Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es la que pueden mostrar las máquinas. Se diferencia, así, de la inteligencia natural que es la que poseen los seres humanos. Se considera que la investigación en AI empieza propiamente en 1956, a partir de una conferencia celebrada en 1956 en la universidad de Dartmouth.

La investigación en inteligencia artificial ha vivido muchas vicisitudes debido a las inversiones, las expectativas entorno a esta tecnología y el desarrollo de la capacidad computacional necesaria para investigar. Hubo una época, que recibe el nombre de invierno de la inteligencia artificial, entre 1974 y 1980, en la que desaparecieron los fondos y no hubo avances en la investigación.

Entre 1980 y finales de los años 90, el sector sufrió varios altibajos en popularidad acompañados por la consecuente aparición y desaparición de la inversión que se solventaron al conseguir una capacidad de computación suficiente.

Un poquito de historia

Desde sus comienzos, la investigación en inteligencia artificial ha experimentado un sinfín de altibajos. Entre 1956 y 1974, vivió una época dorada en la que los científicos predecían que en poco tiempo se alcanzaría un ordenador con capacidad cognitiva igual a la de un ser humano, lo que llevó a inversiones millonarias en investigación. Sin embargo, estas estimaciones resultaron ser erróneas y no se cumplieron las expectativas, lo que resultó en la desaparición de las inversiones. Este período, entre 1974 y 1980, se conoce como el invierno de la inteligencia artificial. Además de los problemas financieros, los proyectos también se enfrentaban a una limitada capacidad computacional y de almacenamiento de datos que impedía llevar a cabo los procesos y experimentos necesarios.

Desde 1980 hasta fines de los años 90, el sector de la inteligencia artificial sufrió altibajos en su popularidad, acompañados por la correspondiente aparición y desaparición de inversiones. Al final de la década de los 90, los ordenadores comenzaron a tener suficiente capacidad para lograr avances en el campo. De hecho, el ordenador utilizado para jugar al ajedrez en 1997 era 10 millones de veces más poderoso que el utilizado para el mismo propósito en 1951.

Cambio de perspectiva

Desde entonces, la percepción en torno a la inteligencia artificial ha experimentado un cambio radical. La potencia de los ordenadores y la disponibilidad de grandes cantidades de datos han permitido una serie de avances significativos, aunque en una dirección diferente a la que se seguía anteriormente. En lugar de ello, se ha comenzado a avanzar en el campo del aprendizaje profundo, las redes neuronales y el aprendizaje automático, todas ellas ramas de la inteligencia artificial. Además, existen otras áreas de investigación como los análisis predictivos, el reconocimiento de lenguaje natural y el reconocimiento facial.

Los campos predominantes dentro de la inteligencia artificial son ahora el deep learning, el machine learning,  las redes neuronales y los bots. Todos ellos son ramas de la inteligencia artificial. Existen, además, otras ramas o subramas, como los análisis predictivos, el reconocimiento del lenguaje natural y el reconocimiento facial.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es una técnica que forma parte del aprendizaje automático. Su objetivo es utilizar modelos predictivos para identificar patrones en datos históricos y transaccionales, con el fin de predecir riesgos y oportunidades futuras. Esto permite a las organizaciones prepararse con anticipación. Por ejemplo, en el contexto de una cadena de producción, el análisis predictivo podría prever el fallo de una máquina, lo que permitiría solucionar el problema antes de que cause un fallo completo y, por lo tanto, evitar o reducir interrupciones en la producción.

Netflix es una empresa que emplea el análisis predictivo para mejorar sus servicios, especialmente en su motor de recomendaciones. Alrededor del 80% de los usuarios de Netflix consumen contenido recomendado por la plataforma, lo cual ha contribuido a reducir la tasa de cancelación del servicio. Además, Netflix utiliza datos sobre el comportamiento de visualización, como la hora del día y la cantidad de contenido visto, para mejorar sus recomendaciones.

Natural Language Understanding (NLU)

El entendimiento del lenguaje natural (NLU, por sus siglas en inglés) es una disciplina dentro del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Se considera uno de los problemas más complejos de la inteligencia artificial, conocidos como problemas "AI-hard". El NLU está ganando popularidad debido a su aplicación en el análisis de contenido a gran escala, ya sea en forma de datos estructurados o no estructurados y en grandes volúmenes.

Un ejemplo del uso de esta tecnología son los asistentes virtuales como Alexa, Siri o Google Assistant. Por ejemplo, Siri, el asistente de Apple, es capaz de reconocer comandos a través del entrenamiento de su red neuronal. El sistema utiliza cálculos de probabilidad para detectar si la señal de audio registrada coincide con la frase "Oye, Siri", comparándola con el modelo original. Cuando se alcanza un cierto umbral, el sistema se activa y responde al usuario.

Machine Learning

Uno de estos campos de estudio que ha recibido interés recientemente es el machine learning, en el que se estudia la capacidad de una máquina para aprender y actuar sin ser programada para ello. El término está muy de moda en el sector de las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Se trata del uso de algoritmos que permiten a las máquinas aprender imitando la forma en la que aprendemos los humanos.

El aprendizaje automático, también conocido como machine learning, es ahora una de las tecnologías en auge en el ámbito empresarial. Esta forma de inteligencia artificial ofrece una serie de importantes ventajas a las empresas, como su capacidad de análisis, que representa una fuente de información valiosa y autónoma.

El análisis predictivo ofrece un valor immeasurable a los negocios, permitiéndoles prever tendencias del mercado, realizar predicciones basadas en datos, minimizar riesgos, abordar problemas antes de que ocurran y tomar decisiones informadas.

Además de la predicción, los algoritmos de machine learning son comúnmente utilizados por las empresas para reducir los errores en los sistemas y procesos operativos y de gestión, mejorar la seguridad de datos, fortalecer la capacidad analítica de las herramientas de análisis de datos, y automatizar procesos.

Según investigaciones recientes, el machine learning se encuentra entre las profesiones más demandadas, y un estudio reciente de Algorithmia ha demostrado un aumento significativo en los recursos destinados a esta tecnología en el ámbito del business.

¿Qué es machine learning y cómo funciona?

El machine learning es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de forma similar a los humanos, utilizando algoritmos matemáticos. Gracias a esto, las máquinas pueden realizar análisis complejos sin necesidad de programación específica.

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.

El concepto de machine learning puede parecer una idea propia de la ciencia ficción, pero en realidad ya está presente en nuestro mundo actual. 

Los algoritmos de machine learning tienen la habilidad de identificar patrones en grandes cantidades de datos, y con esa información, pueden extraer conclusiones y realizar análisis sin necesidad de ser programadas explícitamente.

El machine learning se basa en la estadística y las matemáticas, y su objetivo es brindar soluciones automáticas y inteligentes a problemas complejos, a través de la identificación y clasificación de patrones.

Si bien en su base, el machine learning es una tecnología matemática, su aplicación es interminable y se utiliza en sistemas para realizar análisis predictivos, generar respuestas automáticas y en una amplia gama de otros campos.

En definitiva, el machine learning es una tecnología que permite a las máquinas aprender por sí mismas y proporciona una gran cantidad de información valiosa a través del análisis de datos, y su impacto es cada vez más significativo en el mundo empresarial.

El aprendizaje automático (machine learning) es una tecnología con una gran cantidad de aplicaciones prácticas. Aunque puede parecer futurista, en realidad forma parte de nuestra vida cotidiana.

Plataformas de streaming de video y música, como Netflix y Spotify, utilizan algoritmos de machine learning para brindar recomendaciones personalizadas a sus usuarios. Asistentes virtuales como Alexa y Siri, que responden a preguntas realizadas por humanos, también son un claro ejemplo de cómo se utiliza el machine learning. Además, esta tecnología es empleada para mejorar los resultados de búsqueda en motores como Google, para la operación de robots y vehículos autónomos, para prevenir enfermedades, y para crear antivirus que detectan software malicioso.

En el mundo de los negocios, el machine learning se ha convertido en una tecnología crucial, especialmente debido a sus capacidades predictivas.

El análisis predictivo es una habilidad valiosa para las empresas, ya que les permite anticiparse a las tendencias del mercado, realizar predicciones basadas en datos, reducir riesgos, abordar problemas antes de que ocurran y tomar decisiones más informadas.

Además del análisis predictivo, las empresas suelen utilizar algoritmos de machine learning para reducir errores en los sistemas operativos y de gestión, fortalecer la seguridad de los datos, mejorar las capacidades analíticas de las herramientas de análisis de datos y automatizar procesos.

Tipos de machine learning: algoritmos supervisados y no supervisados

A medida que la inteligencia artificial ha evolucionado y el machine learning se ha vuelto más prominente, han surgido diversas ramas y tipos de algoritmos dentro del machine learning.

El machine learning se divide principalmente en dos modelos: el machine learning supervisado y el machine learning no supervisado.

Además, existe un debate sobre si el aprendizaje profundo o deep learning es una subcategoría del machine learning. El deep learning ha avanzado tanto que algunos lo consideran como un campo de estudio independiente.

Por otro lado, la naturaleza de los proyectos de machine learning puede variar según la forma en que se apliquen o utilicen los algoritmos. Mediante la programación y codificación necesaria, estos algoritmos pueden adaptarse a prácticamente cualquier proceso u operación.

A pesar del creciente entusiasmo en torno al machine learning, las organizaciones deben comprender que su potencial está directamente vinculado a la calidad y el rendimiento de los algoritmos programados. Gran parte de lo que hace el machine learning implica un análisis estadístico de datos, y al igual que en cualquier análisis estadístico, los resultados dependen de la lógica aplicada en el análisis y, en este caso, del trabajo de programadores y desarrolladores, así como de la lógica empresarial implementada en el proyecto de machine learning.

Machine learning supervisado vs machine learning no supervisado

El machine learning supervisado se refiere a los algoritmos de Machine Learning que "aprenden" a partir de datos etiquetados proporcionados por los humanos. En esta modalidad:

Se requiere la intervención humana para etiquetar, clasificar e introducir los datos en el algoritmo. El algoritmo genera datos de salida esperados, ya que los datos de entrada han sido previamente etiquetados y clasificados por humanos. Hay dos tipos de datos que pueden introducirse en el algoritmo:

1. Clasificación: se utiliza para clasificar objetos en diferentes categorías. Por ejemplo, determinar si un paciente está enfermo o si un correo electrónico es spam.
2. Regresión: se utiliza para predecir un valor numérico, como los precios de una casa según diferentes características o la demanda de ocupación de un hotel. Algunas aplicaciones prácticas del aprendizaje supervisado incluyen:

• Predicción de costos de siniestros para compañías de seguros.
• Detección de fraudes bancarios por parte de entidades financieras.
• Pronóstico de fallos en la maquinaria de una empresa.
  
  

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el machine learning no supervisado no hay intervención humana directa. Los algoritmos aprenden de datos no etiquetados y buscan patrones o relaciones entre ellos. En esta modalidad:

Se utilizan datos de entrada sin etiquetar. No se requiere la intervención humana para clasificar los datos. Existen dos tipos de algoritmos utilizados en el aprendizaje no supervisado:

1. Agrupamiento (clustering): se utiliza para agrupar los datos de salida en diferentes grupos. Por ejemplo, segmentar a los clientes según sus patrones de compra.
2. Asociación: se utiliza para descubrir reglas dentro de un conjunto de datos. Por ejemplo, identificar que los clientes que compran un automóvil también contratan un seguro.
   
   

El aprendizaje no supervisado encuentra aplicaciones en diversas áreas, como:

• Segmentación de clientes en un banco.
• Clasificación de pacientes en un hospital.
• Sistemas de recomendación de contenido basados en el historial de consumo de usuarios en plataformas de streaming de vídeo.
  
  

Algoritmos supervisados

Los algoritmos supervisados son los que pueden funcionar con nuevos datos basándose en lo que han aprendido en el pasado.

Dentro de los algoritmos de machine learning supervisados encontramos dos tipos: los algoritmos de clasificación y los de regresión.

Existen dos tipos de algoritmos para machine learning no supervisado:

Clustering: clasifica en grupos los datos de salida. Es el caso de las segmentaciones de clientes según qué hayan comprado.

Asociación: descubre reglas dentro del conjunto de datos. Por ejemplo, aquellos clientes que compran un coche también contratan un seguro, por lo que el algoritmo detecta esta regla.

Algoritmos no supervisados

Los algoritmos de machine learning no supervisados son capaces de sacar conclusiones de conjuntos de datos sin haber sido entrenados previamente.

Al trabajar con algoritmos de machine learning no supervisados, los datos se distribuyen en diferentes lugares, no se proporcionan conjuntos de datos. Hoy en día, hay muchos tipos de algoritmos de machine learning que tratan de descubrir correlaciones sin ningún tipo de aportaciones externas, utilizando solo los únicos datos en bruto disponibles.

Algoritmos de aprendizaje reforzado

Permite a los agentes automáticos y de software definir de forma automática el comportamiento ideal dentro de un contexto específico, teniendo en cuenta el feedback de su alrededor.

Para obtener información sobre el comportamiento, la máquina sólo necesita un feedback sencillo; conocido como la señal de refuerzo. Este comportamiento se puede aprender una sola vez, y continúa ajustándose y mejorando con el paso del tiempo.

Los algoritmos de machine learning por refuerzo están diseñados para adquirir conocimiento a partir de la experiencia previa. En otras palabras, estos algoritmos son capaces de abordar problemas basándose en los resultados obtenidos en situaciones similares que han experimentado previamente.

El Machine Learning por Refuerzo funciona al someter la máquina a una serie de desafíos en los que debe tomar una decisión. Si la decisión es correcta, el sistema recibe una recompensa. Después de varios desafíos, el algoritmo es capaz de tomar decisiones correctas por sí solo, sin necesidad de la intervención humana.

Clasificación y clusterización

La clasificación y la clusterización son dos métodos de identificación de patrones usados en el machine learning. Aunque ambas técnicas tienen ciertas similitudes, la diferencia está en el hecho de que la clasificación se sirve de unas clases predefinidas en las que se asignan los objetos, mientras que la clusterización identifica similitudes entre objetos, que agrupa según esas características en común y que les diferencian de los otros grupos de objetos. Estos grupos se conocen como “clústeres” o “clusters”.

En el campo del machine learning, la clusterización se enmarca en el aprendizaje no supervisado; es decir, para este tipo de algoritmos solo disponemos de un conjunto de datos de entrada (no etiquetados), sobre los que debemos obtener información, sin conocer antes cuál será la salida.

La clusterización se usa en proyectos para empresas que quieren encontrar aspectos en común dentro de sus clientes para encontrar grupos y enfocar productos o servicios. Así, si un porcentaje significativo de los clientes tiene ciertos aspectos en común (edad, tipo de familia, etc.) se puede justificar una determinada campaña, servicio o producto.

En cambio, la clasificación pertenece al aprendizaje supervisado. Esto significa que conocemos los datos de entrada (etiquetados en este caso) y conocemos las posibles salidas del algoritmo. Existe la clasificación binaria que da respuesta a problemas con respuestas categóricas (como “sí” y “no”, por ejemplo), y la multiclasificación, para problemas donde nos encontramos con más de dos clases, respondiendo a respuestas más abiertas, como “estupendo”, “regular” e “insuficiente”.

La clasificación se usa en muchísimos campos, como la biología o en la clasificación decimal de Dewey para los libros o en la detección de spam en los correos electrónicos, entre otros.

En Bismart usamos la clasificación y la clusterización en nuestros proyectos, que se enmarcan en muchos sectores distintos. Por ejemplo, en el sector de los servicios sociales, hemos utilizado la clusterización para identificar grupos de población que usan servicios sociales determinados. A partir de los datos de los servicios sociales, hemos podido identificar o clusterizar los grupos de personas que usan servicios afines según sus particularidades (número de personas a cargo, grado de dependencia, estado civil…). Así, hemos podido divisar qué tipo de servicio necesitará un nuevo usuario de servicios sociales de antemano comparando sus atributos con los de los clústers.

La clasificación se usa cuando se necesita conocer a los usuarios o clientes para decidir qué productos o campañas se lanzarán en el futuro. Por ejemplo, en Bismart realizamos un proyecto para el sector de los seguros en el que el cliente precisaba clasificar los clientes en función de la siniestralidad, de forma que se pudo clasificar la póliza según el número de accidentes que se predecían. Así, la compañía puede escoger los clientes con un número de siniestros más bajo y descartar a los que presentan un número elevado.

Proyectos de machine learning

El proceso de un proyecto de machine learning consta de tres etapas clave.

1. Adquisición de datos: Los datos se pueden obtener de diversas fuentes, incluyendo la web, bases de datos, transcripciones de audio a texto, etc.

2. Análisis con algoritmos: Un equipo humano recolecta y analiza los datos antes de pasarlos a través de un algoritmo que extrae información relevante.

3. Toma de decisiones: El algoritmo brinda un resultado que se utiliza como base para la toma de decisiones comerciales de acuerdo a las directrices de la empresa.

Antes de iniciar un proyecto de aprendizaje automático, es importante considerar si el problema requiere inteligencia artificial. Esto implica la existencia de una cantidad importante de datos relevantes. Es fundamental evitar basar un proyecto en datos insuficientes o de baja calidad, ya que este esfuerzo resultaría en una pérdida de tiempo.

Es importante tener en cuenta que los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos, pero no razonan. Por lo tanto, deben ser utilizados como una base sólida para la toma de decisiones.

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático puedan aprender por sí mismos, siempre se requiere la supervisión de un equipo humano. La máquina puede procesar gráficos, números, etc., pero siempre necesita la interpretación humana para otorgar valor y lógica a los resultados desde una perspectiva de negocios.

¿Cuándo debería utilizarse el aprendizaje automático para resolver un problema?

• Cuando la escritura de un software lógico es difícil y requiere una cantidad significativa de tiempo y recursos.

• Cuando existen grandes cantidades de datos.

  • Cuando el problema cumple con la estructura de aprendizaje automático. Un problema de aprendizaje automático debe tener una variable objetivo claramente definida, como la clasificación de clientes o la estimación del número de siniestros. La suficiencia y adecuación de los datos disponibles también deben ser evaluadas para determinar si son adecuados para predecir lo que se desea.

    El uso de machine learning requiere una consideración cuidadosa de las expectativas. En la mayoría de los casos, los resultados de los algoritmos son una herramienta para la toma de decisiones y acciones posteriores, pero no siempre se traducen directamente en soluciones. Sin embargo, hay excepciones como Netflix, donde los resultados se presentan como recomendaciones en la plataforma sin la intervención humana. En estos casos, es importante evaluar el impacto de un posible error en los resultados. Por ejemplo, un error en la recomendación de una serie de televisión es diferente de un error en la predicción de un accidente de tráfico.

    El machine learning puede no ser efectivo para identificar casos aleatorios, ya que se basa en la identificación de patrones. Por lo tanto, ante un evento aleatorio, el algoritmo no sabrá cómo reaccionar, ya que no tiene un patrón al que asociarlo. Por lo tanto, si el problema a resolver incluye muchas casualidades, es posible que debamos considerar otras formas de solución.

