La AI Cognitive Computing es una rama de la inteligencia artificial que busca imitar los procesos cognitivos humanos para resolver problemas complejos. En pocas palabras, se trata de enseñar a las computadoras a “pensar” como seres humanos.
Los sistemas de AI Cognitive Computing emplean una variedad de tecnologías, entre las que se incluyen:
- Aprendizaje automático: permite a las computadoras aprender de los datos y experiencias, sin necesidad de programación explícita.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL): posibilita que las computadoras comprendan y generen lenguaje humano.
- Visión artificial: habilita a las computadoras a “ver” e interpretar el mundo que las rodea.
- Razonamiento basado en reglas: permite a las computadoras tomar decisiones en función de un conjunto de reglas predefinidas.
Estos sistemas son capaces de:
- Aprender y adaptarse: mejoran su rendimiento con el tiempo, a medida que adquieren nueva información y experiencia.
- Comprender y generar lenguaje natural: interactúan de forma natural e intuitiva con las personas.
- Reconocer y clasificar objetos: distinguen entre diferentes objetos y categorías.
- Resolver problemas complejos: toman decisiones y resuelven problemas que requieren razonamiento y sentido común.
Aplicaciones actuales de la AI Cognitive Computing
La AI Cognitive Computing ya tiene aplicaciones en diversos sectores:
- Asistencia sanitaria: diagnóstico de enfermedades, desarrollo de fármacos y personalización de tratamientos.
- Finanzas: detección de fraudes, gestión de riesgos y asesoramiento financiero.
- Venta minorista: personalización de recomendaciones de productos, optimización de precios y mejora del servicio al cliente.
- Fabricación: robótica, control de calidad y mantenimiento predictivo.
Computación en la nube y gestión de macrodatos
El enorme crecimiento de la cantidad de datos está transformando el panorama tradicional de TI. Este fenómeno está impulsado por el aumento en la variedad de fuentes de datos, comenzando por la nube y el Internet de las Cosas.
El desafío actual para las organizaciones es convertir esta gran cantidad de datos, que en principio parece difícil de gestionar, en un recurso clave para definir sus estrategias comerciales. Para lograrlo, confiar en sistemas de AI Cognitive Computing se volvió crucial, ya que estos utilizan la abundancia de datos digitales para comprender mejor el mercado y los clientes, y así influir en la creación o evolución de modelos de negocio.
Un ejemplo destacado de esta tecnología es Watson, el sistema de computación cognitiva de IBM, que permitió a la compañía relanzarse con una serie de soluciones y servicios.
El futuro de la AI Cognitive Computing
Según IDC (International Data Corporation), se espera que las tecnologías disruptivas, incluida la AI Cognitive Computing, sean utilizadas por el 50% de los bancos en todo el mundo, acelerando la transformación digital de estos innovadores en un 30%. De hecho, el 95% de los bancos ya tienen una estrategia establecida en este sentido.
Funcionamiento de los sistemas cognitivos
La gran diferencia respecto al big data clásico y el analytics es que la AI Cognitive Computing reproduce a grandes rasgos el funcionamiento del cerebro humano. Estos sistemas aprenden e interactúan de forma natural con los usuarios, permitiendo tomar decisiones basadas en datos complejos y variados. A medida que disponen de más datos, se vuelven más capaces de ofrecer mejores respuestas.
Desde un punto de vista técnico, estamos hablando de plataformas que aprenden, razonan, comprenden, procesan y utilizan de manera independiente el lenguaje natural humano, incluyendo habilidades visuales y dialécticas. En esencia, la AI Cognitive Computing deja atrás el típico modo binario de “sí o no”, proporcionando indicaciones basadas en puntuaciones y correlaciones.
Aplicaciones de la AI Cognitive Computing
Esta capacidad cognitiva es especialmente valiosa en campos que requieren procesar grandes cantidades de datos, muchas veces en formatos no homogéneos. Por ejemplo, permite automatizar acciones complejas, aprendiendo de los datos y proporcionando recomendaciones. Esto reduce el tiempo y los recursos necesarios para resolver problemas, como en la cadena de suministro, donde una mayor eficiencia y rapidez pueden significar una ventaja competitiva.
Un ejemplo de esto es Amazon, que logró maximizar la eficiencia de sus operaciones y reducir costos logísticos mediante el uso de herramientas de AI Cognitive Computing. Además, estas tecnologías son clave en el mantenimiento predictivo, sugiriendo áreas de mejora y minimizando el tiempo de inactividad.
El potencial de la AI Cognitive Computing también se extiende al servicio al cliente. Hoy en día, las empresas acumulan grandes cantidades de información sobre sus clientes, pero pocas veces se aprovecha adecuadamente. Las soluciones cognitivas permiten analizar esta información para ofrecer respuestas personalizadas y rápidas, mejorando la relación con el cliente.
Implicaciones sociales de la AI Cognitive Computing
En términos generales, la AI Cognitive Computing puede proporcionar respuestas concretas a las necesidades empresariales actuales. Por ejemplo, una empresa comercial puede usar estos sistemas para estandarizar el comportamiento de los clientes, desarrollar propuestas personalizadas, simular tendencias de ventas y optimizar la atención al cliente.
En el sector de producción, el mantenimiento predictivo y la optimización de la cadena de suministro son solo algunas de las aplicaciones posibles. Además, en el ámbito social y sanitario, estos sistemas pueden ser un apoyo valioso para la toma de decisiones médicas, basadas en el estado de salud específico de cada paciente.
Por otro lado, aunque los asistentes digitales que usamos en nuestros teléfonos y ordenadores, como Siri, no son verdaderos sistemas de AI Cognitive Computing, en un futuro próximo podrían evolucionar hacia esa dirección, ofreciendo respuestas más inteligentes y personalizadas.
Fuente: Ai4business.it, Network Digital360
