Realidades vs. Promesas de la Inteligencia Artificial, hoy

Jaume SuésAgile RPA, Artículos

El sector de la robotización de procesos (#RPA) y la Inteligencia Artificial (#IA) vive hoy en exceso de demanda. Sin embargo, no es oro todo lo que reluce.

En este artículo explicamos de forma ácida y en términos de negocio, el grado de desarrollo real, separando promesas de realidades. Muchas gracias por adelantado por el interés. Estamos siempre disponibles aquí.

Queremos huir de la terminología demasiado técnica, de forma que el lector pueda formarse una visión práctica y rápida de las nuevas soluciones digitales en términos funcionales, y aprenda los 8 acrónimos a los que sí deberá recurrir en toda digitalización que desee implantar en su organización.

Nuestra visión del desarrollo de las capacidades de IA, hoy

Los círculos naranja del siguiente árbol funcional resume la madurez que hemos observado, en nuestra experiencia implantando transformaciones digitales en México (de este modo, un círculo completamente naranja significa una solución “enterprise grade“):

A continuación qué esperar de la funcionalidad tras cada uno de los 8 acrónimos clave de nuestro sector:

Inteligencia lógica (RDA y RPA).

La solución plenamente consolidada hoy es RDA (Robot Desktop Automation) y, sobretodo, RPA (Robot Process Automation). Son robots que automatizan tareas manuales simulando el comportamiento de los usuario actuales, sin añadir complejidad o exigir cambios en los sistemas o en la arquitectura IT.

Mientras RDA (también conocidos como “robots asistidos”) reside en cada ordenador de cada usuario y le ayuda con tareas simples (por ejemplo, consolidar información de varias pantallas), RPA (o “robots no asistidos”) trabaja como un compañero más del equipo de trabajo humano (recibiendo y contestando emails, transaccionando con los sistemas actuales y monitoreando cualquier evento 24×7).

Con matices, estas dos tecnologías están plenamente desarrolladas y cuentan con casos de éxito en múltiples industrias y áreas funcionales.

Interpretación de imágenes (OCR y ICR).

El reconocimiento de imágenes (con soluciones epecialistas o, directamente, integradas en un RPA) es la tecnología que más espectacularmente ha evolucionado en los últimos 12 meses.

En 2018, se identificaban tímidas aproximaciones para interpretar textos manuscritos con OCR (Optical Character Recognition) y, posteriormente, estructuras y tablas más complejas, como una factura, con ICR (Intelligent Character Recognition).

Hoy es espectacular el avance que esta tecnología ha desarrollado, pudiendo ya conceptualizar imágenes, para, por ejemplo, superar los CAPTCHA que te obligan a reconocer “qué fotos incluyen una señal de tráfico”. Una de las primeras aplicaciones que está proliferando con fuerza es la identificación de clientes con base a selfies (u otra prueba de vida).

Inteligencia conversacional (NLP).

La tecnología NLP (Natural Language Processing) es la capacidad de interpretar y responder de forma natural, textos no estructurados. Su aplicación más madura son los Chatbots.

En nuestra experiencia, esta tecnología aún no cuenta con suficiente desarrollo de soluciones genuinas para los mercados hisano-parlantes y la traducción simultánea de los motores ingleses aún no es suficientemente precisa para esconder que, realmente, no se esta conversando en español.

Aún así, con base en nuestra experiencia, hemos identificado implementaciones exitosas robotizando sólo conversaciones transaccionales. Más allá de las FAQs, los clientes son imprevisibles, y los Chatbots requieren de un diseño de su árbol conversacional más y más complejo (y eventualmente inabarcable antes de lo esperado).

La tecnología existe, funciona, pero nuestra recomendación es que se prueben las aguas con un solo pie, empezando por lo más evidente. Especial atención requiere gestionar proveedores de Chatbots que cobran por cada interacción atendida. Se deberá gestionar el conflicto de interés que, mientras los clientes quieren soluciones rápidas y al grano, estas empresas viven de alargar las conversaciones.

Cabe destacar que los Chatbots (conversacionales) maridan muy bien con RPA (transaccionales) para que, además de atender consultas, se solucionen solicitudes en línea para el cliente final.

Herramientas de decisión (ML y DML)

El lector que no tenga perfil tecnológico posiblemente se haya visto abrumado con la complejidad de la terminología de ML (Machine Learning) y DML (Deep Machine Learning).