    Aunque el algoritmo funcione bien y proporcione una solución efectiva, a veces los resultados pueden ser difíciles de interpretar. Algunos algoritmos, como los árboles de decisión, son más fáciles de comprender y permiten ver cuáles son las variables más relevantes, pero otros pueden proporcionar resultados complejos e imposibles de interpretar aunque sean precisos para el objetivo. La alta complejidad de las razones detrás de los resultados del algoritmo puede hacer que sea difícil para un humano comprender por qué se llegó a esa conclusión.

    Machine learning no es la mejor opción si no tenemos suficientes datos etiquetados para entrenar el algoritmo. Los datos etiquetados permiten al algoritmo aprender los patrones y proporcionar predicciones precisas.

    Además, un proyecto de machine learning puede ser lento y requerir una alta tolerancia a los errores. Es importante tener en cuenta que la máquina puede equivocarse, aunque el objetivo siempre es minimizar el margen de error.

    ¿Cuándo es machine learning la mejor solución?

  • Cuando la escalabilidad es un desafío, ya que machine learning es excelente para trabajar con grandes cantidades de datos.
  • Cuando necesitamos resultados personalizados, ya que machine learning utiliza nuestros propios datos para producir resultados específicos para nuestro negocio.
    
    

Las mejores herramientas de machine learning

A continuación, revisaremos algunas de las mejores plataformas de machine learning para empresas y usuarios que no son expertos en ciencia de datos. Estas herramientas automatizan todo el proceso de aprendizaje automático, desde la preparación de los conjuntos de datos hasta la formación del modelo, la evaluación y la implementación en producción.

1. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning es parte de la amplia gama de herramientas de Big Data de Microsoft y admite algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, así como también algoritmos de deep learning.

Esta plataforma de aprendizaje automático es muy completa y ofrece diferentes niveles de usabilidad para usuarios con diferentes niveles de habilidades. Está diseñada específicamente para ayudar a las empresas a crear valor a través del aprendizaje automático, y es una de las opciones más eficientes y rápidas para crear y implementar modelos de aprendizaje automático.

Azure ML permite a los usuarios codificar en Python o R, trabajar con modelos de aprendizaje automático en otros lenguajes de programación con el SDK, y también permite trabajar sin necesidad de escribir código o con una cantidad mínima de código mediante Azure ML Studio. Además, la herramienta fomenta la colaboración, es fácilmente integrable y permite a los usuarios crear, entrenar y monitorear modelos de aprendizaje automático y deep learning de manera simple.

Azure Machine Learning es compatible con otros frameworks como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn, lo que significa que los modelos desarrollados en estos frameworks pueden ser importados a Azure ML sin la necesidad de realizar cambios en el código.

2. Scikit-learn (Python)

Scikit-learn es el paquete de aprendizaje automático más popular de Python debido a su simplicidad y a la amplia gama de opciones de uso. Es compatible con los algoritmos de aprendizaje automático más comunes, como árboles de decisión, regresión lineal, bosques aleatorios, k vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte (SVM) y descenso de gradiente estocástico.

Scikit brinda herramientas para analizar los modelos, incluida la matriz de confusión, para evaluar el rendimiento de cada modelo.

Scikit-learn es un entorno ideal para aquellos que quieren iniciarse en el mundo del aprendizaje automático y comenzar con tareas simples antes de avanzar a opciones más complejas como Azure Machine Learning.

3. IBM Watson

IBM Watson ofrece una amplia gama de productos de aprendizaje automático que te permiten acceder fácilmente a los datos de diferentes fuentes sin sacrificar la confianza en las predicciones y recomendaciones generadas por tus modelos de inteligencia artificial.

La marca cuenta con una amplia oferta de capacidades de IA enfocadas en su uso empresarial, no solo permitiendo la creación de modelos de aprendizaje automático, sino también ofreciendo un conjunto de herramientas para acelerar la obtención de valor a través de la creación previa de aplicaciones.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático completamente administrado, aunque está enfocado en usuarios con conocimientos en ciencia de datos. La plataforma permite a científicos de datos y desarrolladores crear y entrenar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y sencilla, y implementarlos directamente en entornos de producción.

Además, SageMaker brinda una instancia integrada de Jupyter Notebook que facilita el acceso a los datos para su exploración y análisis sin la necesidad de administrar un servidor. La plataforma también proporciona algoritmos de aprendizaje automático genéricos optimizados para ejecutarse de manera eficiente en grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido.

Al igual que Azure Machine Learning, SageMaker admite nativamente los marcos más populares de aprendizaje automático y deep learning.

5. MLflow

MLflow es una plataforma de código abierto que administra todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluyendo la experimentación, implementación y un registro central de los modelos. Se puede integrar y utilizar con todas las bibliotecas de aprendizaje automático y lenguajes de programación.

La diferencia entre machine learning y deep learning

En el siglo XXI, en 2011, apareció una rama del aprendizaje automático conocida como aprendizaje profundo o deep learning (DL). La popularidad del aprendizaje automático y el avance en la capacidad de computación permitieron el surgimiento de esta nueva tecnología. Aunque el concepto de deep learning es similar al del aprendizaje automático, utiliza algoritmos diferentes. Mientras que el aprendizaje automático trabaja con algoritmos de regresión o árboles de decisión, el deep learning utiliza redes neuronales que funcionan de manera similar a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro. En ambos casos, es crucial contar con datos de calidad y confiables para asegurar un funcionamiento efectivo.

La consolidación de datos, la integración de datos mediante un proceso ETL o SSIS, y el manejo de datos son esenciales para garantizar el éxito del aprendizaje automático o del deep learning.

El Machine Learning se refiere a algoritmos matemáticos que permiten a las máquinas aprender de manera similar a cómo lo hacen los seres humanos. Sin embargo, el Machine Learning no se limita únicamente a los algoritmos, sino que también engloba el enfoque utilizado para abordar el problema. Es esencialmente una forma de lograr la inteligencia artificial.

El Deep Learning (DL) es una parte del aprendizaje automático. De hecho, se puede considerar como la evolución más reciente del Machine Learning. Se trata de un algoritmo automatizado que imita la percepción humana, inspirado en el funcionamiento de nuestro cerebro y la interconexión entre neuronas. El DL es la técnica que se acerca más a la forma en que los seres humanos aprendemos.

La mayoría de los métodos de Deep Learning utilizan una arquitectura de redes neuronales. Por esta razón, a menudo se le conoce como "redes neuronales profundas" o "deep neural networks". El término "deep" se refiere a las múltiples capas que componen estas redes neuronales.

¿Cuál es la diferencia entre ambos?

De manera sencilla, tanto el aprendizaje automático como el deep learning imitan la forma de aprender del cerebro humano. La principal diferencia entre machine learning y deep learning radica en los tipos de algoritmos utilizados, ya que el deep learning utiliza redes neuronales más avanzadas y se asemeja más al aprendizaje humano. Ambas tecnologías pueden aprender de manera supervisada o no supervisada.

Aplicaciones del deep learning en el ámbito empresarial - Casos de uso

En el mundo de los negocios, el deep learning ofrece una amplia variedad de aplicaciones y usos que varían dependiendo de las necesidades de cada sector.

Aquí hay algunos de los usos más comunes:

• Reconocimiento de imágenes y videos: los algoritmos de aprendizaje profundo han mejorado significativamente la calidad y la precisión de los algoritmos de detección de texto, objetos, logotipos y puntos de referencia. La tecnología de visión por computadora basada en aprendizaje profundo ha aumentado la exactitud en el reconocimiento facial, la búsqueda visual y la búsqueda inversa de imágenes.

• Reconocimiento de voz: también conocido como reconocimiento de voz a texto (STT) o reconocimiento automático de voz (ASR), esta tecnología convierte las palabras habladas en texto. El ASR se utiliza en muchos sectores, como la salud y la industria automotriz.

• Manufactura: los algoritmos de aprendizaje profundo mejoran la precisión de los sistemas y dispositivos industriales. Por ejemplo, se puede utilizar para enviar alertas automáticas sobre problemas de producción, alimentar robots y sensores industriales o analizar procesos complejos.

• Entretenimiento: los algoritmos de aprendizaje profundo impulsan una amplia gama de sistemas de entretenimiento, incluyendo la personalización de contenido, el streaming y la adición de sonido a películas mudas.

• Venta minorista y comercio electrónico: algunas aplicaciones de comercio electrónico ya utilizan el aprendizaje profundo para mejorar la experiencia de compra y la experiencia del cliente con compras activadas por voz. Además, los robots inteligentes en las tiendas, las predicciones de tendencias futuras y las recomendaciones personalizadas también son usos comunes del aprendizaje profundo en la venta al por menor.

• Salud: el aprendizaje profundo se utiliza para la detección y diagnóstico de enfermedades con ayuda de la computadora, ofreciendo a veces un desempeño superior al de los expertos humanos. Además, los algoritmos de aprendizaje profundo ayudan a mejorar la investigación médica y el descubrimiento de medicamentos.

Softwares de deep learning

El mundo de los negocios cuenta con seis de las mejores aplicaciones y software de aprendizaje profundo (IA). Estos incluyen CNTK, TensorFlow, PyTorch, la API de IA de vídeo de Cloudinary, entre otros.

CNTK es una herramienta de código abierto diseñada específicamente para el aprendizaje profundo de nivel comercial. CNTK permite combinar fácilmente modelos comunes como CNN, RNN, LSTM y DNN feed-forward.

TensorFlow es un entorno de trabajo de código abierto desarrollado por Google para desarrollar y ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo y machine learning. TensorFlow construye procesos utilizando el concepto de gráfico computacional y puede ejecutarse en CPUs, GPUs y TPUs.

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo y machine learning basado en Python y Torch. PyTorch es fácil de utilizar y soporta el entrenamiento distribuido. PyTorch permite exportar modelos utilizando ONNX y es muy compatible con plataformas open source.

La API de IA de vídeo de Cloudinary es un ejemplo de solución de machine learning que no requiere conocimientos de ciencia de datos. La API puede integrarse a cualquier aplicación web y permite el procesamiento y la gestión de contenidos de vídeo gestionados por IA.

En conclusión, estas aplicaciones y software de aprendizaje profundo son útiles para automatizar procesos, realizar análisis predictivos y gestionar contenidos con IA en el mundo de los negocios.

Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU)

Las GPU están compuestas por un gran número de núcleos de procesamiento que trabajan de manera simultánea. Son especializadas en el cálculo múltiple y ejecución simultánea de operaciones, lo que las convierte en una herramienta extremadamente eficiente para algoritmos de aprendizaje profundo. Además, ofrecen una amplia anchura de banda de memoria, generalmente entre 10 y 15 veces mayor que una CPU convencional.

Matrices de Puertas Programables en Campo (FPGA)

Las FPGA son circuitos integrados en los que la red interna se puede reprogramar en función de la tarea que se desea realizar. Son una alternativa atractiva a los ASIC, que requieren un largo proceso de diseño y fabricación. Las FPGA pueden ofrecer un mejor rendimiento que las GPU, al igual que un ASIC diseñado para un propósito específico siempre tendrá un rendimiento superior a un procesador de propósito general.

Computación de Alto Rendimiento (HPC)

Los sistemas HPC son entornos de computación altamente distribuidos que utilizan miles de máquinas para lograr una masiva capacidad de procesamiento. Requieren de una alta densidad de componentes y exigencias especiales de energía y refrigeración. Algoritmos de aprendizaje profundo que requieren una gran potencia de cálculo pueden aprovechar el hardware HPC o los servicios HPC ofrecidos por proveedores en la nube como AWS y Azure.

Aplicaciones de la inteligencia artificial: el ámbito médico

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.

Por otro lado, José Manuel Simarro, del Sistema Español de Farmacovigilancia de Medicamentos de Uso Humano se centró en la aplicación de la tecnología para llevar a cabo análisis e investigación. Con Big Data e Inteligencia Artificial se acelera el procesamiento de los datos y, por tanto, se reduce el tiempo requerido para llevar a cabo la investigación.

Para finalizar, Josep M. Picas resolvió comunicando que el 40% de los diagnósticos son incorrectos. Si los mismos médicos que fallan un 40% de las veces están instruyendo en las universidades y son los que se encargan de la transferencia del conocimiento de la medicina, es muy probable que las nuevas generaciones de facultativos cometan los mismos errores. La inteligencia artificial en este campo se convierte en una herramienta de apoyo que puede mejorar los diagnósticos. Ahora, varios médicos pueden tener visiones disparejas sobre un mismo caso. Sin embargo, con la inteligencia artificial, la máquina siempre llegará a ofrecer un diagnóstico 100% correcto de forma objetiva.

Así pues, la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse, pero no tanto como una herramienta para reemplazar lo que ya tenemos, sino para mejorarlo y garantizar su eficiencia. Un modo para conseguirlo es la folksonomía.

La inteligencia artificial en la mejora asistencial de las personas mayores

El envejecimiento de la población significa que hay un aumento en la proporción de personas mayores de 65 años sin un crecimiento correspondiente en la población en edad laboral, que es la que mantiene el sistema de pensiones.

Este fenómeno presenta diversos desafíos para la sociedad. Por un lado, hay problemas económicos, como la necesidad de financiar el sistema de pensiones y el gasto en atención médica y social para las personas mayores. Por otro lado, también hay problemas directos que afectan a los ancianos, como enfermedades crónicas, comorbilidades, soledad y pérdida de capacidades físicas y mentales. Estos problemas empeoran con la edad y aunque vivimos más tiempo, no hay garantía de que esos años sean de buena calidad.

Este asunto es ya preocupante hoy en día, pero según la OMS, se espera que el número de personas mayores (mayores de 60 años) se duplique en 2050 y triplique en 2100. A nivel global, la población de 60 años o más está creciendo más rápidamente que cualquier otro grupo de población. Por lo tanto, es fundamental empezar a tomar medidas y políticas para mejorar la calidad de vida de los ancianos y evitar un impacto negativo en la economía. Las personas mayores podrían participar en trabajos remunerados o no remunerados, pero en ambos casos recibirían algún tipo de compensación. Se ha demostrado que las personas que trabajan después de la edad de jubilación desarrollan síntomas de deterioro físico y mental mucho más tarde que aquellas que se retiran antes. Esto podría también reducir el gasto en atención médica y social en esta franja de edad.

En este sentido, la inteligencia artificial pude ayudar a paliar los efectos del envejecimiento de la población. 

Es evidente que implementar un sistema así no es fácil. A corto plazo, implicará costos y no todas las personas mayores pueden o quieren trabajar. 

Los sistemas actualmente en uso

Los ayuntamientos están tomando medidas para mejorar la atención brindada a las personas mayores. Por ejemplo, el ayuntamiento de Barcelona ha implementado dos proyectos importantes para mejorar la vida de las personas mayores.

El primero es el proyecto MIMAL, que ofrece un dispositivo de teleasistencia para personas con deterioro cognitivo. Este dispositivo permite a los cuidadores localizar a la persona mayor en cualquier momento gracias a la función de geolocalización, lo que aumenta su seguridad y autonomía.

El segundo proyecto es Vincles BCN. Este proyecto de innovación social tiene como objetivo mejorar el bienestar de las personas mayores que se sienten solas y fortalecer sus relaciones sociales mediante el uso de tecnología. Se proporciona a las personas mayores un dispositivo con una aplicación que les permite comunicarse con su familia y otras personas, mantenerse informados sobre las actividades de su comunidad y mucho más.

Por otro lado, Bismart también organizó el evento "The Power of Machine Learning" en Barcelona y Madrid, donde más de 100 líderes de organizaciones públicas y privadas pudieron conocer el potencial de herramientas como el Machine Learning, Big Data, Stream Analytics y Power BI.

Durante el evento, los expertos de Bismart presentaron casos reales que demostraron la capacidad de predecir el crimen utilizando tecnologías de vanguardia. Específicamente, mostraron cómo a través del análisis predictivo y el uso de Azure Machine Learning, pudieron predecir la ocurrencia de crímenes en distritos de la ciudad de Chicago.

El enfoque se basa en el análisis de datos históricos sobre delincuencia, combinados con variables correlacionadas como fases lunares, clima, iluminación, datos socio-demográficos y socio-económicos, entre otros. Estos datos son utilizados para entrenar modelos en máquinas virtuales, aplicando algoritmos que aprenden de errores pasados y nuevas tendencias. Además, se pueden agregar datos en tiempo real mediante Stream Analytics para obtener resultados actualizados sobre la probabilidad de crímenes en diferentes áreas y momentos.

Este ejemplo muestra cómo la aplicación de Machine Learning y análisis predictivo puede contribuir a construir ciudades más seguras. Además, herramientas como Stream Analytics y Social Media Analytics también pueden ser útiles para detectar ataques terroristas cibernéticos.

Actualmente, estas tecnologías, como el Machine Learning, Azure Stream Analytics y Big Data, son más accesibles para empresas de cualquier tamaño a través de la plataforma en la nube de Microsoft, Azure. Estas herramientas permiten predecir el comportamiento de los consumidores, descubrir tendencias del mercado, analizar precios y detectar fraudes y delitos.

Finalmente, los asistentes al evento fueron invitados a plantear desafíos a Bismart para desarrollar proyectos piloto utilizando análisis predictivo, Machine Learning o Stream Analytics con sus propios datos.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en otros sectores

La implementación de la inteligencia artificial en las empresas abarca una amplia gama de aplicaciones, lo que a veces dificulta comprender su alcance debido a su naturaleza abstracta. Por ello, contemplamos algunos ejemplos de cómo las empresas de diferentes sectores están utilizando la inteligencia artificial en sus operaciones.

1. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en el sector del entretenimiento: El sector del entretenimiento ha experimentado numerosos avances gracias a la Inteligencia Artificial (IA). Entre las aplicaciones destacadas se encuentran el reconocimiento facial, la realidad virtual y aumentada para crear experiencias inmersivas, y la filmación de seguimiento, entre otras.
   
   

Un ejemplo reconocido de IA en la industria del entretenimiento es el algoritmo de recomendación de Netflix. Esta plataforma líder en streaming no solo cuenta con un amplio catálogo, sino que también posee uno de los algoritmos de recomendación más efectivos. Utilizando técnicas de aprendizaje automático, Netflix ofrece recomendaciones personalizadas que generan un valor anual de 1 billón de dólares en retención de clientes. Además, se estima que el 80% de las visualizaciones en la plataforma provienen de dichas recomendaciones.

2. Inteligencia Artificial en el sector automotriz: El sector automotriz es reconocido por su amplio uso de la Inteligencia Artificial. No solo ha sido pionero en su aplicación, sino que la IA se ha convertido en un elemento fundamental para las empresas de este sector.

Un ejemplo claro de IA en el sector automotriz es la incorporación de robots en las líneas de ensamblaje. Actualmente, es común ver robots realizando tareas que antes eran realizadas por humanos, como el moldeo de bloques de aluminio para convertirlos en vehículos, el pintado de automóviles o el ensamblaje de piezas.

Además de la cadena de montaje, la IA ha tenido un impacto significativo en el desarrollo de la conducción asistida. Los algoritmos de IA se utilizan para reconocer objetos, y esto se aprecia en funciones como el asistente de estacionamiento, donde los vehículos modernos pueden detectar la proximidad a objetos y emitir alertas. En el futuro, se espera que la conducción asistida se expanda aún más para mejorar la seguridad en las carreteras y reducir los accidentes de tráfico.

