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¿Puede la IA resolver la sobrecarga de información?

Inteligencia artificial, IA, AI

[03/02/2016] Entra a su oficina y hace clic en un botón para iniciar sesión. Una pantalla aparece mostrando sus tareas para ese día, pero nota algunos cambios sutiles. Debido a que su aplicación de gestión de tareas está conectada a los sistemas informáticos de su carro, sabe que está atrasado. Esa tarea que iba a hacer antes de la comida va a tener que esperar, pues tiene una reunión con la junta en cinco minutos.

Decide revisar su correo electrónico. Con un clic, elimina todos los mensajes que no son importantes, y solamente ve a las personas que son importantes para usted. No hay necesidad de responder. Su aplicación de correo lee los mensajes, se sincroniza con el sistema de programación y la lista de tareas, y responde automáticamente usando su tono, información obtenida de otras aplicaciones, y su lista de tareas.

En muchos sentidos, estas funciones automatizadas ya están empezando a ayudarnos a combatir la sobrecarga de información. Sin embargo, hay una increíble cantidad de trabajo que todavía está siendo hecha para ayudarnos a ser aún más productivos; a descargar tareas sumamente repetitivas, como contestar el correo electrónico y modificar un calendario; y a enfocarnos en temas fundamentales y decisiones estratégicas.

Para ser testigo de algunos de los mejores de aprendizajes automáticos que existen, solo tiene que utilizar la aplicación de Google. Cuando hace una pregunta, puede participar en una conversación. Por ejemplo, si pregunta "¿cómo es el clima en Nueva York?" y luego preguntar "¿cómo va a estar la semana que viene?", la aplicación va a entender. La aplicación de Google también le permite solicitar información sobre los retrasos de tráfico, establecer recordatorios y realizar llamadas.

La inteligencia artificial (IA) está estrictamente definida como una máquina de pensar con inteligencia. Tal vez, tener una función de auto-respuesta para el correo electrónico, o un robot del clima o tráfico, no parece IA; pero en un futuro próximo, el aprendizaje automático nos proporcionará un respiro del caos digital contra el que todos estamos luchando.

El software de productividad alcanza IA

Algunos de los últimos avances en software de productividad se ven como pequeños pasos en la programación de IA. Sin embargo, apuntan a un futuro en donde las "máquinas de pensar" van a eliminar parte de nuestro estrés diario y liberar tiempo para que nos centremos en cosas más importantes. Uno de los ejemplos más precisos de una mejora incremental es Google Inbox, que ahora cuenta con una función de Smart Reply. Cuando se utiliza un dispositivo móvil, Inbox hará aparecer unos cuantos mensajes automatizados. Por ejemplo, si un colega le pregunta si pueden reunirse más tarde, Smart Reply le dará algunas opciones para responder sí o no. O, si alguien le hace una pregunta, puede elegir una respuesta como "voy a averiguar" y hacer clic en enviar.

Es un pequeño paso, pero Google está utilizando la máquina de aprendizaje para entender lo que quiere el remitente del correo electrónico. En un futuro cercano, Smart Reply podría manejar mensajes más complejos, observando cómo suele contestar a una solicitud (por ejemplo, nunca quiere reunirse antes de las 10 am) y respondiendo por usted.

Sorprendentemente, otro buen ejemplo de IA que nos ahorra tiempo, es Evernote. Si crea una nueva nota y empieza a introducir información, puede utilizar una función llamada Contexto. Automáticamente extrae datos de otras notas que ha añadido. Además, si tiene un bloc de notas compartido, podrá ver información relacionada de otros usuarios. Y la función extrae notas de fuentes de la web, y hace sugerencias sobre sitios que pueden ayudar.

Estos ejemplos muestran cómo IA podría evolucionar rápidamente e incluso ayudar a priorizar nuestros días. Según los expertos, este es el verdadero objetivo de IA para la productividad: ayudarnos a completar tareas y llevar a cabo proyectos, sin tener que enfocarnos tanto en las actividades mundanas.

"Imagínese que el software pueda ayudar a priorizar lo que debe hacer y, tan importante, aquello en lo que no debería estar trabajando", anota Alan Lepofsky, vicepresidente y analista principal de Constellation Research. "¿Cómo sería si el software revisara la información a través de una variedad de herramientas, que incluyen aplicaciones de colaboración, redes sociales, noticias, el clima, previsiones de ventas, tickets de soporte al cliente y más, y luego ayudara a priorizar su trabajo?"

