¿PARA QUÉ UTILIZAMOS LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL MACHINE LEARNING?  

Ambos términos, aunque parecidos, definen acciones muy diferentes. Como ya explicamos en anteriores post, mientras que la Inteligencia Artificial es el concepto “amplio”, donde a las máquinas se les atribuye la capacidad de llevar a cabo tareas de forma similar a la inteligencia humana

22/03/2019

Ambos términos, aunque parecidos, definen acciones muy diferentes. Como ya explicamos en anteriores post, mientras que la Inteligencia Artificial es el concepto “amplio”, donde a las máquinas se les atribuye la capacidad de llevar a cabo tareas de forma similar a la inteligencia humana; el Machine Learning es la aplicación de esta inteligencia a máquinas con un objetivo: que estas lleguen a aprender por sí mismas.

Pero, ¿para qué se usan estas tecnologías? ¿Qué beneficios nos aportan en nuestro día a día?

Mayor seguridad

La tecnología machine learning puede llegar a hacer más por nosotros de lo que nos imaginamos. Por ejemplo, nos puede resultar de una gran utilidad en materia de seguridad de datos. A este nivel, el machine learning puede ayudarnos a predecir cuáles de los archivos que llegan hasta nuestra bandeja de entrada son malware con una gran precisión, al identificar distintos patrones en cómo este archivo maligno accede a los datos que se encuentran almacenados e informar, así, de anomalías que puedan suponer una vulnerabilidad. Paypal está utilizando también el machine learning para combatir, en este caso, el blanqueo de dinero. La compañía estadounidense cuenta con herramientas que analizan y comparan millones de transacciones, distinguiendo entre legítimas y fraudulentas y entre compradores y vendedores.

Mayor rendimiento

Tanto la Inteligencia Artificial como el Machine Learning son aplicados en el mundo empresarial con el objetivo principal de mejorar la atención al cliente. Por ejemplo, gracias a la automatización de procesos, el usuario puede llegar de una forma más rápida hasta lo que busca, eliminando pasos previos que el algoritmo del machine learning ya ha aprendido. La programación neurolingüística también ha colaborado en esta tarea. Esta tecnología se ha utilizado, por ejemplo, para traducir la jerga legal utilizada en distintos contratos a un lenguaje sencillo y accesible para los usuarios.

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning también han ayudado al desarrollo del comercio electrónico. Los chatbots, programas que simulan mantener una conversación con el usuario a partir de una serie de respuestas automatizadas y definidas por sus desarrolladores, permiten automatizar respuestas, ahorran costes de personal, impulsan la comunicación y la reputación de la marca en sus redes sociales y son realmente útiles al hablar del uso de nuevos servicios informáticos o en la gestión de compras.

Mejor cuidado…

… de nuestra salud. La Inteligencia Artificial, más allá de dejar a los médicos “sin trabajo”, les ayudará y complementará en su actividad. Esta alianza entre máquinas y especialistas, ha llevado al desarrollo de distintas tecnologías que, por ejemplo, nos ayudan a reconocer un infarto por teléfono. La startup holandesa Corti ha creado una Inteligencia Artificial que reconoce palabras, pistas ocultas y lee entre líneas con el objetivo de reconocer un ataque cardíaco durante una llamada de emergencia y RadIO ha sido desarrollada para detectar el cáncer precoz, sin recurrir a los dispositivos especializados.

Incluso la Inteligencia Artificial podría aplicarse a algo tan cotidiano y que tanto preocupa a los padres alrededor del mundo: “¿por qué llora mi bebé?”. Ana Laguna, Data Scientist de BBVA ha desarrollado un algoritmo que escucha el llanto del pequeño e identifica la causa del llanto. El primer paso fue la recopilación de datos, en este caso, audios de esos lloros. El segundo, etiquetarlos y, el tercero, la versatilidad. El estudio de Laguna le llevó a desarrollar un total de siete etiquetas, etiquetas que su algoritmo podía empezar a aprender... y a través de las que este podrá llegar a ayudar en el diagnóstico precoz de enfermedades, como el autismo.

Al igual que Laguna desarrolló este algoritmo, tú también puedes aprender a hacerlo… y para conseguirlo, no hace falta ser un experto. ¿Tienes una idea y quieres poder ponerla en marcha? Desde IMMUNE lo hacemos posible gracias a nuestro Specialized Bootcamp: Applied Machine Learning.

Este programa tiene como objetivo presentarle al usuario todo un abanico de técnicas con las que diseñar sus propios sistemas. Estas están orientadas al diseño y transformación de procesos de negocio. Además, durante el curso, se estudiarán las bases que permitan diseñar nuevos servicios, mejorar los ya existentes y ayudar, en general, a la transformación digital de una organización a través de la Inteligencia Artificial, como puede ser la implantación de chatbots, sistemas de recomendación... ¿Quieres saber más? Bienvenido a IMMUNE.

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