4. Inteligencia Artificial en la industria manufacturera: La Inteligencia Artificial ha supuesto un avance significativo en el sector manufacturero al simplificar y mejorar la precisión de las operaciones. Permite a las empresas programar de manera más eficiente el inventario, detectar y prevenir errores, resolver problemas de manera más rápida y, en general, optimizar todo el proceso de fabricación.

5. Inteligencia Artificial en marketing: El marketing es una de las áreas empresariales que experimentará una gran evolución gracias a la Inteligencia Artificial en un futuro cercano. Actualmente, se utiliza de manera habitual para automatizar la generación de contenido y optimizar la recopilación de datos de los clientes. Sin embargo, una de las aplicaciones más prometedoras es la personalización de contenido, recomendaciones y experiencias.

El marketing desempeña un papel fundamental en la interacción directa con los clientes. En este sentido, la IA juega un papel estratégico a medida que el marketing, especialmente el marketing digital, se dirige hacia la comunicación y las experiencias adaptadas a las preferencias del consumidor.

Es evidente que la Inteligencia Artificial ha transformado diversas áreas empresariales en muchos aspectos. Aunque al principio hubo temores sobre su impacto en la inteligencia humana, con el tiempo se ha demostrado que la IA aporta grandes beneficios tanto en los negocios como en otros aspectos de nuestra vida.

Text Analytics para combatir el desaprovechamiento de los datos empresariales

La mayoría de los datos empresariales no se aprovechan al máximo, lo cual es un problema significativo. Aproximadamente el 95% de los datos útiles permanecen desaprovechados.

Es sorprendente pensar que las empresas decidan utilizar solo el 5% de la información disponible. Sin embargo, el verdadero problema radica en la incapacidad de acceder al otro 95%.

La razón principal de esto es que los datos empresariales carecen de una estructura adecuada, lo que significa que están desorganizados. Cuando los datos no están estructurados, resulta extremadamente difícil encontrar la información que se necesita. Afortunadamente, existe una solución para este problema: las soluciones de text analytics y, en concreto, la folksonomía inteligente.

Con el crecimiento exponencial de la cantidad de información a procesar, los sistemas de análisis de texto han adquirido una relevancia cada vez mayor. En la actualidad, las empresas y organizaciones necesitan ser capaces de procesar datos más allá de los formatos tradicionales, incluyendo datos en formato de texto escrito en el lenguaje cotidiano que utilizamos los seres humanos para comunicarnos.

Entonces, ¿qué es text analytics?

Las tecnologías de análisis de texto o text analytics son aquellas que tienen la capacidad de procesar datos en un formato no estructurado, específicamente en forma de texto escrito. Estos sistemas de análisis de texto son capaces de extraer información de calidad de cualquier tipo de texto.

Estas tecnologías forman parte de la inteligencia artificial y utilizan algoritmos que pueden identificar patrones en textos no estructurados. Esta capacidad es extremadamente relevante, ya que se estima que el 80% de la información relevante para las organizaciones se encuentra en datos no estructurados, en su mayoría en forma de textos.

La buena noticia es que en la actualidad existen numerosos sistemas de análisis de texto disponibles. Sin embargo, no todos poseen las mismas capacidades ni son adecuados para los mismos propósitos. Por lo tanto, es fundamental comprender el funcionamiento de estas tecnologías y sus diferencias.

En términos generales, los sistemas de análisis de texto se basan en uno de dos métodos: la taxonomía y la folksonomía. La principal diferencia entre ambas radica en que la taxonomía requiere una organización previa de la información mediante etiquetas predefinidas para clasificar el contenido, mientras que la folksonomía se basa en el etiquetado en lenguaje natural.

Es importante tener en cuenta estas diferencias al seleccionar un sistema de análisis de texto, ya que cada enfoque tiene sus ventajas y desafíos particulares. Al comprender las capacidades y características de estos sistemas, las empresas pueden aprovechar al máximo la información valiosa oculta en los datos no estructurados, mejorando así su toma de decisiones y obteniendo insights significativos para su crecimiento y éxito.

Los mejores sistemas de Text Analytics

Hay varias herramientas y software disponibles para realizar análisis de texto. A continuación, se presentan algunas de estas herramientas:

1. SAS: SAS es un software que se utiliza para extraer conocimiento útil de datos no estructurados, como contenido en línea, libros o formularios de comentarios. Además de guiar el proceso de aprendizaje automático, puede reducir automáticamente los temas y las normas generadas, permitiendo el seguimiento de cambios en el tiempo y la mejora de resultados.

2. QDA Miner's WordStat: QDA Miner es una herramienta que permite analizar datos cualitativos. Utiliza el módulo WordStat para el análisis de textos, análisis de contenido, análisis de sentimientos y business intelligence. Proporciona herramientas de visualización para interpretar los resultados, y su análisis de correspondencia ayuda a identificar conceptos y categorías en el texto.

3. Suite de Cognitive Services de Microsoft: Esta suite ofrece un conjunto de herramientas de inteligencia artificial que facilitan la creación de aplicaciones inteligentes con interacción natural y contextual. Aunque no es exclusivamente un programa de análisis de texto, incorpora elementos de análisis de texto en su capacidad para analizar discursos y lenguaje.

4. Search and Text Analytics de Rocket Enterprise: Esta herramienta ofrece seguridad y facilidad de uso para el análisis de texto. Es especialmente útil para equipos con experiencia tecnológica limitada, ya que permite encontrar información rápidamente en grandes cantidades de datos.

5. Voyant Tools: Voyant Tools es una aplicación de análisis de texto popular entre académicos de humanidades digitales. Proporciona una interfaz sencilla y la capacidad de realizar varias tareas de análisis, como visualizar datos en un texto.

6. Watson Natural Language Understanding: Watson, desarrollado por IBM, ofrece el sistema de análisis de texto llamado Watson Natural Language Understanding. Utiliza tecnología cognitiva para analizar texto, incluyendo la evaluación de sentimientos y emociones.

7. Open Calais: Open Calais es una herramienta basada en la nube que ayuda a etiquetar contenido. Su fortaleza radica en el reconocimiento de relaciones entre diferentes entidades en datos no estructurados y la organización consecuente. Aunque no puede analizar sentimientos complejos, puede ayudar a gestionar datos no estructurados y convertirlos en una base de conocimiento bien organizada.

8. Folksonomy Text Analytics: El software Folksonomy de Bismart utiliza etiquetas inteligentes basadas en inteligencia artificial generativa (IAG) y modelos de aprendizaje automático Large Language Model (LLM) para filtrar archivos de datos no estructurados y localizar información específica. Este enfoque elimina la necesidad de definir etiquetas y categorías manualmente, y permite su adaptación en tiempo real para diferentes usos. Es fácil y rápido de usar, lo que lo hace ideal para proyectos colaborativos.

Estas herramientas ofrecen distintas capacidades y enfoques para el análisis de texto, por lo que es importante evaluar las necesidades específicas y seleccionar la que mejor se adapte a cada caso.

Folksonomía, la rama más inteligente de text analytics

La folksonomía es un método de organización de datos mediante el uso de etiquetas. Los usuarios etiquetan el contenido con sus propias palabras o categorías. Luego, pueden explorar todas las etiquetas creadas con lenguaje natural y las numerosas descripciones asociadas.

Uno de los avances más significativos en el análisis de datos no estructurados es el Modelo Grande de Lenguaje (LLM por sus siglas en inglés). Este modelo utiliza inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de información en tiempo real. La ventaja del LLM es su capacidad para comprender el lenguaje natural, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias en los datos. La combinación de LLM y folksonomía puede ser una herramienta poderosa para el análisis de datos no estructurados en los campos de la salud e investigación clínica, ya que permite comprender en profundidad el lenguaje natural utilizado en estas áreas. Además, la automatización del proceso de creación de la entidad maestra a través de la folksonomía agiliza y mejora la eficiencia del análisis de datos, lo cual resulta especialmente útil en situaciones clínicas que requieren toma de decisiones en tiempo real. En resumen, la combinación de LLM y folksonomía puede ser una herramienta valiosa para la investigación y la práctica clínica.

Una de las principales ventajas de la folksonomía es su capacidad para trabajar con datos no estructurados. Hasta hace poco, solo se podía utilizar información estructurada en campos para realizar análisis de datos, es decir, información que había sido preparada para el procesamiento por computadoras. Sin embargo, la información en formato de texto, audio, etc., no podía ser tratada de esta manera y requería un procesamiento manual. El problema es que, según la consultora Gartner, el 95% del valor de la información se encuentra en estos datos no estructurados.

Hasta ahora, para analizar esta información no estructurada, era necesario crear una entidad maestra que permitiera clasificar la información dentro del texto. Sin embargo, esta entidad maestra debía ser creada manualmente, lo cual era un proceso laborioso y propenso a errores. Además, es posible que la entidad no abarque toda la información valiosa presente en los datos. En muchos casos, la creación de la entidad maestra requería más esfuerzo que el análisis manual de los documentos.

Una ventaja adicional de la folksonomía es que no requiere una entidad maestra, ya que analiza simultáneamente todos los documentos basándose en reglas de ponderación según la categoría gramatical de las palabras, lo que permite identificar automáticamente los términos más relevantes. De esta forma, la entidad maestra se crea automáticamente. Este enfoque de trabajo se conoce como bottom-up, a diferencia del enfoque top-down de la creación manual de la entidad. El trabajo bottom-up también permite el descubrimiento de datos (data discovery), lo que significa que se pueden identificar términos relevantes en los datos que no se conocían previamente y que no habrían sido incluidos en la entidad maestra si se hubiera creado manualmente. Lo mismo se aplica en sentido contrario: en una entidad maestra creada mediante folksonomía no aparecerán conceptos que no estén presentes en los documentos.

La folksonomía se construye de abajo hacia arriba, lo que significa que son los propios usuarios quienes añaden las etiquetas al contenido, en lugar de tener etiquetas predefinidas que pueden no ajustarse al contenido real disponible. Esto permite obtener una visión amplia de todos los datos disponibles en lugar de tratar de descubrir lo que hay. Además, no hay una jerarquía estricta, lo que la hace flexible de usar. Aunque la folksonomía estándar es una herramienta útil, a veces puede presentar problemas y confusiones debido a la falta de control lingüístico. Es posible que muchas personas utilicen palabras diferentes para describir el mismo contenido, o que el sistema no distinga entre acrónimos como "ONCE" y una palabra con un significado propio y diferente de las siglas, como el número "once".

La ambigüedad puede ser un problema, lo que impide extraer conocimiento de los datos no estructurados.

Es por eso que han surgido nuevos sistemas de folksonomía inteligente que ayudan a identificar información precisa. Esta nueva generación de folksonomía aprovecha los avances tecnológicos para proporcionar etiquetas inteligentes a tus datos, lo que supone un gran avance en la resolución de muchos problemas asociados con la folksonomía. A pesar de estos cambios, la folksonomía sigue manteniendo su enfoque en el lenguaje natural e intuitivo.

Folksonomy Text Analytics

El software de folksonomía inteligente de Bismart aborda muchos de los problemas y confusiones causados por la falta de control lingüístico en la folksonomía estándar. Ahora es posible identificar de manera precisa la información que necesitas, incluso cuando dispones de una gran cantidad de datos.

Este software permite combinar sinónimos, diferenciar homónimos, agregar diccionarios técnicos o personalizados e incluso reducir etiquetas utilizando una lista negra. Sus algoritmos inteligentes también tienen en cuenta errores y contenido duplicado.

Es una herramienta fácil de usar, con opciones como un menú para arrastrar y soltar sinónimos, así como un motor de búsqueda avanzado. Su implementación es rápida y sencilla, y se puede reestructurar en tiempo real para adaptarse a tus necesidades. Existen múltiples opciones de estructuración para ajustar la herramienta a diferentes requisitos.

Con este software, podrás aprovechar rápidamente el conocimiento de tus datos no estructurados mediante una definición bottom-up, sin necesidad de realizar manualmente la creación y definición de etiquetas y estructuras.

La folksonomía estándar proporciona una gran cantidad de información valiosa, y la inteligencia de Folksonomy de Bismart te permite extraer conocimientos útiles de dicha información.

¿Cómo aplicamos Folksonomy Text Analytics en el ámbito sanitario?

En el ámbito clínico, se generan grandes volúmenes de datos diarios, que incluyen altas y bajas médicas, así como historias clínicas. Estos datos contienen información valiosa para la administración y los profesionales de la salud. Sin embargo, extraer esta información de forma manual resulta imposible debido a la cantidad de datos y al hecho de que están escritos en lenguaje natural no estructurado. Ante esta problemática, el departamento de nefrología del Hospital del Mar de Barcelona, en colaboración con el grupo Ferrer, se asoció con Bismart para implementar un proyecto de análisis de texto que permitiera extraer información de manera eficiente.

El objetivo del proyecto era comprender las miles de altas médicas disponibles y extraer conocimiento clínico relevante. Para lograrlo, Bismart proporcionó al hospital la herramienta Folksonomy, capaz de extraer información de datos no estructurados en varios formatos, como texto, imagen, video y audio.

El departamento de nefrología había generado más de 1600 documentos de altas hospitalarias en un período de tres años. Estos documentos presentaban el desafío adicional de que cada médico utilizaba abreviaciones diferentes para las mismas pruebas, enfermedades o medicamentos. Por lo tanto, era necesario contar con una herramienta que pudiera identificar estas palabras como sinónimos.

Los beneficios que el proyecto con Folksonomy de Bismart ha brindado al Hospital del Mar y al Grupo Ferrer incluyen la extracción de conocimiento de información no estructurada, recomendaciones inteligentes, aceleración en la generación de conocimiento médico y reducción de la variabilidad. Específicamente, la herramienta permitió identificar sinónimos e implicaciones, gestionar palabras clave mediante etiquetas y clasificar ciertas palabras y términos en listas negras o blancas, entre otros.

Además, la herramienta ha mejorado la toma de decisiones beneficiosas para los pacientes y el sistema, y ha facilitado la capacitación de los profesionales de la salud. Esta capacitación se ha basado en tres tipos de big data:

• Big data descriptivo: ha permitido evaluar resultados de salud, identificar relaciones previamente desconocidas, conectar fuentes de datos generados en la práctica clínica y reclutar pacientes para ensayos clínicos.
• Big data predictivo: ha posibilitado la predicción de eventos clínicos.
• Big data prescriptivo: ha facilitado la toma de decisiones en tiempo real basadas en buenas prácticas.
  
  

Gracias a esta herramienta, los profesionales sanitarios han podido comprender la práctica clínica y su variabilidad, tomar decisiones basadas en información en tiempo real, determinar la epidemiología de la población, generar hipótesis de investigación clínica, realizar estudios observacionales, predecir casos clínicos antes de que ocurran, extraer automáticamente variables de los pacientes según criterios de búsqueda y establecer correlaciones no evidentes.

Anteriormente, sin Folksonomy, descubrir esta información requería un proceso manual tedioso y costoso que podía llevar semanas. Los médicos tenían que leer y analizar miles de documentos y establecer relaciones entre ellos manualmente.

Después de aplicar procesos de normalización y calidad de datos con Folksonomy de Bismart, se logró responder a las preguntas de los médicos en pocas horas. Esto fue posible gracias a la extracción de conocimiento de los datos no estructurados de las altas médicas disponibles en el hospital. Por ejemplo, los resultados del objetivo 1 revelaron que el 39,91% de los pacientes ingresados en nefrología eran diabéticos, un total de 651, de los cuales 89 estaban siendo tratados con metformina.

Aplicaciones de la inteligencia artificial: la folksonomía

La folksonomía puede ser una herramienta muy potente para cualquier tipo de corporación. De hecho, algunas de las cosas que utilizas a diario usan folksonomía, aunque no te hayas dado cuenta. La folksonomía es una forma de organizar datos y contenido digital. Su característica definitoria es que son los consumidores los que añaden las clases o etiquetas para identificar una unidad de contenido. El contenido recibe mucha información descriptiva mediante lenguaje natural por parte de los propios usuarios. Quizás hayas oído que se refiera a ella como marcador social y etiquetado social.

¿Te suena que lo hayas utilizado últimamente? Veamos si el primer ejemplo te refresca la memoria.

Uso de la folksonomía: redes sociales

¿Has usado alguna vez un hashtag en Twitter, Instagram, Facebook o Pinterest? ¡Entonces ya has utilizado la folksonomía!

Todos estos sitios utilizan hashtags. Facilitan la búsqueda de contenido relevante a los usuarios; no hay más que dar click a una etiqueta para ver más contenido etiquetado de la misma manera.

Cualquiera puede incorporar el hashtag que quiera. No hay reglas, así que puedes encontrarte en un mismo elemento de contenido desde “#cuqui” hasta “#gatosdeinstagram”.

El primero, “#cuqui”, es un ejemplo de taxonomía general, que se puede aplicar a muchas clases distintas de contenido. En cambio, “#gatosdeinstagram” solo alude a un tipo de contenido (imágenes de gatos en Instagram) y, por tanto, se trata de un ejemplo de taxonomía limitada.

Uso de la folksonomía: marcadores sociales

Este sitio web es un ejemplo clásico de folksonomía, aunque hoy día haya desaparecido. Era una página de marcadores sociales, permitía marcar como favoritos sitios web interesantes y compartirlos.

Cada usuario podía etiquetar sus páginas destacadas con las palabras que quisiera. Entonces, si alguien quería buscar artículos sobre un tema concreto solo tenía que escribir la etiqueta correspondiente para conseguir una lista de los marcadores más recientes con esa etiqueta.

La página permitía, además, añadir una hot list y una página con los últimos artículos, de manera que aún era más sencillo encontrar contenido relevante. También ofrecía ciertas categorías generales, como por ejemplo “arte y diseño” en las que se podía navegar en busca de contenido interesante.

Otra página semejante, también desaparecida, es 43 Things (aunque todavía puede verse la página, no es la misma).

Uso de la folksonomía: 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.

Uso de la folksonomía: grandes buscadores

Aunque la folksonomía ofrece varias funciones para ayudar a los usuarios a encontrar información interesante en redes sociales y Flickr, también puede usarse para fines más serios, como mejorar los servicios médicos.

Las folksonomías académicas son una herramienta poderosa para los investigadores, porque pueden facilitar la organización de grandes conjuntos de información y simplifica la búsqueda. Los investigadores médicos utilizan programas como Bibsonomy y CiteULike para generar metadatos de forma rápida y económica sin renunciar a la calidad. Pueden extraer información tanto de textos como de imágenes.

Con algunos de esos programas los usuarios pueden crear sus propios conjuntos y organizarlos, además de compartirlos con otros usuarios. Como en Flickr, es sencillo descubrir más contenido relevante con poco esfuerzo.

Otro programa conocido era Connotea, pero cerró en 2013.

La folksonomía es muy útil, pero a veces puede volverse un poco caótica. Es fácil sentirse abrumado con la cantidad de etiquetas que utilizan los usuarios y puede causar confusión. Por eso, Bismart ha desarrollado un software de folksonomía inteligente.

Esta aplicación es fácil de usar y está planteada para facilitar la extracción de conocimiento de los datos no estructurados. Permite separar los términos equivalentes, relacionar sinónimos, reducir etiquetas y añadir diccionarios personalizados. Los algoritmos inteligentes de este software inspeccionan errores y contenido duplicado. Funciona con cualquier tipo de contenido y puede hacer de todo, desde gestionar páginas web hasta grandes bases de datos de información médica.

