La evolución de la inteligencia artificial ha permitido que en los últimos años hayamos visto cómo se hacían realidad ideas que, hasta ese momento eran solo eso, ideas propias de una novela de ciencia ficción.
En un contexto en el que cada vez más empresas compiten por lograr el próximo gran desarrollo en este campo, una compañía española ha conseguido hacerse un hueco gracias a su tecnología, que une inteligencia artificial, eCommerce, atención al cliente y mucha ambición. Para conocer un poco más sobre ella, hablamos con Julio Prada, General Manager de Inbenta.
Nuestro objetivo es que las máquinas puedan comprender a las personas, y que nos podamos expresar de manera natural con éstas. En vez de tener que pensar y usar palabras clave (como cuándo usamos un buscador en internet) que podamos hacerlo con frases y que nos podamos comunicar con las máquinas como si de una persona de tratase.
La manera de hacerlo es construyendo una especie de cerebro positrónico como el de Asimov, pero en nuestro caso hemos usado algoritmos lingüísticos a partir de la teoría del texto-Sentido de Igor Melchuk. Estos algoritmos combinados con una base de datos (léxico) y una base de conocimientos permite crear una inteligencia artificial que comprende que les estás preguntando, y te ofrece una respuesta relevante (siempre y cuando se la hayamos enseñado previamente).
[Tweet “Julio Prada (@Inbenta_es):”Creamos una inteligencia artificial que comprende lo que preguntas””]
Os proponemos un sencillo experimento, ir a vuestro ecommerce favorito, a ser posible que vendan televisores, y hacer la siguiente búsqueda “tv 32 pulgadas”, y después buscar “televisor 32 ‘’ “.
En principio se trata de la misma búsqueda, pero es probable que entre la primera búsqueda y la segunda el buscador os devuelva resultados diferentes, y números de elementos encontrados diferentes y con una relevancia y ordenación diferente.
¿Por qué? Los buscadores tradicionales se centran en la sintaxis, esto es, en cómo escribimos En cambio nuestra tecnología para ecommerce se centra en la intencionalidad del usuario. De manera que no tenemos que conocer a priori los nombres o palabras precisas que describan el producto que queremos, sino que podemos describirlo con sinónimos, abreviaciones o frases, y la máquina pensará qué productos encajan mejor con la descripción que le hemos dado.
Un ejemplo de búsqueda usando nuestra tecnología sería “necesito una funda para mi tablet de color roja por menos de 50 euros”. La máquina, al igual que el dependiente de un comercio, hará el trabajo por nosotros y nos mostrará lo más relevante.
[Tweet “Julio Prada (@Inbenta_es):”Nuestra tecnología se centra en la intencionalidad del usuario””]
Solemos trabajar con empresas de muchos sectores, como por ejemplo bancos, compañías de seguros, aerolíneas, e-commerces, telecos, entre otras… pero si algo tienen en común es que suelen ser empresas grandes que a su vez tienen cientos de miles o millones de clientes, y con una presencia importante en internet. Este sería el perfil de compañía que opta por automatizar gran parte de sus interacciones online con sus clientes.
El proceso de internacionalización ha seguido dos fases: la primera fue mediante nuestros propios recursos, esto es, a medida que íbamos creciendo invertimos en acceder a nuevos mercados, nuevos países. Como os podéis imaginar, este tipo de crecimiento es lento. La segunda fase consistió en levantar dos rondas de inversión con empresas de venture capital, que permiten hacer lo mismo pero de una manera más acelerada, y con la que también obtienes resultados antes.
La principal barrera a la hora de ejecutar este crecimiento pues, es en primer lugar disponer de inversión o fondos que te permitan abordar el ejercicio, y en segundo lugar también es importante analizar, comprender y adaptarse a la particularidades de cada mercado al quieres acceder. No es lo mismo hacer negocios en Alemania, que en USA o Ecuador, hay que amoldarse a las particularidades de cada territorio, y no me refiero únicamente al idioma, si no a aspectos culturales.
No de manera activa, pero siempre estamos abiertos a oportunidades de alcanzar nuevos mercados mediante algún tipo de colaboración con partners o empresas que quieran llevar a cabo nuestra actividad y representarnos en territorios que en principio no teníamos contemplados en el plan de expansión.
Para integrar nuestro software en una web realmente los pasos son sencillos y ágiles de dar en cuanto a integración se refiere. Es algo que puede hacerse en minutos. En cambio, antes de dar ese paso, si que se requiere hacer un ejercicio de preparación previa, sobre todo en aspectos como crear y alimentar una Base de Conocimiento de manera adecuada, para que la máquina pueda dar respuestas precisas y útiles.
Te refieres al test de Turing por el momento no hay ninguna tecnología o solución que lo haya pasado con éxito, pero esto puede cambiar en los próximos años.
Si tuviera que lanzar una predicción, me atrevería a afirmar que antes de 2025 existirán interfaces conversacionales en los que los humanos no podrán distinguir entre una máquina y una persona.
En Inbenta hemos abierto varios frentes en el campo del procesamiento de lenguaje natural para seguir avanzando. A mi particularmente me resulta de gran interés la capacidad de generar bases de conocimiento de manera automática, esto es, a partir del contenido que ya existe en tu web, poder crear unidades de conocimientos aptas para un chatbot o un sistema como el nuestro, de forma que el aprendizaje sea mucho más rápido y eficiente.
Sinceramente no. Si bien ha surgido alguna que otra vez el comentario de ‘quién nos iba a decir que haríamos esto, o esto otro…’ la verdad es que nos sentimos muy afortunados de haber apostado en su día por esta idea, y que con el tiempo tengamos la sensación de haber hecho la apuesta correcta.
¡Invierte en Apple!
La española Inbenta lidera la creación de empleo en el ámbito de la Inteligencia Artificial
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