MENU

| AR

Sedes

Programación

Marketing

Diseño

Datos

Paises

Watson: los secretos de la inteligencia cognitiva como solución

Watson: los secretos de la inteligencia cognitiva como solución
mkt
#tecnología
#datos
#otros
20 de febrero de 2017
  -  
-min de lectura


Attendees gather at IBM Watson event in lower Manhattan, New YorkTuve la suerte de participar recientemente en una capacitación para docentes organizada por IBM Argentina, en la cual se presentaron muchísimos detalles sobre Watson, el sistema de computación cognitiva que está revolucionando a muchas industrias y posiciona nuevamente al Gigante Azul en la cima del mundo tecnológico. Durante esta actividad aprendimos muchísimo. Por ejemplo, que si bien algunos consideran que Watson es sucesor de IBM Deep Blue, la computadora que en 1996 venció a Gary Kasparov al ajedrez, en realidad no tiene mucho que ver con aquella máquina, ya que Deep Blue no era realmente “inteligente”, sino que analizaba todas las jugadas posibles del rival y en base a eso proponía el mejor movimiento. En síntesis, su código servía solo para el ajedrez. Por el contrario, Watson es realmente una supercomputadora que entiende el lenguaje natural, es decir, la forma en la que hablamos los humanos. Además, procesa miles de millones de datos estructurados y no estructurados al tiempo que formula respuestas en base a predicciones que realiza en tiempo real analizando los datos recopilados. En los últimos meses vimos como Watson salió del laboratorio para convertirse en una solución comercial para distintos procesos, como analizar impuestosdesarrollar medicamentos innovadoresrealizar diagnósticos oncológicos y hasta buscar la cura para el cáncer. Watson se hizo famoso en 2011, cuando venció a los dos mejores jugadores de Jeopardy, el juego norteamericano televisado donde hay que contestar distintos tipos de preguntas.  ¿Cómo lo hizo? Básicamente le insertaron todos los contenidos de Wikipedia en inglés, y así logró vencer a los humanos. Este programa era un ícono de inteligencia en Estados Unidos hasta que ganó Watson. ¿Cómo funciona? Muchos dicen que “Watson razona”. Profundizando sobre este aspecto, el sistema realiza un análisis profundo de la pregunta que se le formula para entender qué información se está solicitando. Además, genera distintas hipótesis en base al análisis de inmensos volúmenes de datos que tiene almacenados. A mayor cantidad de hipótesis, mejor será el resultado. Algo interesante es que si en el set de hipótesis no hay respuesta, no puede responder.   En base a todo esto se genera un “ranking de hipótesis”, ya que Watson empieza a buscar evidencias en los datos, combina algoritmos, y devuelve cientos de miles de scores o posibles resultados con distintas probabilidades. Por último llega a lo que se llama “Merge final”. En esta instancia es fundamental la experiencia, es decir, cuántas veces el sistema pasó por la misma pregunta en el entrenamiento previo. A medida que pasó por situaciones similares va a rankear mejor y a generar mejores respuestas posibles. ¿Cómo aprende? Watson aprende desde cero interactuando con el humano, que le da feedback, en base a una gran inyección de datos. En esta parte del proceso participan expertos para entender si el sistema arroja resultados que tienen sentido o no. Por ejemplo, los médicos lo entrenan para que pueda brindar diagnósticos coherentes. Con Watson, IBM busca diferenciarse del ecosistema creando un paraguas sobre la inteligencia artificial. Por este motivo, se refiere a él como “una solución cognitiva compleja donde intervienen humanos en el proceso”. Sin embargo, todo el ecosistema que está avanzando en soluciones de inteligencia artificial corre en la misma dirección. Por caso, API.AI -ahora adquirida por Google- permite al usuario desarrollar sus propios agentes para conversar con Google Home. De la misma manera, los servicios de inteligencia artificial de Amazon.com AWS, tienen capacidades similares a los módulos de Watson. En definitiva, tanto la propuesta de IBM como las iniciativas recién mencionadas no son como los sistemas determinísticos de antaño, sino que se trata de soluciones basadas en la probabilística, que siempre va a tener como output de su proceso una probabilidad de ocurrencia. Si bien no estoy tan seguro que sea correcto hablar sobre el inicio de la “era cognitiva” solo porque se genera nuevo conocimiento a partir de las predicciones (algo imposible de hacer en el pasado con los métodos tradicionales), semejante frase le quita mérito a lo que pueda ocurrir en el futuro. Sin dudas, después de Watson pero antes de Skynet, vamos a ver la verdadera “era cognitiva” con el despertar de las máquinas capaces de hacer cosas hasta hoy impensadas.  