Aplicaciones de la inteligencia artificial: Natural Language Understanding

El natural language understanding (NLU) es una subrama dentro del procesamiento del lenguaje natural. Este campo está ganando popularidad por su uso en el análisis de contenido a gran escala. Mediante natural language understanding es posible la revelación de contenido en formato audiovisual, ya provenga de datos estructurados como no estructurados y en grandes volúmenes.

La estructuración y reconocimiento de la voz y del habla es una tecnología que ha evolucionado de gran manera en las últimas décadas. Apareció por primera vez en los años cincuenta, con el sistema Audrey de Bell Laboratories que podía comprender números. El siguiente sistema fue Shoebox de IBM y podía procesar 16 palabras en inglés. Desde entonces, los sistemas de reconocimiento del habla han alcanzado un nivel de complejidad tecnológica elevadísimo.

Nuevos usos del procesamiento del lenguaje natural

Actualmente, los sistemas están disponibles en todos los dispositivos inteligentes y son capaces de entender el habla continua, distinguir la voz y entender varios idiomas y una enorme cantidad de palabras. Además, los usos para esta tecnología han cambiado; desde los usos en los entornos profesionales y laborales que se le daban al principio, al entretenimiento y el uso en la vida doméstica y cotidiana que tiene hoy día.

Las posibilidades que ofrece el reconocimiento de voz en la actualidad son múltiples. Se utiliza en el campo de la atención al cliente para dirigir llamadas y gestionar grandes cantidades de usuarios. En este campo se está empezando a introducir la biométrica para detectar tonos de voz y formas de hablar y, de esta forma, autenticar usuarios, evitar el fraude en las transacciones bancarias y la suplantación de identidad y ayudar a las personas que puedan tener dificultades para realizar estas actividades de forma convencional.

Últimamente han aparecido los aparatos de uso doméstico que llevan esta tecnología. Entre ellos se encuentran Echo de Amazon, que usa Alexa para la comunicación con el usuario, HomePod de Apple y Home de Google. Estos dispositivos tienen cualidades que se activan con órdenes verbales que permiten hacer multitud de gestiones, como pedir un taxi o comunicarse con el médico de cabecera.

Además, la tecnología de reconocimiento de voz está creciendo en el campo de las búsquedas. Google Trends (a través de Search Engine Watch) dice que las búsquedas por voz aumentaron 38 veces en 2016 respecto a 2008.

El dictado

Uno de sus usos más transcendentales es el dictado, que permite reducir de forma significativa el tiempo dedicado a la redacción de textos y transcripción de audio. Han aparecido muchas aplicaciones y programas que se basan en esta función de dictado, como Dragon Naturally Speaking, Braina o Sonix.

Estos programas son muy provechosos para transcripciones de textos orales, entrevistas y demás tipos de textos orales y escritos con los que tratan profesionales como los periodistas o redactores de contenidos. Aun así, la estructuración de la voz ofrece más posibilidades todavía.

En Bismart usamos el reconocimiento de la voz para algunos de nuestros proyectos. Por ejemplo, Folksonomy Text Analytics puede trabajar con archivos de audio para encontrar la información que necesites. De esta forma no es necesario perder tiempo y recursos escuchando y transcribiendo los documentos audiovisuales para sacar toda la información que puedan contener. Es muy útil cuando se dispone de una cantidad tan enorme de documentos que procesarlos de forma manual sería imposible.

La diferencia entre folksonomía y taxonomía

El organizar y etiquetar datos y contenido digital es una tarea que puede ser abordada de diferentes maneras, dos de las más comunes son la folksonomía y la taxonomía. Aunque ambas técnicas buscan resolver el mismo problema, existen grandes diferencias entre la folksonomía y la taxonomía, principalmente en su enfoque. 

La taxonomía es una forma estructurada y jerárquica de clasificar la información según sus similitudes. Las categorías son establecidas por la persona que crea o posee el contenido y su objetivo es facilitar el acceso al material. Es comúnmente utilizada en la organización de páginas web y repositorios de contenido.

Sin embargo, la taxonomía presenta ciertos desafíos. Por un lado, puede ser costosa y requerir mucho tiempo. Además, el lenguaje utilizado puede resultar confuso para los usuarios finales y no necesariamente reflejar sus necesidades. A veces, los creadores no utilizan sistemas de etiquetado claros o eficaces, lo que dificulta la búsqueda de información para los usuarios.

La folksonomía, por otro lado, se basa en etiquetas aplicadas por los usuarios que consumen el contenido en lugar de su creador. En vez de seguir una jerarquía preestablecida, los usuarios aplican las etiquetas que consideran más útiles para organizar la información, utilizando el lenguaje que prefieren.

Este enfoque se puede ver en plataformas en las que los usuarios pueden etiquetar el contenido, como Flickr, donde los usuarios pueden aplicar etiquetas en lenguaje natural.

La folksonomía puede ser una herramienta poderosa cuando muchos usuarios etiquetan el mismo elemento de información. Las empresas pueden aprovechar esta información para mejorar la estructuración del contenido y ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscan. Además, es flexible y fácil de usar.

A pesar de que la folksonomía resuelve algunos de los problemas de la taxonomía, también tiene sus propias desventajas.

Una de ellas es la falta de organización, ya que su forma de operar puede resultar caótica. Por ejemplo, diferentes personas pueden etiquetar el mismo color de diferentes maneras: una como "verde azulado", otra como "turquesa" y otra como simplemente "azul" o "verde". Esto puede resultar en demasiadas etiquetas distintas para un solo contenido.

Además, estas etiquetas pueden tener un grado de ambigüedad debido a la falta de normas estrictas que se deben seguir.

Otro problema es la presencia de abreviaturas y acrónimos, que pueden generar confusión con temas o palabras similares. Por ejemplo, la folksonomía podría tener dificultades para diferenciar si "ONCE" se refiere a la Organización Nacional de Ciegos Españoles o al número que sigue a diez. También puede tener problemas con sinónimos o con términos técnicos.

Folksonomía Inteligente

Aunque la folksonomía estándar es una herramienta útil, su falta de control lingüístico resulta en muchos problemas y confusión. Esto significa que no siempre es posible extraer nuevas perspectivas y conocimiento de los datos no estructurados. Por eso, hemos desarrollado la folksonomía inteligente para ayudarte a encontrar la información precisa que necesitas.

Estos nuevos sistemas de etiquetado de vanguardia utilizan los últimos avances tecnológicos para proporcionar etiquetas inteligentes a tus datos, haciendo que la creación y definición de etiquetas y estructuras sea una tarea automatizada.

Este avance significativo hacia la solución de los problemas de la folksonomía permite mantener su lenguaje natural e intuitivo.

Un ejemplo de estos sistemas es nuestro software Folksonomy Text Analytics, basado en la folksonomía inteligente. Este software permite relacionar sinónimos, separar homónimos, agregar un diccionario técnico o personalizado de acuerdo a tus necesidades específicas, e incluso reducir etiquetas mediante una lista negra. Además, sus algoritmos inteligentes tienen en cuenta errores y contenido duplicado.

La inteligencia artificial en el sector hotelero

Es innegable que la inteligencia artificial está generando una revolución en el mundo actual. Sin duda, el año 2023 será recordado como el año en que se dio a conocer ChatGPT, un modelo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que ha llevado la inteligencia artificial a ser uno de los temas más destacados en la opinión pública.

La realidad es que la inteligencia artificial está transformando la manera en que las empresas operan y está generando nuevas formas de hacer negocios. Según Forbes, ChatGPT se ha convertido en la tecnología empresarial adoptada más rápidamente en la historia.

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.

Uno de los sectores que puede aprovechar al máximo la inteligencia artificial es el sector de servicios, en particular, el sector hotelero. Aunque muchas cadenas hoteleras ya están utilizando la IA, incluso sin darse cuenta, este sector tiene el potencial de aprovecharla aún más, explorando áreas que no han sido suficientemente exploradas. La inteligencia artificial es una tecnología abstracta con una amplia gama de posibles aplicaciones, lo que puede dificultar la comprensión de su alcance. No obstante, es una de las tecnologías con mayor potencial en el último siglo.

En el entorno empresarial altamente competitivo actual, las compañías hoteleras necesitan mantenerse un paso adelante de la competencia para no perder cuota de mercado. Invertir en tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial puede incluso convertirse en un valor agregado del servicio que un hotel ofrece a sus clientes.

A continuación, exploraremos algunas de las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito hotelero.

1. Predicción de la ocupación: El análisis predictivo, una rama clave de la inteligencia artificial, se utiliza en las cadenas hoteleras para predecir la ocupación en períodos específicos. Esta capacidad ayuda a anticipar las necesidades de personal, recursos y suministros, además de prever la demanda de servicios y puntos de venta.

2. Gestión de operaciones y mantenimiento: La inteligencia artificial es útil en la gestión global de hoteles en diversas áreas, como la programación de personal, el monitoreo del uso de energía y el mantenimiento predictivo. Estas aplicaciones optimizan la eficiencia y la calidad del servicio, evitan errores de gestión y reducen costos.

3. Política de precios dinámica: La analítica predictiva permite establecer una política de precios dinámica basada en el comportamiento de la competencia y la demanda prevista. También ayuda a predecir la inflación y el precio de los bienes de consumo, optimizando las compras del hotel.

4. Chatbots de atención al cliente: Los chatbots impulsados por inteligencia artificial mejoran la experiencia de los huéspedes al brindar asistencia y realizar reservas o procesar pagos de manera rápida y conveniente. También pueden ofrecer soporte postestadía, lo que fomenta la lealtad del cliente y aumenta la satisfacción.

Es importante destacar que los chatbots no reemplazan la atención humana en la hotelería, pero complementan la experiencia del huésped al brindar atención las 24 horas del día y manejar solicitudes comunes, permitiendo que el personal se enfoque en la atención personalizada.

5. Análisis de sentimientos: El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una aplicación destacada de la inteligencia artificial que permite realizar análisis de sentimientos. Mediante el análisis de contenidos textuales, como las reseñas en línea, los algoritmos de IA pueden determinar si las emociones expresadas son positivas, negativas o neutras.

El análisis de sentimientos tiene múltiples aplicaciones, como evaluar las opiniones de los clientes en las redes sociales, monitorear la reputación de una marca y detectar tendencias en la opinión pública.

6. Personalización de la experiencia del cliente: La inteligencia artificial (IA) puede mejorar la experiencia de los huéspedes en un hotel mediante la personalización. Esta personalización se logra a través de recomendaciones adaptadas a cada cliente y el uso de tecnologías como el reconocimiento de voz y facial.

Recomendaciones personalizadas: La IA analiza datos de los huéspedes, como preferencias de habitación, actividades pasadas, reservas anteriores y opiniones en redes sociales, para ofrecer recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, sugerir restaurantes cercanos que se ajusten a las preferencias alimentarias de los huéspedes o recomendar actividades según sus intereses. La personalización de la experiencia del cliente es esencial para fidelizar a los huéspedes y diferenciarse de la competencia. Cada vez más, la satisfacción de los huéspedes se basa en aspectos no materiales relacionados con la experiencia que se les ofrece.

Reconocimiento de voz y reconocimiento facial: La IA utiliza el reconocimiento de voz y facial para personalizar la experiencia de los huéspedes. Por ejemplo, un sistema de reconocimiento facial puede detectar la llegada de un huésped y adaptar la pantalla de bienvenida con información relevante. Además, el reconocimiento de voz permite a los huéspedes interactuar de manera natural y personalizada con el hotel.

Estas son solo algunas de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria hotelera. Su versatilidad y potencial de mejora continúan expandiéndose, lo que brinda oportunidades para optimizar la gestión y ofrecer servicios más eficientes y personalizados a los huéspedes.

Las cadenas hoteleras están adoptando cada vez más la inteligencia artificial (IA) como una herramienta para mejorar tanto la eficiencia de sus operaciones como la experiencia de sus huéspedes. Mediante el uso de la IA, estas cadenas pueden optimizar diversos aspectos internos, como la gestión del inventario y la programación del personal, lo que les permite ahorrar tiempo y reducir costos en sus procesos.

Además, la IA ofrece la posibilidad de personalizar la experiencia de los huéspedes, brindando recomendaciones adaptadas a cada uno de ellos, empleando chatbots impulsados por la IA y utilizando tecnologías como el reconocimiento facial y de voz. Al implementar estas soluciones basadas en IA, las cadenas hoteleras pueden mejorar la satisfacción del cliente y generar lealtad entre sus huéspedes, lo que a su vez contribuye al éxito general del negocio.

Con el avance continuo de la tecnología de la IA, se espera que las cadenas hoteleras sigan adoptando estas soluciones y aprovechando nuevas oportunidades para mejorar aún más sus operaciones y ofrecer una experiencia de huésped cada vez más personalizada y satisfactoria.

¿Cómo mejorar las tasas de ocupación hoteleras con inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial es una parte esencial de la cultura empresarial y ha generado un impacto significativo en diferentes sectores industriales. Desde el análisis de datos más preciso hasta la implementación de soluciones de aprendizaje automático, la IA ha mejorado significativamente la eficiencia y rentabilidad de muchas empresas a nivel global.

El sector hotelero no ha sido una excepción. Cada vez más hoteles están adoptando tecnologías basadas en IA para automatizar sus operaciones cotidianas. La IA puede ser utilizada de muchas formas por las cadenas hoteleras, pero en este caso en particular nos enfocaremos en el uso del análisis predictivo y el machine learning para optimizar la tasa de ocupación de un hotel.

1. Machine learning para mejorar la customer experience

Para mejorar la experiencia del cliente en el sector hotelero, el análisis predictivo y el machine learning son tecnologías clave. Estas tecnologías pueden ayudarte a personalizar la experiencia de cada cliente que visita el hotel. Los clientes actualmente esperan recibir un trato personalizado basado en sus preferencias, necesidades y expectativas personales, y trabajar con Big Data lo hace posible.

El análisis predictivo se basa en gran medida en los datos históricos para predecir el comportamiento futuro del cliente. De esta manera, se pueden detectar patrones en el comportamiento anterior de un cliente y ofrecerle la mejor habitación, servicios y ofertas personalizadas. En algunos casos, el análisis predictivo incluso puede anticiparse a las necesidades del cliente antes de que el cliente lo sepa. Es fundamental analizar cómo se comportan ciertos tipos de huéspedes después del check-in y ajustar los servicios en consecuencia para futuros clientes.

2. Estrategias de Precios Adaptativos

La IA también puede ayudar en la implementación de estrategias de precios adaptativos en el sector hotelero. Muchos clientes buscan habitaciones y servicios a precios asequibles, pero esto no siempre es lo más rentable para la empresa. Utilizando el análisis de datos, se pueden comprender mejor las expectativas de precios de diferentes tipos de habitaciones y servicios.

Se recomienda consultar a un experto en análisis de datos para optimizar la estrategia actual de precios. Luego, es importante recopilar y analizar la información sobre la respuesta de los clientes a estos precios. Es importante tener en cuenta que las estrategias de precios adaptativos están directamente relacionadas con las fluctuaciones en el mercado y las expectativas de los clientes, por lo que deben actualizarse y ajustarse regularmente.

3. Mejorando la atención al cliente

Es fundamental crear experiencias personalizadas para los clientes, y la atención al cliente es un aspecto clave en esto. Con la ayuda de la inteligencia artificial podemos mejorar significativamente la atención al cliente y brindar un mejor servicio a nuestros clientes futuros.

4. Elevando el marketing

Además de la atención al cliente, el marketing también es esencial. Afortunadamente, la analítica predictiva y la inteligencia artificial son las tecnologías ideales para elevar nuestra estrategia de marketing a un nivel superior. Cualquier estrategia efectiva de marketing debe basarse en la recopilación y análisis de datos, ya que la información sobre nuestros clientes, productos y servicios y el mercado es crucial para llevar a cabo acciones de marketing más eficaces.

5. Predicción de la Ocupación y la Demanda

Finalmente, pero no menos importante, podemos utilizar el análisis de datos para predecir la tasa de ocupación y la demanda de nuestro hotel. Hay diversas herramientas basadas en inteligencia artificial que nos permiten predecir cuántas habitaciones estarán ocupadas en un período determinado, lo que a su vez nos ayuda a predecir la cantidad de personal que necesitaremos, los suministros necesarios, etc. Además, estas tecnologías también pueden prevenir errores de gestión.

El análisis predictivo también nos permite prever la demanda global de nuestros servicios. Al conocer la tasa de demanda aproximada, podemos mejor satisfacer a nuestros clientes, optimizar los recursos y aumentar la rentabilidad por cliente.

Hablemos de bots

Los Bots, ya sea que los llames web bots, chatbots, AI bots, robots o cualquier otro nombre, están rápidamente convirtiéndose en el futuro de Internet y los negocios. Muchos expertos en el mundo empresarial están debatiendo sobre cómo los mejores bots, configurados con aprendizaje automático, inteligencia artificial y Big Data, serán la base de los negocios del futuro. Actualmente, los bots pueden mejorar significativamente las líneas de servicio al cliente, pero en el futuro, incluso podrían escribir código en lugar de hacerlo los humanos. Esta tecnología de inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas, ya que es muy fácil interactuar con ellos y los mejores bots ya están disponibles en muchas plataformas de chat. Hoy en día, es posible hablar con bots en Facebook, Telegram, WhatsApp, Skype y Slack, y Facebook incluso ha agregado asistencia analítica para los bots de mensajería, ofreciendo a los desarrolladores una amplia gama de herramientas para utilizar.

Actualmente, hay una gran cantidad de bots disponibles, y a continuación te presentamos 10 de los mejores existentes hoy en día en el mercado para que puedas conocerlos.

1. Mitsuku: Este chatbot es uno de los más avanzados y populares disponibles en línea. Fue creado para proporcionar entretenimiento y ayuda a los usuarios, y se ha convertido en una de las mejores opciones para hablar con un bot.

2. Replika: Este bot de inteligencia artificial se enfoca en brindar apoyo emocional y conversaciones significativas a sus usuarios.

3. Tars: Este bot es una excelente opción para los negocios, ya que puede ayudar a automatizar tareas repetitivas y mejorar la atención al cliente.

4. ManyChat: Este bot es una solución de chat en masa que permite a los negocios interactuar con sus clientes a través de mensajes de Facebook.

5. Haptik: Este bot es una solución de atención al cliente altamente avanzada que permite a las empresas mejorar su servicio y resolver problemas de manera eficiente.

6. MobileMonkey: Este bot es una solución de marketing por chat que permite a los negocios mejorar la interacción con sus clientes y aumentar las ventas.

7. Meya: Este bot es una solución completa para la automatización de negocios que permite a las empresas crear soluciones personalizadas y eficientes.

8. BotStar: Este bot es una solución avanzada para la automatización de atención al cliente que permite a las empresas mejorar su servicio y resolver problemas de manera eficiente.

9. Admitad Chatbot: Un bot de marketing y análisis que ayuda a los anunciantes a mejorar sus campañas publicitarias y a aumentar sus ingresos.

10. Bank of America: Un bot de servicios financieros que permite a los usuarios acceder a sus cuentas, realizar transferencias y consultar sus estados de cuenta en tiempo real.

