La Inteligencia Artificial (IA) está tomando roles cada vez más relevantes para apoyar a los seres humanos en sus tareas profesionales. Sin embargo, la complejidad de algunas operaciones y el riesgo de errores de la tecnología está demandando la participación de humanos, dando paso a una nueva modalidad: la IA híbrida, que también comienza a utilizarse en las empresas en Chile.
Esta modalidad es una simbiosis entre la IA basada en machine learning ( aprendizaje automático) y en deep learning (aprendizaje en base al conocimiento profundo de redes neuronales artificiales que intentan imitar el cerebro humano), la que además se mezcla con el juicio o conocimiento de las personas que la utilizan.
Debido al uso de la lógica humana, y a diferencia de otros tipos de IA basados únicamente en datos o reglas, la IA híbrida permite un mayor rendimiento en la resolución de problemas y toma de decisiones.
La IA híbrida aborda la investigación de operaciones, una disciplina que utiliza matemática y algoritmos para representar lo que podría ser la mente humana y tomar decisiones.
“Cuando hablamos del uso de la IA híbrida nos referimos a la investigación de operaciones, una disciplina que utiliza matemática y algoritmos para tratar de representar lo que podría ser la mente humana y tomar decisiones”, explicó el CEO de Inform en Latam -empresa especializada en IA para optimizar procesos de negocio-, Federico dos Reis.
En tanto, el director ejecutivo de Applied Intelligence para Accenture Chile, Francisco Rojas, enfatizó la relevancia que tiene el “juicio y conocimiento experto de las personas” en el uso y aplicación de la IA híbrida.
“Los humanos somos los que le damos sentido a toda esta tecnología y a todos los algoritmos. La única manera para que la IA se optimice y tenga los resultados o el impacto que supone es que sea sensibilizada y guiada por humanos”, comentó.
Potencial de uso
Según dos Reis, la IA híbrida tiene un potencial de aplicación en la industria financiera, ayudando a detectar patrones sospechosos como lavado de activos u otras actividades ilícitas, al evaluar riesgos con mayor precisión que otros sistemas.
La integración de esta tecnología permitiría abordar el problema de los “falsos positivos” -alertas erróneas generadas, por ejemplo, por un sistema de detección de lavado de dinero-, por su variedad de algoritmos, como también el aprendizaje automático y la lógica difusa (manejo de la imprecisión en datos variables) y con ello reducir el tiempo y costo asociados a este tipo de errores, detalló.
“Esta tecnología se está empezando a utilizar más en la prevención y detección del fraude o al momento del onboarding (ingreso) de un nuevo cliente en el sistema financiero”, dijo.
El ejecutivo señaló que la tecnología también se puede usar en el movimiento de contenedores en la industria portuaria.
“Matemáticamente se puede definir dónde hace más sentido colocar un contenedor. Pero hay información que uno no sabe, como el tiempo de permanencia del contenedor y cuál va a ser el medio de transporte en el cual se va a mover. Hacer ese tipo de estimaciones con estos modelos, permite tomar mejores decisiones”, señaló dos Reis.
También, indicó que la IA híbrida permite, por ejemplo, potenciar el área productiva y de ventas en empresas que fabrican cruceros a gran escala, ayudando a estimar tiempos de producción y entrega. “Esto va desde el inventario, la compra y asignación de máquinas, hasta su adaptación para producir ciertas piezas, y que lo realicen de forma eficiente”, comentó.
De acuerdo con Rojas de Accenture, la industria del retail también se ha beneficiado por el uso de IA híbrida y a ello añadió su potencial en el sector minero, en recomendaciones para tronaduras, molienda o soluciones de flotación.
“Ante operaciones más complejas que requieren una acción concreta o customizada con el cliente, hay que estar ahí con el equipo, dándole sentido a este tipo de tecnologías”, afirmó el ejecutivo.
Proyecciones
Según dos Reis, la presión de las industrias de la región por lograr resiliencia y eficiencia, así como la reducción de tiempo y costos en la toma de decisiones, son factores que están llevando a las empresas a optar por la IA.
Además, señaló que las compañías buscan perfeccionar la precisión de sus datos. “Se necesita de buena data para tener modelos de decisión que sean robustos y poder implementar este tipo de tecnologías. La región venía muy atrás, pero el aumento de la digitalización que trajo la pandemia ha ayudado a que este tipo de tecnologías se empiece a implementar cada vez más rápido”, añadió.
Rojas agregó que “la integración de la IA híbrida es el camino para poder capturar todo el valor que la IA supone. Estos matices van a hacer que las posibilidades de éxito en ese proceso de transformación sean mucho más factibles que no hacerlo de esa manera”.
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