La toma de decisiones

Para los líderes de TI, IA también puede ayudarnos a tomar mejores decisiones, y más rápido. Como Louis Rosenberg, fundador y director ejecutivo de Unanimous A.I., explicó, ya hay buenos ejemplos de IA en el sector financiero que pueden ver patrones en el mercado de valores, e iniciar negociaciones de manera automática. En el campo de la medicina, el software puede buscar patrones con síntomas y genética, y lograr un mejor diagnóstico. Rosenberg señala que esto podría conducir a un ahorro del 50% en costos de salud.

Aplicaciones que ayudan con la sobrecarga digital

Varias nuevas aplicaciones ayudan a evitar el ruido digital mediante el análisis de los comportamientos y la reducción de la complejidad. Estos son los mejores y más recientes ejemplos en el campo:

* IBM Verse: IBM Verso es un experimento en el aprendizaje automático, pero también es un producto real. La aplicación de mensajería analiza sus conversaciones y automáticamente muestra los mensajes de correo electrónico más importantes. Es un buen ejemplo de la simplificación de un proceso complejo, que presenta un menor número de opciones.

* Salesforce IQ: Como con la mayoría de la programación AI que ayuda a ahorrar tiempo, Salesforce IQ analiza automáticamente las oportunidades de ventas y resalta aquellas que necesitan su atención. La aplicación lo logra mediante el análisis de todas sus actividades, incluyendo correos electrónicos, su horario y llamadas telefónicas, para determinar dónde se debe enfocar.

* Gluru: Gluru reúne los archivos, correos electrónicos y contactos para una próxima cita. Escanea a través de servicios como Dropbox, Google, Evernote, y OneDrive. Por ejemplo, si tiene que volver a leer un correo electrónico o cuenta con un archivo útil para la reunión, los juntará en un solo lugar.

Por supuesto que ya estamos viendo cómo funciona esto con los paneles de inteligencia empresarial, como el de Domo. Técnicamente no es IA, pero los cuadros de mando nos ayudan a tomar mejores decisiones, ya que podemos analizar los datos de manera sencilla. Vemos una representación visual de las ventas trimestrales o el tiempo de funcionamiento del software, y podemos entonces reaccionar adecuadamente. Eventualmente, los paneles incluirán componentes de IA que toman decisiones automatizadas basadas en los datos recogidos.

"Estas soluciones no tienen que ser órdenes de magnitud, que hagan mejor que nosotros el trabajo, para ser útiles", anota Stowe Boyd, director gerente de investigación en Gigaom. "De hecho, una herramienta que haga algo, no mejor que yo, pero me libere de hacerlo -como un robot conserje que hace arreglos de vuelos y hoteles para mí- valdría mucho".

Boyd señala que, eventualmente, IA podría ayudar con las decisiones de TI que son muy difíciles para los seres humanos a causa de nuestros prejuicios e, irónicamente, nuestra sobrecarga digital. Un ejemplo es la evaluación del conjunto de habilidades para una contratación potencial, o incluso promover a alguien basado en análisis más que en una corazonada.

Dice que existe un ejemplo real de esto. La empresa de marketing directo, Harte-Hanks, utiliza un programa de IA llamado Cornerstone, que recoge los mejores candidatos de call-centers. La compañía descubrió que las nuevas contrataciones contestaban las llamadas un 15% más rápido que los contratados a través del método normal de reclutamiento.

Por supuesto, no todo el mundo está de acuerdo con que IA es capaz de responder nuestros correos electrónicos por ahora. Dan Tochinni es un conocido experto de IA que trabajaba en Google, en el programa AdSense; y ahora, está desarrollando The Grid, que utiliza IA para construir un sitio web de forma automática.

"Mi experiencia con la toma de decisiones de alto nivel, incluso cuando hablamos de priorizar correos electrónicos, es que se trata de un problema de aprendizaje automático no trivial, que probablemente tome años en perfeccionar. Es posible que pase una década antes de que se logre; en cuyo momento podremos decidir qué automatizar", añade.

Eso podría conducir a una curiosa situación. En el futuro, como el aprendizaje automático avanza e IA es utilizada para ayudar en las decisiones, Tochinni argumenta que la gente puede responder a propósito, apagando estas funciones -en el carro y en sus teléfonos- y confiando en su intuición. Como muchos expertos de IA sugieren, el mejor escenario es combinar el aprendizaje automático con una visión humana. Un sistema de inteligencia artificial podría tomar decisiones mundanas (qué café comprar), pero no decisiones complejas.