Estos son solo algunos ejemplos de los mejores bots disponibles hoy en día. Con la evolución de la tecnología de IA y el aumento de la demanda de soluciones de chatbot, se puede esperar ver un crecimiento continuo en la cantidad y calidad de los bots disponibles en el mercado.

La inversión empresarial en inteligencia 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.

Entonces, ¿cómo puedo convencer a mi gerencia de la necesidad de invertir en inteligencia artificial? Antes de planificar una estrategia, es importante identificar quién toma las decisiones clave. Puede ser nuestro gerente directo o puede que necesite convencer a alguien más en la jerarquía de la empresa. Debemos determinar quién tiene el poder de decisión y quiénes son sus influencias, es decir, quiénes pueden influir o incluso determinar la decisión final.

Para convencer a la empresa de invertir en inteligencia artificial, es importante conocer qué objetivos tiene la persona clave en la toma de decisiones. Es importante alinear nuestra propuesta con sus objetivos para asegurarnos de que estén en línea con los objetivos de la empresa. Por ejemplo, si uno de sus objetivos es aumentar las conversiones o reducir el tiempo de procesamiento, debemos destacar cómo nuestra propuesta puede solucionar este problema.

Además, es fundamental tener en cuenta el retorno de la inversión a la hora de hacer la propuesta. Por esta razón, es necesario presentar los impactos de la implementación de la solución de inteligencia artificial en todos los departamentos de la empresa, incluyendo los aspectos negativos y los posibles problemas. Esto hará que la propuesta sea recibida de manera objetiva y transparente, con descios para la empresa en su totalidad.

Si es posible, una buena idea es llevar a cabo un pequeño piloto para que los superiores puedan experimentar y evaluar de primera mano los resultados y la facilidad de implementación de la solución de inteligencia artificial.

También es importante tener en cuenta que puede ser más económico aplicar una solución de inteligencia artificial ya existente en lugar de desarrollar una solución personalizada desde cero. Primero, podemos proponer la aplicación de algoritmos existentes y, si se comprueban los resultados positivos, considerar la opción de una solución a medida en el futuro.

Estos son algunos pasos que puedes seguir para lograr que la empresa invierta en inteligencia artificial y aproveche sus descios. 

Los beneficios de la IA

La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado más allá de ser un simple adorno o algo exclusivo para expertos en tecnología. Cada día se descubren nuevas aplicaciones para la IA y los investigadores están creando modelos para evaluar la confiabilidad de los datos generados por la IA, lo que demuestra la creciente demanda de soluciones de IA en un futuro cercano.

Además de ayudar en decisiones importantes, la IA también puede ser de gran ayuda en situaciones cotidianas. En la actual crisis sanitaria, por ejemplo, la IA puede ayudar a las empresas a mejorar su organización y eficiencia.

Con el auge del trabajo digital, estamos constantemente conectados a nuestros computadores, a menudo lidiando con muchas tareas al mismo tiempo. Puede ser difícil mantener el control de todo, lo que es donde los asistentes virtuales como Cortana pueden ser útiles. Estos asistentes virtuales se vuelven más inteligentes con el uso frecuente y pueden ayudar a empresas y trabajadores autónomos a navegar el cambio digital.

La IA también puede ayudar a mejorar la comunicación entre los equipos, especialmente en industrias con mucho tráfico, como supermercados y servicios de entrega. Herramientas de seguimiento de GPS y optimización de rutas son clave para mantener a los trabajadores móviles seguros y eficientes. La IA puede rastrear información como la ubicación del conductor y la ruta, mejorando la eficiencia de la comunicación y manteniendo a todos informados.

Mejora de seguridad y personalización

Las métricas de las redes sociales pueden ser útiles para seguir el comportamiento de los consumidores, pero el análisis es esencial para obtener una comprensión completa. La IA puede combinar múltiples factores, como opiniones de los usuarios, acciones y datos demográficos, para crear gráficos y predecir tendencias. Esto será especialmente útil en los próximos meses, ya que muchos consumidores están siendo más cautelosos con sus finanzas.

Sin duda, cualquier conversación sobre los datos de los clientes debe abordar la ciberseguridad. En el mundo digital de hoy, una sola filtración de datos puede tener un impacto en cascada en la privacidad del consumidor. Estas situaciones ponen a las empresas en una situación delicada. Para proteger la privacidad del cliente, se pueden utilizar programas informáticos que apliquen inteligencia artificial para detectar enlaces fraudulentos y direcciones de correo electrónico desconocidas, realizar verificaciones de seguridad periódicas y crear procesos de autenticación seguros para los clientes.

Inteligencia artificial: un valor añadido para los clientes

Microsoft cuenta con un libro de inteligencia artificial en el que se describe cómo la inteligencia artificial se puede aprovechar para brindar valor a los clientes a través de varios casos de éxito de múltiples empresas.

En su libro electrónico, Microsoft destaca que uno de los principales beneficios de trabajar con su plataforma de Inteligencia Artificial de Azure es que gran parte del trabajo difícil ya está realizado. Los desarrolladores pueden aprovechar servicios con modelos personalizados y previamente entrenados en lugar de tener que crear sus propios modelos desde cero. Estos modelos pueden ser modificados para adaptarse mejor a las necesidades y objetivos específicos de los clientes.

En este libro electrónico, Microsoft comparte diferentes casos de estudio de empresas que han implementado la tecnología de inteligencia artificial para mejorar su competitividad. Para brindarte una comprensión clara de las capacidades y los descios de la integración de AI como un servicio en tus aplicaciones, se presentan ejemplos reales de proveedores de software que utilizan la inteligencia artificial para aumentar el valor que brindan a sus clientes.

En estos éxitos se demuestra cómo Azure Artificial Intelligence puede inspeccionar y clasificar grandes almacenes de datos, permitiendo realizar búsquedas y acceder a la información sin necesidad de procesamiento manual. También se pueden crear entornos de entrenamiento interactivos y atractivos a través de la realidad virtual y aumentada, mejorar la velocidad y precisión en la registración de datos, brindar información actualizada y procesable a los trabajadores en el terreno, y acelerar las investigaciones criminales mientras se protege la privacidad y seguridad de los datos de las personas, entre otras habilidades.

Si quieres explorar más a fondo los casos de éxito explicados en el libro, descárgate el libro a continuación: 

¿Cómo pueden, las empresas, aplicar la inteligencia artificial?

A medida que el mundo avanza, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en un componente clave en las operaciones cotidianas de muchas empresas. Además de mejorar la comprensión de los clientes por parte de las empresas, la IA también puede optimizar el procesamiento empresarial. Ya sea en el sector minorista, bancario o manufacturero, la IA puede brindarte las respuestas que necesitas para mantenerte competitivo.

Las empresas están utilizando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de los sistemas de servicio al cliente, llevar a cabo análisis complejos y previsiones, así como automatizar diferentes procesos empresariales, entre otras aplicaciones. Algunas de las áreas más relevantes donde se utiliza la IA son la logística, la salud, la seguridad cibernética, el comercio minorista, el comercio electrónico y la gestión de recursos humanos.

La elección de la solución de inteligencia artificial adecuada es crucial para el éxito de una empresa. Aunque la IA puede ayudar a mejorar los procesos, es fundamental tener en cuenta los costos asociados con la integración de la tecnología. Es importante no implementar la IA sin antes realizar las pruebas necesarias y asegurarse de que la solución o software seleccionados se integren de manera efectiva con todos los sistemas de la empresa y sean útiles para todos los departamentos.

A continuación se presentan algunos de los usos más comunes de la inteligencia artificial en las empresas.

1. Pronóstico de precios de viviendas

Uno de los usos más sorprendentes, pero muy relevantes en el sector de la vivienda, es el pronóstico de precios. La IA nos permite calcular fácilmente el precio de la vivienda mediante algoritmos predictivos o el aprendizaje automático del reconocimiento de patrones. El sistema explora una gran base de datos de precios de casas en diferentes barrios y con información detallada sobre los residentes actuales, lo que ayuda a identificar al mejor comprador para el inmueble.

2. Pronóstico de la demanda

El pronóstico de la demanda es otro aspecto clave del uso de la IA en las empresas, especialmente en sectores como el retail y el turismo. El análisis predictivo y el aprendizaje automático son tecnologías esenciales para las empresas hoteleras, que las utilizan para predecir la ocupación y optimizar sus recursos, así como para adaptarse a la demanda. La IA también puede ayudar a evitar errores de gestión.

3. Chatbots

La mayoría de las empresas exitosas ya cuentan con un chatbot. Esta tecnología basada en IA permite estar en contacto con los clientes las 24 horas del día y brindar una asistencia rápida, incluso fuera del horario de trabajo de los empleados.

Actualmente, el mercado está abarrotado de chatbots en línea que se pueden ajustar a las necesidades de cada empresa. De esta manera, se puede ofrecer un servicio de atención al cliente avanzado que cumpla con las expectativas de los clientes.

4. Experiencia del cliente

La IA también es fundamental para la experiencia del cliente en las empresas. Esta tecnología permite a las empresas entender mejor a sus clientes y automatizar procesos para optimizar el servicio de atención al cliente, aumentar los ingresos y reducir los costos operativos sin perjudicar la experiencia del cliente.

5. Sistemas de recomendación inteligentes

Otro de los grandes usos de la IA son los sistemas de recomendación inteligentes, que las empresas utilizan para desarrollar estrategias de cross-selling y up-selling, así como para aumentar el valor de la compra y los ingresos generados por las ventas.

La inteligencia artificial en distintos sectores

A lo largo de su historia oficial desde 1956, cuando John McCarthy acuñó el término por primera vez, la inteligencia artificial ha experimentado un notable avance. No solo ha evolucionado la tecnología en sí, sino también su alcance en empresas y diversas áreas de nuestra vida cotidiana.

En la actualidad, la inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en el entorno empresarial y se prevé que las compañías invertirán cada vez más en esta tecnología en los próximos años. Según las proyecciones, el mercado global de IA alcanzará los 641 mil millones de dólares en 2028.

A pesar de los claros beneficios que ofrece la inteligencia artificial en los negocios, muchas personas todavía tienen dificultades para comprender su concepto y entender exactamente en qué consiste, qué puede hacer y cómo se utiliza. Dado que es una tecnología abstracta con múltiples ramificaciones, como bots, aprendizaje automático (machine learning) y folksonomía, resulta complejo crear una imagen mental clara de qué es la inteligencia artificial y cómo se puede aplicar para mejorar el rendimiento de las actividades empresariales.

Con esto en mente, a continuación presentaremos algunos ejemplos de uso común de la IA en el ámbito empresarial, abarcando cinco sectores diferentes.

1. Inteligencia Artificial en el Sector del Entretenimiento: Hay muchas aplicaciones de la IA en el sector del entretenimiento, incluyendo el reconocimiento facial, la realidad virtual y aumentada para crear experiencias inmersivas y la filmación de seguimiento. Sin embargo, uno de los más notables es el algoritmo de Netflix. Este algoritmo de recomendación personalizada basado en machine learning es responsable de un valor anual de 1 billón de dólares en retención de clientes y genera el 80% de las visualizaciones en la plataforma.

2. Inteligencia Artificial en el Sector Automotriz: El sector automotriz es uno de los más aplicativos de la IA, y la tecnología ya forma parte de su ADN. Un ejemplo de su uso es la automatización de tareas en la cadena de montaje con robots. Además, la IA está siendo implementada en la conducción asistida para mejorar la seguridad en la carretera y reducir el número de accidentes.

3. Inteligencia Artificial en la Salud: La IA es ampliamente utilizada en la industria farmacéutica para la producción de medicamentos y en cirugías robóticas asistidas. Además, la folksonomía es una tecnología de IA que permite analizar textos en lenguaje natural y trabajar con datos no estructurados en la investigación clínica, ayudando a automatizar procesos de documentación y descubrir información previamente desconocida. Bismart, como compañía Power BI de Microsoft, ofrece una solución de folksonomía llamada Folksonomy Text Analytics que ha sido implementada en varios proyectos médicos importantes.

4. Inteligencia Artificial en la Industria Manufacturera: La IA ha mejorado significativamente el sector manufacturero, simplificando el trabajo y aumentando la precisión de las operaciones. También permite a las compañías programar el stock, detectar errores, resolver problemas de manera más eficiente y mejorar en general el proceso.

5. Inteligencia Artificial en el Marketing: El marketing es una de las áreas de negocios que más se benefician de la IA, permitiendo personalizar la publicidad y mejorar la segmentación de la audiencia. Además, también puede ser utilizada para análisis de datos y mejorar la eficacia de las campañas publicitarias.

Inteligencia artificial y test automation

Cada vez son más las empresas que aprovechan la inteligencia artificial y el machine learning para llevar a cabo tareas de test automation. Automatizar el proceso de pruebas y mejorar la calidad supone importantes ahorros en tiempo y dinero. No obstante, hay algunos aspectos importantes que debemos considerar al utilizar la IA y el aprendizaje automático para la automatización de pruebas. Revisemos los 6 factores que debemos tener en cuenta.

La IA se encarga de crear máquinas inteligentes que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Así, el aprendizaje automático nació cuando los humanos decidieron que era más efectivo enseñar a las máquinas a aprender por sí solas a partir de la información que recopilan en lugar de programarlas para realizar tareas específicas. Gracias al desarrollo de Internet y de las redes neuronales, es posible codificar las máquinas para que piensen y comprendan de una manera similar a los humanos. Al conectar las máquinas a Internet, tienen acceso a una cantidad ilimitada de información, lo que mejora sus capacidades de aprendizaje.

En la actualidad, el aprendizaje automático se utiliza, entre otras cosas, para automatizar los procesos de pruebas y mejorar la calidad del software. En los últimos años, el aprendizaje automático ha tenido un gran impacto en el testing de software. Actualmente, una prueba de software puede ser manual o automatizada. La automatización de pruebas reduce la cantidad de tareas que requiere el testing manual y evita que los desarrolladores tengan que revisar documentos constantemente.

Muchos testers y equipos de control de calidad están incorporando el test automation en sus empresas, ya que el machine learning ayuda a los testers manuales a simplificar sus tareas y a lograr una producción de mayor calidad en menos tiempo.

Por esta razón, es importante que los testers manuales aprendan a realizar pruebas automatizadas. Este método de pruebas ayuda a ahorrar tiempo y dinero, aumenta la cobertura de las pruebas, mejora su precisión y disminuye la cantidad de trabajo del equipo de control de calidad. Además, la automatización de pruebas facilita la colaboración entre los desarrolladores y el equipo de testing.

Ejemplos y aplicaciones prácticas de Test Automation

Visual Testing

El Visual Testing (UI) es una actividad crucial en el control de calidad de software, donde los desarrolladores evalúan la apariencia y funcionamiento de una aplicación para el usuario final. Es fundamental conocer los patrones que pueden ser reconocidos por el aprendizaje automático, ya que estos pueden tener una mayor capacidad para detectar defectos, ya sean funcionales o cosméticos.

Para el control visual de aplicaciones web o móviles, el uso de deep learning es más adecuado que un sistema de visión artificial tradicional, ya que ofrece resultados más precisos y rápidos. Además, en situaciones en las que la intervención humana puede ser considerada peligrosa, se puede confiar en la creación de pruebas automatizadas con machine learning que evitan el trabajo manual y detectan automáticamente errores visuales.

API Testing

El API Testing, en cambio, es una prueba de software que permite la comunicación y el intercambio de datos entre sistemas. Tiene la ventaja de detectar los defectos de una API mejor que las pruebas de interfaz de usuario, y es más fácil de automatizar, ya que resiste los cambios en la aplicación. Sin embargo, requiere un alto grado de conocimiento técnico y una amplia gama de herramientas para obtener una cobertura de pruebas completa. Con la IA, las pruebas manuales de la interfaz de usuario pueden convertirse en pruebas automatizadas de la API que realizan el trabajo pesado.

Tener conocimiento de dominio es crucial para realizar cualquier tipo de prueba de software, ya sea manual o automatizada, ya que la inteligencia artificial ayuda a mejorar la prueba de aplicaciones. Herramientas avanzadas de test automation ayudan a desarrollar códigos y scripts de pruebas, y con la IA, las máquinas pueden escribir códigos impecables por sí mismas. Sin embargo, es importante comprender cómo funcionará la aplicación y cómo afectará a la organización. Escalar los defectos en la aplicación según su gravedad es crucial, especialmente cuando se utiliza IA en test automation.

Domain Knowledge

Contar con conocimiento de dominio es fundamental para realizar pruebas de software, ya sea de manera manual o automatizada. Este conocimiento permite probar las aplicaciones de manera más efectiva.

Escribir scripts de prueba puede ser un desafío, especialmente si se utilizan lenguajes como Java, Python o C#. Sin embargo, existen herramientas avanzadas de automatización de pruebas que ayudan a los responsables de las pruebas a desarrollar códigos y scripts de prueba. Además, la inteligencia artificial permite que las máquinas escriban códigos sin errores.

Es importante tener en cuenta que, aunque la IA puede ser útil en la automatización de pruebas, es fundamental conocer el funcionamiento de la aplicación y cómo esta afectará a la organización. Por ejemplo, los resultados de las pruebas automatizadas suelen incluir fallos, por lo que es importante escalar el defecto y determinar si es trivial, significativo o crítico.

Spidering IA

El spidering es una técnica popular para crear scripts de prueba de automatización, ya que permite examinar cualquier aplicación web mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para escanear y recopilar datos automáticamente.

A lo largo del tiempo, las herramientas construyen un conjunto de datos y crean patrones para la aplicación durante la ejecución de las pruebas. De esta manera, la próxima vez que se utilice la herramienta, se pueden identificar posibles problemas comparando con el conjunto de datos y patrones previamente establecidos.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que algunos resultados pueden ser inconsistentes. Por lo tanto, un experto con conocimiento de dominio deberá verificar si el problema detectado por el aprendizaje automático es realmente un error.

En resumen, el spidering con IA es útil para entender qué partes de una aplicación deben ser probadas y el aprendizaje automático facilita la tarea. Pero es fundamental contar con la validación de un experto para garantizar la precisión de los resultados.

Test Scripts

Determinar la cantidad de pruebas necesarias luego de un cambio en el código puede ser un desafío para los testers de software. Sin embargo, las herramientas de test automation impulsadas por la inteligencia artificial pueden predecir con precisión si una aplicación requiere múltiples pruebas o no.

La implementación de la inteligencia artificial en el proceso de pruebas ofrece dos beneficubrimientos clave. En primer lugar, permite la eliminación de pruebas innecesarias, lo que significa un importante ahorro de tiempo. Además, al evaluar el rendimiento general del sistema sin tener que repetir constantemente los scripts de prueba, se reduce la necesidad de supervisión manual del proceso.

Robotic Test Automation

La automatización robótica de procesos (RPA) es una herramienta poderosa que permite llevar a cabo tareas repetitivas de forma totalmente autónoma, sin necesidad de intervención humana. Con RPA, las tareas de negocios repetitivas son realizadas con eficiencia y precisión, lo que aumenta la productividad y reduce los costos.

El RPA utiliza inteligencia artificial y tecnología de procesamiento de imágenes para automatizar la recopilación y gestión de datos, y puede funcionar a través de diferentes plataformas, incluyendo la web, escritorio y aplicaciones móviles. Además, es posible realizar pruebas de regresión de manera efectiva mediante la configuración de datos de prueba.

