La Inteligencia Artificial (IA) está, de una u otra manera, en el día a día de personas y empresas, aunque por lo general pasa desapercibida. Hoy existe el imaginario de que la IA se manifiesta en forma de robots humanoides, pero esa es solo una de sus aplicaciones y ciertamente no es la más común.
Un teléfono inteligente tiene IA –algunos más que otros–; al acceder a Internet, los usuarios seguramente están usando otros tipos de Inteligencia Artificial, así como al comunicarse con servicios de asistencia, al ver una serie o escuchar música recomendada, o al consultar información sobre el clima. La Inteligencia Artificial ya está en todas partes.
Gracias al cine todos esperábamos el surgimiento de la IA como la revolución de las máquinas y el desplazamiento de los humanos. Pero en realidad, la IA lo que hace es acortar eslabones en cadenas de procesos. Por lo tanto, para el consumidor final y las personas del común es transparente y casi irrelevante, pero el impacto que tiene en los negocios marca una diferencia significativa
Andrés León, líder de producto IoT & Big Data de Claro Colombia.
Algunos tipos de Inteligencia Artificial
La investigación en Inteligencia Artificial busca hacer que las máquinas emulen el funcionamiento del ser humano, que piensen y actúen de manera inteligente. Todavía no lo logra completamente, aunque supera la capacidad humana en ciertos aspectos, como el almacenamiento y procesamiento de información. Del grado en el que un sistema de IA pueda replicar las capacidades humanas se generan los tipos de IA.
Ahora bien, la Inteligencia Artificial trae consigo una combinación de varias tecnologías como aprendizaje automático (Machine Learning), aprendizaje profundo (Deep Learning), procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz, procesamiento consciente de contexto, redes neuronales y API (interfaz de programación de aplicaciones) predictivas, entre las más destacadas.
El empaque suele venir en diferentes presentaciones y una de las más comunes son los robots, pero no necesariamente esos que tienen patas, brazos o forma humanoide. Uno de los tipos de robots más usados son los chatbots (robots de charlas o de conversaciones), que son código desarrollados para mantener una conversación con personas.
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Machine Learning: “Es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana”, así lo define SAS, empresa líder de analítica.
Deep Learning: “El aprendizaje profundo es un campo perteneciente a la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es el estudio y construcción de sistemas de cómputo capaces de ‘aprender’ a partir de la experiencia, inspirándose ligeramente en algunos principios del funcionamiento del cerebro animal”, así lo explicó en 2017 Augusto Vega, experto de IBM, a la BBC.
Red Neuronal: “Una red neuronal artificial es un modelo computacional ligeramente inspirado en el funcionamiento de las neuronas del cerebro biológico (por ejemplo, el cerebro humano)”, también explicó Vega.
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Estados Unidos y China, a la cabeza
Los desarrollos mundiales en Inteligencia Artificial no son pocos. Aunque SophIA sea una de las caras visibles o la victoria del computador Deep Blue de IBM frene al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov, sea uno de los hitos más recordados, en realidad existen desarrollos más poderosos y otros de consumo masivo, como en su momento lo fue la aspiradora Roomba (uno de los primeros objetos en ser comercializados que usaban Inteligencia Artificial). Hay vehículos autónomos, identificación de emociones, ya hay asistentes de voz que suenan como humanos, Inteligencia Artificial capaz de descubrir moléculas y, en medio del contexto de incertidumbre sobre el futuro, esta tecnología será esencial para la reactivación del turismo, pues identificará los destinos seguros para poder viajar.
Por otro lado y de acuerdo con el Artificial Intelligence Index Report 2019, el informe anual independiente publicado por el Human-Centered Artificial Intelligence Institute de la Universidad de Stanford, el volumen de artículos de investigación sobre Inteligencia Artificial creció un 300 % en 2018 con respecto a 1998. China es el país que más artículos publica (superando a Europa en conjunto), pero Estados Unidos mantiene el liderazgo en relevancia de los temas. Por otro lado, el 60 % de la actividad mundial de citaciones de patentes de Inteligencia Artificial (entre 2014 y 2018) corresponde a Estados Unidos, mientas que China tiene el 32 %. Son estos 2 actores los que lideran el panorama internacional.
