dels últims anys, que demostren que els usos d'aquesta tecnologia són il·limitats i que, si s'utilitza de manera adequada, la intel·ligència artificial pot ser un poderós aliat en la solució o mitigació de problemes socials.

1. Cerebras Systems

L'evolució i el progrés de la intel·ligència artificial ja és incontenible. El nou sistema de IA desenvolupat per l'empresa estatunidenca Cerebras Systems ens demostra, una vegada més, que encara hi ha molt de potencial per explorar.

La companyia ha anunciat el desenvolupament d'un sistema basat en IA per a l'entrenament de models i dispositius que pot gestionar la mateixa quantitat de paràmetres que un cervell humà, la qual cosa marca una fita en la història de la intel·ligència artificial.

El cervell humà té al voltant de 100 bilions de connexions neuronals que processen informació i ens permeten aprendre coses noves. Fins ara, la majoria dels sistemes d'intel·ligència artificial tenen al voltant de l'1% de la capacitat de processament del cervell humà.

Cerebras Systems està creant un sistema de computació basat en IA que serà capaç de gestionar fins a 120 bilions de paràmetres, la qual cosa fins i tot supera la capacitat del cervell humà.

2. Hospital de la Mar preveu l'evolució dels pacients hospitalitzats per COVID-19

En moments de crisi sanitària com la que actualment estem vivint, la intel·ligència artificial pot ser de gran ajuda. Una iniciativa de l'Hospital de la Mar en col·laboració amb el laboratori Ferrer i Bismart és la prova d'això.

Durant la pitjor etapa de la pandèmia, l'equip de recerca de l'Hospital de la Mar de Barcelona va decidir iniciar un projecte innovador que aprofitava la folksonomía, una branca de la IA, per a analitzar i detectar característiques comunes en pacients amb COVID-19.

Aquest projecte sorgeix de l'aplicació de Bismart Folksonomy, una solució de IA basada en processament de llenguatge natural, que va permetre a l'equip de l'Hospital de la Mar identificar característiques comunes entre els pacients amb COVID-19 i detectar patrons sobre el comportament del virus sense necessitat de dedicar una gran quantitat de temps a la recopilació i anàlisi de dades.

3. Un algoritme que resol problemes complexos per si sol

Aquest mes de setembre, el físic quàntic Mario Krenn va crear un nou grup de recerca en l'Institut Max Planck per a la Ciència de la Llum a Alemanya, amb l'objectiu d'aprofitar la intel·ligència artificial en experiments de física quàntica.

L'equip d'investigadors ja està treballant en el primer algorisme de IA que permetrà extreure els conceptes centrals de solucions a problemes científics altament complexos.

En 2016, Krenn va crear un algorisme de IA anomenat Melvin, que va ser capaç de crear estats entrellaçats altament complexos involucrant a múltiples fotons. La gesta de Melvin va ser desenvolupar aquests estats sense rebre instruccions específiques.

Ara, Krenn ha creat una versió millorada de Melvin anomenada Theseus, un algorisme de deep learning que supera la potència de Melvin i promet ser l'estrella del nou grup de recerca en l'Institut Max Planck.

4. Ús de la Intel·ligència Artificial en la Campanya de Vacunació contra el COVID-19

La campanya de vacunació contra el COVID-19 és, sens dubte, el projecte de salut més gran i rellevant en l'actualitat. La producció i distribució de les vacunes requereix un esforç logístic i de producció sense precedents que ha de realitzar-se a un ritme accelerat sense comprometre la qualitat del material.

La companyia italiana Stevanato Group, una de les principals proveïdores de vials i xeringues per a la vacunació contra el COVID-19 a tot el món, ha adoptat la intel·ligència artificial, el cloud computing i la realitat mixta per a millorar la seva eficiència en la cadena de subministrament. L'empresa ha implementat Microsoft 365 i Microsoft Teams com a eines de col·laboració i coordinació entre els diferents equips de treball, la qual cosa ha reduït la quantitat d'interrupcions en la cadena de subministrament.

A més, Stevanato Group ha utilitzat l'aprenentatge automàtic per a optimitzar la seva estratègia de dades, la qual cosa ha permès millorar l'eficiència i velocitat de les seves proves de qualitat. Gràcies a la incorporació de la intel·ligència artificial, la companyia pot garantir un subministrament òptim de vacunes d'alta qualitat sense riscos.

5. Platges més netes

El canvi climàtic és un dels majors desafiaments que enfronta la societat actual i l'acumulació de burilles de cigar en entorns naturals és un factor preocupant. Segons National Geographic, cada any es tiren més de 5 bilions de burilles a tot el món, afectant negativament ecosistemes com les platges.

Amb l'objectiu de reduir l'impacte ambiental de les burilles a les platges, Edwin Bos i Martijn Lukaart, treballadors de TechTIcs, han desenvolupat BeachBot. Aquest robot utilitza la intel·ligència artificial per a detectar i recollir les burilles en la sorra, fins i tot aquelles que estan enterrades. Gràcies a les cambres instal·lades, BeachBot és capaç d'identificar els residus, recollir-los i dipositar-los en el seu interior per a la seva posterior eliminació.