La escalabilidad y flexibilidad, la eliminación de la necesidad de escribir códigos de prueba, y una mayor precisión en los resultados son algunos de los mayores beneficios al usar RPA en la automatización de pruebas. En resumen, el RPA es una solución efectiva para acelerar y mejorar los procesos de pruebas, y hacerlos más accesibles para los equipos de IT.

La inteligencia artificial y el futuro del trabajo

Una investigación llamada "When Will AI Exceed Human Performance?" (Grace et al.) sugiere que las máquinas podrían superar a los humanos en cualquier tarea en solo 45 años y que en 120 años todos los trabajos humanos podrían ser automatizados.

Algunos de estos cambios podrían ocurrir antes de lo previsto. Por ejemplo, según los investigadores, en los próximos diez años las máquinas podrían traducir idiomas, escribir ensayos de nivel secundario y manejar camiones (en los años 2024, 2026 y 2027, respectivamente).

Aunque estas son solo predicciones, no cabe duda de que los avances en tecnología, incluyendo la inteligencia artificial, transformarán drásticamente el mundo laboral.

El cambio ya está aquí Aunque la inteligencia artificial pueda parecer algo futurista en las películas de ciencia ficción, en realidad es una realidad que existe desde hace mucho tiempo. El término se acuñó en 1956 en las Conferencias de Dartmouth, pero ya en el siglo XIII el filósofo Ramon Llull intentó crear una máquina que usara el razonamiento lógico para generar conocimiento.

Hoy en día, la inteligencia artificial es mucho más avanzada. Aunque no sea exactamente lo que vemos en Hollywood, es una herramienta muy potente con muchas aplicaciones prácticas que resuelven una gran variedad de problemas.

Aquí hay algunos ejemplos de su uso en situaciones reales:

• Detección de fraudes de tarjetas de crédito.
• Asistentes virtuales como Cortana.
• Robots que escriben noticias y crean artículos simples.
• Reconocimiento facial como el de Facebook.
• Algoritmos que utilizan datos para hacer tareas como predecir qué película ver después o ayudar a las campañas políticas a identificar votantes interesantes.
• Herramientas mejoradas de atención sanitaria que permiten identificar segmentos de población en riesgo.

La IA y su impacto en el trabajo: un debate en evolución

La Inteligencia Artificial (IA) es un tema de gran interés, con muchas posibilidades fascinantes pero también controversias y debates sobre sus desventajas. Elon Musk, en un discurso de 2014, caracterizó a la IA como la "mayor amenaza existencial" para la humanidad. Como afirma Tom Standage en The Economist, "cualquier cosa que puedas hacer, la IA puede hacerlo mejor". Sin embargo, un estudio de Grace et al. indica que, aunque esta afirmación es una exageración en la actualidad, es una posibilidad real para el futuro próximo del trabajo.

La incertidumbre sobre cómo la IA afectará el mercado laboral está generando presión en muchos sectores. Según un informe de PricewaterhouseCoopers, se estima que el 30% de los trabajos en el Reino Unido podrían ser reemplazados por la automatización en los próximos 15-20 años, especialmente aquellos con bajos niveles de educación. La preocupación es especial en torno a trabajos que requieren conducción, ya que los vehículos autónomos son una realidad. Un estudio de la Casa Blanca prevé que 3,1 millones de trabajos serán automatizados en el futuro, especialmente aquellos relacionados con el transporte pesado.

Por otro lado, la IA de este siglo tiene habilidades avanzadas que están cambiando rápidamente nuestra forma de vida. Sin embargo, muchas de las preocupaciones que surgen en torno a la IA son similares a las que surgieron en el pasado en momentos de rápido cambio, como la Revolución Industrial. Standage afirma que "es importante recordar que muchas de estas preocupaciones han surgido antes y se han resuelto".

Igual que en el pasado, la IA puede crear nuevos empleos y ayudar a la sociedad a abordar muchos problemas. Jeff Greene y Vivek Wadhwa han señalado ventajas de la IA, como un uso energético más eficiente, reducción de costos de vida y mayor flexibilidad para los empleados. El mismo informe de PwC que indicó que el 30% de los trabajos están en riesgo también mostró que la IA aumentará el gasto y la productividad.

Mejorar, no reemplazar

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y muchos expertos están buscando maneras de utilizar la AI para mejorar nuestro trabajo en lugar de poner en peligro nuestros puestos de trabajo.

En una entrevista con la revista Marginalia, Steve Ardire, asesor de una start-up de software, dijo que cree que el futuro consistirá en "personas y máquinas trabajando juntas para mejorar su trabajo", y agrega "si tu trabajo no es rutinario, la inteligencia artificial se convierte en un asistente digital".

En otras palabras, la inteligencia artificial se puede usar como una herramienta para complementar el trabajo y, en algunos casos, incluso mejorarlo.

La salud y los servicios sociales son una área en la que la inteligencia artificial ya se está utilizando como una herramienta para abordar problemas. Un ejemplo es la herramienta creada por Bismart que reduce el número de pacientes readmitidos en los hospitales. Algunos estudios han demostrado que la inteligencia artificial es más efectiva que los médicos para interpretar radiografías y diagnosticar problemas, lo que les da a los médicos más tiempo para centrarse en solucionar problemas más complejos que requieren creatividad.

¿Y qué pasa con todos esos trabajos de conducción que serán reemplazados por la AI? Como señala Toby Walsh, profesor de inteligencia artificial australiano, más del 95% de los accidentes de tráfico son causados por errores humanos. Por lo tanto, al eliminar el factor humano en la conducción, las carreteras serán mucho más seguras.

¿Qué nos depara el futuro?

Los gobiernos deben actuar para re-capacitar a la fuerza laboral y ajustarla a las exigencias de las tecnologías emergentes, resolviendo las brechas en habilidades y conocimientos, especialmente para aquellos que corren mayor riesgo de ser afectados por la automatización, como los conductores. Los líderes políticos deberán tomar decisiones cruciales sobre cuestiones prácticas y éticas relacionadas con la inteligencia artificial, como el almacenamiento de datos y la privacidad. Bill Gates ha propuesto un impuesto sobre los robots, mientras que Elon Musk considera que una renta básica universal es la respuesta.

Es indudable que el mercado laboral experimentará cambios significativos debido a la inteligencia artificial y otros avances tecnológicos. No obstante, si la inteligencia artificial se utiliza de manera responsable, puede brindarnos muchas oportunidades para mejorar nuestras vidas y abordar problemas importantes.

El handicap de los algoritmos de inteligencia artificial

El interés por el machine learning y el deep learning en el ámbito empresarial está en constante aumento. Según una investigación de MarketsandMarkets, se espera que el mercado de machine learning crezca un 44,1% en un período de 6 años, pasando de 1.030 millones de dólares en 2016 a 8.810 millones de dólares en 2022. Este crecimiento se atribuye a la generación de datos y los avances tecnológicos, que son factores clave impulsando el mercado. Además, tecnologías como Azure Machine Learning están ganando cada vez más protagonismo en las empresas.

Para comprender la diferencia entre el machine learning y el deep learning, es importante tener en cuenta que ambos son enfoques de inteligencia artificial basados en algoritmos matemáticos complejos. Estos algoritmos permiten que las máquinas aprendan a partir de los datos de manera similar a como lo hacen los humanos. Los algoritmos se utilizan en una amplia gama de operaciones y actividades empresariales de diversos ámbitos.

En la actualidad, los algoritmos están presentes prácticamente en todas partes, y existe una gran demanda por desarrollar y aplicar algoritmos superiores a los de la competencia, al igual que el deseo de descubrir los secretos del último algoritmo de Instagram.

Pero, ¿qué es exactamente un algoritmo? Según Google, un algoritmo es un conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite resolver un problema o realizar un cálculo. En la práctica, un algoritmo se puede describir como una fórmula matemática o un conjunto de fórmulas aplicadas a herramientas tecnológicas para lograr que realicen las tareas deseadas.

Eduardo Peña, profesor de la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid, explica que el trabajo de los programadores informáticos consiste en traducir los problemas del mundo real a un lenguaje que las máquinas puedan entender. En resumen, los algoritmos son fundamentales para la programación y permiten a las máquinas ejecutar tareas específicas de manera eficiente.

La importancia de comprender los algoritmos en el entorno empresarial: Lecciones de Vincent Warmerdam

El uso de algoritmos en el ámbito empresarial es cada vez más común para optimizar operaciones y funcionalidades. Estos algoritmos se basan en datos y dependen en gran medida de la intervención humana. Los científicos e ingenieros de datos desarrollan algoritmos con la intención de resolver problemas y mejorar las tareas realizadas por máquinas, herramientas tecnológicas y plataformas. Sin embargo, en muchas ocasiones, a pesar de contar con algoritmos brillantes, los problemas empresariales no se resuelven o no se obtienen los resultados esperados.

¿Cuál es la razón de esto?

Para comprenderlo, volvamos al principio. Aunque los algoritmos a menudo se presentan como una especie de varita mágica con poderes sobrenaturales, o incluso como un ente maléfico que penetra en nuestra mente y revela todos nuestros secretos, la realidad es diferente. Si bien los algoritmos pueden resolver problemas complejos y realizar tareas que antes parecían extraordinarias, no pueden hacerlo por sí solos.

Siguiendo con una analogía matemática, el algoritmo es solo la fórmula. Para resolver un problema matemático, el primer paso es comprenderlo y luego deducir qué fórmula aplicar. Aplicar la fórmula incorrecta no resolverá el problema. Esto no significa que la fórmula sea incorrecta en sí misma, simplemente se está aplicando de manera incorrecta.

Lo mismo ocurre con los algoritmos. Vincent Warmerdam, cofundador de PyData y experto en algoritmos y machine learning, aborda esta problemática en su charla titulada "The profession of solving (the wrong problem)". A través de varias historias personales, Warmerdam destaca que el algoritmo en sí no es la solución. Lo que realmente resuelve los problemas empresariales son todos los elementos que rodean al algoritmo: las bases de datos, la calidad de los datos (data quality), el análisis de datos, las pruebas A/B, el enfoque adecuado del problema y, lo más importante, lo que él llama "inteligencia natural".

Warmerdam comparte una historia de su época de estudiante en la que aplicó la estadística a un problema real. Trabajaba en un teatro que estaba considerando una expansión. Al analizar los datos de asistencia anual del teatro, notó que la asistencia disminuía año tras año. Llegó a la conclusión de que el teatro no debería seguir adelante con la expansión, ya que la asistencia seguía disminuyendo. Su profesor quedó impresionado y le dio la máxima calificación, y sus superiores en el trabajo también elogiaron su descubrimiento. ¿Problema resuelto, verdad?

Sin embargo, unas semanas más tarde, Warmerdam se dio cuenta de que la sala del teatro estaba siempre llena y se sentía muy calurosa debido a la gran afluencia de público. Se dio cuenta de que no había resuelto el problema correctamente. Había aplicado la fórmula equivocada. La asistencia al teatro no disminuía porque la gente dejara de ir, sino porque simplemente no había suficiente espacio para más personas. Durante los primeros años, el teatro experimentó un crecimiento constante hasta que alcanzó la capacidad máxima. A partir de ese punto, la asistencia dejó de aumentar. Warmerdam no había planteado correctamente el problema, aplicó la fórmula incorrecta y, por lo tanto, no resolvió el problema, a pesar de las felicitaciones que recibió de sus superiores.

Después de ese primer encuentro con los algoritmos, Warmerdam continuó perseverando y construyó una exitosa carrera como experto en machine learning y algoritmos. Su amplia experiencia en el campo le ha enseñado que lo mismo que le sucedió en el instituto con la estadística ocurre en el mundo empresarial con los algoritmos. Los algoritmos por sí solos no son la solución definitiva, sino que es crucial considerar todos los aspectos que rodean al algoritmo, como las bases de datos, la calidad de los datos, el análisis, las pruebas y, sobre todo, la inteligencia humana.fol

Los desafíos del uso de algoritmos

Vincent Warmerdam está convencido de que los algoritmos no son la solución definitiva para resolver problemas, e incluso pueden empeorar la situación si se aplican incorrectamente. Lo preocupante es que en más de una ocasión, él mismo ha celebrado con sus colegas la resolución aparente de un problema empresarial después de desarrollar un algoritmo, solo para darse cuenta días o semanas después de que el problema seguía sin resolverse y que estaban celebrando una victoria falsa que ellos mismos habían proclamado.

Aquí radica el problema del algoritmo. El mundo tiende a creer que un algoritmo tiene el poder de resolver cualquier cosa. Vincent cita a varios de sus colegas de trabajo que, frente a cualquier problema, proponen inmediatamente: "¡Vamos a crear un superalgoritmo para resolver esto!" Sin siquiera comprender el problema, analizar los datos o verificar su veracidad.

Un ejemplo adicional del fracaso debido a la fe ciega en los algoritmos es el famoso incidente bursátil conocido como 'Flash Crack'. El 6 de mayo de 2010, los algoritmos bursátiles provocaron una caída de 1.000 puntos en el mercado de valores, casi el 9% de las acciones, sin una razón aparente. Minutos después, todo volvió a la normalidad y los puntos recuperaron su estado original. Sin embargo, hasta el día de hoy, nadie puede explicar por qué ocurrió o qué sucedió exactamente. Incluso los creadores del algoritmo fueron incapaces de determinar por qué había ocurrido esa situación, lo cual demostró que ninguno de ellos comprendía por completo el proceso o lo que se encontraba detrás del algoritmo. Esto respaldó las sospechas de Warmerdam de que la inteligencia artificial no puede ser inteligente sin la inteligencia natural o, en otras palabras, sin la intervención humana.

En este sentido, si bien el machine learning, el deep learning y los algoritmos han supuesto un avance significativo en el mundo empresarial, es fundamental que los empresarios, científicos e ingenieros de datos sean conscientes de que los algoritmos por sí solos no resuelven los problemas. Aplicar las fórmulas correctas al problema equivocado puede llevar a una falsa sensación de victoria que, a largo plazo, siempre termina en derrota.

Los proyectos de inteligencia artificial más destacados de los últimos tiempos

No es un secreto que la inteligencia artificial es una de las tecnologías más influyentes del siglo XXI. De hecho, la consultora tecnológica Plural Sight la ha identificado como la tecnología más relevante de 2021 en su reporte anual, y Gartner ha señalado que la ingeniería de inteligencia artificial es la octava tendencia tecnológica más significativa del año.

A continuación, presentamos algunos de los proyectos más importantes de IA de los últimos años, que demuestran que los usos de esta tecnología son ilimitados y que, si se utiliza de manera adecuada, la inteligencia artificial puede ser un poderoso aliado en la solución o mitigación de problemas sociales.

1. Cerebras Systems

   La evolución y el progreso de la inteligencia artificial ya es incontenible. El nuevo sistema de IA desarrollado por la empresa estadounidense Cerebras Systems nos demuestra, una vez más, que aún hay mucho potencial por explorar.

La compañía ha anunciado el desarrollo de un sistema basado en IA para el entrenamiento de modelos y dispositivos que puede gestionar la misma cantidad de parámetros que un cerebro humano, lo que marca un hito en la historia de la inteligencia artificial.

El cerebro humano tiene alrededor de 100 billones de conexiones neuronales que procesan información y nos permiten aprender cosas nuevas. Hasta ahora, la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial tienen alrededor del 1% de la capacidad de procesamiento del cerebro humano.

Cerebras Systems está creando un sistema de computación basado en IA que será capaz de gestionar hasta 120 billones de parámetros, lo que incluso supera la capacidad del cerebro humano.

2. Hospital del Mar prevé la evolución de los pacientes hospitalizados por COVID-19

   En momentos de crisis sanitaria como la que actualmente estamos viviendo, la inteligencia artificial puede ser de gran ayuda. Una iniciativa del Hospital del Mar en colaboración con el laboratorio Ferrer y Bismart es la prueba de ello.

Durante la peor etapa de la pandemia, el equipo de investigación del Hospital del Mar de Barcelona decidió iniciar un proyecto innovador que aprovechaba la folksonomía, una rama de la IA, para analizar y detectar características comunes en pacientes con COVID-19.

Este proyecto surge de la aplicación de Bismart Folksonomy, una solución de IA basada en procesamiento de lenguaje natural, que permitió al equipo del Hospital del Mar identificar características comunes entre los pacientes con COVID-19 y detectar patrones sobre el comportamiento del virus sin necesidad de dedicar una gran cantidad de tiempo a la recopilación y análisis de datos.

3. Un algoritmo que resuelve problemas complejos por sí solo

Este mes de septiembre, el físico cuántico Mario Krenn creó un nuevo grupo de investigación en el Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz en Alemania, con el objetivo de aprovechar la inteligencia artificial en experimentos de física cuántica.

El equipo de investigadores ya está trabajando en el primer algoritmo de IA que permitirá extraer los conceptos centrales de soluciones a problemas científicos altamente complejos.

En 2016, Krenn creó un algoritmo de IA llamado Melvin, que fue capaz de crear estados entrelazados altamente complejos involucrando a múltiples fotones. La hazaña de Melvin fue desarrollar estos estados sin recibir instrucciones específicas.

Ahora, Krenn ha creado una versión mejorada de Melvin llamada Theseus, un algoritmo de deep learning que supera la potencia de Melvin y promete ser la estrella del nuevo grupo de investigación en el Instituto Max Planck.

4. Uso de la Inteligencia Artificial en la Campaña de Vacunación contra el COVID-19

La campaña de vacunación contra el COVID-19 es, sin duda, el proyecto de salud más grande y relevante en la actualidad. La producción y distribución de las vacunas requiere un esfuerzo logístico y de producción sin precedentes que debe realizarse a un ritmo acelerado sin comprometer la calidad del material.

La compañía italiana Stevanato Group, una de las principales proveedoras de viales y jeringas para la vacunación contra el COVID-19 en todo el mundo, ha adoptado la inteligencia artificial, el cloud computing y la realidad mixta para mejorar su eficiencia en la cadena de suministro. La empresa ha implementado Microsoft 365 y Microsoft Teams como herramientas de colaboración y coordinación entre los distintos equipos de trabajo, lo que ha reducido la cantidad de interrupciones en la cadena de suministro.

Además, Stevanato Group ha utilizado el aprendizaje automático para optimizar su estrategia de datos, lo que ha permitido mejorar la eficiencia y velocidad de sus pruebas de calidad. Gracias a la incorporación de la inteligencia artificial, la compañía puede garantizar un suministro óptimo de vacunas de alta calidad sin riesgos.

5. Playas más limpias

El cambio climático es uno de los mayores desafíos que enfrenta la sociedad actual y la acumulación de colillas de cigarro en entornos naturales es un factor preocupante. Según National Geographic, cada año se tiran más de 5 billones de colillas en todo el mundo, afectando negativamente a ecosistemas como las playas.

Con el objetivo de reducir el impacto ambiental de las colillas en las playas, Edwin Bos y Martijn Lukaart, trabajadores de TechTIcs, han desarrollado BeachBot. Este robot utiliza la inteligencia artificial para detectar y recoger las colillas en la arena, incluso aquellas que están enterradas. Gracias a las cámaras instaladas, BeachBot es capaz de identificar los residuos, recogerlos y depositarlos en su interior para su posterior eliminación.

