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Telefónica presenta sus iniciativas en cuanto a inteligencia artificial

Alexandros Karatzoglou, director científico de Telefonica Research.

[10/09/2018] Hace unos días Telefónica realizó un conversatorio sobre Inteligencia Artificial denominado "Tendencias globales en la aplicación de Machine Learning para la transformación de los negocios, que estuvo a cargo de Alexandros Karatzoglou, director científico de Telefonica Research. En la reunión, el expositor no solo ofreció una perspectiva de lo que puede hacer la inteligencia artificial, sino también los avances que está logrando la corporación española en este campo.

Básicamente, la firma está realizando sus propios desarrollos y está apostando por ofrecernos en el futuro cercano herramientas tan potentes como un chatbot que nos recomiende películas en base a nuestros gustos.

La inteligencia artificial

Karatzoglou inició su presentación presentando su trabajo. "Vamos a hablar sobre lo que estamos haciendo en aprendizaje automático moderno en Barcelona, España. Nuestro rol es ser la punta de lanza de telefónica en términos de tecnología, y uno de esos avances es el de la inteligencia artificial, indicó.

El expositor sostuvo que la compañía tiene fuertes competencias en este campo, y en particular en el campo del aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un campo de la inteligencia artificial y es esencialmente otro nombre de las ya conocidas redes neuronales, de acuerdo a Karatzoglou.

En la actualidad hay una gran revolución en este campo. Por ejemplo, todos tenemos redes neuronales en sus bolsillos en este momento, porque las redes neuronales son usadas para la transcripción de palabras. También hay otras aplicaciones como los sistemas de recomendación.

De hecho, estos sistemas han avanzado tanto que ya pueden superar a las personas en algunas tareas en particular, como entender lo que dicen las personas y lo que escriben las personas.

Pero ¿qué está haciendo Telefónica en el campo del aprendizaje profundo? Una de las iniciativas es la denominada como Ariana (Artificial Intelligence for Automatic Network Actions) y que se encuentra destinada, como su nombre lo indica, a automatizar las acciones en la red. Esto se debe a que, por ejemplo, la caída de las aplicaciones críticas puede costarle a una empresa un millón de dólares por hora, como señala el expositor, algo que se puede ocasionar debido a las propias caídas o a una mala configuración.

Pero no es solo en la automatización de la red donde quieren utilizar la inteligencia artificial. También desean usarla en el monitoreo automático de los flujos de big data, identificar y pronosticas problemas y recomendar soluciones. Además, desean utilizar la SDN y la NFV (network functions virtualization) para realizar optimizaciones y reparaciones dinámicas.

Uno de los ejemplos de uso de cara al usuario final será BotCorn, un chatbot que conversará con los usuarios de la plataforma de películas de Movistar para recomendarles títulos de acuerdo a sus gustos y preferencias.

Y también dirigido hacia el público -de gran interés para los operadores- está Smart Notifications, un sistema que determinará el momento oportuno para enviar notificaciones a los dispositivos de los usuarios. El objetivo, por supuesto, es lograr un gran user engagement, y evitar el rechazo (churn). De hecho, el expositor indicó que las notificaciones son el principal motivo del rechazo de acuerdo al 71% de encuestados en un estudio realizado sobre las push notifications.

"Las notificaciones son buenas, en la medida correcta, indicó el expositor.

¿Y cuándo son buenas? Los momentos de 'aburrimiento' son los momentos oportunos porque son el tiempo en el que las personas buscan algo que hacer, y los teléfonos celulares son la herramienta más usada para 'matar el tiempo'.

Otro de los usos que se le puede dar a la inteligencia artificial -y en lo cual se está trabajando- es la determinación de la satisfacción del consumidor en tiempo real. Generalmente, luego de una interacción telefónica se le dice al cliente que pasará a una encuesta para determinar qué tan bien ha sido atendido; es decir, es un acto post atención. Con la IA se podrá determinar en base al tono de la voz y al uso de ciertas palabras si una persona ha quedado satisfecha con el servicio que se le ha brindado.