Estas tecnologías, se encuentran entre las que Google integra en las funcionalidades inteligentes de G Suite, pero también en muchos de sus otros productos.
De alguna manera, todos somos conscientes de que el modelo de grupo humano realizando tareas repetitivas en un mismo espacio físico tiende a desaparecer. Deja lugar a equipos de negocios dinámicos y proyectos que se distribuyen transversalmente por distintas áreas de una organización. También, los nuevos procesos de trabajo requieren que las decisiones se tomen rápidamente, al tiempo que la exigencia se incrementa: hay menos margen para el error.
La movilidad, entonces, se une con la inteligencia artificial y el machine learning para desarrollar soluciones que permitan afrontar estos desafíos con éxito.
Las herramientas predictivas son un buen ejemplo, y su utilidad para las empresas aún no conoce fronteras. Los líderes innovadores ya han implementado estrategias e iniciativas concretas de machine learning y sus empresas o proyectos ya recogen los beneficios. Otros, se encuentran planificando programas a desarrollar en el futuro cercano. Pero casi nadie quiere quedarse afuera, porque los casos hasta ahora han demostrado un ROI elevado.
Tomando los resultados de la encuesta mencionada anteriormente, el 60% de los profesionales o ejecutivos de negocios ya han implementado estrategias de machine learning, y casi un tercio considera que se encuentra en una etapa madura con sus iniciativas.
Las funcionalidades de machine learning de G Suite permiten procesar, evaluar y utilizar predictivamente el flujo de información, vital para el crecimiento competitivo de una compañía en la era del conocimiento.
“Google se ha propuesto organizar la información del mundo y hacerla accesible con el uso de la inteligencia artificial”, señaló Israel Olalla, Customer Engineer en Google Cloud durante un taller que la compañía organizó en Madrid junto al diario El País.
La inteligencia artificial recoge el material que aporta el Big Data, desarrolla tareas en forma automática, y de ello resultan beneficios como una mayor eficiencia o valor añadido para cualquier organización.
La inteligencia artificial se vale de redes neuronales profundas para ‘aprender’ a partir de patrones de comportamiento y generar predictibilidad. A partir de esto, ‘entrena’ a las máquinas.
De esta manera, el sistema es capaz de identificar un lugar, el contenido de una imagen, el estado de ánimo las personas que aparecen en una foto y hasta la relación que existe entre ellas. También, puede desarrollar, por ejemplo, filtros automáticos a partir de los textos que aparecen en las imágenes, entre muchas otras funciones. Otro ejemplo con un enorme potencial es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR, Optical Character Recognition) que se aplica a documentos, facturas o formularios escritos a mano.
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es otra tecnología de la que se valen los sistemas para ‘comprender’ documentos, y es de gran utilidad allí donde los textos son el material de trabajo predominante. Un caso es el del periodismo. En las redacciones de los diarios o las oficinas de producción de noticieros, esta funcionalidad ayuda a recoger, seleccionar, valorar y chequear información urgente y dispersa en una jungla de fuentes.
Todos los segmentos de la actividad humana se valen actualmente de la movilidad y la inteligencia artificial, sin importar la magnitud de la empresa:
Los call centers alcanzan a sus contactos allí donde se encuentran.
Los departamentos de atención a clientes implementan respuestas automatizadas y más eficientes.
Los ganaderos pueden saber cuándo una de sus reses está a punto de parir, localizarla e identificarla en medio del rodeo. Incluso saber de antemano si hay algún problema, y llamar al veterinario mientras él mismo está en camino.
Los community managers identifican tendencias que cambian minuto a minuto, y reaccionan con publicaciones efectivas en las redes más apropiadas.
Los publicitarios perfilan targets y generan automáticamente avisos que alcanzan a su público objetivo en el momento estratégicamente más conveniente.
En el sistema de salud, la inteligencia artificial ayuda de múltiples maneras. Un ejemplo es la utilización de tecnología Google para ayudar a diagnosticar cáncer de mamas.
Los testimonios exitosos son innumerables, se encuentran dentro de la medicina, el comercio, la educación, el turismo, los gobiernos, etc.
Google lanza permanentemente nuevas soluciones de movilidad, inteligencia artificial y machine learning. Pero en realidad, el desarrollo en estos ámbitos recién comienza y todavía quedan preguntas sin respuesta. Aun así, la importancia de estas tecnologías está clara.
La eficiencia, la productividad y el potencial competitivo dependen cada vez más de las máquinas para recibir, enviar, procesar, interpretar y aprender de los datos, que son infinitos.
En Google Cloud y G Suite, las nuevas tecnologías ofrecen un gran potencial analítico, de almacenamiento virtualmente infinito y la posibilidad de crear apps ‘a medida’.
Por ejemplo, ya está disponible la opción de redacción inteligente en G Suite, que aprenderá de tu utilización del correo electrónico para ayudarte a escribir de manera mucho más fácil y rápida. O desde mayo de este año. se puede ver en Google Fotos una serie de acciones sugeridas que aparecen en las imágenes justo cuando las estás viendo, como la opción para iluminar, compartir, rotar o archivar una imagen. Estas acciones sugeridas se basan en el aprendizaje automático, lo que significa que solo se ven en las fotos relevantes y podés tocar fácilmente las sugerencias para completar la acción.
En verdad, se dice que la inteligencia artificial es el futuro. Pero en el 2018, viendo todos estos avances es posible decir que el futuro ya llegó. Y ¿tu empresa ya está incorporando tecnología inteligente en sus procesos de trabajo?
Descarga el e-Book de Google sobre los resultados de la encuesta realizada junto al MIT Technology Review