Otras Noticias

Aplicaciones móviles: Así está el mercado   img
#tecnología

Aplicaciones móviles: Así está el mercado

Si bien los juegos todavía lideran el sector, ahora compiten por otro tipo de apps, como aquellas vinculadas al comercio minorista, viajes, servicios públicos y otros.  Al momento de enfocarse en el desarrollo de app y su posterior lanzamiento, y con el fin de generar más descargas, la optimización de la tienda de aplicaciones sigue siendo importante. En este sentido, la mayoría de las aplicaciones móviles se descargan orgánicamente. La excepción a esto son la apps de las marcas de otras industrias, que utilizan otros canales digitales como sus websites y campañas de e-mail marketing. Para optimizar el posicionamiento de una app en su appstore se recomienda, como siempre, prestar atención al título de la aplicación mobile, su descripción, las capturas de pantalla que se publicación, el video promocional y la puntuación que le colocan los otros usuarios.  En cuanto a la cantidad de aplicaciones móviles, en junio de 2019, había 1.8 millones de aplicaciones en la tienda de Apple y 3.1 millones de aplicaciones Android, disponibles en Google Play Store, según la consultora especializada .

Marketing digital: 3 Tendencias 2020 img
mkt

Marketing digital: 3 Tendencias 2020

Marketing conversacional: Los consumidores están interactuando cada vez más con las soluciones digitales a través de los comandos de voz. Esto implica cambios en la manera de utilizar los productos digitales y, por ende, de repensar la experiencia de usuario.En este sentido, desde las consultoras más importantes indican que en los próximos 2 a 5 años las tendencias más relevantes serán la personificación, el marketing en tiempo real y el marketing conversacional.  Marketing basado en ideas: El análisis de los datos en Marketing sirve no solo para conocer lo que está sucediendo, sino también para impulsar el rendimiento comercial y optimizar los resultados del marketing digital.  Mejorar su marketing basado en datos será un objetivo de muchas empresas durante 2019.  Transformación digital del marketing: Hay muchos desafíos en términos de cómo se ejecuta el marketing digital en las empresas de hoy. Los problemas son, entre otros, la falta de enfoque en estrategias integradas, pruebas y optimización y problemas estructurales como equipos que trabajan en silos o  falta de habilidades digitales. Para contrarrestar este tipo de problemas y aprovechar al máximo las oportunidades para hacer crecer un negocio a través del marketing digital, muchas empresas ahora están implementando un programa de transformación digital, que tiene que ver con desarrollar una hoja de ruta para mejorar las capacidades y habilidades digitales de los colaboradores.  

Cuáles son las funciones de un especialista en UX Design img
ux

Cuáles son las funciones de un especialista en UX Design

Por todo esto, las funciones del UX Designer tienen que ver con el ámbito del diseño pero también con la tecnología, ya que ambos deben estar coordinados en todos los procesos, de ahí que este especialista debe tener conocimientos en diseño web, usabilidad, metodologías ágiles, así como técnicas de investigación, entre otros.Por su perfil, este especialista analiza y modela la interacción con el producto para optimizar la relación entre éste y el usuario. Además, trabaja en equipo con programadores y product managers, por mencionar solo algunos profesionales, para que exista una coherencia entre los valores de la marca y los del producto. Como si eso fuera poco, también desarrollan prototipos y analizan cómo los usuarios interactúan con el producto digital con el objetivo de encontrar puntos de mejora.  Dado que los usuarios interactuamos cada vez más con productos digitales, la cantidad de profesionales que requieren las industrias en todo el mundo es muy superior a la cantidad de personas que se están dedicando al Diseño de Experiencia de Usuario.