TechTIcs ha creat un sistema col·laboratiu per a involucrar a la societat en la lluita contra la contaminació marina a les platges. Qualsevol persona pot enviar imatges de deixalles trobades a la platja per a ajudar a BeachBot a fer el seu treball de manera més efectiva.

6. IA per a l'Avanç Mèdic

La intel·ligència artificial s'està convertint en una tecnologia clau en l'àmbit mèdic, i el seu impacte en la solució de problemes relacionats amb la salut està en augment.

En 2021, un equip d'investigadors de Google Research i Maig Clinic van crear un revolucionari algorisme de IA anomenat 'Identificació de la Corba del Perfil Base'. Aquest algorisme té com a objectiu millorar l'atenció a pacients que pateixen trastorns del moviment i l'epilèpsia, i que requereixen dispositius d'estimulació cerebral elèctrica.

L'estimulació cerebral, mitjançant descàrregues elèctriques, permet als investigadors estudiar el comportament de les connexions cerebrals d'aquests pacients. No obstant això, analitzar la interacció de les xarxes cerebrals és un procés complex, ja que els senyals registrats són complexes i els mesuraments possibles són limitades.

Amb el nou algorisme de IA, els investigadors de Maig Clinic han aconseguit simplificar i optimitzar aquest procés. Mitjançant l'ús d'aquest algorisme, els científics poden descobrir quines regions del cervell interactuen entre si i col·locar de manera més efectiva els elèctrodes dels dispositius d'estimulació elèctrica. Això millorarà l'atenció a aquests pacients i contribuirà a la recerca en el camp de la salut.

Intel·ligència artificial i Advanced Analytics

En un entorn cada vegada més impulsat per les dades, l'analítica avançada s'ha convertit en una tecnologia clau per a les empreses que busquen obtenir un avantatge competitiu significatiu. L'analítica avançada utilitza mètodes avançats d'anàlisis de dades per a obtenir insights de negoci més innovadors, específics i evolucionats. En el món empresarial actual, l'anàlisi de dades s'ha tornat fonamental per a les organitzacions que desitgen comprendre la seva activitat i obtenir informació valuosa sobre el seu funcionament intern i el de la seva competència, amb la finalitat de prendre decisions informades.

L'analítica de dades exerceix un paper fonamental en la comprensió del client i en el desenvolupament d'estratègies d'atenció al client més eficients. No obstant això, a mesura que la quantitat de dades generades per les empreses continua augmentant exponencialment, sorgeix la necessitat d'utilitzar tècniques d'analítica més avançades per a obtenir insights de major valor que no es poden obtenir mitjançant una anàlisi de dades tradicional.

És en aquest context on cobra rellevància el concepte de "Analítica Avançada" o "Advanced Analytics". L'analítica avançada és una disciplina que combina mètodes estadístics, matemàtics i tecnològics per a aprofundir en l'anàlisi de dades i obtenir un major valor estratègic. Aquestes tècniques més sofisticades permeten explorar patrons, tendències i relacions complexes en les dades, proporcionant una visió més profunda i detallada dels problemes i oportunitats empresarials.

L'analítica avançada ofereix una àmplia gamma de tècniques, com l'aprenentatge automàtic (machine learning), la mineria de dades, la intel·ligència artificial i la modelització predictiva, que permeten descobrir coneixements ocults, predir tendències futures i prendre decisions basades en evidències sòlides. En aplicar aquestes tècniques, les empreses poden obtenir un avantatge competitiu en identificar noves oportunitats de creixement, optimitzar les seves operacions, millorar l'experiència del client i anticipar-se als canvis del mercat.

En resum, l'analítica avançada s'ha convertit en un pilar fonamental per a les empreses que desitgen utilitzar les seves dades de manera estratègica i obtenir avantatges competitius significatius en un entorn empresarial cada vegada més orientat cap a les dades. En aprofitar les tècniques i eines de l'analítica avançada, les organitzacions poden desbloquejar el potencial de les seves dades i obtenir insights més valuosos i perspicaços per a impulsar el creixement i l'èxit empresarial.

Què és l'Analítica Avançada o Advanced Analytics? L'Analítica Avançada, com el seu nom indica, es refereix a una mena d'anàlisi de dades que va més enllà de l'enfocament tradicional. Es tracta d'un conjunt de tècniques i eines que utilitzen mètodes avançats per a descobrir patrons ocults, predir resultats futurs i proporcionar una comprensió més profunda i estratègica de la informació.

Una de les característiques distintives de l'Analítica Avançada és l'ús de capacitats d'intel·ligència artificial, com a algorismes sofisticats i models matemàtics complexos, per a la predicció. A diferència de l'anàlisi de dades convencional, que se centra en la descripció i l'anàlisi d'esdeveniments passats, l'Analítica Avançada té com a objectiu comprendre per què van ocórrer uns certs esdeveniments i què és el més probable que succeeixi en el futur.

