La Inteligencia Artificial está infrautilizada en buena parte de las empresas

Inteligencia Artificial. Datos-Sentimientos

La mayor parte de la inmensa cantidad de información contenida en Internet se encuentra almacenada en documentos textuales y en multitud de idiomas. Además, muchos de los datos de lo que hoy en día denominamos Big Data implican una gran carga de imprecisión e incertidumbre. Así entonces, el manejo de estos elementos exige la utilización del llamado soft-computing, tolerante a la imprecisión, la incertidumbre y la verdad parcial, cuya capacidad, además, permite obtener soluciones a un bajo coste. Tanto en los productos de consumo como en los sistemas industriales, el empleo de técnicas de soft computing conduce a sistemas con un alto cociente de inteligencia de máquina, indica el informe “Inteligencia artificial, inteligencia computacional y análisis inteligente de datos, dirigido por el profesor colaborador de OBS Business School José Ángel Olivas. 

“La inteligencia artificial está cambiando y cambiará todavía más nuestras vidas y nuestro modo de desenvolvernos en el mundo. Pero hay que tener mucho cuidado con no trivializar y a cualquier automatismo sencillo llamarle “de inteligencia artificial”, puntualiza el profesor Olivas.

El informe se centra en dar una visión crítica de lo que suele entenderse hoy en día por Inteligencia Artificial, presentando diversas de estas aplicaciones a diferentes campos (en particular a la medicina). Pero además, aborda uno de los principales temas de investigación y de preocupación en todas las empresas de hoy: el análisis de sentimientos y opiniones.

José Angel Olivas profesor colaborador de OBS Business School
José Angel Olivas profesor colaborador de OBS Business School

La “analítica de datos” se suele enmarcar como una parte esencial de lo que se denomina “Inteligencia de Negocio” (Business Intelligence, BI) y se define normalmente como la capacidad de transformar datos en información a fin de encontrar patrones que ayuden a gestionar una empresa y a tomar decisiones. En este sentido el informe recuerda que, “la visión habitual de las posibilidades y expectativas de la BI es hoy demasiado restringida, y sobre todo en las prácticas habituales de las empresas e instituciones”. El informe insiste en que las empresas no obtienen de los datos todo su potencial, sino que se limitan a ordenarlos y resumirlos, ya que será la persona responsable de analizarlos quien sacará conclusiones, por lo tanto, la calidad de estas decisiones dependerá exclusivamente de la capacidad y preparación del decisor humano.

El informe afirma que las empresas deberían tender hacia la generación y el manejo de “conocimiento” a través de sistemas mucho más sofisticados como los Sistemas de Ayuda a la Decisión (DSS), sistemas de recomendación como los que utilizan Amazon o TripAdvisor, y el Análisis de Series Temporales, por ejemplo, para tareas automáticas de Segmentación, pronóstico de terremotos, incendios u otros fenómenos naturales, puntos de inflexión en la bolsa o el cambio de moneda, etc. El profesor Olivas advierte que “solo las grandes empresas punteras se esfuerzan en diseñar sistemas de este tipo, en cambio en países como España o los de Latinoamérica es muy raro encontrar empresas o entidades que afronten con interés y rigor estos objetivos.”

El análisis de sentimientos o minería de opiniones (opinion mining) es uno de los temas de investigación más recientes en el ámbito de la IA. Hoy en día es uno de los campos más importantes, difíciles y demandados por la repercusión que tiene tanto para las empresas como para la sociedad en general. Esta técnica analiza no solo los textos objetivos, sino también las opiniones, sentimientos, valoraciones, actitudes y emociones. Es decir, realiza un análisis de la subjetividad y detecta incluso los spams de opinión.

También se hace especial hincapié en que el análisis de sentimientos ofrece muchas oportunidades para desarrollar nuevas aplicaciones, ya que tiene en cuenta las opiniones positivas o negativas respecto a determinados temas o productos. Los sitios web de opiniones pueden recopilar información de diferentes fuentes con el fin de resumir o componer una opinión global sobre un candidato, un producto, etc. La detección de información subjetiva es realmente importante en campos relacionados con la argumentación, en los que las frases objetivas suelen ser más valiosas. Aun así, el informe de OBS indica que uno de los campos en los que el análisis de sentimientos tiene un mayor impacto es la Industria.

La Inteligencia Artificial está infrautilizada“Pequeñas y grandes empresas, al igual que otras organizaciones como los gobiernos, tienen mucho interés en saber lo que la gente siente sobre sus marcas, productos o miembros”, indica el profesor Olivas. Pese a la complejidad que exige la creación de herramientas de análisis de sentimientos, muchas empresas y universidades están desarrollando nuevos instrumentos y servicios web que podrían incluirse, especialmente para la investigación, en otras aplicaciones o plataformas sin necesidad de ser expertos.

Ahora bien, la necesidad de un análisis inteligente de datos en todas las empresas y entidades provoca la demanda de diversos profesionales de múltiples ámbitos. En este sentido, son especialmente requeridos los titulados en matemáticas y estadística por su capacidad para entender los rudimentos formales de la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático, de modo de poder diseñar y modificar algoritmos de este tipo. Sin embargo, resulta claro que los directores de proyectos de esta naturaleza deben tener una formación más amplia, incluso más allá de la ciencia de datos. Deberían disponer de un “maletín de herramientas” que les permita seleccionar aquellas más adecuadas para cada problema específico, y no solo en lo que concierne al análisis de datos.

El informe de OBS Business School destaca la preocupante escasez de “científicos de datos” (data scientist), figura muy demandada en ambientes profesionales, científicos o académicos. Se trata de un profesional que debe poseer conocimientos de Computación, Bases de Datos, IA, Aprendizaje Automático, Estadística, Visualización, Reconocimiento de Patrones, Sociología, Psicología, KDD y Minería de Datos. Con el fin de paliar este problema, el informe propone la formación de equipos multidisciplinares que cubran todas estas necesidades.

DATOS PARA UN INFORME

Según el informe, los modelos y técnicas más utilizados en este momento en computación surgieron hace ya varias décadas y apenas han sufrido variaciones desde su concepción, aunque sí ha habido un gran aumento de la potencia computacional y la capacidad de manipular grandes volúmenes de datos. La IA es la disciplina del ámbito de la computación y los sistemas de información que pretende simular comportamientos humanos que pueden ser considerados como inteligentes y, por tanto, aparte de manejar datos (lo que solo serían estadísticas básicas) debe tener en cuenta las hipótesis, interpretaciones y heurísticas de los expertos en ese campo y otros muchos elementos ‘cognitivos’ más.

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