¿Y en qué se invierte? Principalmente, en vehículos autónomos (7.700 millones de dólares); en salud, bien sea en la investigación en medicamentos o para tratamientos de cáncer y otras terapias (4.700 millones de dólares); también en reconocimiento facial (4.700 millones de dólares), contenido en vídeo (3.600 millones de dólares) y detección del fraude financiero (3.100 millones de dólares).
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- Contexto histórico: Los desarrollos de Inteligencia Artificial no son nuevos. Uno de los hitos más destacados en la historia fue la victoria de Deep Blue contra Gary Kasparov en 1996, aunque fue precisamente el resultado de desarrollos previos, de una historia de más de 70 años. Hoy lo que vemos es la diversificación de tecnologías relacionadas, que hacen parte de este gran universo; y por otro lado, una diversificación en los usos e implementaciones. Cualquier persona con acceso está usando, de una u otra manera, la Inteligencia Artificial.
- Estado actual: En el mundo hay desarrollos tan inimaginables, que no alcanzaron a pensarse para guiones de películas de ciencia ficción de otrora. Aunque las inversiones en Inteligencia Artificial se enfocan principalmente en vehículos autónomos, en salud, reconocimiento facial, contenido en vídeo y detección del fraude financiero.
- Desarrollos mundiales más relevantes: Dentro del uso masivo, están los smartphones con sus diferentes funciones que usan Inteligencia Artificial, así como otros dispositivos en el hogar como los asistentes virtuales. En el mundo se han visto diferentes desarrollos enfocados en la pandemia (COVID-19), tanto en prevención, como para diagnóstico e investigación; de otro lado también se destacan los avances en reconocimiento facial de grandes jugadores como IBM, Microsoft y Amazon.
- Jugadores: Los países que están liderando los desarrollos e investigaciones son China y Estados Unidos.
- Situación en Colombia y referentes: Se está desarrollando el marco normativo, y sin duda alguna el actor más relevante (por su capacidad de acción, gestión e incidencia) es el Centro para la Cuarta Revolución Industrial; centros de excelencia como Caoba, BIOS e iData, así como entidades gubernamentales y empresas de tecnología que están impulsando estos desarrollos en Colombia.
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La Inteligencia Artificial en Colombia
En Colombia, Movistar registró durante el 2019 más de 108 millones de consultas en sus seis canales digitales de atención (App Mi Movistar, WhatsApp, Web, Facebook, Twitter e Instagram); el 82 % de sus clientes acudió a ellos y parte del éxito radicó en el uso de la Inteligencia Artificial.
El canal digital que lideró las interacciones en la compañía fue la App Mi Movistar, con el 52 %, seguido por WhatsApp, con el 37 %. La gestión por la popular aplicación de mensajería es posible gracias a la implementación de un Bot (Robot) con asistencia humana, el cual tuvo 37 millones de interacciones el año pasado.
Otro es el caso del emprendimiento colombiano 1Doc3, que se destacó por la implementación de Inteligencia Artificial, especialmente durante la emergencia sanitaria, con la que apoya y optimiza el tiempo de los médicos, a la vez que facilita a la población la identificación de signos y síntomas de COVID-19.
“Lo que hemos avanzado a través de plataformas de consulta online apoyadas por inteligencia artificial, como 1DOC3, es solo un pequeño paso de lo que viene. En este momento de crisis y emergencia, nuestra tecnología asiste a las personas en identificar mejor sus signos y síntomas y, en tiempo real, presentar el caso a los médicos con toda la información relevante, incluso con una clasificación de nivel de urgencia y un prediagnóstico, lo que optimiza el tiempo del profesional y apoya un desenlace médico más preciso. Este tipo de innovación nos permitirá realmente ofrecer opciones asequibles a la comunidad. Podemos atender a más de 1 millón de personas gracias a esta nueva tecnología”.
