Asistente Virtual Bots
“Los asistentes virtuales son contratistas
independientes que prestan servicios de soporte administrativos, creativos y
técnicos a múltiples clientes en una variedad de industrias desde una ubicación
remota, por lo general su hogar u oficina” Definición de la Asociación
Internacional de Asistentes Virtuales -IVAA (siglas en inglés).
Un asistente virtual es un profesional
emprendedor que trabaja a distancia de forma estructurada y organizada. Cuenta
con:
Respaldo legal: registra una empresa o
formaliza la prestación del servicio como persona natural cumpliendo con las
leyes de su país.
Espacio de trabajo: posee un espacio con
los requerimientos operativos propios del servicio que presta. Como mínimo:
escritorio, silla ergonómica, PC o laptop, impresora multifuncional y teléfono
independiente.
Marca personal: se convierte en un
emprendedor con una marca personal, promocionando sus servicios en línea a
través de una página web.
Industria global: pertenece a una industria
organizada en constante crecimiento.
FACEBOOK: LA ERA DE LOS 'BOTS' LLEGA A LA RED
SOCIAL
Los bots han llegado a Facebook. El anuncio lo realizó
el CEO y fundador de la red social, Mark Zuckerberg, durante el Facebook
Developer Conference (F8) del pasado mes de abril. En este encuentro,
Zuckerberg hizo un repaso a las innovaciones que marcarán el mapa tecnológico
de Facebook en diez años, y entre las que se encontraban los bots.
Un chatbot es un programa de software que puede
interactuar con un ser humano utilizando el lenguaje natural en una
conversación. Esta inteligencia artificial puede proporcionar, según apuntan
desde la compañía, desde contenido por suscripción con actualizaciones del
clima o el tráfico, hasta comunicaciones personalizadas como recibos,
notificaciones de envío, y mensajes en directo.
APPLE: DESDE EL ASISTENTE SIRI A LA
INTELIGENCIA EMOCIONAL
El asistente personal mediante voz Siri ha
evolucionado y, tras la última actualización, es lo suficientemente inteligente
como para entenderse con aplicaciones de otros fabricantes, lo que permitirá al
usuario poder dictar y enviar mensajes, reservar un billete de avión o pedir un
taxi, por ejemplo. No es el único campo dentro de la inteligencia artificial en
el que trabaja Apple, que este año anunció la compra de Emotient, una start up
que ha desarrollado una tecnología que reconoce las emociones a partir del
análisis de las expresiones faciales.
MICROSOFT: LA POLÉMICA DE TAY
La aplicación más conocida de Microsoft en
el ámbito de la inteligencia artificial es su asistente virtual Cortana. Sin
embargo, su última propuesta ha estado rodeada de polémica. La compañía lanzó
este año Tay, un chatbot diseñado para mantener conversaciones informales en
Twitter con el colectivo de los millennials. Sin embargo, la compañía se vio
obligada a desactivarlo al constatar que este robot vertía en la red social
comentarios racistas y xenófobos al aprender de sus conversaciones con humanos
que alimentaron este tipo de respuestas.
IBM: ASÍ FUNCIONA LA TECNOLOGÍA COGNITIVA
WATSON
El sistema cognitivo Watson es una de las
grandes apuestas de IBM. "Queremos reproducir cómo piensan las personas
para complementarlas y extender sus capacidades", explica Elisa Martín
Garijo, directora de Tecnología e Innovación de IBM. La compañía asegura que
Watson entiende el lenguaje natural en el ámbito de un contexto definido en el
que es entrenado. Además, es capaz de aprender en cada interacción, por lo que
cada vez es más inteligente.
El sistema puede contestar a preguntas
complejas del campo en el que ha sido entrenado a partir de su capacidad de
analizar grandes volúmenes de datos. Ante una pregunta, formula una hipótesis y
escoge la respuesta en la que tiene un mayor nivel de confianza. En España,
CaixaBank ha implantado el primer desarrollo en castellano basado Watson para
asesorar a sus clientes empresariales en el área de comercio exterior.
GOOGLE: EL GOLPE DE EFECTO DE LA VICTORIA DE DEEPMIND
Google ha elevado el interés mediático en
el campo de la inteligencia artificial tras la victoria del programa AlphaGo
frente al campeón mundial del milenario juego de mesa Go. AlphaGo ha sido
desarrollado por DeepMind, empresa británica de inteligencia artificial que
adquirió el gigante estadounidense en 2014. La tecnología de Deep Mind se basa
en el aprendizaje profundo, aplicando redes neuronales artificiales para
clasificar enormes volúmenes de datos y encontrar patrones. El reto ahora es
encontrar una aplicación comercial a estos avances.
Realidad Aumentada
La realidad aumentada consiste en combinar
el mundo real con el virtual mediante un proceso informático, enriqueciendo la
experiencia visual y mejorando la calidad de comunicación.
Gracias a esta tecnología se puede añadir
información visual a la realidad, y crear todo tipo de experiencias
interactivas: Catálogos de productos en 3D, probadores de ropa virtual, video
juegos y mucho más. En el gráfico se puede apreciar el proceso informático que
sucede en los sistemas de realidad aumentada. Normalmente se requiere una
cámara de vídeo, un monitor y un ordenador con un software especial instalado.
La realidad aumentada es ya muy popular en Apps que funcionan en todo tipo de
teléfonos inteligentes (smartphones) y Tablets.
