Inteligencia artificial cognitiva y sus aplicaciones multisectoriales
La inteligencia artificial cognitiva: cuando la máquina comprende como un ser humano
La IA no es una creación reciente, como ya he hablado en mi artículo “Inteligencia Artificial ya no es cosa del futuro: más allá de la ciencia ficción” . Como comenté data de los años 50, en el inicio de la informática. En los años 2000 es cuando se inicia su renacer espectacular.
La inteligencia artificial está presente en nuestra vida diaria, un ejemplo fácil es cada vez que haces una búsqueda en Google, o cuando recibes una recomendación de un producto en Amazon, o bien uses alguna de las redes sociales actuales. Todas ellas funcionan gracias a la inteligencia artificial.
La IA, por su parte, es un concepto mucho más amplio, que incluye otras tecnologías o innovaciones como la robótica, el Machine Learning, el Deep Learning, las redes neuronales, el PNL etc.
La Inteligencia Cognitiva es una parte, de la Inteligencia Artificial, que abarca principalmente las tecnologías y herramientas que permiten ver, oír, hablar, comprender e interpretar las necesidades del usuario por medio del lenguaje natural.
En otras palabras, son las aplicaciones de la IA que permiten a las máquinas aprender el lenguaje de los humanos, para que éstos no tengan que aprender el lenguaje de las máquinas.
A través de la IA Cognitiva se pretende imitar los procesos racionales humanos. Los servicios de IA cognitiva permiten analizar grandes cantidades de datos generados por sistemas conectados (no solamente IoT), de esta manera son capaces de diagnosticar, predecir, prescribir, además de observar, aprender proporcionar sugerencias y ofrecer Insights.
Podíamos decir que el reto de la inteligencia artificial es hacer de la tecnología algo sencillo y cercano para que las personas puedan interactuar con ella de una forma fácil, natural y habitual.
📌Las capacidades de la IA Cognitiva son:
· 🧠La capacidad de transformar audio en texto y texto en audio, lo que permite no solo escuchar si no hablar.
· 🧠 Sentiment analysis , o la comprensión de emociones y sentimientos, por medio de sistemas empáticos capaces de conocer el estado de ánimo de una persona y tomar decisiones en base a esto.
· 🧠La máquina “comprende”, es capaz de comprender conexiones gramaticales, contextuales y otros A esto se le denomina procesamiento de lenguaje natural.
· 🧠Reconocimiento de imágenes. Encontrar e identificar objetos en una imagen o secuencia de vídeo. Esto parece fácil para un ser humano, pero es un reto para una máquina.
La inteligencia artificial cognitiva debe ser entrenada, no programada
Este nuevo sistema, denominado cognitivo, debe ser entrenado, no programado, para ser capaz de hacer predicciones, recomendaciones, responder preguntas, hacer diagnósticos, entre otras cosas.
Los sistemas cognitivos entienden el mundo de la manera que lo hacen los humanos: a través de los sentidos, el aprendizaje y la experiencia, y aprenden continuamente a través de cada interacción y con cada nueva pieza de información, ganando valor y conocimiento a través del tiempo.
Las tecnologías cognitivas actuales tienen la capacidad de extraer conocimiento a través del reconocimiento de relaciones que pueden hallarse contenidas de forma explícita (datos estructurados), o implícita (datos no estructurados) en cualquier tipo de datos (conversaciones, texto, imágenes, registro de operaciones, etc.).
El Machine Learning (y su variante, el Deep Learning, que intenta emular los procesos neuronales) es la base de las tecnologías cognitivas.
Aplicación de la Inteligencia Artificial Cognitiva al sector financiero y asegurador
El sector financiero se encuentra en evolución constante a la vez que se adapta a las nuevas tendencias del mercado y necesidades de los usuarios.
En los servicios financieros, la banca cognitiva resulta de la integración en la operativa del negocio bancario de las técnicas analíticas “tradicionales”, la IA, el Machine Learning y el procesado de lenguaje natural, de tal forma que se puede proveer nuevos servicios, dotar a los existentes de nuevas utilidades y conveniencias, e incrementar la eficiencia operacional mediante la automatización inteligente, o descubriendo nuevas regularidades en los procesos internos y externos.
Gracias al poder de la inteligencia artificial (IA) los bancos pueden:
· Alcanzar y mantener la excelencia operativa.
· Mejorar la experiencia del cliente
· Proporcionar nuevos productos y servicios, a medida de verdad de las necesidades del cliente.
· Buscar la máxima satisfacción del cliente de la forma más simple.
· Ofrecer ubicuidad: de manera ágil, el cliente puede realizar consultas a través de Internet, en cualquier momento y desde cualquier lugar.
· Ser mucho más eficientes, minimizando los momentos de espera.
· Minimizar los riegos, tanto para el banco como para el cliente, quedan reducidos a su mínima expresión.
· Dar respuestas totalmente personalizadas para un cliente que pasa a estar en el centro de la estrategia de negocio.
El substrato tecnológico de la banca cognitiva se compone fundamentalmente de tecnologías Big Data, junto a las que se superpone la aplicación masiva de la IA.
