Cerrar la brecha de comunicación entre humanos y máquinas

David Ramos | Getty

La inteligencia artificial se está filtrando en un número cada vez mayor de industrias, como las finanzas y la fabricación. Ahora con sede en Chicago ciencia narrativa está poniendo con éxito la IA en la escritura. Fundada en 2010 para convertir automáticamente las estadísticas en historias de béisbol, la organización se ha convertido en una potencia en la generación de lenguaje natural.

Stuart Frankel es el CEO de Narrative Science y ha ayudado a guiar esta transición de las estadísticas deportivas a los conocimientos empresariales. Hablamos con Frankel sobre cómo una tecnología como esta está cambiando el flujo de trabajo diario en diferentes industrias y cerrando la brecha lingüística entre los trabajadores humanos y las máquinas.

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La ciencia narrativa tuvo su comienzo convertir las estadísticas en noticias . ¿Cómo lo ayudó esto a construir su negocio y entrenar su software?

Ese fue realmente el ímpetu para poner en marcha la empresa. Licenciamos la tecnología en 2010. Empezamos a escribir historias de béisbol. Pudimos hacer historias de béisbol, noticias financieras y resúmenes del mercado inmobiliario. Realmente comenzamos a construir un negocio en los medios, pero con el tiempo nos convertimos en una empresa de software empresarial.

Stuart Frankel, director ejecutivo de Narrative Science. ciencia narrativa

¿Qué motivó este cambio de enfoque?

Comenzamos a tener mucho interés de las personas que se enteraron de nuestro trabajo en los medios. Siempre bromeo diciendo que si quieres tener mucha prensa como una empresa en etapa inicial, haz algo que se perciba como disruptor del periodismo, porque a los reporteros les encanta escribir sobre su propia industria. Ayudó a generar conciencia sobre la ciencia narrativa hasta el punto en que recibimos muchas consultas entrantes en muchas industrias diferentes que describían lo que era esencialmente el mismo problema. Estas organizaciones estaban sentadas sobre una gran cantidad de datos.

Para avanzar rápidamente, ahora tenemos alrededor de 100 clientes. El trabajo que hacemos para estas organizaciones y sus usos se divide en tres categorías amplias: eficiencia operativa, aumento de la participación del cliente y cumplimiento.

¿Sus nuevos clientes provienen principalmente de una industria específica?

En los últimos años, alrededor del 60 por ciento de nuestro negocio está en los servicios financieros. Por eso, trabajamos con empresas como USAA, MasterCard, Franklin Templeton y otras grandes organizaciones de servicios financieros.

¿Cómo pueden estas empresas aprovechar la generación de lenguaje natural?

Ha habido una idea en los últimos años de que debido a que hay una gran cantidad de datos en todas las organizaciones, al brindarles a los usuarios acceso a esos datos, adquirirán las habilidades necesarias para analizarlos, interpretarlos y actuar en consecuencia. Siempre hemos sentido que era ridículo esperar que todos en el mundo adquirieran las habilidades de un analista de negocios o un científico de datos. Sentimos que sería más fácil enseñar a las máquinas a comunicarse con nosotros en nuestro idioma que enseñar a todos en el mundo a interactuar con las computadoras y aprovechar todos los datos disponibles.

¿Cuáles son las industrias que deberían aprovechar la inteligencia artificial que aún no la han adoptado por completo?

Creo que, en última instancia, la IA terminará siendo omnipresente e impactará en todas las industrias. Ya sea que se trate de finanzas, comercio minorista o atención médica, ahora hay una enorme cantidad de datos. Hay varios grupos que necesitan información que se puede obtener de esos datos, ya sea solo con fines informativos o para tomar decisiones basadas en datos.

¿Cómo imagina que cambiará el trabajo como resultado de las nuevas herramientas de IA?

Se gastará menos tiempo revisando hojas de cálculo y revisando grandes bases de datos de números, y más consultando, por ejemplo, grandes conjuntos de datos y obteniendo respuestas. Más de una experiencia conversacional con datos a diferencia de la forma en que funciona hoy.

Entrevista editada para mayor claridad y extensión.

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