Javier Cardona, cofundador de 1DOC3
Estos son solo 2 casos recientes, pero ciertamente no los únicos. Existen diferentes desarrollos, investigaciones y aplicaciones desde las empresas, startups, gobierno y academia; por eso hablamos con 2 personas que conocen muy bien el área y ellas nos cuentan algunos detalles.
¿Quiénes son los jugadores y referentes más relevantes en Colombia?
Cristina Gómez, líder de Inteligencia Artificial y Machine Learning del Centro para la Cuarta Revolución Industrial de Colombia:
En investigación: El nivel de IA en investigación es muy bueno en el país, lo cual se ha impulsado a través de Centros de Excelencia como Caoba y BIOS, pero adicionalmente con programas de postgrados y pregrados de muchas universidades en todo el país. Particularmente, los días 19 y 20 de noviembre de 2019, 15 proyectos basados en Inteligencia Artificial con enfoques en temas como salud, movilidad y medioambiente recibieron mentorías por parte de Ruta N, el Centro para la Cuarta Revolución Industrial-C4IR.CO y Google Cloud. Se eligieron los 15 proyectos más innovadores de universidades y centros de investigación de Colombia que utilizan Inteligencia Artificial para resolver retos en diversos sectores, entre un total de 70 proyectos presentados.
Andrés León, líder de producto IoT & Big Data de Claro Colombia:
Por una parte contamos con empresas relevantes a nivel mundial como son los Hyperscalers, pero también con empresas que han nacido digitales para apalancarse en este tipo de tecnologías. Sería injusto decir que unas iniciativas son más relevantes que otras, ya que todas, desde sus nichos y casos de usos claves, están contribuyendo a la Transformación Digital de Colombia.
Sin embargo, es importante destacar que algunos avances vienen del sector financiero, donde las soluciones de IA ayudan en la selección y adquisición de instrumentos financieros. En salud, para combatir el coronavirus, se cuenta con sistemas que permiten a través del análisis de imágenes de tomografías en menos de un minuto conocer la probabilidad cuantitativa de que un paciente esté afectado por COVID-19.
Y en agro se habilitaron plataformas con sistemas de recomendación para que los agricultores sepan si es el momento ideal para cosechar o cuándo deben de proceder.
Los casos de uso desarrollados y que están en desarrollo son muy importantes y de gran impacto para cada uno de los sectores en los cuales se están aplicando.
¿Qué tipo de implementaciones se están haciendo en Colombia?
Cristina Gómez:
Hay muchas aplicaciones en el sector agroindustrial para zonificación, detección temprana de enfermedades, estimación de producción, seguros. En aplicaciones de salud ahora en contexto COVID-19, aplicaciones para optimización de entregas de víveres, predicciones de tasas de contagio. En cuanto a seguridad, aplicaciones de detección de placas o seguimiento a través de cámaras a personas que cometen crímenes. En el aeropuerto, está el acceso por reconocimiento facial.
En el Centro de la 4RI se están haciendo varios proyectos relacionados con Inteligencia Artificial, como:
- Neutralidad de género en Inteligencia Artificial: de la discusión a la acción
El proyecto busca generar una estrategia accionable orientada a la neutralidad de género en sistemas de Inteligencia Artificial. Para esto el proyecto tiene cuatro etapas: identificar situaciones de sesgo de género presentes en los datos y sistemas de IA en el contexto latinoamericano; diseñar una estrategia para la generación, uso y validación de datos de entrenamiento y de sistemas de IA, orientada a la neutralidad de género; desarrollar una prueba piloto, y difundir y socializar la estrategia.
Este es el primer proyecto piloto con el cual el C4IR.CO inicia, siendo el Hub Región Andina del fAIr LAC del BID. Los actores hasta el momento involucrados son MinCIT, BID (fAIr LAC, una alianza entre los sectores público y privado, la sociedad civil y la academia, para incidir tanto en la política pública como en el ecosistema emprendedor en la promoción del uso responsable y ético de la IA), Ruta N, alcaldía de Medellín y el Centro de Cuarta Revolución Industrial de San Francisco.
