En el Perú, la inteligencia artificial (IA) gana terreno en los negocios. Hoy, alrededor de 50 empresas ya trabajan con este tipo de iniciativas y la solución más usada son los asistentes virtuales, que requerirán de una inversión, en promedio, de USD 50 000, según información publicada en el diario Gestión. 

Todavía existe un amplio mundo por descubrir respecto a este tipo de iniciativas. Al explorar los asistentes virtuales de algunas empresas que más destacan (María, Financiera Efectiva y Clara, BCP, etc.), surge la pregunta de si realmente existe una "inteligencia" de por medio. 

Estas soluciones parecen un desarrollo que se relaciona con preguntas y respuestas predefinidas. Al momento de validar la información, se consulta a una base de datos y se devuelve una respuesta. Se ha identificado que cuando sales un poco del contexto de la pregunta y no se asociaron las palabras claves, el chat se "cae". 

Las nuevas tendencias que empezamos a observar en el mercado son el uso de la IA para reconocer objetos y el video analytics.

Es posible que, por el momento, no amerite llegar más lejos respecto a estas soluciones, que estos sean los primeros pasos y que más adelante veamos una evolución de los asistentes virtuales donde, al momento de interactuar con ellos, de verdad tengamos el sentimiento de que alguien nos está escuchando del otro lado.

Los siguientes pasos 

Las nuevas tendencias que empezamos a observar en el mercado son el uso de la IA para reconocer objetos y el video analytics. Ambas permiten analizar imágenes y videos en tiempo real, lo que hubiera sido una tarea imposible de automatizar años atrás. Sin embargo, esto conduce a preguntarnos: ¿cómo es posible tal avance? ¿Cómo es que una máquina puede interpretar lo que ve? ¿Cómo puede la empresa beneficiarse de esta nueva tecnología? 

El campo de la IA se ha mantenido en constante desarrollo desde la década de 1950, sobre todo gracias al modelo computacional denominado "redes neuronales artificiales". Su comportamiento está inspirado en su homólogo biológico: las neuronas. En su forma más básica consiste en recibir múltiples inputs (datos) y procesar la información para obtener un resultado esperado.

El siguiente concepto para entender cómo es que una máquina puede "ver" es el de las "redes neuronales convolucionales". Son un tipo de IA muy efectiva para tareas de visión artificial, clasificación y segmentación de imágenes, entre otros usos. El procesamiento de esta red tendrá como input una imagen y las neuronas podrán captar las características que hacen únicas a la imagen.

En definitiva, todo comienza con un pixel. El valor que tome en la red no será aislado, sino que dependerá de sus píxeles vecinos. Luego, mediante la aplicación de una operación matemática conocida como "convolución", será posible detectar, después de varias iteraciones, los patrones adecuados que identifican la imagen.

Estas tecnologías son una mezcla de hardware y software que puede beneficiar a las marcas como alternativas de evaluación en el punto de venta. Estas herramientas permitirán optimizar el trabajo y generar mayor eficiencia. Imaginemos un escenario en que podamos identificar el estado de ánimo de un cliente mediante sus gestos o comportamiento, mientras decide si llevar o no el producto. Incluso, podríamos identificar a quienes visitan la agencia de un banco y validar si sus tarjetas les corresponden o no.

En conclusión, si una empresa quiere ser competitiva, debe saber cómo gestionar estas nuevas tecnologías. Para ello, es necesario saber en qué medida genera un valor de forma diferente y sostenible en el tiempo. Es fundamental que las organizaciones cuenten con lo necesario en infraestructura y su cultura organizacional esté interiorizada. ¿Ya empezaste a usar estas herramientas? Cuéntanos tu experiencia.