Por poner un ejemplo, la asistencia al cliente 24 horas mediante asistentes virtuales o chatbots, lograr y mantener la excelencia operativa y proporcionar nuevos productos y servicios.
La adopción de estas tecnologías ofrece a los bancos la posibilidad de mostrar predicciones y recomendaciones a los clientes con el fin de poder darles una oferta más alineada sus necesidades.
El banco del futuro está cada vez más cerca para facilitar experiencias que garanticen la satisfacción del cliente.
Inteligencia Artificial en el sector de la salud
En el sector salud, la IA va a tener un papel decisivo. Y es que en el ámbito de la medicina actual se aplica para optimizar la eficiencia biotecnológica y también en el desarrollo de fármacos (o en establecer sus dosis). La inteligencia artificial ha irrumpido en la industria enfocada en la salud para ayudar tanto a médicos como a pacientes.
La inteligencia artificial empodera a los profesionales en salud para que logren resultados notables y continúen caminando confiadamente hacia la resolución de los mayores desafíos de salud en el mundo.
Con los servicios de IA cognitiva se pueden aprovechar al máximo los datos para mejorar la I+D, mejorar la calidad de los tratamientos y la atención a los pacientes, y evitar riesgos operativos.
Las soluciones de IA Cognitiva simplifican la gestión de la información no estructurada para asegurar un acceso fácil a la investigación más reciente y un seguimiento eficaz de los resultados para el desarrollo de medicamentos futuros.
Se puede utilizar la inteligencia artificial para ofrecer un acceso más preciso a Los datos no estructurados, lo que permite a la organización responder rápidamente a los requisitos de los organismos reguladores y verificar las estrategias empleadas por los canales de ventas y distribución.
Se puede utilizar como apoyo a I+D, identificando los datos clave entre la ingente cantidad de documentación científica existente para acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos.
Inteligencia Artificial en el sector asegurador
Se estima que en los próximos cinco años el sector de los seguros se va a transformar completamente debido al auge de las nuevas tecnologías. Tanto el Big Data, la Inteligencia Artificial como los Grafos, cada vez tienen más relación con el sector de las aseguradoras.
Utilizar la IA para evaluar los riesgos, detectar situaciones de exposición imprevistas e identificar incoherencias en las pólizas. Los sistemas de IA cognitivos de EXPERT.ai multiplican por 4 la velocidad habitual de lectura, interpretación y extracción de datos de los informes de control de pérdidas, pólizas, renovaciones y notas de condiciones de cobertura.
Otro uso de la IA es automatizar la extracción de datos relevantes de cada siniestro, tramitar los expedientes y detectar señales de fraude. Recorta la ratio combinado reduciendo los pagos erróneos rutinarios en un 5-20 %.
La IA puede automatizar el análisis de documentos para que los equipos de suscripción de pólizas puedan reducir sustancialmente el tiempo de presentación de ofertas. Considerando que el 60 % de los contratos se asignan a la primera oferta, agilizar su presentación ayuda a conseguir más contratos y mejora el servicio prestado a corredurías y clientes.
Las aseguradoras que mejor se adapten al uso de la Inteligencia Artificial son las que mejor posicionamiento en el mercado van a conseguir.
Otros sectores en los que la Inteligencia artificial cognitiva puede aportar un gran valor
Hemos visto que las aplicaciones son muchas y se pueden extender a otros sectores como el de Gas y petróleo, simplificando las estrategias basadas en el procesamiento de datos y acelera los procesos de toma de decisiones gestionando la escala y complejidad de cantidades ingentes de información.
En medios de información y publicidad, la IA puede ayudar a facilitar el proceso de creación y mejora de contenidos, y ayuda en los procesos y flujos de trabajo manuales.
En Inteligencia y Defensa, analizando y conectando los datos internos y la información procedente de fuentes abiertas para agilizar la detección de amenazas y la toma de decisiones.
En el Sector público, ayudando a proporcionar la experiencia digital que esperan los ciudadanos, y acelerando y aumentando la eficacia de los procesos basados en la gestión del conocimiento.
En Telcos y servicios públicos, ayudando a introducir nuevos niveles de eficiencia, mejora la experiencia de los usuarios, y simplifica el intercambio de información y la toma de decisiones.
La inteligencia artificial cognitiva se aplica para automatizar los procesos relacionados con clientes y simplificar el acceso a la información procedente de documentos internos, redes sociales y fuentes externas.
Un mayor acceso a la información disponible permite a las empresas obtener una visión más global de las actividades presentes y futuras, a la vez que reducir el coste de gestión.
Por concluir mi artículo, sin duda alguna, los avances en IA han tenido su aplicación, consiguiendo optimizar los resultados que obtienen en sectores como: biomedicina, atención médica personalizada, traducción automática, optimización de procesos de marketing y ventas, reconocimiento de objetos, sistemas de recomendación y recuperación de información, aprendizaje de refuerzo de robots, detección de patrones de consumo, análisis de sentimiento u opiniones, entre otros muchos sectores.
Expert.ai tiene soluciones para cada función en cada industria