Asistentes digitales virtuales

En caso de no haber hecho clic en el pequeño círculo de la esquina inferior izquierda en la barra de tareas de Windows 10, es un nuevo asistente virtual denominado Cortana. (Viene de la franquicia de videojuegos Halo.) Hay algunas rutinas poderosas de IA en el trabajo, que pueden ayudarlo a pedir un carro de Uber, establecer un recordatorio para más tarde en el día, seguir un paquete de FedEx, y proporcionar detalles sobre los participantes de reuniones seleccionados de LinkedIn. Desde un punto de vista de IA, Cortana se aprende las funciones que usted utiliza con más frecuencia. Por ejemplo, si normalmente hace clic en los recordatorios de reuniones y abre el calendario, verá más de esos. Además, cuando Cortana vea un próximo viaje, descargará los mapas de la zona y encontrará los tipos de cambio.

Recientemente, Facebook introdujo un nuevo asistente controlado por IA como parte de la aplicación de Facebook Messenger. Funciona solo para un grupo limitado de personas en Silicon Valley, y el robot es asistido por seres humanos. Puede hacer que M complete tareas complejas, tales como la reservación de un vuelo. Como Mike Schroepfer, el director de tecnología de Facebook, señaló en un post hace poco, Facebook está expandiendo lentamente lo que M puede hacer. Recientemente, la compañía automatizó el proceso de ordenar las flores. Ahora, IA pide un presupuesto para la orden y dónde debe ser enviado, antes de que un operador humano se haga cargo.

Otro nuevo asistente virtual se llama Amy (o Andrew, dependiendo del robot que usted elija). Fue desarrollado por la empresa X.ai. La idea es simple. Cuando quiera programar una reunión con alguien, usted se salta todas las idas y vueltas requeridas para discutir los tiempos, la ubicación y los temas. En su lugar, Amy o Andrew se hacen cargo, preguntándoles a los participantes acerca de la reunión, utilizando un lenguaje natural que imita a un asistente real. A menudo, los participantes no se dan cuenta de que es un robot. (Cuando reciba el correo electrónico, Amy o Andrew utilizan el apellido Ingram.)

Como explica Dennis Mortensen, el fundador y CEO de X.ai, este tipo de asistencia robótica reduce el número de correos entre los participantes; de alrededor de ocho, a uno solo. "Todo lo que quiero es hablar con John, y esos ocho correos de ida y vuelta, que vienen junto con el trabajo de negociar la fecha, hora y lugar, son un gran ejemplo de la sobrecarga de información", anota Mortensen. "Esos correos electrónicos no le suman nada a la reunión en sí; en vez, le restan".

Por supuesto, los asistentes digitales no siempre pueden ayudar con todas las tareas -no serán capaces de escribir un documento de negocios o realizar una llamada telefónica. Al menos no todavía.

"A finales del 2016, habrá un aumento significativo en el lanzamiento de "aplicaciones inteligentes" -aplicaciones que combinan la conciencia contextual y el aprendizaje automático, para ofrecer insights elevados. Por ejemplo, los asistentes digitales virtuales serán cada vez más frecuentes dentro de las empresas. Además, serán capaces de utilizar claves contextuales e interacciones pasadas para predecir lo que los usuarios quieren, y ofrecer recomendaciones más inteligentes, sin necesidad de preguntar", anota Johan den Haan, el Oficial Principal de Tecnología en Mendix, un proveedor de nube.

"Probablemente, los asistentes de la próxima generación serán capaces de realizar un seguimiento de los objetivos y las intenciones de los usuarios, y de elaborar y ejecutar planes de varios pasos", añade Subbarao Kambhampati, experto en IA y profesor en Arizona State. "Si bien el aprendizaje seguirá siendo importante, los sistemas estarán explotando el conocimiento adquirido para apoyar una inferencia más rica, necesaria en las tareas secuenciales".

¿En qué dirección apuntamos ahora? Kambhampati dice que estamos en una nueva frontera digital, donde tener un ayudante de correo electrónico no es demasiado exagerado; alguien que conoce nuestras preferencias y comportamientos de la misma manera que un verdadero asistente. Sin embargo, dice que hay una gran cantidad de investigación para asegurarse de que estos robots construyan confianza. Pues solo se necesita un correo electrónico errante para destruirlo todo.

John Brandon, CIO (EE.UU.)