Machine learning en América Latina:los robots aprenden - BuhoWeb.com
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La Inteligencia Artificial (IA) es mucho más que los robots que nos muestra la ciencia ficción. Una herramienta denominada “machine learning” hace posible que los robots y los algoritmos incorporen los aprendizajes que no estaban previamente programando, con beneficios para las industrias y sectores que aplican en sus procesos productivos la IA.

La IA es una tecnología invisible cada vez más presente en nuestras vidas que está proliferando con los asistentes virtuales, la identificación de rostros en las fotografías que posteamos en nuestras redes sociales, las sugerencias de contenidos en los servicios como Netflix o Spotify, o el filtrado de nuestro correo electrónico para descartar el correo spam.

La Inteligencia Artificial y el machine learning han logrado permear en la vida cotidiana y en la actividad empresarial de América Latina con el desarrollo de diversos emprendimientos que han visto la luz y crecimiento principalmente desde 2012.

Para comprender la amplitud de la IA, es importante saber que se trata de una diversidad de técnicas con distintas aplicaciones que involucran el procesamiento y entendimiento de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, de texto, de patrones, predicción, clasificación, traducción o generación de imágenes, entre otras.

El mundo tecnológico nos tiene preparado un abanico inmenso de posibilidades basadas en el uso de la IA: robots en el fondo del mar para explorar la fauna marina, exploración espacial, sistemas armamentistas, software agents, así como bots en comercio financiero o diagnósticos médicos, entre los más prominentes. La confluencia de estas tecnologías es cada vez más poderosa y se aplica en un número cada vez mayor de productos y servicios en los sectores público y privado.

De acuerdo con el reporte realizado por everis y Endeavor sobre 69 empresas basadas en Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú que utilizan IA en diversos sectores económicos, las empresas dedicadas a la IA en la región están principalmente orientadas a una técnica que es, hasta ahora, la más común: el machine learning, que logra que las computadoras aprendan y mejoren este proceso de manera autónoma a lo largo del tiempo: alimentándose de datos e información a través de observaciones e interacciones del mundo real[1], a través de modelos matemáticos y algoritmos para su funcionamiento.

Actualmente, compañías de todo el mundo están aprovechando las nuevas capacidades que herramientas como machine learning, de acuerdo con Alberto Otero, Everis Latam Head of Artificial Intelligence, dado que pueden aportarles en la optimización de su operación actual o en la generación de nuevos modelos de negocio. Gracias a la proliferación de grandes volúmenes de datos, la capacidad de procesarlos de forma barata, la investigación abierta y el financiamiento masivo, el aprovechamiento de la IA se ha convertido en una tendencia, un círculo virtuoso que no ha hecho sino acelerarse en los últimos años.

En tecnología, cualquier problema asignado a machine learning se puede resolver mediante dos clasificaciones: aprendizaje supervisado (regresión y clasificación) y no supervisado (clustering y non-clustering). Según esta investigación, 59 por ciento de las empresas estudiadas resuelve estos desafíos mediante métodos supervisados, mientras que 19 por ciento se concentra en métodos no supervisados.

La investigación de everis y Endeavor explora que las aplicaciones de IA más utilizadas son clasificación y predicción en 59 por ciento, seguido de procesamiento de lenguaje natural en 53 por ciento. Otras aplicaciones que también tienen presencia significativa son reconocimiento de patrones en 39 por ciento, comprensión de lenguaje natural en 39 por ciento, reconocimiento de imagen con 39 por ciento, text to speech 21 por ciento, reconocimiento del habla 21 por ciento y generación de imagen 11 por ciento

El reporte plantea que con el avance de la IA, habrá aplicaciones más elaboradas, como reconocimiento de imagen; pattern recognition — también llamado reconocimiento de formas — ; entendimiento de lenguaje natural, que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano; reconocimiento automático del habla — speech recognition — , y producción artificial del habla — text to speech — , sobre las cuales ya trabajan las empresas.

El mapeo de everis y Endeavor identificó 240 compañías, con muestra integrada por cuatro empresas de Perú, seis de Argentina, ocho de Colombia, 10 de Chile, 12 de Brasil y 30 de México. La investigación posee un porcentaje de confianza de 95 por ciento y un margen de error de 10 por ciento.

Si quieres saber más acerca del panorama general de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica, descarga nuestro reporte: El Impacto de la Inteligencia Artificial en el Emprendimiento.

Fuente: https://medium.com/@EndeavorMexico/el-boom-del-machine-learning-en-am%C3%A9rica-latina-los-robots-tambi%C3%A9n-aprenden-4588a7a6b051
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