Los sistemas cognitivos se han vuelto mucho más potentes de lo que eran hace una década, y continuarán expandiendo su alcance tanto en el ámbito comercial como en el del consumidor final.
La Inteligencia Artificial (IA) ha sido un objetivo que parecía muy lejano desde la concepción de la informática, sin embargo cada vez es más común relacionarnos con ésta en nuestro día a día gracias a los nuevos modelos de cómputo cognitivo.
A partir de la ciencia cognitiva, y sobre la base de la premisa básica de simular el proceso del pensamiento humano, hay un impacto de gran alcance no sólo en nuestras vidas, sino también en industrias como el cuidado de la salud, seguros y más.
El proceso de computación cognitiva utiliza una combinación de IA, redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, análisis de sentimientos y conciencia contextual para resolver problemas cotidianos como los que enfrentan los humanos.
Los mayores inversores en sistemas de IA cognitiva son las empresas bancarias, minoristas y fabricantes. Las empresas en estos sectores invertirán fuertemente en soluciones cognitivas para buscar innovaciones que se adapten mejor a los servicios de los clientes y al manejo de fraudes y detección de riesgos.
Según un informe publicado por IDC, una firma de investigación de mercado, el gasto a nivel global en sistemas de IA cognitiva alcanzará los 57,6 mil mdd para el año 2021.
Actualmente, los sistemas cognitivos se han vuelto mucho más potentes de lo que eran hace una década, y continuarán expandiendo su alcance tanto en el ámbito comercial como en el del consumidor final.
Algunas recomendaciones de cómo se puede utilizar cómputo cognitivo en los negocios:
- Chatbots. Los chatbots son programas que pueden simular una conversación humana, con capacidad de entender el contexto y poder responder de forma personalizada. Para hacer esto posible, utilizan una técnica de aprendizaje automático llamada procesamiento de lenguaje natural, esto permite que los programas tomen entradas de personas (voz o texto), las analicen y luego proporcionen respuestas lógicas.
El cómputo cognitivo permite que los chatbots tengan cierto nivel de inteligencia, en cuanto a la comunicación, y que puedan ser capaz de entender las necesidades del usuario basadas en conversaciones pasadas, o dar sugerencias.
- Análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos se encarga de conocer la reacción y el sentimiento generado en el usuario final. Así como es fácil para los agentes humanos entender el tono o la intención de los usuarios en una conversación, para las máquinas es cada vez menos complicado gracias al entendimiento del lenguaje natural.
Para permitir que las máquinas entiendan la comunicación humana, se necesita alimentar los datos de entrenamiento de las conversaciones humanas y luego analizar la precisión del análisis. El análisis de sentimientos se usa popularmente para examinar los comentarios en las redes sociales con el fin de entender los sentimientos del cliente, así como el comportamiento social, entre otros.
- Análisis preciso de datos. Los sistemas cognitivos son altamente eficientes en la recopilación, yuxtaposición y referencias cruzadas de información para analizar una situación de manera efectiva. Si tomamos el caso de la industria de la salud, los sistemas cognitivos como IBM Watson ayudan a los médicos a recopilar y analizar datos de diversas fuentes, como informes médicos anteriores, revistas médicas y herramientas de diagnóstico, lo que los ayuda a proporcionar una recomendación de tratamiento con el respaldo de los datos que fueron analizados previamente.
El cómputo cognitivo emplea la automatización de procesos robóticos para acelerar el proceso del análisis de datos.
- Procesos de negocios más ágiles y eficientes. El cómputo cognitivo puede analizar patrones emergentes, detectar oportunidades comerciales y ocuparse de problemas críticos centrados en el proceso en tiempo real. Al examinar una gran cantidad de datos, un sistema de computación cognitiva como Watson puede simplificar los procesos, reducir el riesgo y cambiar de acuerdo con las circunstancias. Si bien esto prepara a las empresas para construir una respuesta adecuada a factores incontrolables, al mismo tiempo ayuda a crear procesos empresariales ágiles.