Desde los años 50 del siglo pasado, momento en que nació la Inteligencia Artificial (IA), esta ciencia ha sido utilizada para analizar comportamiento y predicciones. Actualmente, la IA nos permite hacer un análisis de la gran cantidad de información que nos proporciona el Big Data y usarla de manera que tenga utilidad para diversos propósitos. Se prevé que 2017 sea el año de mayor crecimiento tanto de la IA como de la robótica debido a la evolución que están sufriendo estas tecnologías y su incorporación a las compañías.

¿Qué supone la incorporación de la Inteligencia Artificial para las compañías?

Actualmente, el 84% de lasgrandes empresas ya utilizan la AI y, según un estudio de Tata Consultancy Services (TCS), en 2020 el total de las compañías habrán adoptado esta tecnología en algún área de su negocio integrándose como parte de su estrategia empresarial.

Así, los datos son clave ya que las compañías que han invertido en IA en los últimos meses han visto como aumentaban sus beneficios en un 25% y reducían sus costos en un 20%. Por otro lado, los nuevos puestos de trabajo nacidos de la incorporación de la AI también tendrán un papel fundamental, triplicando su número en las compañías donde la transformación digital está asentándose como base de la estrategia empresarial. Esto les facilitará encontrarse en un puesto de superioridad a la hora de competir con otras compañías y centrarse en las áreas donde esta tecnología pueda ayudarles. Una de las áreas en las que toma relevancia su aplicación es en la atención al cliente, darles a los usuarios la posibilidad de solucionar sus problemas de manera rápida y sencilla a través de las nuevas tecnologías, es  algo que los clientes valoran de forma muy positiva.

  • Machine Learning o aprendizaje automático.

El Machine Learning o aprendizaje automático basado en la AI es cada vez más habitual, las máquinas aprenden por sí solas, son capaces de auto programarse aprendiendo de su propia experiencia combinando datos de entradas y situaciones del mundo real. Según Forbes, a través del uso de algoritmos pueden parsear datos, aprender de ellos y que máquina pueda predecir o sugerir algo. Desde sus inicios la IA ha creado algoritmos que han ido evolucionando para poder conseguir mejores resultados.

  • Deep Learning o aprendizaje no supervisado.

Con este concepto nos referimos a una técnica concreta dentro del Machine Learning, un subconjunto, el cual desarrolla la idea del aprendizaje profundo a través de modelos informáticos que funciona de forma similar al cerebro humano, un sistema de redes artificiales de neuronas que analiza los datos. La máquina evalúa ejemplos e instrucciones para modificar el modelo en el caso de que se produzcan errores. El sistema extrae patrones que facilita la solución de problemas de una manera bastante precisa, en definitiva, toma decisiones a partir de datos.

El Deep Learning nos lleva a otra realidad, antes inconcebible, de ser capaces de interpretar lo que nos rodea a través del reconocimiento de imágenes y el análisis del lenguaje natural. Será cada vez más fácil anticiparse a los problemas analizando los datos y obteniendo patrones de comportamiento.

Ejemplos de aplicación de Deep Learning en las compañías

Estos algoritmos han sido utilizados para mejorar técnicas como el reconocimiento facial, de voz y el procesamiento del lenguaje natural; funciones que se han considerado hasta hace poco tiempo específicas de los humanos. Diversos expertos en este campo señalan que el Deep Learning tiene un amplio campo de investigación en técnicas avanzadas de seguridad unidas a los algoritmos de probabilidad, gracias a su aplicación en el mundo del Big Data y el Internet de las Cosas.

Google, Apple e IBM fueron de las primeras grandes compañías que apostaron por el Deep Learning y que actualmente siguen avanzando apoyándose en startups que les aportan la innovación que necesitan.

Algunas aplicaciones en las que los algoritmos de Deep Learning se están usando con éxito son el lenguaje natural hablado y escrito, reconocimiento de voz, la visión computacional, el reconocimiento de caras, la interpretación semántica o los traductores inteligentes.

Otro de los ejemplos son los vehículos inteligentes que han sido desarrollados por diversas compañías con diferentes grados de autonomía. Así, la conducción autónoma de Tesla o Uber se basa en el reconocimiento de ciertos patrones de conducción que proporciona, incluso, el poder de predecir accidentes o errores en la carretera.

La adaptación de las compañías a este tipo de tecnologías es fundamental si quieren avanzar y ser valorados por los usuarios. Las startup, como Legaliboo Tech, están investigando y desarrollando nuevo productos innovadores para que las compañías de diversos sectores puedan incorporar estas nuevas tecnologías en sus estrategias comerciales.

Global Summit for Insurance Innovation

logo_global_summit-1La actualidad reguladora, los nuevos procesos, la innovación y la buena gestión de los clientes son los cimientos de la actividad aseguradora. Nuestro reto es el de mantener el crecimiento y posición como uno de los principales y más estables sectores de la economía española. En consecuencia, el Global Summit for Insurance Innovation se convierte en inedulible para esta consecución y, por ello, Legaliboo Tech estará presente participando en el InsurtechNow Pitch Day, que tendrá lugar el próximo 2 de junio en Madrid.