TechTIcs ha creado un sistema colaborativo para involucrar a la sociedad en la lucha contra la contaminación marina en las playas. Cualquier persona puede enviar imágenes de desechos encontrados en la playa para ayudar a BeachBot a realizar su trabajo de manera más efectiva.

6. IA para el Avance Médico

La inteligencia artificial se está convirtiendo en una tecnología clave en el ámbito médico, y su impacto en la solución de problemas relacionados con la salud está en aumento.

En 2021, un equipo de investigadores de Google Research y Mayo Clinic crearon un revolucionario algoritmo de IA llamado 'Identificación de la Curva del Perfil Base'. Este algoritmo tiene como objetivo mejorar la atención a pacientes que padecen trastornos del movimiento y la epilepsia, y que requieren dispositivos de estimulación cerebral eléctrica.

La estimulación cerebral, mediante descargas eléctricas, permite a los investigadores estudiar el comportamiento de las conexiones cerebrales de estos pacientes. Sin embargo, analizar la interacción de las redes cerebrales es un proceso complejo, ya que las señales registradas son complejas y las mediciones posibles son limitadas.

Con el nuevo algoritmo de IA, los investigadores de Mayo Clinic han logrado simplificar y optimizar este proceso. Mediante el uso de este algoritmo, los científicos pueden descubrir qué regiones del cerebro interactúan entre sí y colocar de manera más efectiva los electrodos de los dispositivos de estimulación eléctrica. Esto mejorará la atención a estos pacientes y contribuirá a la investigación en el campo de la salud.

Inteligencia artificial y Advanced Analytics

En un entorno cada vez más impulsado por los datos, la analítica avanzada se ha convertido en una tecnología clave para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva significativa. La analítica avanzada utiliza métodos avanzados de análisis de datos para obtener insights de negocio más innovadores, específicos y evolucionados. En el mundo empresarial actual, el análisis de datos se ha vuelto fundamental para las organizaciones que desean comprender su actividad y obtener información valiosa sobre su funcionamiento interno y el de su competencia, con el fin de tomar decisiones informadas.

La analítica de datos desempeña un papel fundamental en la comprensión del cliente y en el desarrollo de estrategias de atención al cliente más eficientes. Sin embargo, a medida que la cantidad de datos generados por las empresas sigue aumentando exponencialmente, surge la necesidad de utilizar técnicas de analítica más avanzadas para obtener insights de mayor valor que no se pueden obtener mediante un análisis de datos tradicional.

Es en este contexto donde cobra relevancia el concepto de "Analítica Avanzada" o "Advanced Analytics". La analítica avanzada es una disciplina que combina métodos estadísticos, matemáticos y tecnológicos para profundizar en el análisis de datos y obtener un mayor valor estratégico. Estas técnicas más sofisticadas permiten explorar patrones, tendencias y relaciones complejas en los datos, proporcionando una visión más profunda y detallada de los problemas y oportunidades empresariales.

La analítica avanzada ofrece una amplia gama de técnicas, como el aprendizaje automático (machine learning), la minería de datos, la inteligencia artificial y la modelización predictiva, que permiten descubrir conocimientos ocultos, predecir tendencias futuras y tomar decisiones basadas en evidencias sólidas. Al aplicar estas técnicas, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva al identificar nuevas oportunidades de crecimiento, optimizar sus operaciones, mejorar la experiencia del cliente y anticiparse a los cambios del mercado.

En resumen, la analítica avanzada se ha convertido en un pilar fundamental para las empresas que desean utilizar sus datos de manera estratégica y obtener ventajas competitivas significativas en un entorno empresarial cada vez más orientado hacia los datos. Al aprovechar las técnicas y herramientas de la analítica avanzada, las organizaciones pueden desbloquear el potencial de sus datos y obtener insights más valiosos y perspicaces para impulsar el crecimiento y el éxito empresarial.

¿Qué es la Analítica Avanzada o Advanced Analytics? La Analítica Avanzada, como su nombre indica, se refiere a un tipo de análisis de datos que va más allá del enfoque tradicional. Se trata de un conjunto de técnicas y herramientas que utilizan métodos avanzados para descubrir patrones ocultos, predecir resultados futuros y proporcionar una comprensión más profunda y estratégica de la información.

Una de las características distintivas de la Analítica Avanzada es el uso de capacidades de inteligencia artificial, como algoritmos sofisticados y modelos matemáticos complejos, para la predicción. A diferencia del análisis de datos convencional, que se centra en la descripción y el análisis de eventos pasados, la Analítica Avanzada tiene como objetivo comprender por qué ocurrieron ciertos eventos y qué es lo más probable que suceda en el futuro.

Tipos de Analítica Avanzada o Advanced Analytics

1. Análisis Predictivo: Este tipo de análisis utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático (machine learning) para predecir eventos o comportamientos futuros basados en datos históricos. Al aplicar modelos predictivos, las empresas pueden anticipar tendencias emergentes, tomar decisiones estratégicas y adelantarse a la competencia o predecir el comportamiento de sus clientes.

2. Minería de Datos: La minería de datos es otra técnica clave dentro de la Analítica Avanzada. Consiste en descubrir patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos avanzados. Esto permite a las organizaciones obtener conocimientos valiosos sobre el comportamiento de sus clientes, identificar oportunidades de mejora y optimizar sus procesos empresariales.

3. Análisis de Texto: Con el crecimiento de los datos no estructurados, como correos electrónicos, redes sociales e informes de clientes, el análisis de texto se ha vuelto crucial. Esta técnica utiliza modelos de lenguaje avanzados para analizar grandes cantidades de texto y extraer información valiosa, como sentimientos, opiniones, temas recurrentes y entidades relevantes.

4. Análisis de Redes Sociales: Las redes sociales desempeñan un papel importante en la interacción de las empresas con sus clientes y en la obtención de datos relevantes sobre su comportamiento y hábitos de consumo. El análisis de redes sociales dentro de la Analítica Avanzada se enfoca en examinar los datos generados en plataformas sociales para descubrir patrones de interacción, influencia y comportamiento del usuario. Esto ayuda a las organizaciones a comprender mejor a su audiencia, adaptar sus estrategias de marketing y tomar decisiones basadas en la retroalimentación en línea.

5. Análisis de Big Data: El análisis de Big Data se centra en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Utiliza técnicas y herramientas para procesar, almacenar y analizar datos a gran escala. Esta disciplina permite obtener información relevante de diversas fuentes y utilizarla para tomar decisiones estratégicas y obtener una ventaja competitiva.

En resumen, la Analítica Avanzada es un conjunto de técnicas y herramientas que van más allá del análisis de datos tradicional. Permite descubrir insights valiosos, predecir tendencias futuras y obtener una comprensión más profunda de los datos. Al aplicar estas técnicas, las empresas pueden tomar decisiones informadas, anticiparse a los cambios y obtener una ventaja competitiva en un entorno empresarial impulsado por los datos.

¿Qué beneficios aporta el Advanced Analytics a las empresas?

La implementación efectiva de técnicas de Analítica Avanzada para el análisis de datos empresariales conlleva una serie de beneficios significativos. Estos beneficios ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más acertadas y a impulsar su crecimiento y transformación digital. A continuación, se enumeran algunos de los beneficios más destacados del Advanced Analytics a nivel empresarial:

1. Toma de decisiones basada en datos: El Advanced Analytics proporciona información precisa y relevante para la toma de decisiones informadas. Al combinar datos estructurados y no estructurados y aplicar técnicas sofisticadas de análisis, las empresas pueden tomar decisiones estratégicas más fundamentadas.

2. Ventaja competitiva: Al aprovechar las capacidades del Advanced Analytics, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva significativa. Al comprender mejor a los clientes, predecir las tendencias del mercado y optimizar los procesos internos, las empresas pueden anticiparse a los cambios y adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.

3. Optimización de recursos: El Advanced Analytics ayuda a las empresas a optimizar el uso de sus recursos. Al identificar ineficiencias y áreas de mejora, las organizaciones pueden reducir costos, mejorar la eficiencia operativa y maximizar su rendimiento.

4. Innovación y descubrimiento de oportunidades: El Advanced Analytics permite descubrir nuevas oportunidades de negocio y fomenta la innovación. Al analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones no evidentes, las empresas pueden identificar nichos de mercado, anticipar las necesidades del cliente y desarrollar nuevas soluciones.

5. Análisis predictivo y pronóstico: El análisis predictivo es uno de los mayores beneficios que ofrece el Advanced Analytics a las empresas. Mediante este tipo de análisis, las organizaciones pueden anticiparse a los cambios del mercado y adaptarse rápidamente a las demandas de los clientes. El análisis predictivo no solo ayuda a tomar decisiones informadas a largo plazo, sino que también permite adelantarse a la competencia y desarrollar nuevas soluciones a medida que surgen las necesidades del mercado.

En resumen, el Advanced Analytics proporciona a las empresas una serie de beneficios valiosos, como la toma de decisiones basada en datos, ventaja competitiva, optimización de recursos, innovación y descubrimiento de oportunidades, así como el análisis predictivo y el pronóstico. Estos beneficios impulsan el crecimiento empresarial y permiten a las organizaciones adaptarse y tener éxito en un entorno empresarial cada vez más impulsado por los datos.

Data mining: Minería de datos

A pesar de su complejidad y la necesidad de profesionales altamente especializados, la minería de datos se está acercando cada vez más a los entornos empresariales. Su creciente importancia en el mundo empresarial está generando una nueva demanda: la comprensión de qué es la minería de datos y para qué se utiliza por parte de los empresarios. En este artículo, exploraremos los conceptos básicos que todo empresario debe conocer sobre la minería de datos.

La minería de datos se ha convertido en una práctica ampliamente adoptada en el mundo empresarial. Según un artículo publicado en la revista Forbes en enero de 2021, el data mining se ha convertido en una de las principales prioridades de los directores de tecnología de la información (CIO) para 2021. Kim Hales, vicepresidenta de IT de NRG Energy en Texas, destacó en Forbes que la minería de datos es esencial para "captar e integrar un conjunto aún más amplio de datos como parte de los procesos de toma de decisiones". En consecuencia, la minería de datos ahora es parte integral del proceso de definición de estrategias empresariales y toma de decisiones.

El desafío en la relación entre la minería de datos y las estrategias empresariales radica en la complejidad de los procedimientos de minería de datos, que requieren perfiles altamente técnicos y pueden resultar difíciles de comprender para personas no expertas en ingeniería de datos. Sin embargo, los empresarios no necesitan dominar los procesos de minería de datos, pero sí deben comprender qué es, para qué sirve y cómo puede mejorar la productividad empresarial.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de descubrimiento de patrones y correlaciones en los datos mediante técnicas basadas en estadísticas y matemáticas. Implica el análisis de grandes volúmenes de datos utilizando algoritmos de minería de datos y tecnologías de reconocimiento de patrones para convertir los datos en información procesable, identificar patrones, predecir tendencias y establecer reglas y recomendaciones. La minería de datos utiliza enfoques no convencionales de reconocimiento de patrones y puede revelar patrones y tendencias que no se pueden descubrir mediante consultas tradicionales debido a la complejidad de los datos o las relaciones entre ellos.

En el ámbito empresarial, la minería de datos se desarrolló para que los empresarios pudieran obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos sin necesidad de recurrir a matemáticos o estadísticos.

En resumen, la minería de datos es un proceso basado en las matemáticas que permite descubrir información previamente oculta. Se utiliza para obtener conocimientos que respalden una mejor toma de decisiones empresariales y representa una forma avanzada de impulsar las decisiones basadas en datos.

Aspectos a considerar antes de invertir en minería de datos: Los procedimientos de minería de datos son complejos, implican múltiples fases y pueden propiciar errores con facilidad. Por lo tanto, no solo es importante que sean realizados por profesionales capacitados, sino que también se requieren tecnologías específicas que incluyan interfaces gráficas de usuario para aumentar la productividad y prevenir errores. Además, es crucial validar los patrones descubiertos y asegurarse de que sean aplicables en situaciones empresariales reales. De lo contrario, los técnicos podrían identificar patrones que no aporten valor a la mejora de las actividades empresariales.

Hoy en día, el mercado ofrece numerosas herramientas tecnológicas que facilitan los procesos de minería de datos mediante interfaces gráficas que simplifican los procedimientos y mejoran la productividad, como Microsoft SQL Server Data Mining, una solución completa de minería de datos que combina varias herramientas en un entorno diseñado específicamente para trabajar con modelos de minería de datos.

Ventajas Empresariales de la Minería de Datos

Además de descubrir información exclusiva y enriquecer el conocimiento para tomar decisiones empresariales más informadas y desarrollar estrategias y acciones más efectivas, la minería de datos puede aplicarse en una amplia variedad de iniciativas y estrategias específicas relacionadas con la inteligencia empresarial. Por ejemplo, puede utilizarse para:

1. Predicciones, como estimar las ventas o pronosticar la carga de servidores y su tiempo de inactividad.

2. Segmentación de clientes y predicción de su comportamiento: A través del análisis de correlaciones en los datos, es posible identificar afinidades entre grupos de clientes y categorizarlos según los productos o servicios que han adquirido. También se pueden anticipar sus futuras compras y estimar la frecuencia y el monto de sus adquisiciones.

3. Modelos de probabilidad: La minería de datos tiene la capacidad de calcular probabilidades y predecir riesgos, lo que permite prevenir o mitigar posibles problemas y ajustar las operaciones empresariales en función de las probabilidades identificadas.

4. Generación de recomendaciones: La minería de datos puede utilizarse para descubrir conexiones entre los productos y servicios que componen la oferta de una empresa, lo que facilita la implementación de estrategias de venta cruzada (cross-selling) y venta adicional (up-selling), así como la identificación de productos que tienden a venderse juntos.

5. Mejora de la experiencia del cliente: La minería de datos puede aplicarse para identificar los puntos de satisfacción e insatisfacción a lo largo del recorrido del cliente (customer journey) y descubrir las necesidades, preferencias y áreas problemáticas de los clientes.

   
   

   4 Ejemplos de Éxito en los que la Minería de Datos Impulsó la Rentabilidad y Eficiencia Empresarial

   Lejos de ser una idea abstracta, la minería de datos ha demostrado ser la clave del éxito para algunas organizaciones que han experimentado un aumento significativo en su productividad gracias a la obtención de conocimientos valiosos. Un artículo publicado en Forbes en 2018 destaca 4 casos de éxito impulsados por la minería de datos:

   1. El primer caso narra la experiencia de un minorista que, mediante la minería de datos, identificó qué clientes tenían el potencial de convertirse en clientes a largo plazo y cuáles no. Esto le permitió optimizar su estrategia de marketing y sus esfuerzos comerciales, adaptándolos al ciclo de vida de sus clientes. Lo que este minorista logró con mucho esfuerzo es precisamente lo que ofrece Bismart ABC Client Analysis, una solución tecnológica de fácil implementación que automatiza este proceso y clasifica a los clientes rentables, no rentables, estratégicos, con potencial de crecimiento y evalúa la diversificación y concentración de la cartera de clientes.

   2. Una empresa de seguros utilizó la minería de datos para identificar qué oficinas gestionaban ciertos tipos de siniestros con mayor eficiencia. Esta información permitió reconocer las mejores prácticas en el manejo de este tipo de reclamaciones y aplicarlas en otras sucursales. Como resultado, la empresa logró reducir costos y proporcionar un servicio más rápido y efectivo a sus clientes.

   3. Una entidad policial empleó la minería de datos para analizar las reglas utilizadas en la priorización de casos policiales. El análisis reveló que la priorización de casos se realizaba de manera completamente aleatoria y sin un criterio claro. Tras este descubrimiento, la institución pudo mejorar la asignación de casos al reemplazar el sistema anterior por uno más eficiente y productivo.

   4. Por último, un fabricante de productos químicos aprovechó la minería de datos para identificar señales de advertencia en los vertidos químicos. Esto le permitió implementar medidas preventivas, reducir costos y gastos de capital, y establecer nuevas normas para la protección del medio ambiente.

   Estos ejemplos ilustran cómo la minería de datos se ha convertido en una herramienta poderosa en el mundo empresarial. Permite a las empresas obtener un conocimiento profundo, conocido como "insights" empresariales, en diversas áreas funcionales relacionadas con sus operaciones. Asimismo, ayuda a comprender mejor las acciones, estrategias y procesos existentes con el objetivo de mejorarlos. La tecnología ha permitido a las empresas aplicar metodologías propias de la investigación científica para optimizar sus actividades comerciales.

   
   

   Las 7 Mejores Herramientas Gratuitas para la Minería de Datos

   No es ningún misterio que los datos tienen el potencial de impulsar mejoras significativas en los resultados empresariales. Acceder a datos nos brinda la oportunidad de identificar áreas de mejora y rutas hacia la optimización. Sin embargo, la recopilación de datos puede ser un proceso laborioso que no siempre es eficiente. Afortunadamente, existen numerosas fuentes de datos que pueden acelerar este proceso, junto con la práctica de la minería de datos, una estrategia que está ganando prominencia en el mundo empresarial.

A continuación presentamos algunas de las herramientas de minería de datos más populares.

1. 1. lenty

   Xplenty es una plataforma que facilita la preparación y recepción de datos analíticos para empresas. Destaca por su amplia gama de características y su excelente combinación de hardware y software.

   Ofrece la flexibilidad de construir tu propio flujo de datos y proporciona opciones tanto de código cero como de código bajo. Además, se distingue por su sólido sistema de soporte al cliente. Debido a su variedad de características personalizables, Xplenty se convierte en una plataforma de minería de datos perfecta para cualquier tipo de negocio.

   2. Weka

   Si buscas obtener datos de manera más visual y aprovechar las capacidades de visualización de datos, Weka es la herramienta ideal. Esta plataforma ofrece diversas herramientas visuales que enriquecen el análisis de datos. Además, tiene una capacidad de minería de datos superior en comparación con la herramienta anterior. Es importante destacar que los datos deben estar en un formato plano para aprovechar al máximo esta plataforma. Con funciones de regresión, visualización y procesamiento de datos, Weka proporciona un software óptimo para llevar a cabo procesos de minería de datos.

   3. Rapid Miner

   Como su nombre sugiere, Rapid Miner se destaca como una de las principales plataformas de minería de datos. Creada en Java, ofrece numerosas opciones centradas en el análisis empresarial y la inteligencia empresarial (business intelligence).

   A pesar de la velocidad a la que proporciona datos, Rapid Miner ejecuta el proceso con un margen mínimo de errores. Esto se debe a los marcos de trabajo disponibles en Rapid Miner, que resultan fáciles de utilizar tanto para principiantes como para personas sin experiencia en minería de datos.

   Rapid Miner incluye Rapid Miner Studio, Rapid Miner Radoop y Rapid Miner Server, ofreciendo una amplia gama de oportunidades para la recopilación, procesamiento y minería de datos, lo que permite a las empresas expandir sus capacidades de generación de conocimiento.

   4. Teradata

   Teradata, también conocida como la base de datos Teradata, es otra opción ideal para empresas que buscan soluciones de minería de datos. Esta plataforma se especializa en la recopilación de información específica sobre ventas, preferencias de clientes y disposición de productos. Teradata se destaca como una de las mejores herramientas de minería de datos enfocadas en ventas, lo que la convierte en la elección perfecta para optimizar los procesos de ventas.

