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La IA es el Nuevo Negro
en alianza con SAP
El 9 de febrero de 2017, dos líderes del mercado tecnológico hicieron anuncios: SAP dio a conocer su sistema ERP inteligente de próxima generación, y nvidia anunció que la demanda de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) estaba impulsando la demanda de su plataforma de gráficos. A primera vista, estos anuncios eran negocios como de costumbre: fragmentos de sonido de rutina que proliferan en el panorama de las noticias tecnológicas. Sin embargo, mire un poco más profundo y se dará cuenta de que este día marcó un cambio profundo tanto en la forma en que las empresas usan la tecnología como en las implicaciones para el resto de nosotros.
Durante décadas, desarrollar una computadora que pudiera pensar ha sido el Santo Grial de la tecnología. Y si bien hemos logrado un gran progreso en nuestra capacidad para procesar una gran cantidad de datos, la parte del pensamiento ha permanecido mayormente esquiva. Todavía estamos atrapados entre dos visiones diametralmente opuestas de la IA: por un lado, es el mundo inteligente pero profundamente distópico de HAL (2001: A Space Odyssey) y por el otro, es un mundo más simple de dispositivos como Alexa o Siri tocando canciones o ordenar artículos para nosotros.
Hasta ahora, eso es.
La IA empresarial finalmente alcanza la mayoría de edad y la computación cognitiva se está abriendo paso en productos reales que las empresas pueden usar para mejorar los procesos comerciales. En pocas palabras, la computación cognitiva se refiere a sistemas de autoaprendizaje que imitan la forma en que funciona el cerebro humano. Esta evolución ha tardado mucho en llegar, pero una vez que tuvimos la capacidad informática (gracias a la aparición de la nube) para manejar grandes volúmenes de datos de manera rentable, era solo cuestión de tiempo antes de que los algoritmos de autoaprendizaje comenzaran a funcionar. maduro. Estos permitieron técnicas de minería de datos, análisis predictivo y reconocimiento de patrones para impulsar sistemas automatizados que aprenden de un entorno de datos nuevo y cambiante y resuelven problemas sin intervención humana. Agregue a esos sistemas la capacidad de expresar comandos en el lenguaje hablado normal, y la interacción entre una máquina y un ser humano se vuelve bastante fluida. Saluda a HAL 2.0.
En el anuncio de SAP, la pieza inteligente del ERP inteligente proviene de un asistente digital ( SAP CoPilot ) sobre los que los usuarios pueden hacer preguntas y a los que pueden dar órdenes mediante voz, texto o gestos, tal como lo harían con un asistente humano. Esa conversación informal y no estructurada luego se contextualiza, analiza y utiliza para presentar al usuario el resultado comercial específico que busca. No solo eso, sino que al comprender profundamente a los usuarios y las organizaciones en el contexto de su negocio, SAP CoPilot puede ajustarse rápidamente y ayudar a los usuarios llamando su atención sobre cosas que de otro modo podrían haber pasado por alto.
En Enfoque de puesta en marcha de SAP , nuestro trabajo es construir y escalar el ecosistema de innovación de SAP, impulsado por el poder de las nuevas empresas. Como parte de ese esfuerzo, trabajamos con más de 5200 nuevas empresas de más de 55 países que están creando la próxima generación de soluciones para impulsar las empresas, incluidas algunas que trabajan específicamente en IA empresarial. Si bien la IA se encuentra actualmente en una etapa incipiente, no hay duda de que desempeñará un papel fundamental en aplicaciones tan diversas como la predicción ataques al corazón , administrando especies invasivas o prevenir el fraude financiero.