Resumiendo, se trata del conjunto de algoritmos que permiten identificar patrones que no son evidentes. Por ejemplo, en las 2 siguientes imágenes, usted ha reconocido a un “gato” rápidamente, aunque no pueda explicar de forma lógica porqué.

Esto es el resultado del “entrenamiento” (y “aprendizaje”) de las muchas y muchas imágenes que ha procesado sus redes neuronales hasta encontrar patrones comunes que ha confirmado que eran “un gato”.

Esta capacidad de identificar patrones sirve, sobre el papel, para predecir tendencias. De este modo, se teoriza mucho sobre sus aplicaciones en los precios futuros de acciones y commodities (conocidos como “trading bots“), la evaluación de riesgos, o el comportamiento de un cliente (para recomendar más productos y servicios).

Sin embargo, la realidad es que existen 3 cuellos de botella al desarrollo de esta tecnología, y, por ello, nuestra recomendación es ser muy escéptico con las posibilidades reales de ML y DML hoy y mantenerse en un “wait and see“:

  • Disponibilidad de datos. El entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje requiere de grandes cantidades de datos y casos históricos. Estos datos no siempre están disponibles, de forma estructurada, fiable y con calidad.
  • Efecto caja negra. Estos algoritmos requieren un acto de fe dado que los patrones resultantes no son expresados de forma sencilla. Este efecto se acentúa dado que el grueso de las aplicaciones tienen excepciones.
  • Difícil colaboración. Las implantaciones de IA generan desconfianza y interfaces complejos, especialmente si incluyen diseños de organizaciones mixtas humano – robot (también conocidos como sistemas con “human in the loop”).

Reconocimiento de intenciones

La gran apuesta del Pentágono (del Departamento de Defensa USA) es evolucionar la tecnología actual de reconocimiento de imágenes para identificar intenciones (ejemplo. probabilidad de ser atacado), no sólo de imágenes estáticas sino también dinámicas en una secuencia de vídeo, y considerando los camuflajes habituales de entornos bélicos.

Capacidad de persuasión

Ya hay unas primeras pruebas exitosas de SA (Sentiment Analysis), tecnología que analiza los patrones en el lenguaje facial, corporal y tono de voz, su veracidad aún no alcanza el grado suficiente para ser una alternativa a la intuición humana.

Por ejemplo, de momento, los Chatbots con detectores de mentiras que nos han presentado ni mejoran el tradicional polígrafo ni tienen aplicaciones prácticas, a ciencia cierta.

Sobre este pilar quiere basarse la siguiente capacidad (hoy en investigación básica) que es la capacidad de influir en las personas, en el momento y de forma individual. Esta característica conectaría con algunas de las (peligrosas) tecnologías de sesgo social masivo (muchas veces, con objetivos electoralistas), de las que Facebook ha sido víctima.

Capacidades cognitivas

Estamos en la capa más profunda de la reflexión. En este estado, todo es futurología. Es curioso revisar cómo grandes pensadores en grandes obras tienen opiniones tan dispares de lo que pasará.

Nuestra recomendación en este punto es no desesperarse por la miríada de opiniones. Construya poco a poco sus capacidades, caso de éxito a caso de éxito, calendarizando su pipeline tecnológico arrancando sólo con las soluciones “enterprise grade” y apoyándose en socios especialistas. En ARIA Bots estamos a su disposición.

Sobre nuestra firma

ARIA Bots es una firma especialista en RPA e IA con soluciones genuinas para el mercado hispanoamericano. Somos reconocidos por nuestro Business First Approach diferencial en nuestro sector.

Contamos con las mayores capacidades de entrega locales en Ciudad de México, y la más extensa combinación de credenciales de BluePrism (Silver Delivery & Capability Provider), UiPath (Silver Partner), y Automation Anywere (Authorized Partner).

Hemos extendido nuestras capacidades tecnológicas y de negocio a Chatbots, ICR, OCR, Seguridad y Autenticación para implementar digitalizaciones integrales.

Trabajamos con las 2 empresas Top de Telecomunicaciones de América Latina, las 2 Aseguradoras Top de México, 2 de los 4 principales Bancos de nuestra región, y estamos desarrollando el mayor Robotic BPO de América Latina.