Cinco usos de Inteligencia artificial en Argentina

Lejos de la ciencia ficción y de los intentos fallidos de los ’90, hoy la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una de las tecnologías con el potencial para revolucionar los negocios en los próximos años. La consultora de mercado IDC predice que IA representará el 30% de las iniciativas de transformación digital en 2019, cifra que aumentará al 50% un año más tarde. En esta nota, se presentan cinco aplicaciones ya implementadas en el país.

El crecimiento de la Inteligencia Artificial no debería sorprender: los expertos afirman que se trata de una herramienta fundamental para eliminar tareas repetitivas, mejorar la productividad y hasta favorecer el diseño de la estrategia. El tren comenzó a rodar y las empresas locales no pueden quedar esperando en el andén.

Esta son cinco aplicaciones actuales que ya fueron implementadas y tienen posibilidad de expandirse en el país. Son solo algunos ejemplos, ya que el campo de acción es potencialmente infinito:

Agentes virtuales o chatbots.

Conversa Lab es una startup argentina que crea chatbots para clientes como Empanadas Gourmet. 

La estrella de la IA corporativa hasta la fecha, ya demostraron su eficacia en el área de atención al cliente: son robots capaces de responder preguntas sencillas predeterminadas que, de acuerdo con la reacción que desarrollen con el cliente, aprenden y mejoran su performance en los contactos sucesivos.

Optimización de la cadena de valor con machine learning.

Legaltech es un un buscador made in Argentina que se ocupa de procesos judiciales y que genera vínculos de análisis entre toda la información que recibe. Como a través del tiempo aprende de sus clasificaciones y análisis, se lo considera un ejemplo de Machine Learning. En foto (propiedad de InfoTechnology) 4 miembros del equipo.

Otro concepto que ya lleva algunos años en el mercado y que está alcanzando plena madurez. Lo constituyen un conjunto de plataformas y técnicas que permiten a las computadoras aprender. Se combina con big data para analizar patrones y realizar predicciones. En este contexto, se la puede aplicar para detectar de manera inteligente qué consumen los clientes y en qué momento del año para que el sistema decida de manera automática cuándo efectuar los pedidos.

Selección de personal

Snoop Consulting, consultora argentina, desarrolló “Alvarez”: un sistema creado por su equipo de I+D, que permite hacer una carga masiva de currículums al sistema de gestión de talento. 

La inteligencia artificial se posiciona como una tecnología neutra, libre de prejuicios, emociones y sesgos, con lo cual las empresas que la empleen quedarán en condiciones de contratar realmente a los candidatos con mayor mérito.

Mejora en la comunicación entre humanos y máquinas

Globant creó para sí una plataforma -tipo red social- llamada StarmeUp, por la cual se premia al empleado según sus acciones.

Los avances en reconocimiento de voz y generación de lenguaje natural por parte de las máquinas incrementaron de manera notable la capacidad de interacción, por lo que un despliegue corporativo de asistentes digitales, por ejemplo, podría convertirse en una alternativa para ahorrar tiempo, minimizar errores en tareas repetitivas y evitar “olvidos”.

Análisis de la comunicación gestual.

Practia desarrolló un espejo de emociones sobre tecnología de inteligencia artificial.

A partir de la imagen de una persona, en un contexto y secuencia determinada, es posible conocer e interpretar su estado de ánimo de ella con herramientas cognitivas que brindan un gran grado de precisión. Así, es posible conocer el grado de satisfacción de los empleados al salir del comedor de la planta como también la reacción de funcionarios y legisladores durante el proceso de un debate.

“Nuestras emociones se dibujan en nuestro rostro. Hoy podemos acercarnos a ellas a partir de esa imagen usando computación cognitiva. No se trata de pedirle al cliente que reconstruya y describa la emoción que experimentó en un momento del pasado. Se trata de atrapar en ese preciso momento su imagen, analizar y medir las emociones que se leen en su rostro usando técnicas de Machine Learning y Cognitive Computing”, señala Juan Echagüe, director de investigación y desarrollo de Practia.

Fuente: Practia