Estamos trabajando hacia una sociedad donde los humanos y los robots puedan coexistir: Sneh Vaswani, fundador y director ejecutivo de Emotix
Publicado: 2017-03-22"Para todos los que creen en la 'buena tecnología' y ejecutan una plataforma de IA, aquí hay una pregunta para ustedes: ¿Se puede usar la IA para ejecutar el crimen perfecto?" – Arun Gupta, fundador del Centro de Innovación Tecnológica FortyTwo42
Esta pregunta bastante inquietante fue hecha por el moderador Arun Gupta de un panel titulado ' ¿Cuánto falta para el día del juicio final? El futuro de la IA ' en el Día 2 de TiECon Mumbai 2017. La charla se centró en las aplicaciones de la IA en diferentes industrias y verticales como marketing, banca, atención médica y más. Y la pregunta aún más pertinente: ¿a dónde vemos que irá la IA en los próximos cinco años?
Los panelistas fueron Abhinav Agarwal, fundador de Fluid.ai, Anindita Guha, directora de productos de Gupshup, Sneh Vaswani, cofundador y director ejecutivo de Emotix, Deepak Sharma, director digital de Kotak Mahindra Bank y KRS Jamwal , director ejecutivo de Industrias Tata.
El panel de discusión comenzó con una diferenciación muy básica de lo que significa IA en el escenario actual: aprendizaje profundo, aprendizaje automático e IA específica como AlphaGo de Google, una computadora que venció a un gran maestro en el juego coreano de GOH (difícil que el ajedrez). La verdadera integración de la IA vendría cuando la IA general , inteligencia que aprendería de sí misma y se aplicaría a diferentes proyectos, se convertiría en la norma.
Pero fue Abhinav Agarwal quien proporcionó una definición adecuada para la IA específica tal como la conocemos hoy.
“Yo definiría la IA como un algoritmo que aprendería por sí solo, tomaría retroalimentación de las decisiones que está tomando y las volvería a aplicar en tiempo real para evolucionar y seguir aprendiendo aún más”.
Luego proporcionó el ejemplo de los propios algoritmos de Fluid.ai que utilizan el aprendizaje predictivo en tiempo real para determinar el mejor momento para comunicarse con los clientes en diferentes situaciones, desde una tormenta de nieve en la que la conectividad a Internet es baja hasta las horas más ocupadas del día para los directores ejecutivos. y empresarios, aumentando la probabilidad de conversión a un CTA. Agregó además que la segunda capa de reconocimiento de voz y gestos y las API que se encuentran sobre grandes cantidades de datos y el aprendizaje de la toma de decisiones a partir de esos datos constituyen una capa para la automatización existente.
IA en la banca: comprender mejor a los consumidores y los empleados
Deepak Sharma tomó el manto de deconstruir las formas en que la automatización (IA específica) se ha hecho cargo de ciertos procesos mundanos, liberando a los empleados para realizar tareas más inteligentes. Mencionó que, dado que Kotak estaba en la industria de servicios financieros, la mayoría de sus procesos estaban orientados al cliente, por lo que sus desafíos se centraban en lo que construiría para facilitar la vida de los clientes: solución, bots de conversación.
Citó a Recursos Humanos como otra instancia en la que se han utilizado la IA y la automatización para ayudar a optimizar los procesos. Según Deepak, los 45 000 empleados de la organización tenían un gran equipo de RR.
El comercio electrónico y la publicidad dirigida son el próximo enfoque central de la IA para el banco . “Hemos tratado de utilizar los datos de transacciones de los clientes para predecir el comportamiento de compra y nos hemos vinculado con un sitio web de comercio electrónico y un sitio web de comercio electrónico para obtener descuentos para nuestros usuarios por usar esas plataformas. Además de los procesos de transacción, también intentamos agrupar productos: si un cliente vuela a un destino en particular, sus datos de usuario probablemente nos ayuden a ver si es probable que también reserven un hotel”.
Evitando la forma tradicional de publicidad no solicitada, planean usar el aprendizaje profundo para profundizar en los datos existentes de los clientes para hacer campañas dirigidas más basadas en decisiones/influencias para atraer a los clientes.
Uso de migas de pan digitales para interactuar con los millennials
Luego, Arun giró la conversación hacia el marketing para los millennials y afirmó: “Nuestros datos ahora son como migas de pan digitales que quedan en Internet. Los especialistas en marketing siempre están buscando nuevas formas de entrar en nuestras mentes, interactuar con nosotros de nuevas maneras con los clientes o cómo adquirir nuevos clientes. Un próximo natural a AI sería IA: aumento de inteligencia usando inteligencia artificial”.
Los chatbots son una evolución en la extracción de esta información y fue esta evolución la que abordó Anindita Guha .
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“Los usuarios, y la mayoría de estos usuarios son millennials, ya no se diferencian en función de las marcas. Se diferencian en función del mensaje: de dónde obtengo mi información, qué tan rápido la obtengo y quién me brinda esta información de manera constante. Estas son sus prioridades. Es por eso que los especialistas en marketing en esta década finalmente se dieron cuenta de que la mejor manera de atraer a sus clientes es en sus canales de mensajería”.