Tipus d'Analítica Avançada o Advanced Analytics

Anàlisi Predictiva: Aquest tipus d'anàlisi utilitza tècniques estadístiques i d'aprenentatge automàtic (machine learning) per a predir esdeveniments o comportaments futurs basats en dades històriques. En aplicar models predictius, les empreses poden anticipar tendències emergents, prendre decisions estratègiques i avançar-se a la competència o predir el comportament dels seus clients.

Mineria de Dades: La mineria de dades és una altra tècnica clau dins de l'Analítica Avançada. Consisteix a descobrir patrons i relacions ocultes en grans conjunts de dades utilitzant algorismes avançats. Això permet a les organitzacions obtenir coneixements valuosos sobre el comportament dels seus clients, identificar oportunitats de millora i optimitzar els seus processos empresarials.

Anàlisi de Text: Amb el creixement de les dades no estructurades, com a correus electrònics, xarxes socials i informes de clients, l'anàlisi de text s'ha tornat crucial. Aquesta tècnica utilitza models de llenguatge avançats per a analitzar grans quantitats de text i extreure informació valuosa, com a sentiments, opinions, temes recurrents i entitats rellevants.

Anàlisi de Xarxes Socials: Les xarxes socials exerceixen un paper important en la interacció de les empreses amb els seus clients i en l'obtenció de dades rellevants sobre el seu comportament i hàbits de consum. L'anàlisi de xarxes socials dins de l'Analítica Avançada s'enfoca a examinar les dades generades en plataformes socials per a descobrir patrons d'interacció, influència i comportament de l'usuari. Això ajuda a les organitzacions a comprendre millor a la seva audiència, adaptar les seves estratègies de màrqueting i prendre decisions basades en la retroalimentació en línia.

Anàlisi de Big Data: L'anàlisi de Big Data se centra en la gestió i anàlisi de grans volums de dades estructurades i no estructurats. Utilitza tècniques i eines per a processar, emmagatzemar i analitzar dades a gran escala. Aquesta disciplina permet obtenir informació rellevant de diverses fonts i utilitzar-la per a prendre decisions estratègiques i obtenir un avantatge competitiu.

En resum, l'Analítica Avançada és un conjunt de tècniques i eines que van més enllà de l'anàlisi de dades tradicional. Permet descobrir insights valuosos, predir tendències futures i obtenir una comprensió més profunda de les dades. En aplicar aquestes tècniques, les empreses poden prendre decisions informades, anticipar-se als canvis i obtenir un avantatge competitiu en un entorn empresarial impulsat per les dades.

Quins beneficis aporta el Advanced Analytics a les empreses?

La implementació efectiva de tècniques d'Analítica Avançada per a l'anàlisi de dades empresarials comporta una sèrie de beneficis significatius. Aquests beneficis ajuden les organitzacions a prendre decisions més encertades i a impulsar el seu creixement i transformació digital. A continuació, s'enumeren alguns dels beneficis més destacats del Advanced Analytics a nivell empresarial:

Presa de decisions basada en dades: El Advanced Analytics proporciona informació precisa i rellevant per a la presa de decisions informades. En combinar dades estructurades i no estructurats i aplicar tècniques sofisticades d'anàlisis, les empreses poden prendre decisions estratègiques més fonamentades.

Avantatge competitiu: En aprofitar les capacitats del Advanced Analytics, les organitzacions poden obtenir un avantatge competitiu significatiu. En comprendre millor als clients, predir les tendències del mercat i optimitzar els processos interns, les empreses poden anticipar-se als canvis i adaptar-se ràpidament a les demandes del mercat.

Optimització de recursos: El Advanced Analytics ajuda a les empreses a optimitzar l'ús dels seus recursos. En identificar ineficiències i àrees de millora, les organitzacions poden reduir costos, millorar l'eficiència operativa i maximitzar el seu rendiment.

Innovació i descobriment d'oportunitats: El Advanced Analytics permet descobrir noves oportunitats de negoci i fomenta la innovació. En analitzar grans volums de dades i trobar patrons no evidents, les empreses poden identificar nínxols de mercat, anticipar les necessitats del client i desenvolupar noves solucions.

Anàlisi predictiva i pronòstic: L'anàlisi predictiva és un dels majors beneficis que ofereix el Advanced Analytics a les empreses. Mitjançant aquesta mena d'anàlisi, les organitzacions poden anticipar-se als canvis del mercat i adaptar-se ràpidament a les demandes dels clients. L'anàlisi predictiva no sols ajuda a prendre decisions informades a llarg termini, sinó que també permet avançar-se a la competència i desenvolupar noves solucions a mesura que sorgeixen les necessitats del mercat.

En resum, el Advanced Analytics proporciona a les empreses una sèrie de beneficis valuosos, com la presa de decisions basada en dades, avantatge competitiu, optimització de recursos, innovació i descobriment d'oportunitats, així com l'anàlisi predictiva i el pronòstic. Aquests beneficis impulsen el creixement empresarial i permeten a les organitzacions adaptar-se i tenir èxit en un entorn empresarial cada vegada més impulsat per les dades.