Una de las startups que forma parte de nuestro programa es una empresa llamada Terminar que utiliza el poder del aprendizaje automático, una forma de IA, para ayudar a los proveedores de pagos, bancos y minoristas a prevenir el fraude en el comercio omnicanal. De acuerdo con la Encuesta de Fraude y Control de Pagos AFP 2016 , el 73 por ciento de las empresas fueron víctimas de fraude de pago real o intentado, en comparación con el 60 por ciento hace dos años. Para las empresas con ingresos de $ 1 mil millones o más, el número de víctimas asciende a un asombroso 78 por ciento. Los modelos comerciales más nuevos están en constante evolución, desde la entrega instantánea de bienes hasta el efectivo virtual y las descargas digitales, y a medida que los pagos digitales se vuelven omnipresentes, también lo hace el riesgo de fraude en línea. De acuerdo a Multiplicador de fraude de LexisNexis , en 2015, cada $100 de fraude le costó a un comerciante $223 en costos reales.
Hasta hace poco, las instituciones financieras se basaban en un modelo más rígido basado en reglas, p. si una tarjeta de crédito se escaneó físicamente hace unos minutos en Los Ángeles y luego dos horas después apareció en México, eso sería un posible desencadenante de fraude. Confiar en este modelo ya no funciona porque los estafadores cambian su juego más rápido de lo que nadie puede actualizar el libro de reglas (en el ejemplo de la tarjeta de crédito, podría ser simplemente un falso positivo porque el cliente simplemente podría haber cruzado la frontera en ese momento) . Fundamentalmente, la patología del fraude imita el comportamiento de los buenos clientes: en la superficie, apenas hay diferencia entre su mejor cliente y su peor pesadilla. Aquí es donde el aprendizaje automático puede ayudar, al aprender, adaptarse y proporcionar resultados en tiempo real rápidamente que pueden detener el fraude antes de que suceda, al tiempo que minimiza los falsos positivos.
Galaxy.ai es otro jugador prometedor, este en el espacio de la atención médica, que desarrolla software que utiliza el poder de la IA para crear un pronóstico de enfermedad antes de que un paciente muestre algún síntoma. La detección temprana naturalmente ahorra costos del sistema de atención médica y mejora significativamente los resultados de los pacientes. El enfoque central de Galaxy consiste en ingresar grandes cantidades de datos en su sistema y luego entrenarlo para buscar patrones, de la misma manera que podría funcionar el cerebro de un joven estudiante de medicina o un pasante. La compañía aún tiene mucho camino por recorrer antes de que pueda desarrollar algoritmos que imiten con precisión las neuronas de un cerebro humano: como admite el sitio web de Galaxy, ha construido máquinas voladoras que en realidad no baten sus alas pero imitan los principios generales del vuelo. Podríamos hacer lo mismo en nuestro camino para construir cerebros de inteligencia artificial.
Un mundo cambiante
Ningún avance tecnológico está completo sin tener un cierto lado oscuro. Desde los días en que el telar mecánico textil desplazó al tejedor o cuando el automóvil desplazó al caballo y el carruaje, los humanos generalmente hemos lidiado con el impacto de la tecnología en nuestros trabajos. A medida que la automatización eliminó puestos de trabajo, tratamos de ascender en la cadena alimentaria y encontrar una función que se viera menos afectada por la automatización o la subcontratación. Pero cuando la escala y el impacto de la IA pueden poner en riesgo los trabajos incluso de los trabajadores del conocimiento más calificados (en el caso Galaxy.ai anterior, no eliminaremos la necesidad de radiólogos, pero ciertamente necesitaremos muchos menos) , ahí es donde el cálculo cambia por completo.
Según una encuesta reciente de la foro Economico Mundial , para el año 2020, la robótica, la automatización y la IA provocarán una pérdida neta de 7,1 millones de puestos de trabajo en las 15 principales economías industrializadas y emergentes. La ironía es que la mayoría de los empleos perdidos estarán en el extremo inferior del espectro de habilidades (e ingresos), donde las personas menos pueden permitirse el lujo de ser despedidos. La noticia algo mejor de la encuesta es que durante el mismo período de tiempo se crearán dos millones de nuevos puestos de trabajo bien remunerados en las áreas de informática, matemáticas e ingeniería.
Tal vez ahora sea el momento de que consideremos activamente MADRE , no solo para nuestros hijos, sino también para nosotros mismos.
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