Con la IA híbrida, las organizaciones cuentan con el potencial de mejorar su toma de decisiones, así como sus procesos para cumplir con objetivos y satisfacer a los consumidores.
Si los algoritmos fallan en el sector del consumo, tal vez no haya tanto problema si un anuncio no recibe tantos clics o una serie de televisión no tiene el rating esperado. Pero errores en industrias pesadas pueden afectar la producción, dañar la maquinaria o poner vidas en riesgo. Aquí es donde entra la inteligencia artificial (IA) híbrida para jugar a favor de las empresas.
Lo anterior deja algo muy claro: a pesar del alto potencial de la IA, todavía no hay grandes historias de éxito por contar. Esto se debe a que hay diferencias muy marcadas entre la aplicación clásica de esta tecnología, como sucede con el procesamiento natural de lenguaje, la publicidad y los videojuegos, y aquella enfocada resolver grandes problemas en las empresas.
Más optimización, mejores resultados
La inteligencia artificial híbrida une lo mejor de las redes neurales, machine learning, deep learning, y la IA simbólica, es decir aquella que se enfoca en expresar el conocimiento humano de forma clara, basada en hechos y reglas. Además, combina la física con la ciencia de datos con la intención de liberar su potencial en contextos industriales.
Sin embargo, hay quienes van más allá de esta definición y establecen lo siguiente, al menos hablando específicamente de la IA conversacional: es el uso estructurado, descendente, completo y unificado de IA simbólica y no simbólica para capturar, mapear, estructurar y hacer que todos los datos o conocimientos disponibles de una organización sean legibles, comprensibles y recuperables en un lenguaje natural.
Un ejemplo de lo anterior sería el caso de un concierto, donde la IA simbólica sería representada por la base de datos del evento. Supón que se va a presentar la banda Molotov, si este término se encuentra registrado, el chatbot o asistente de voz puede reconocer correctamente el significado y el contexto en la intención de búsqueda. Así no confundirá la palabra con el explosivo que en ocasiones forma parte de incidentes callejeros.
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Para que la inteligencia artificial híbrida funcione se requiere:
- Comprender el problema: la precisión de la IA depende de la situación que busca resolver. Lograrlo implica contar con conocimiento a profundidad por parte de expertos humanos que entiendan detalles más específicos a fin de tener más contexto.
- Contar con las soluciones adecuadas: es fundamental tener las herramientas que permitan extraer el valor de los datos con el menor esfuerzo, tiempo y costo posible. Algunas pueden ser implementadas por el área interna de TI, mientras que otras requieren de expertos.
- Asegurar acceso a simuladores físicos: resulta importante escoger ya sea integrar una solución on-premise o invertir en un simulador como servicio de una empresa con buena reputación. Las ventajas de estos acuerdos es que redicen los gastos iniciales y la facilidad para desplegar la herramienta a escala.
Con la ayuda de la inteligencia artificial híbrida y los datos estructurados, las empresas pueden lograr dos cosas en particular: tomar mejores decisiones gracias a bases de datos más robustas y actuar en consecuencia, ya sea para optimizar procesos, entre otras posibilidades.
Por otro lado, con el apoyo de la intuición y expertise humano se cierran las brechas que el machine learning no puede eliminar. De esta manera, la IA supervisada ofrece modelos más precisos para tomar decisiones, por ejemplo, en cuestiones de seguridad.
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Sin duda, la inteligencia artificial híbrida jugará un rol crucial para optimizar procesos y que las empresas puedan lograr mejores resultados. Si bien la IA ha sido exitosa en sectores como el entretenimiento, es hora de que demuestre su impacto en otras industrias.
