La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) son grandes términos de moda que están haciendo más ruido que nunca. Aunque estas palabras se utilizan indistintamente, no son lo mismo. Para apreciar su verdadero valor, es importante saber en qué se diferencian.
La inteligencia artificial es un término general que representa cualquier tipo de tecnología que aborda cuestiones complejas y simula la capacidad del cerebro humano para resolver problemas. Realiza tareas comúnmente asociadas a la inteligencia humana y se desarrolló para generalizar, razonar, descubrir significados y aprender de los errores.
El machine learning, por su parte, es un subconjunto de la tecnología de IA. El software de ML toma y aprende nueva información automáticamente basándose en los patrones que identifica. Analiza los datos y luego utiliza este «conocimiento» para tomar la decisión correcta, eliminando o minimizando así la intervención humana. Como la máquina aprende de forma autónoma, no necesita programación adicional.
Las empresas crean y reciben datos de múltiples fuentes y deben encontrar la mejor forma de utilizarlos. Aquí es donde entra en juego el machine learning: procesa los datos, permitiendo la identificación de patrones, señales de alarma y tendencias para que los ejecutivos y directivos puedan planificar correctamente y determinar la forma más eficiente de operar en el futuro.
¿Dónde entra en juego el big data? 
Pero incluso si tu empresa no trata con big data, la tecnología ML puede ayudar transformando manualmente procesos muy complejos en otros más ligeros, lo que se traduce en menos trabajo manual y rutinario para los empleados, una mejor experiencia del cliente y otras ventajas. Por ejemplo, a todos nos encantan esos formularios en línea que predicen lo que vamos a escribir a continuación y rellenan automáticamente la información necesaria. Qué lujo de ahorro de tiempo es no tener que pulsar las mismas teclas una y otra vez, por no hablar de la reducción de errores humanos.
Clasificar, distribuir y archivar documentos sin intervención humana
El programa utiliza el «aprendizaje de pocos ejemplos», que lo entrena con muy pocos ejemplos (normalmente de 1 a 3). Así, sus capacidades automatizadas se vuelven muy precisas rápidamente. Esto es una gran ventaja; el usuario no necesita muchos datos de muestra para «enseñar» al software a ser preciso y casi no necesita configuración.
Entrenar a los robots para que elijan y coloquen los objetos en el lugar correcto mediante la repetición y la retroalimentación es otro de los muchos usos del ML. Permite que los sistemas robóticos se adapten a sus entornos de trabajo y participen en flujos de trabajo sin una programación compleja.
¿Cómo usas ya la IA?
La funcionalidad de la IA no siempre es obvia para el usuario. Por ejemplo, la detección de idiomas es otra función entre bastidores de DocuWare. Cuando un usuario sube un documento, la IA lo compara con los 70 idiomas que admite DocuWare y determina en qué idioma está escrito. Esto lo hace un modelo de inteligencia artificial entrenado con datos lingüísticos disponibles públicamente.
Los filtros de spam que separan los correos no solicitados y potencialmente peligrosos y los envían a las carpetas de spam o papelera son habituales y nos permiten centrarnos en los correos que queremos recibir.
Los chatbots son sistemas de inteligencia artificial que utilizan capacidades de procesamiento del lenguaje natural para mantener una conversación digital. Los ejemplos más obvios de chatbots son Siri de Apple, Cortana de Microsoft y Alexa de Amazon. Además, muchos sitios web cuentan ahora con chatbots que pueden responder a preguntas de asistencia técnica, ayudar a guiar a los clientes a través de un proceso de venta o interactuar de otras formas.
Utilizar la IA para vender mejor
Cuando se utiliza correctamente, la inteligencia artificial nos proporciona un conocimiento más profundo de nuestros clientes, incluso en diferentes contextos y canales. La IA puede predecir el producto que va a comprar un cliente antes de que lo compre. Todos nos encontramos con esto cuando pedimos algo en Amazon. Es innegablemente útil cuando el sitio web «recomienda» artículos para añadir a nuestra cesta. Todo empresario con un producto que vender debería utilizar la IA de este modo.
