Por ejemplo, cuando iniciamos una sesión en Netflix, podemos ver recomendaciones diferentes a las de otra persona. El algoritmo reconoce lo que nos gusta y lo que no
Para los negocios, la idea de utilizar la Inteligencia Artificial (IA) como ayuda está siendo cada vez más común. Los algoritmos pueden ayudar a las empresas a predecir las necesidades de los clientes y ofrecer recomendaciones basadas en las preferencias.
Eva García Luna, Consultora de Soluciones de Zendesk, indica que las personas se sienten más cómodas con la idea de interactuar con la IA si eso significa una resolución rápida y eficiente de sus problemas.
Los chatbots, por ejemplo, pueden ser una excelente herramienta de servicio al cliente que ayuda a responder preguntas rápidamente y enrutar las solicitudes de servicio a los equipos adecuados.
Algunas de las formas en las que IA ayuda a resolver problemas humanos son:
1. Habla predictiva
Las investigaciones muestran que las personas suelen escribir entre cinco y 20 palabras por minuto, pero hablan entre 100 y 140 palabras por minuto. Por lo tanto, las personas que necesitan teclados para comunicarse pueden tener dificultades para mantener una conversación. Investigadores de las universidades de Cambridge y Dundee desarrollaron una herramienta de texto predictivo que analiza las palabras y el contexto de una persona mientras escribe. Con estos datos, la herramienta sugiere frases para que las use la persona, eliminando entre el 50 y el 96 por ciento de las pulsaciones de teclas.
2. IA para acompañar
La propagación del COVID-19 ha afectado profundamente nuestra capacidad para conectarnos con otros humanos, y la soledad resultante puede afectar tanto la mente como el cuerpo. Aquí hay un área inesperada donde la IA puede ayudar. En el apogeo de la pandemia, más de medio millón de personas descargaron la aplicación Replika para encontrar compañía en un chatbot, usando IA para enviar mensajes a personas que solo quieren hablar con alguien (incluso si no son humanos).
3. Reconocimiento avanzado de imágenes
La Universidad de León en España junto con el Instituto Nacional de Ciberseguridad crearon una herramienta para identificar objetos en fotografías de escenas de crimen. El equipo utiliza las imágenes para entrenar a la inteligencia artificial para detectar pistas cruciales, catalogando información sobre los elementos de la escena y que pueda reconocer rostros conocidos, estimar la edad y el sexo, haciendo posible que los oficiales encuentren detalles rápidamente sin tener que mirar manualmente cientos de fotos.
4. Aceleración de la industria farmacéutica
Una startup de biotecnología de Hong Kong utilizó el aprendizaje automático para crear un nuevo fármaco potencial para tratar el tejido cicatricial. Lo importante aquí es el tiempo: solo 46 días desde el diseño molecular hasta la prueba. Esto comparado con un proceso sin la aplicación de IA, generalmente se necesitan más de 10 años y USD ﹩2.6 mil millones para llevar un nuevo medicamento al mercado. Aunque esto todavía se encuentra en la etapa de prueba, existe un enorme potencial para la IA en los productos farmacéuticos.
5. Identificación de los veteranos en riesgo
El Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU (VA), puso a prueba una iniciativa llamada REACH VET para ayudar a salvar la vida de los veteranos. Utilizando un modelo predictivo, el departamento puede analizar los registros de pacientes del VA para identificar a los veteranos con mayor riesgo de suicidio. La IA utiliza 61 variables, que incluyen citas perdidas, lesiones cerebrales y diagnósticos de salud mental, para crear un modelo predictivo. Cuando encuentran personas en alto riesgo, el personal se acerca de manera proactiva y sugiere opciones de tratamiento, como visitar a su trabajador social. Hasta ahora, los resultados han sido prometedores: los veteranos en el programa tienen menos citas perdidas, menos admisiones por salud mental de pacientes hospitalizados y una menor mortalidad por todas las causas.
Por ejemplo, cuando iniciamos una sesión en Netflix, podemos ver recomendaciones diferentes a las de otra persona. El algoritmo reconoce lo que nos gusta y lo que no.