Qué son los drones
Los drones están haciendo noticia en todo
el mundo, tanto por su uso bélico como también en el área de la ciencia y ayuda
a la humanidad. Estos aparatos, que no llevan tripulación, son cada vez más
comunes.
El término correcto para referirse a ellos
es UAV (Vehículo Aéreo no Tripulado) y mezclan lo más avanzado en el campo de
la aeronáutica y la robótica, logrando acciones que ningún humano podría
realizar.
Cómo son los drones
Los drones son aeronaves de tamaño pequeño
o mediano que se controlan de forma remota y no llevan tripulación. Son
utilizados en tareas que pueden ser demasiado peligrosas para una persona o,
requieren un nivel de exactitud que solo logra la tecnología. Están equipados
con equipos de última generación como GPS, sensores infrarrojos, cámaras de
alta resolución y controles de radares.
El vehículo volador en sí, cuyo tamaño va
desde el una mano a una aeronave mediana y se mueve en torno a sus objetivos,
utilizando la tecnología para comunicarse a tierra.
Sistema de Control: está en tierra y,
reciben la información enviada por los drones y les dan órdenes. Pueden dominar
casi cualquier acción de forma remota; desde cambiar el curso a disparar
misiles.
Los drones son capaces de volar a una
altitud mucho mayor que una aeronave común y, gracias a su alta tecnología,
logran evadir radares. Ahora que sabemos qué son, vamos a contarles para qué se
usan.
Usos de los drones
ataques específicos. Gracias a su alta
tecnología, son capaces de identificar objetos y personas, buscar armas o
bombas e incluso irrumpir en comunicaciones para averiguar información.
Los drones no sólo investigan, sino que
también sirven para atacar. Al poder identificar los objetivos de forma tan
exacta, son capaces de bombardear blancos con mayor exactitud que un avión
normal, aunque eso no implica que no fallen, con la pérdida de vidas de
civiles.
Fuera del área militar, los drones tienen
usos pacíficos. Se utilizan para crear mapas exactos, obteniendo imágenes y
coordenadas confiables y de alta resolución.
En el área climática, los drones tienen la
capacidad de acercarse a tormentas y huracanes, reuniendo información muy
valiosa. Por el lado de la agricultura, los drones controlan cultivos, aplican
riego o pesticidas y pueden ir siguiendo el crecimiento y desarrollo de las
futuras cosechas.
Los drones, también juegan un rol clave en
el cuidado de animales en peligro de extinción. Son capaces de ubicarlos,
identificarlos y encontrar rápidamente posibles amenazas, deteniéndolas a
tiempo.
Estos pequeños equipos modernos, también se
han utilizado para el rescate de personas, encontrando rápidamente a gente
extraviada y dando las coordenadas para ir a su auxilio.
¿Qué es Machine Learning?
Machine Learning es una disciplina
científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que
aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar
patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un
algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.
Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se
mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo
funciona.
Big Data y Machine
Learning aplicado a la empresa
Una empresa de telefonía quiere saber qué
clientes están en “peligro” de darse de baja de sus servicios para hacer
acciones comerciales que eviten que se vayan a la competencia. ¿Cómo puede
hacerlo? La empresa tiene muchos datos de los clientes, muchísimos: antigüedad,
planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención
al cliente, últimos cambios de planes contratados… pero seguramente los usa
solo para facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué más puede hacer con esos datos?
Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar
la mejor acción que lo evite. Es pocas palabras, con Machine Learning se puede
pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de
los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de
datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer
aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son
perjudiciales.
Esa cantidad ingente de datos son
imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía
para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones
de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir
cuáles son las que han llevado, en este caso, a darse de baja como cliente. La
siguiente imagen es un ejemplo de una predicción simplificada basada en datos
de una compañía de telefonía ficticia, pero usando una herramienta de Machine
Learning real
¿Por
qué es importante?
La cantidad de datos que se generan
actualmente en las empresas se está incrementado de forma exponencial. Extraer
información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no se puede
menospreciar. En CleverData pensamos que es una oportunidad a la que se le debe
prestar especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser
un gurú de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnologías. Existen en
el mercado herramientas de uso muy sencillo (incluso para profanos en análisis
de datos) y asequibles económicamente para cualquier tamaño de empresa que
permiten hacer predicciones como las descritas en el apartado anterior. Si
quieres
El reto de sacar partido de los datos se ha
simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es como antes. Esto
quiere decir que con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis
propicios es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar
datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan
resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala.
El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y
desarrollar mejores acciones de negocio.
Ámbitos de
aplicación del Machine Learning
Detectar fraude en transacciones.
Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
Prever qué empleados serán más rentables el
año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por
el Machine Learning).
Seleccionar clientes potenciales basándose
en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
Predecir el tráfico urbano.
Saber cuál es el mejor momento para
publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
Hacer prediagnósticos médicos basados en
síntomas del paciente.
Cambiar el comportamiento de una app móvil
para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
Detectar intrusiones en una red de
comunicaciones de datos.
Decidir cuál es la mejor hora para llamar a
un cliente.
La tecnología está ahí. Los datos también.
¿Por qué esperar a probar algo que puede suponer una puerta abierta a nuevas
formas de tomar decisiones basadas en datos? Seguro que has oído que los datos
son el petróleo del futuro. Ahora ya puedes empezar a bombearlo.
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