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Los gigantes tecnológicos emprenden la batalla por la inteligencia artificial

La inteligencia artificial y el machine learning son la nueva frontera, el ser o no ser del momento competitivo, la redefinición de lo que los productos o servicios son capaces de hacer”. Quien sostiene estas palabras es Enrique Dans, profesor de Innovación del IE Business School, que asegura que en los últimos años estas tecnologías han experimentado una auténtica revolución, no solo con el replanteamiento de lo que puede ser capaz de hacer, sino también de los recursos que son necesarios para hacerlo. “Pasar de la supercomputación a la posibilidad de asistentes sencillos, construidos fácilmente y al alcance de cualquiera es como plantearse lo que las hojas de cálculo hicieron por el cálculo matricial: una auténtica revolución, una caída de las barreras de entrada brutal”, añade.

Igual que el lo han entendido los gigantes tecnológicos –Google, Microsoft, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Samsung–, que han emprendido una dura batalla, esta vez en el campo de la inteligencia artificial (IA). Esta disciplina está viviendo su época dorada. La consultora Everis estima que más de 6.000 millones de euros han sido invertidos en 1.098 proyectos de inteligencia artificial, de los cuales 1.500 millones se han invertido en lo que va de año.

Solo en Facebook se han abierto en los últimos seis meses más de 30.000 chatbots (programas que pueden mantener una conversación con un ser humano utilizando el lenguaje natural en una conversación) para ofrecer servicios personalizados. Google acaba de presentar toda una batería de dispositivos (entre ellos su smartphone Pixel y su altavoz Home) haciendo una clara apuesta por la inteligencia artificial, por las máquinas que aprenden. Google Assistant se entiende por ejemplo con WhatsApp, hace reservas o le dice a una persona la programación en el cine de tu barrio.

Apple, que ya dispone de su asistente inteligente Siri (en iPhones y Macs), ha comprado este año la empresa Emotient, una startup que ha desarrollado una tecnología que reconoce las emociones a partir del análisis de las expresiones faciales. A estas iniciativas se suman las de Amazon, con su asistente Alexa; IBM, con su sistema cognitivo Watson; Samsung, que acaba de comprar el asistente digital Viv para incluirlo en todos sus productos (móviles, televisores), y Microsoft. Todas generadoras de grandes volúmenes de datos.

Esta última compañía anunció hace unos días que ha creado una unidad de inteligencia artificial para explotar todo su potencial. Creando, por ejemplo, agentes inteligentes como el asistente virtual Cortana, capaces de interactuar con bots para la ejecución de aplicaciones de comercio electrónico o soluciones de atención a clientes. O desarrollando aplicaciones más inteligentes como Microsoft Dynamics 365, capaz de extender el CRM más allá de los límites de la empresa, incorporando toda la información existente en internet relacionada con un cliente o detectando el tono y sentimiento de sus llamadas a un call center.

“Todo parece indicar que estamos a punto de despegue”, señala Ángel Gutiérrez, socio responsable de Everis Next. Y la razón de este impulso se debe a varios factores: el aumento de la capacidad de proceso de los ordenadores, la reducción del precio del almacenamiento de información y el desarrollo de las telecomunicaciones. “Todo ello está haciendo posible que los algoritmos de inteligencia artificial se puedan aplicar a tareas hasta ahora muy costosas y poco prácticas como el reconocimiento contextual de voz o de imágenes”, añade Bernardo Hernández, ex director de producto de Google y ahora inversor en el fondo alemán e.ventures.

Hernández señala que hay muchos tipos de inteligencia artificial. “Todos ellos tienen en común que no es necesario mapear todas las posibles opciones de un determinado problema para poder optimizar su solución. Los algoritmos tradicionales necesitan conocer todos los posibles resultados para saber qué es qué. El reconocimiento de objetos no es inteligencia artificial, el deep learning sí. Son algoritmos probabilísticos y no deterministas. Nosotros no tomamos decisiones conociendo todas las opciones, si no la que creemos más probable. Los ordenadores hoy hacen lo mismo, por eso se llama inteligencia artificial. Todos los algoritmos serán probabilísticos y por lo tanto todas las industrias los utilizarán. Es una tecnología más efectiva y se impondrá a la antigua”, continúa Hernández.

Gracias a la IA, el acceso tanto a las búsquedas como a la información personal de calendario, música y servicios es cada vez más contextual, es decir, es posible preguntarle a Google quién es el presidente del Gobierno de España y justo después cuantos años tiene sin repetir presidente de España. Como si se estuviese hablando con un humano. “Las grandes plataformas digitales cada vez ofrecen servicios más solapados pues no quieren perder a los usuarios de servicios principales y que sostienen sus muy rentables cuentas de resultados: Google búsquedas, Amazon ecommerce, Apple iPhone y Facebook el mapa social. Si un usuario empieza a usar Alexa demasiado puede acabar haciendo todas sus búsquedas en Alexa. E igual con el resto”, continúa Hernández.

Para Dans, el reto en este momento es ser capaz de atraer talento y desarrollar equipos de investigación, y en los últimos tiempos Apple parece estar quedándose atrás, dice. “Hay una enorme competencia por el talento, vemos muchísimas compras de startups en machine learning y movimientos de todo tipo y redefiniciones corporativas drásticas, como la de Google que ha replanteado completamente su estructura organizativa y su roadmap de productos para ponerlos en función de los desarrollos de machine learning, que definen como su futura ventaja competitiva. Quieren que sus algoritmos aprendan más rápido que los demás”, detalla Dans, que destaca cómo todas estas empresas generan una gran cantidad de datos. El profesor no tiene dudas:Es el momento de las startups en este ámbito. “Las compañías que tengan herramientas potentes que supongan una caída de las barreras de entrada, que permitan plantearse modelos de machine learning sin tener un ejército de científicos de datos en plantilla, son las que tienen ahora mejor futuro”.

Los expertos coinciden en que la inteligencia artificial cambiará todas las industrias capaces de generar datos para analizarlos. “La limitación ya no está en la potencia de computación, sino en los datos con los que contamos. Con los datos adecuados se pueden hacer cosas increíbles, pero muchas compañías aún ni siquiera entienden la necesidad de planteárselo, cuando muchas máquinas ya pueden tomar muchas decisiones de muchos tipos de manera más fiable y rigurosa que una personas”, relata Dans.

“Yo soy personalmente bastante optimista. No creo que la singularidad (el momento en el una máquina inteligente pueda crear otra máquina inteligente de igual o más inteligencia) llegue en mucho tiempo. Y mientras tanto podemos todos ganar tremendamente en aumentos de productividad y calidad de vida”, añade Hernández.

Mentalmente, tenemos que sobrepasar la absurda frontera que durante muchos años nos llevó a pensar que los ordenadores eran máquinas que hacían cosas más rápido, y pasar a otra que nos lleve a intentar imaginar qué podría hacer una máquina con los datos que nuestra actividad es capaz de generar, sugiere el profesor del IE Business School, para quien estamos en un momento en que ya casi tenemos más herramientas que ideas para utilizarlas.



Fuente: Cinco días

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