- Uso estratégico de datos e IA en el sector público de América Latina
Con el proyecto se pretende promover la formulación, ejecución y evaluación de las políticas públicas, la provisión de servicios a los ciudadanos y la gestión interna del sector público, en los países de América Latina a partir del uso estratégico de datos e IA. También busca conocer el estado del arte del uso estratégico de datos e IA en el sector público; Divulgar oportunidades y retos del uso estratégico de datos e IA en el sector público de América Latina; y brindar asistencia técnica para el diseño e implementación de políticas y proyectos para el uso estratégico de datos e IA en entidades públicas. Está en fase de estructuración y participan el MinCIT y la CAF.
- Transformación Digital en el agro colombiano
El proyecto, que aún se encuentra en estructuración, tiene como objetivo inicial proponer estrategias para la Transformación Digital y la adopción de tecnologías de inteligencia artificial en el agro colombiano enfatizando el uso de datos y su valor estratégico a lo largo de la cadena de suministro. Este proyecto es apoyado por el MinTIC.
- IA Board Toolkit. Guía de IA para juntas directivas
El proyecto busca generar insumos y lineamientos para la toma de decisiones alrededor de la IA por parte de juntas directivas del sector privado. Pretende transferir la metodología desarrollada, por lo que el mismo se encuentra en etapa de digitalización por parte del Foro Económico Mundial (FEM). Una vez finalizado este proceso, se procederá a establecer de una forma detallada los pasos que siguen para la etapa de difusión. Este proyecto se realizó de la mano del Centro de Cuarta Revolución Industrial de San Francisco, contando con el apoyo de MinCIT, MinTIC, la alcaldía de Medellín y Ruta N.
- Adquisición de Inteligencia Artificial en el Sector Público
Con este, se busca adaptar los lineamientos creados por el Foro Económico Mundial (FEM) al contexto hispanohablante para realizar procesos de adquisición de inteligencia artificial en el sector público, de forma responsable, transparente y efectiva. Este proyecto se realizó de la mano del Centro de Cuarta Revolución Industrial de San Francisco, contando con el apoyo de MinCIT, MinTIC, la alcaldía de Medellín y Ruta N. Se realizaron unos ejercicios de sensibilización con la Superintendencia de Industria y Comercio, Colombia Compra Eficiente, iData, participación de representantes de la academia y la Empresa de Desarrollo Urbano de Medellín.
- Uso ético y legal de inteligencia artificial en el sector salud.
Creado para desarrollar recomendaciones y generar lineamientos de política pública para la implementación ética y legal de inteligencia artificial en el sector salud, y ser un Referente mundial de política pública en la materia para toma de decisiones del personal de la salud a través de la adopción de inteligencia artificial.
Andrés León:
En Colombia está tomando mucha fuerza todo lo que tiene que ver con la automatización de procesos de negocio y lo relacionado con el mejoramiento de la experiencia de usuario.
En Claro Colombia estamos apoyando iniciativas de Inteligencia Artificial en diferentes industrias, por ejemplo, para el sector Retail con los procesos de compras e inventarios a través de modelos predictivos, los cuales, mezclan comportamientos históricos de los clientes contra el movimiento de ventas de los puntos de atención. Esto con el fin de poder determinar qué cantidades de unidades deben tenerse en cada ubicación y cuál es el momento ideal para realizar un reabastecimiento.
En el sector salud apoyamos el análisis de imágenes diagnósticas para la detección del COVID 19, en el que en cuestión de pocos minutos el sistema notifica después de analizar unas tomografías la probabilidad cuantitativa de que un paciente esté afectado por el coronavirus.
En el sector financiero acompañamos la Transformación Digital de las sucursales bancarias a través del análisis de los comportamientos y movimientos de los clientes dentro de las sucursales. En este caso, nos apoyamos en visión computarizada que tomamos de los circuitos cerrados de tv y sensores 3D, para de una forma no intrusiva y sin afectar la experiencia de los usuarios, poder brindar un análisis en tiempo real de cuáles son los tiempos promedio de atención, si las personas están cumpliendo con el debido distanciamiento social e incluso proteger la seguridad de los empleados de la entidad al identificar intrusión de extraños en zonas exclusivas para los empleados.
