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Con datos personales, las aplicaciones predictivas van un paso por delante
Un nuevo tipo de aplicación móvil se está apartando de una práctica de larga data en informática. Por lo general, las computadoras simplemente han esperado tontamente a que sus operadores humanos pidieran ayuda. Pero ahora las aplicaciones basadas en software de aprendizaje automático pueden hablar con información oportuna incluso sin que se la solicite directamente. Es posible que obtengan automáticamente una tarjeta de embarque para su vuelo justo cuando llega al aeropuerto, o le dicen que las condiciones actuales del tráfico requieren que salga para su próxima reunión en 10 minutos.
Promptomatons: El software del teléfono extrae datos personales para buscar recordatorios e informes meteorológicos.
El perfil más alto de estas aplicaciones es Google ahora , que es una característica de la última versión del sistema operativo móvil Android y se agregó recientemente al Aplicación de búsqueda de Google para el iPhone. Google Now está capacitado para predecir cuándo una persona está a punto de realizar ciertas acciones y ofrecer ayuda en consecuencia. También puede aprender sobre una persona para ajustar la asistencia que ofrece.
Los algoritmos de Google Now utilizan los datos en las cuentas de correo electrónico y calendario de Google de una persona y en las búsquedas web. La aplicación aprende dónde vive y trabaja y cuándo viaja para poder ofrecer una tarjeta de índice virtual que muestre información sobre el tráfico o el tránsito. Otras tarjetas ofrecen tarjetas de embarque y otra información útil en los momentos adecuados (consulte la Respuesta de Google a Siri Thinks Ahead).
Bill Ferrell, fundador y director ejecutivo de Osito , una empresa con una aplicación para iPhone que ofrece funciones similares, llama a esta idea inteligencia predictiva. El sistema de Osito predice las acciones y necesidades de una persona a partir de la ubicación, el correo electrónico y los datos del calendario, y utiliza esas predicciones para ir más allá de ofrecer solo información o consejos. También presenta formas en las que una persona puede actuar. Un recordatorio de vuelo incluirá un botón para llamar a un taxi, por ejemplo.
Ahora que la primera generación de este tipo de aplicación ha sido bien recibida, los ingenieros de Google, Osito y otros lugares buscan extraer más información de los datos que recopilan sobre sus usuarios. Los ingenieros de Osito están trabajando para aprender más de los rastros de la ubicación pasada de una persona para refinar las predicciones de la actividad futura, dice Ferrell. Google Now recientemente comenzó a mostrar el clima en los lugares a los que cree que se dirigirá pronto. También puede notificarle sobre propiedades cercanas a la venta si recientemente realizó una búsqueda en la Web que sugiera que está buscando una nueva casa.
Expertos en aprendizaje automático en Grokr , una aplicación predictiva para iPhone, han descubierto que pueden adivinar el origen étnico, el género y la edad de sus usuarios con un alto grado de precisión, dice el CEO Srivats Sampath. Eso puede ayudarnos a predecir los lugares a los que le gustaría ir mejor, dice. La información se utilizará para afinar las recomendaciones que ofrece Grokr para restaurantes y eventos musicales.
Estas aplicaciones se benefician de las técnicas mejoradas de minería de datos, pero también están teniendo éxito en parte debido a la forma en que se presentan a los usuarios. No se les presenta como mayordomos artificiales, un elemento básico de la ciencia ficción que Apple intentó imitar con la aplicación operada por voz Siri en 2010. En cambio, aplicaciones como Google Now se crean intencionalmente sin personalidad y no pretenden ser personas.
Eso juega con las fortalezas de la tecnología de inteligencia artificial actual, dice Mike Volpi, socio de los capitalistas de riesgo Index Ventures, que invirtió en una aplicación predictiva para iPhone llamada Mujer . Un asistente probablemente sea uno de los casos de uso más difíciles, porque configura la expectativa de que sea a nivel humano, dice Volpi. El asistente de Apple no se ha convertido en una parte fundamental de la vida de muchos usuarios de iPhone, dice, porque el software no puede reconocer el habla con la suficiente precisión. Apple puede haber exacerbado este problema al darle a su aplicación la capacidad de responder ingeniosamente (ver Inteligencia social) y publicar anuncios de televisión en los que Siri parece actuar con una inteligencia casi humana.
Hilary Mason, científica en jefe de datos de la empresa web Bit.ly, tiene críticas mixtas para Google Now. Ella descubre que a menudo se proporciona información innecesaria: por ejemplo, dice, no es necesario que le digan que está cerca de una tienda de suministros de oficina Staples, lo cual es cierto en muchas partes de Manhattan, o que le den un horario de autobús cada vez que pasa por una parada de autobús. No está del todo sintonizado con lo que me importa, dice.
Pero aún así, representa un hito en la informática, agrega: Google Now es un producto desagradable, pero lo uso de todos modos. Es importante porque es la primera vez que Google ha tomado todo lo que sabe sobre nosotros para crear un producto que mejora nuestras vidas.