   5. Orange

   A diferencia de la mayoría de las plataformas de minería de datos que están escritas en Java, Orange está desarrollada en Python. Esta herramienta ofrece una solución completa que combina análisis visual y análisis convencional de datos. Lo que la distingue son los "widgets", que permiten la visualización de análisis y modelos predictivos de algoritmos. Estos widgets facilitan la interpretación de datos y tablas con características verificables.

   Si te atraen los diseños visuales y frescos, Orange es una opción potencial para el procesamiento de datos en tu empresa.

   6. Revolution

   Revolution se caracteriza por ser fácil de usar y por ofrecer datos estadísticos y visuales de manera efectiva. Facilita la recopilación de datos y permite realizar análisis más avanzados. Sus gráficos y elementos visuales son nítidos y de alta calidad.

   Sin embargo, Revolution no se destaca en la minería intensiva de datos, ya que se centra más en el análisis que en la extracción de datos complejos. Por lo tanto, si buscas análisis detallados, Revolution puede ayudarte con un enfoque más superficial.

   7. Dundas

   Dundas es una plataforma que puede ser utilizada por varios empleados de una empresa al mismo tiempo. Con su característica de "plataforma central de datos", las empresas pueden proporcionar acceso a los datos relevantes a todos los empleados. Dundas incluye paneles interactivos que simplifican la gestión de datos.

   Esta plataforma de minería de datos es innovadora y es especialmente adecuada para empresas de gran envergadura con una plantilla considerable.

   
   

   Inteligencia artificial generativa

   Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha causado un gran impacto en la conversación pública, convirtiéndose rápidamente en una de las tecnologías de adopción más veloz en la historia.

   Es importante destacar que la inteligencia artificial generativa no debe confundirse con la "inteligencia artificial general", un concepto más abstracto que se utiliza para describir una forma de inteligencia artificial que puede igualar o superar la inteligencia humana promedio, y que ha generado controversia recientemente.

   De acuerdo con McKinsey, la versión pública de ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en tan solo dos meses, lo que democratizó una tecnología que ha existido durante más de un siglo, como es la inteligencia artificial.

   El crecimiento rápido de la inteligencia artificial generativa se puede atribuir a su facilidad de acceso. Antes de la llegada de ChatGPT al mercado, la inteligencia artificial ya tenía una fuerte presencia en la industria tecnológica, pero estaba reservada principalmente para expertos en el campo. Sin embargo, ChatGPT cambió este paradigma al poner la inteligencia artificial generativa al alcance de cualquier persona.

   Por primera vez, los usuarios pueden aprovechar esta tecnología sin necesidad de tener conocimientos en machine learning, que es la base de la inteligencia artificial generativa.

   Todo esto es posible debido a que los chatbots de inteligencia artificial generativa utilizan modelos de base, que son redes neuronales entrenadas con grandes cantidades de datos no estructurados ni etiquetados. Estos modelos de base son altamente versátiles y pueden aplicarse a una amplia variedad de tareas, a diferencia de los modelos anteriores de inteligencia artificial, que estaban diseñados para realizar una sola tarea específica.

   No obstante, esta versatilidad conlleva el inconveniente de que la inteligencia artificial generativa tiende a ser menos precisa debido a su amplitud, lo que aumenta la probabilidad de obtener resultados incorrectos o menos rigurosos.

   La inteligencia artificial generativa es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar sistemas y modelos capaces de generar contenido original y nuevo. Para lograr esto, utiliza técnicas de aprendizaje automático multimodal (MML) y redes neuronales, aprendiendo a imitar o crear nuevas instancias a partir de datos que se parecen a ejemplos proporcionados durante su entrenamiento.

   La esencia de la IA generativa radica en que sus modelos tienen la habilidad de comprender la estructura subyacente de un conjunto de datos y, posteriormente, generar nuevas instancias que sigan esa misma estructura. Esto permite que los modelos de IA generativa creen una variedad de contenidos, incluyendo imágenes, texto, música y video.

   Una técnica comúnmente utilizada en la inteligencia artificial generativa es la de las redes neuronales generativas adversariales (GAN, por sus siglas en inglés). Las GAN consisten en dos tipos de redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador se encarga de crear nuevas instancias de datos, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de estas instancias. Ambas redes se entrenan simultáneamente, con el generador intentando engañar al discriminador y el discriminador mejorando su capacidad para distinguir entre instancias generadas y reales.

   ¿Cuáles son las diferencias clave entre la inteligencia artificial generativa y otros tipos de inteligencia artificial?

   La distinción principal radica en la capacidad de la inteligencia artificial generativa para crear contenido nuevo en formatos no estructurados, como texto e imágenes.

   La inteligencia artificial generativa opera mediante modelos de redes neuronales artificiales, conocidos como modelos fundacionales, que se entrenan a través del aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático. Aunque el aprendizaje profundo existe desde principios de los años 2000, los modelos recientes aplicados en la IA generativa presentan diferencias notables en comparación con los modelos previos.

   La característica más destacada de estos nuevos modelos radica en su capacidad para ser entrenados con conjuntos de datos no estructurados extremadamente amplios y diversos, a diferencia de los modelos de aprendizaje profundo anteriores que solían emplear conjuntos de datos más limitados y específicos.

   Esta diferencia conlleva un aumento significativo en la versatilidad de los nuevos modelos, permitiéndoles realizar múltiples tareas simultáneamente y generar nuevo contenido. Por ejemplo, mientras que los modelos de aprendizaje profundo anteriores podían, por ejemplo, identificar objetos en una imagen o hacer predicciones basadas en la información de la imagen, los nuevos modelos de IA generativa pueden realizar ambas tareas y además generar contenido original.

   Lo que hace especial a estos nuevos modelos de aprendizaje profundo aplicados en la inteligencia artificial generativa es su capacidad para acumular conocimientos y discernir patrones y relaciones en los datos a partir de los extensos conjuntos de entrenamiento utilizados. Esto es lo que permite a ChatGPT responder preguntas y generar contenido original, y a DALL-E 2 y Stable Diffusion crear imágenes a partir de descripciones.

   La versatilidad inherente a la IA generativa abre la puerta a una amplia gama de aplicaciones que los modelos de aprendizaje profundo anteriores no podían abordar.

   La inteligencia artificial generativa ofrece una amplia gama de aplicaciones en el entorno empresarial. Sus principales casos de uso se centran en la automatización y la optimización de tareas y procesos. La IA generativa va más allá de las capacidades de ChatGPT y puede desempeñar múltiples funciones en una empresa, incluyendo la clasificación, edición, resumen, respuesta a preguntas y creación de contenido nuevo.

   Estas capacidades tienen un potencial significativo para generar valor en el ámbito empresarial, ya que pueden transformar la forma en que se llevan a cabo las operaciones en todas las áreas y procesos de una organización.

   Es importante tener en cuenta que la tecnología de IA generativa está en constante evolución, lo que significa que a medida que avanza, se pueden identificar nuevas aplicaciones en el ámbito empresarial. Actualmente, sus aplicaciones más relevantes incluyen la automatización de tareas, flujos de trabajo y respuestas a solicitudes específicas.

   Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que la versatilidad de la IA generativa también conlleva riesgos. Por lo tanto, las empresas que deseen adoptar esta tecnología deben hacerlo de manera responsable y aplicar medidas de mitigación de riesgos.

   Los riesgos asociados a la inteligencia artificial generativa deben abordarse desde el inicio de su implementación. Estos riesgos incluyen:

   1. Imparcialidad: Los modelos de IA generativa pueden generar sesgos algorítmicos debido a datos de entrenamiento imperfectos o decisiones incorrectas en su desarrollo.

   2. Propiedad intelectual (PI): La utilización de datos de entrenamiento y resultados generados por modelos de IA generativa puede plantear problemas de infracción de derechos de autor, marcas registradas, patentes y otros derechos legales de propiedad intelectual.

   3. Privacidad: Existe el riesgo de que la IA generativa revele información privada de los usuarios en sus resultados, así como la posibilidad de crear y difundir contenido malicioso, como deepfakes o desinformación.

   4. Seguridad: La IA generativa puede ser empleada para aumentar la sofisticación de los ciberataques y puede ser manipulada con fines maliciosos.

   5. Fiabilidad: Los modelos de IA generativa pueden ofrecer respuestas inconsistentes a las mismas preguntas, lo que dificulta evaluar su precisión y confiabilidad.

   6. Impacto social y ambiental: El desarrollo y entrenamiento de modelos de IA generativa pueden tener consecuencias sociales y medioambientales negativas, incluyendo un aumento de las emisiones de carbono.

   En resumen, la inteligencia artificial generativa ofrece numerosas oportunidades para mejorar la eficiencia y la productividad empresarial, pero también conlleva desafíos que deben abordarse de manera responsable y proactiva para garantizar un uso ético y seguro de esta tecnología.

Chat GPT-4

GPT-4, o también conocido como Chat GPT-4, es un modelo multimodal de gran envergadura que hace uso de las capacidades de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para ofrecer respuestas en lenguaje natural a una amplia variedad de preguntas. Además, posee numerosas otras habilidades, como la capacidad de programar, traducir y corregir textos, generar artículos y crear hojas de cálculo, entre otras.

La sigla "GPT" proviene de Generative Pre-trained Transformer, una tecnología basada en el aprendizaje profundo que emplea redes neuronales artificiales para producir texto de manera similar a un ser humano.

De acuerdo con OpenAI, las capacidades de Chat GPT-4 se asemejan considerablemente a las de los seres humanos. Aunque es menos competente que los humanos en diversos contextos del mundo real, demuestra un desempeño a nivel humano en numerosas pruebas de referencia realizadas en entornos profesionales y académicos.

1. ¿Cómo utilizar Chat GPT-4?

2. En la actualidad, GPT-4 se encuentra disponible únicamente en la suscripción de pago ChatGPT Plus, mientras que la versión gratuita de ChatGPT seguirá utilizando GPT-3.5.

   GPT-4 también estará disponible como una API para que los desarrolladores puedan integrarlo en la creación de aplicaciones y servicios.

   La forma más sencilla de empezar a utilizar GPT-4 de forma gratuita es a través de Bing Chat. Después del anuncio de la colaboración entre Microsoft y OpenAI, se confirmó que el chatbot de Bing, de uso gratuito, ya utiliza GPT-4.

   Para los usuarios que han suscrito ChatGPT Plus, el uso de Chat GPT-4 es igual al de GPT-3.5: simplemente expresas lo que necesitas y esperas unos segundos para obtener una respuesta del algoritmo.

   GPT-4: Nuevas capacidades

3. OpenAI ha destacado que GPT-4 presenta mejoras significativas en tres áreas clave: creatividad, manejo de información visual y amplitud de contexto.

   En cuanto a creatividad, GPT-4 sobresale en la creación y colaboración en proyectos creativos, como música, guiones, escritura técnica y adaptación al estilo de escritura del usuario.

   En cuanto a la amplitud de contexto, GPT-4 puede procesar hasta 25.000 palabras de texto del usuario, y también puede interactuar con el contenido de una página web a través de un enlace proporcionado por el usuario, lo que facilita la creación de contenido y conversaciones extensas.

   Una característica destacada de GPT-4 es su capacidad para procesar imágenes, lo que significa que los usuarios pueden hacer preguntas o solicitudes relacionadas con imágenes.

   OpenAI asegura que GPT-4 es más seguro que GPT-3.5, con un 40% más de respuestas objetivas y un 82% menos de probabilidad de responder a solicitudes de contenido inapropiado.

   Limitaciones de Chat GPT-4

4. OpenAI reconoce que GPT-4, al igual que las versiones anteriores, aún presenta desafíos relacionados con sesgos sociales, generación de respuestas incorrectas y manejo de solicitudes inapropiadas.

   La "generación de respuestas incorrectas" se refiere a respuestas falsas que GPT-3 y GPT-3.5 solían proporcionar cuando no tenían información precisa para responder. GPT-4 mejora en este aspecto, con un 40% más de probabilidades de proporcionar respuestas precisas en comparación con GPT-3.5, pero aún puede cometer inexactitudes.

   Diferencias entre Chat GPT-4 y Chat GPT-3.5

5. Aunque no se han detallado explícitamente los cambios en GPT-4, se ha enfatizado su mejora con respecto a GPT-3.5 en términos de velocidad de procesamiento, capacidad de procesar hasta 25.000 palabras y comprensión de instrucciones más detalladas. GPT-4 también se considera más inteligente, menos propenso a errores y más resistente a solicitudes inapropiadas.

   Además de las mejoras mencionadas, GPT-4 introduce nuevas funcionalidades, como su capacidad para comprender imágenes, su habilidad mejorada para programar y su capacidad para aprobar exámenes más complejos, como el Uniform Bar y la Olimpiada de Biología. También tiene una comprensión más sólida del humor y puede explicar por qué algo es gracioso.

6. Microsoft se suma al furor de la inteligencia artificial generativa

    El martes pasado, el 23 de mayo, Microsoft anunció dos emocionantes adiciones a Power BI: Microsoft Fabric y Copilot.

   Microsoft Fabric representa el enfoque de Microsoft para construir una arquitectura de datos altamente adaptable en torno a Power BI. Por otro lado, Copilot brinda a los usuarios de Power BI acceso a avanzadas capacidades de inteligencia artificial basadas en aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (PLN).

   Copilot es la última incorporación en el ámbito de la inteligencia artificial para Power BI. Este componente es esencialmente un modelo de inteligencia artificial multimodal de gran envergadura basado en procesamiento de lenguaje natural. Podríamos compararlo en términos sencillos con el "ChatGPT" o "DALL·E" de Power BI.

   Con la incorporación de Copilot en Power BI, los usuarios ahora pueden realizar preguntas sobre los datos y crear visualizaciones y medidas DAX simplemente proporcionando una breve descripción de lo que desean. En un vídeo de presentación de Copilot, podemos observar que funciona de manera similar a ChatGPT, a través de una interfaz de chat conversacional. Además, el vídeo nos ofrece un vistazo a algunas de las impresionantes capacidades de Copilot.

   Azure OpenAI Service

   Microsoft ha lanzado Azure OpenAI Service, una potente solución de inteligencia artificial que incorpora los algoritmos más avanzados del mercado. Aquí te presentamos las capacidades, modelos y ventajas de este servicio innovador.

   Azure OpenAI Service es una oferta de inteligencia artificial desarrollada en colaboración entre Microsoft Azure y OpenAI. Esta plataforma brinda a empresas y desarrolladores acceso a los modelos de inteligencia artificial más vanguardistas, incluyendo GPT-3.5, Codex y DALL•E 2. Estos modelos permiten la creación de aplicaciones avanzadas y la resolución de problemas altamente complejos.

   La visión de Microsoft es proporcionar un servicio de inteligencia artificial completo, brindando a las empresas acceso a los modelos más avanzados del mundo, respaldados por las sólidas medidas de seguridad integradas en Microsoft Azure.

   Azure OpenAI Service se ejecuta en la infraestructura altamente optimizada para inteligencia artificial de Microsoft Azure y ofrece funcionalidades de nivel empresarial. Este servicio es la elección perfecta para empresas y organizaciones que requieren soluciones de inteligencia artificial escalables y de alto rendimiento.

   1. Posible integración entre Excel y Chat GPT

   2. La asociación entre Microsoft y OpenAI podría tener un impacto significativo en el mercado de software de business intelligence. La posible integración de ChatGPT con Excel podría transformar la herramienta más popular de Microsoft en la principal tecnología de BI para muchas empresas, atrayendo más usuarios a Power BI y superando a la competencia.

      Hace algunos meses, en enero de 2023, se informó que Microsoft estaba experimentando con la integración de una versión de GPT en sus aplicaciones Word, PowerPoint, Outlook y Excel. Aunque no se conocen los detalles específicos de la integración, se especula que GPT podría mejorar la función de autocompletado y proporcionar consultas más precisas a los usuarios de las herramientas de Microsoft.

      También se rumorea que Microsoft planea incorporar ChatGPT, el popular chatbot, en sus productos, incluido Excel.

      La integración de Excel y ChatGPT podría revolucionar la forma en que se utiliza la herramienta. Excel podría generar texto a partir de instrucciones en lenguaje natural muy básicas, lo que permitiría a los usuarios analizar sus datos directamente en las hojas de Excel.

      Este paso podría beneficiar a Microsoft en un mercado de business intelligence cada vez más competitivo. En lugar de ser una amenaza para Power BI, la mejora y la adición de nuevas capacidades a Excel podrían atraer más usuarios a Power BI y a otras tecnologías de la suite de Microsoft. Las empresas no solo evalúan las capacidades de una herramienta, sino también su integración en el ecosistema existente y la facilidad de uso con otras herramientas. En este sentido, el ecosistema de herramientas empresariales de Microsoft es sólido.

      La integración de ChatGPT con Excel podría ser una ventaja significativa para Microsoft, aumentando su popularidad y ampliando su participación en el mercado. Con las capacidades de inteligencia artificial de ChatGPT, Excel podría convertirse en una herramienta de BI más potente y fácil de usar que cualquier otra disponible. Si GPT se integra en otros productos de MS Office, como Outlook y PowerPoint, los usuarios podrían disfrutar de una experiencia completamente nueva sin tener que adquirir múltiples herramientas.

   ¿Qué es el metaverso?

   El concepto de metaverso se originó en la novela de ciencia ficción "Snow Crash" escrita por Neal Stephenson en 1992. En esta obra, el término se utiliza para describir un mundo virtual de importancia equivalente al mundo físico. El protagonista, Hiroaki, un repartidor de pizza en la realidad física y un samurái en el metaverso, se enfrenta a una amenaza informática en este mundo virtual y lucha contra el villano detrás de ella.

   Desde su creación en la literatura de ciencia ficción, el metaverso ha adquirido relevancia en la cultura popular y ha generado interés en importantes empresas tecnológicas como Facebook, Microsoft y Nvidia, así como en el público en general.

   En la actualidad, el metaverso se concibe como un mundo virtual que se espera que se expanda en el entorno digital y se asemeje al mundo físico. Esto implica no solo la estética, sino también la posibilidad de que las personas desarrollen su vida cotidiana y sus interacciones sociales de manera similar a como lo hacen en el mundo físico.

   Para que esta visión se haga realidad, se requiere un avance tecnológico que permita una inmersión total en el entorno digital. Los dispositivos de realidad virtual (VR), la inteligencia artificial y la interoperabilidad entre plataformas son elementos clave en esta evolución. La inteligencia artificial se utilizaría para expandir las capacidades analíticas y metafísicas del entorno digital.

   La interoperabilidad, que implica la coexistencia fluida de múltiples sistemas, software, máquinas y servicios digitales, es esencial para el funcionamiento del metaverso. Además, se requerirá un intercambio significativo de datos, lo que implica la expansión de la ciencia de datos y el análisis de datos, así como herramientas como los procesos ETL y el data warehouse para integrar y gestionar grandes cantidades de información. En conjunto, estas tecnologías y conceptos son fundamentales para hacer realidad la idea de un metaverso en el que las personas puedan vivir, trabajar, socializar y participar en actividades cotidianas de manera similar a como lo hacen en el mundo físico.