Vayamos un paso más allá. La inteligencia artificial es capaz de leer señales y percibir la intención única de compra, actualización o cancelación de cada cliente. Impulsada por datos en tiempo real, la IA puede incluso guiar al servicio de atención al cliente y a los representantes de ventas para que hagan la oferta adecuada en el momento oportuno. El toque humano unido a su inteligencia y potenciado por la IA es una especie de magia tecnológica que ayudará a tu empresa a comprender mejor a tus clientes y a personalizar su experiencia al estilo de Amazon.
La IA puede ayudar a retener a los mejores talentos
La retención de empleados también es una clave en la que la IA puede ayudar a las empresas a prosperar. Los profesionales de RRHH pueden utilizar esta tecnología para ayudarles a ver quién está planeando dejar su trabajo. Empresas como IBM están utilizando estos conocimientos para llegar a empleados valiosos y negociar, contraofertar y retener sus servicios. Utilizar la tecnología para analizar los puntos de datos y determinar quién es un riesgo de fuga ahorra a todas las empresas un tiempo y un dinero valiosos.
Utilizar el machine learning para transformar un proceso manual de introducción de datos, impulsar flujos de trabajo automatizados u otro aspecto de la IA para predecir con precisión una venta o retener a un empleado valioso de un equipo constituye lo que puede ofrecer el mayor retorno de la inversión en esta tecnología. A medida que las innovaciones en IA y machine learning sigan desarrollándose a la velocidad del rayo, sus contribuciones al éxito de tu empresa prometen aumentar exponencialmente.
10 términos que deberías saber
- Un algoritmo: es una secuencia de reglas dadas a una máquina de inteligencia artificial para que pueda realizar una tarea o resolver un problema. Los algoritmos habituales se utilizan para la clasificación, la regresión y la agrupación.
- Aprendizaje profundo: es un subconjunto del machine learning que se centra en la formación de conceptos abstractos. Los sistemas de aprendizaje profundo procesan grandes cantidades de datos y generalizan categorías y características relacionadas con esos datos mediante aprendizaje supervisado o no supervisado. En lugar de depender de un algoritmo, este subconjunto del machine learning puede aprender de datos no estructurados sin supervisión.
- Aprendizaje Supervisado: es otro modelo de machine learning. El ordenador tiene un «profesor» humano que proporciona muestras de entradas y salidas o respuestas posibles. La máquina aprende comparando su opción de respuesta con la salida «correcta».
- Aprendizaje No Supervisado: no implica datos de muestra. En su lugar, se pide al sistema que encuentre patrones en los datos por sí mismo. Aprende mediante el proceso de ensayo y error. Por ejemplo, esta técnica es útil cuando se buscan percepciones ocultas en big data.
- Datos estructurados: están organizados en un formato o campos, como en una hoja de cálculo o una base de datos.
- Datos No estructurados: no están organizados en ningún formato concreto. Algunos ejemplos de datos no estructurados son fotos, vídeos, correos electrónicos, libros, publicaciones en redes sociales o informes médicos.
- Datos Semi estructurados: no vive en una base de datos u hoja de cálculo, pero puede tener algunos atributos que facilitan su organización. Algunos ejemplos son los datos XML y las bases de datos NoSQL.
- Minería de datos: busca patrones en un conjunto de datos. Identifica correlaciones y tendencias que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas. Por ejemplo, si se diera una aplicación de minería de datos a una empresa minorista de ropa, podría descubrir que la gente del Sur prefiere los colores y los estampados. O una cadena de cafeterías podría confirmar que la gente compra cualquier cosa con «especias de calabaza» en el nombre del producto durante el mes de octubre.
- Una red neuronal: es un sistema informático modelado a partir del cerebro humano. Utiliza nodos que son como neuronas biológicas y realizan tareas que incluyen la visión por ordenador, el reconocimiento del habla y la estrategia en juegos de mesa. Una red de «neuronas» que se disparan interpreta los datos, toma decisiones y aprende de la información a lo largo del tiempo.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): comprende y genera el habla de la forma en que los humanos suelen utilizarla. Los ordenadores siempre han sido capaces de entender lenguajes de programación, pero aplicar estos principios al habla humana es mucho más complicado.
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