Inteligencia artificial y asistentes digitales: más allá de los chatbots

El mundo de las nuevas tecnologías avanza a una velocidad de vértigo. Algunas tendencias van más rápido que otras, pero es un hecho que casi cada trimestre vemos aparecer nuevos casos de uso alrededor de tecnologías tales como blockchain, Internet of Things y gemelos digitales, inteligencia artificial, smart-devices, etc.

De estas tendencias, la que me resulta más fascinante es la inteligencia artificial, en parte porque impacta a casi todos los ámbitos del software. Y en 2021, el software está en todas partes.

En el mundo de la inteligencia artificial hay dos aspectos diferenciales respecto a otras tecnologías: la velocidad a la que se producen los avances, y cómo estos avances suponen un cambio cualitativo.

Velocidad de crucero

Primero, a velocidad a la que avanzan las herramientas que nos permiten crear y aplicar inteligencia artificial. Algunos de los casos de uso que hoy en día se pueden implementar con relativa facilidad, hace tan sólo un par de años eran difíciles y costosos. Y hace 6 o 7 años parecían ciencia ficción sacada de una película de Hollywood.

Evolución cualitativa

Segundo, la evolución que nos permite la inteligencia artificial no es simplemente una mejora cuantitativa al software existente, sino que puede suponer un cambio cualitativo. Agregando capacidades inteligencia artificial a un caso de uso o una necesidad existente, simplemente podemos hacer algo que antes era imposible o impracticable.

Tipos de AI aplicada

Vamos a ver algún ejemplo concreto de todo esto. Pero para ello primero tenemos que acotar las diferentes áreas dentro del mundo de la inteligencia artificial. Si nos centramos en los tipos de casos de uso que vemos en los negocios cotidianos, distinguimos entre 2 tipos de inteligencia artificial:

• Modelos predictivos
• Servicios cognitivos

Lo que comúnmente se conoce como modelos predictivos, viene a ser realizar predicciones -y clasificaciones, regresiones, agrupaciones y de detección de anomalías, pero me gusta agrupar en el término más general predicciones- sobre los conjuntos de datos habituales que podemos encontrar en una base de datos y representar en una hoja de cálculo. Hacemos predicciones sobre datos concretos. Y no hay mucho misterio desde el punto de vista tecnológico. La dificultad principal reside en la cantidad y calidad de los datos disponibles. El gran proyecto aquí es El Proyecto de los Datos, convertirse en una compañía data driven.

El segundo tipo de IA que tiene mucha popularidad últimamente es algo mucho más visual. Y es lo que conocemos como servicios cognitivos, y normalmente engloban todo lo relacionado con visión artificial, voz y sonido -tanto análisis como generación- y entendimiento de texto. Este segundo tipo de inteligencia artificial, los servicios cognitivos, son sorprendentemente fáciles y poco costosos de aplicar. Las tecnologías están muy avanzadas y las herramientas permiten su aplicación sin necesidad de crear inteligencia artificial. Únicamente utilizando los servicios ya existentes y personalizándolos.

Y muy relacionado con los servicios cognitivos, tenemos otro apartado de la inteligencia artificial realmente espectacular -y a veces inquietante- donde estamos viendo unos avances extraorinarios. Es todo lo relacionado con la generación de contenido. Y cuando hablamos de generación de contenido nos referimos tanto a imagen fotorealista, síntesis de voz natural y  generación de contenido textual. Es decir, software que con una imagen realista y una voz familiar y agradable nos dice cosas coherentes. Y mantiene conversaciones. Conversaciones naturales.

Los avances en las 3 áreas son:

Imagen, lo que veo. Por un lado, tenemos redes neuronales son capaces de generar imágenes y vídeos fotorealistas. Imágenes o vídeos de personas que parecen personas de verdad pero no lo son. Arquitecturas GAN – generative advesarial networks, una arquitectura de machine learning brillante.

Voz, lo que oigo. La segunda pieza importante es la voz. A partir de un texto escrito, generar la voz natural que lo cuenta. Aquí las redes neuronales son capaces de generar voces mucho más naturales que los modelos de síntesis de sonido tradicionales.

Contenido, lo que me cuenta la IA. La tercera parte importante, importantísima, diría yo. Es el hecho de que la IA sea capaz de generar el contenido que cuenta. No necesariamente inventarse el contenido, pero si las palabras para explicarlo. Ya no es un software capaz de convertir un texto a voz. Es un software capaz de ofrecerte una explicación detallada. O sencilla. O mantener una conversación completa.

¿Cómo de avanzado está esto? ¿es una realidad, o es puro hype de las compañías tecnológicas para venderlos la ya tan manida transformación digital?

Pues lo mejor es que lo veamos en el almuerzo empresarial junto con nuestro partner Nunsys  "Cómo puedes utilizar hoy la Inteligencia Artificial del futuro”

Y para abrir boca, aquí un ejemplo:

David Hurtado, Innovation Lead en Microsoft