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Negocios
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22 Marzo de 2020 09.00

La máquinas... ¿pueden pensar? El director de Ingeniería de Google, Ray Kurzweil, pronosticó hace pocos años que las máquinas tendrán “inteligencia humana” en 2029 y que en 2045 la capacidad de pensamiento sintética superará a la orgánica. Pero no, las máquinas todavía no piensan como un ser humano.

 

 

¿Qué puede hacer hoy, de verdad, la IA?

 

Hay dos clases de IA: la estrecha (Narrow AI, en inglés) y la general. La primera es la que vemos todos los días, la que sirve para atender chats y ganarle al mejor jugador humano una partida de Go!. La segunda, en cambio, es la que imaginamos para el futuro. La Narrow AI más extendida es aquella que se basa en ejemplos. “Dada una gran cantidad de ejemplos de cómo una persona hubiera tomado una decisión, una IA ?aprendé (por imitación) criterios para tomarla de manera similar”, explica Juan José López Murphy, Technical Director & Data Science Practice Lead de Globant.

 

 

 

“La IA puede tomar decisiones como juicios rápidos e instantáneos, pero no puede reflexionar sobre por qué tomó esa decisión”, especifica. “En una primera etapa, Argentina tuvo una adopción acotada; ahora estamos en el capítulo dos, en el que empresas pasan a un nivel superior en IA, implementándolo a escala para transformar los procesos de negocio centrales”, agrega Román Zambrano, de IBM.

 

“La mayoría de la IA que se ve en las películas es ciencia ficción”. Román Zambrano, CTO de IBM Argentina

 

 

Números de la Inteligencia Artificial

 

El gasto mundial en sistemas cognitivos y de inteligencia artificial alcanzará los US$ 57.600 millones en 2021. (International  Data  Corporation).

 

El 65% de los ejecutivos informan que aún no ven el valor de las inversiones en Inteligencia Artificial que han hecho en los últimos años. (Boston Consulting Group).

 

“La Narrow IA está basada en matemáticas y solo pretende resolver o ejecutar un tipo específico de problema, caso, tarea o servicio”. Andrea Mandelbaum, presidenta de Mc Luhan Consulting

 

 

IA en Argentina: dos ejemplos

 

 

GLOBANT

 

 

 

Sector: E-learning.

 

Para: Niños de idioma nativo diferente del de su escuela.

 

Los instructores usan una plataforma para guiar a los alum- nos y la IA, tras aprender de 17 millones de conversaciones, genera tres respuestas posibles que los docentes pueden elegir con un simple clic. “Lo interesante de esta IA es que genera respuestas nuevas entendiendo la conversación y su contexto. Son respuestas que no se habían dado antes, con la cualidad de que no deben dar la respuesta, sino guiar a los alumnos a resolverlo por sí mismos”, dice Juan José López Murphy.

 

SOYBOT

 

Sector: Venta de autos.

 

Para: Público en general.

 

“Mariela” es una vendedora bot que maneja toda la infor- mación necesaria para la venta de un auto, gracias a la IA. Por día reciben 30.000 inicios de conversaciones, aunque solo 2.000 tienen la charla completa. Al mes, se venden 1.000 autos gracias a suscripciones a un crédito o planes de ahorro: el bot está instalado en páginas de Facebook de venta de autos y los sitios web de concesionarias como Strianese, Renault Diaz y Dietrich.

 

Por Sebastián de Toma.