Así mismo, en Claro utilizamos algoritmos de aprendizaje automático para hacer modelos de mantenimiento predictivo y ajuste de nuestras redes. Los cambios de comportamiento de nuestros usuarios en sus puntos de acceso a Internet debido a la cuarentena y la desescalada que han tenido las ciudades nos ha demandado reprogramar ajustes y mantenimientos de forma estratégica para balancear y rebalancear la red en puntos neurálgicos del territorio nacional. Estos movimientos solo ha sido posible gracias al uso de la inteligencia artificial ya que podemos entender los comportamientos de conectividad dinámicos que se van teniendo con los movimientos de los usuarios y la capacidad de red.
Finalmente, a nivel de canales de atención, habilitamos bots conversacionales de audio o por chat, que amplían nuestra capacidad de atención al público y aceleran la atención de temas básicos pero repetitivos, dando paso a que los agentes humanos puedan dedicar más tiempo a atender temas más complejos o que requieren una atención personalizada.
¿Qué nos depara el futuro?
Los retos éticos y los debates sobre la Inteligencia Artificial son cada vez más grandes. Por ejemplo, el reconocimiento facial es uno de los más sonados, dado que las fallas inciden en la discriminación racial. Primero IBM, luego Amazon y Microsoft decidieron no vender su tecnología de reconocimiento facial a la policía en Estados Unidos, mientras no exista una ley federal que regule su uso. Otro es el caso de la lucha contra los mensajes de odio y las Deep Fakes (falsificaciones realizadas con Inteligencia Artificial), entre otros males contemporáneos. Una vez más el debate no es si la tecnología es buena o mala, sino para qué fin es creada.
Por su parte, el Foro Económico Mundial y la Comisión Australiana de Derechos Humanos realizan consultas sobre temas éticos en diferentes puntos y por eso presentaron el informe Inteligencia artificial: gobernanza y liderazgo, sobre el que invitan a formular comentarios, para continuar con los debates.
Pero los retos también son diversos. Por ejemplo, desde el punto de vista empresarial, como explica el experto de Claro, uno de los mayores es dar el salto para pasar de las pruebas de concepto a la adopción masiva de estas tecnologías dentro de la organización. Lo cual, en su opinión, es resultado al hecho de que este tipo de tecnologías aún no son lo suficientemente llamativas.
“Aparte de ver más interesante la IA, se debe superar el entender y definir unos indicadores amplios claves de éxito. Acá es importante verlos más allá del ahorro y tomar aristas adicionales, como son el impacto en la experiencia de usuarios, la posibilidad de mejorar la toma de decisiones basada en datos o reducción y simplificación en tiempos de proceso”, agregó León.
De cara a los usuarios, las personas, León apunta a que es vital poder establecer, como país, un marco ético del uso de la Inteligencia Artificial. Recuerda que Canadá y Francia ya dieron un paso adelante en este tipo escenarios, “lo cual genera confianza y un entendimiento claro de hacia dónde debe ir como nación estas iniciativas“. Esto es algo que, justamente, tiene de tarea el Gobierno Nacional.
En noviembre de 2019 se aprobaron los lineamientos de política pública por parte del Consejo Nacional de Política Económica y Social (Conpes), que será la base para crear la Política Nacional para la Transformación Digital e Inteligencia Artificial, para promover el uso estratégico de tecnologías en los sectores público y privado. Allí se señala que en la línea de acción 13, sobre habilidades para impulsar el desarrollo de IA, se “hará énfasis en la ética de datos, ética de algoritmos y en la ética que guíe las conductas y prácticas de los individuos que desarrollen e implementen tecnología”.
Las investigaciones siguen haciéndose, las matemáticas avanzan, y regresando a la introducción: la IA ya está en todos lados. Parafraseando a Freddy Vega, CEO de Platzi, es normal no saber hacia dónde va la tecnología o cómo aprovechar avances como este. “La buena noticia es que todos los empresarios están en la misma situación y los primeros que decidan aprender hoy estarán a una ventaja abismal. Porque como una caja de pandora, la IA y el Machine Learning son innovaciones que ya no se pueden parar”.