Anindita opinó que el ancho de banda de la aplicación está disminuyendo, a la gente ya casi no le gusta leer y que el contenido del texto se ha reducido a 140 caracteres. Entonces, son estos 140 caracteres los que las marcas deben aprovechar cuando se trata de la atención del usuario. Es la razón clave por la que las empresas se están pasando a las aplicaciones de mensajería, llamadas 'mensajería socioempresarial'. Este tipo de publicidad es informal y casual y tiene en cuenta los gustos/disgustos/intereses del usuario y responde en tiempo real a través de bots. Es por eso que las plataformas de mensajería global como Facebook, KakaoTalk, WeChat, etc. han abierto las API a las marcas.
Agregó además que las compañías de medios como TechCrunch, NDTV que ya han implementado bots podrían personalizarse a través de enlaces profundos y análisis de datos de usuarios.
Usando datos de pacientes existentes, podemos cambiar los ciclos de predicción hasta 1-2 años
Luego, la conversación pasó a la atención médica, donde Arun señaló que, hasta ahora, la tecnología, en general, se ha utilizado para anular medidas en la atención médica, ya sea fitness, enfermedades relacionadas con el estilo de vida como colesterol, diabetes, accidentes cerebrovasculares, etc., así como para detectar más vida. -Enfermedades peligrosas como el cáncer. “¿Cómo puede funcionar la IA en términos de proporcionar medidas profilácticas?” preguntó.
Y fue Abhinav quien respondió: “La atención médica es el lugar perfecto para que la IA comience a funcionar de manera efectiva, ya que hay muchos datos históricos disponibles para que los algoritmos obtengan información. Hasta ahora, hemos podido lograr un progreso significativo con la predicción basada en imágenes para detectar ceguera en pacientes, posibles pacientes con cáncer, etc., pero con datos derivados de dispositivos portátiles y la nube, la IA se puede usar para predicciones más precisas para ciclos más largos”.
Según Abhinav, cuantos más datos recopilemos, más fácil será cambiar el ciclo de predicción y cotejar ideas/tendencias , comenzando de 1 a 2 semanas a seis meses a un período de tiempo más largo que conduce a una menor dependencia de los medicamentos y más enfoque en cambios en el estilo de vida desde el principio.
Pero KRS Jamwal tenía una visión diferente de la IA en el cuidado de la salud. Citó un caso en TISS en el que se pidió a los radiólogos y a la IA que diagnosticaran cáncer a un cierto número de pacientes. La IA tuvo una tasa de error del 20 % durante el diagnóstico, mientras que los médicos humanos tuvieron una tasa relativamente más baja del 12 %. “Pero cuando trabajamos juntos, la tasa de error se redujo a un 3 % . Y eso es lo que se necesita en el cuidado de la salud: humanos e IA trabajando juntos, aportando cada conjunto de habilidades a la mesa”, opinó.
El futuro de la IA: el día del juicio final o la liberación
El último tema que discutió el panel fue hacia dónde ven que irá la IA en los próximos años y dada la creciente dependencia de la tecnología: ¿reemplazarán los robots a los humanos algún día?
Sneh Vaswani lideró esta ronda al señalar que la robótica es un campo separado que no entra completamente en el ámbito de la IA. Mencionó el robot MIKO que fabricó su compañía, una interfaz que "tiene como objetivo llenar los vacíos en la educación de un niño pequeño que se puede usar para involucrar, interactuar y, en última instancia, educar al niño sin quitarle nada a la experiencia humana". También insistió en aclarar que el papel de MIKO y otros de su calaña era puramente para mejorar el conocimiento y facilitar la información.
“Desde un punto de vista de consumo filosófico, no hay absolutamente ninguna necesidad de sustituir a humanos, maestros y padres, etc. La idea es garantizar que el niño sea educado más allá de los límites de un salón de clases normal y que no utilice la tecnología solo para jugar. o ver contenido en línea”, agregó.
Jamwal y Deepak coincidieron en el hecho de que la combinación de la inteligencia humana y la IA en un futuro cercano reducirá significativamente el costo de servicio en las verticales de la industria, especialmente si los datos históricos se pueden usar para reducir el margen de error.
Usando la gestión de activos como ejemplo, Deepak infirió que la IA se puede usar para hacer que los humanos sean más inteligentes brindándoles información a la que de otro modo no podrían acceder en tiempo real. Esta inteligencia puede entonces liberar a un empleado para innovar más e incluso dar lugar a instancias en las que los clientes suscriben cheques que son 2x-5x más que hace un año.
Abhinav declaró que, al final del día, los humanos todavía están en la cima de la pirámide en lo que respecta a la toma de decisiones. AI simplemente sigue los objetivos de decisión ya establecidos para ellos y los ejecuta , mientras aprende de ellos. Entonces, el camino a seguir sería una combinación de humanos más IA para aumentar la eficiencia en la automatización.
Sneh concluyó acertadamente el panel abogando por un futuro verdaderamente armonioso entre la inteligencia artificial y los humanos.
“El objetivo nunca ha sido reemplazar a los humanos por robots, sino volvernos más inteligentes, aprender de ellos y aplicarlo para mejorarnos a nosotros mismos. Idealmente, estamos trabajando hacia una sociedad donde los humanos y los robots puedan coexistir juntos”.