¿Para qué necesitas un sistema inteligente que distingue entre 60 razas de perro?
El 'machine learning', junto a la nube y el 'big data', es clave para la transformación de muchas empresas, así lo explican varios expertos de Google durante un taller organizado por EL PAÍS Retina
Los hay que identifican el estado de ánimo de las personas que salen en las fotos, la relación que las une o el texto que aparece dentro. Otros avisan de si las imágenes muestran contenido sensible, identifican y comparan el grado y número de apariciones de actores y actrices en películas -para ayudar a combatir la discriminación en el gremio- e, incluso, ayudan a diagnosticar el cáncer de mama.
Los sistemas de machine learning tienen todas estas utilidades y muchas de ellas se pueden aplicar a la empresa para contribuir a su transformación digital, por ejemplo, en el sector jurídico, donde la IA agiliza procesos y hace predicciones. Este y otros debates sobre el almacenamiento en la nube y el big data se han tratado este miércoles en el taller Cloud computing: la transformación a través de los datos, organizado por EL PAÍS RETINA en colaboración con Google.
La información que tenemos que gestionar ha explotado desde la llegada de los smartphones. La cantidad ingente de datos que generamos resulta imposible de analizar para los humanos y "Google se ha propuesto organizar la información del mundo y hacerla accesible con el uso de la inteligencia artificial", así lo explica Israel Olalla, customer engineer en Google Cloud. Y añade que la gran tecnológica ha diseñado herramientas (APIs) 'para que cualquiera pueda utilizar estos sistemas de machine learning sobre los datos que necesite. Así es como las empresas pueden utilizar los servicios de Google y aplicarlos en sus compañías.
Estos sistemas inteligentes utilizan redes neuronales profundas que analizan la información buscando patrones para aprender y predecir. Para llevar esto a un nivel empresarial, Google entrena continuamente los modelos y los enseña a traducir y analizar el contenido de los textos, identificar lugares o ver el contenido que hay dentro de una imagen. Más allá de saber qué hay en la imagen, este sistema puede decirte si es un grupo social, si las personas que aparecen están relacionadas o si son felices, si tiene contenido para adultos, si está retocada, contiene contenido médico o violencia.
Este mecanismo es útil para diseñar filtros automáticos de imágenes que no se quieran mostrar, como hace, por ejemplo, Wallapop. Las novedades se han centrado en el reconocimiento del texto dentro de las imágenes, lo que llaman técnica OCR. "Lo estamos mejorando para poder aplicarlo sobre facturas o formularios escritos a mano, que puede ser más útil para las empresas", cuenta Olalla.
El desarrollo del machine learning puede ayudar en sectores como el jurídico. Los profesionales de este sector manejan una cantidad ingente de información que está en constante cambio y que es difícil de gestionar para un ser humano. La inteligencia artificial les sirve para saber cuáles son sus posibilidades de éxito, si necesitan definir una estrategia procesal concreta, cuál es el grado de congestión de los juzgados o qué están diciendo los jueces en varios tribunales.
Aplicar la inteligencia artificial a todo esto permite responder a preguntas como: ¿Es mejor negociar o ir a juicio? ¿Qué opciones tengo de ganar? ¿Cuáles son los mejores argumentos legales dependiendo de quién sea el juez o el abogado en la parte contraria? Hasta ahora para dar respuesta a estas cuestiones el abogado tenía que conocer al juez, el juzgado, los casos similares, consultar bases de datos enormes o hablar con compañeros.
Pero el proyecto Jurimetría les ha proporcionado herramientas que analizan toda esta información y les permiten tener ciertos datos seguros y fiables para dar respuesta al cliente. Además, también utilizan la nube, donde "migran a los clientes dotándoles de soluciones que les permiten tener la información actualizada", según cuenta Rubén Ortiz, director de desarrollo de software en Wolters Kluwer. También señala que el procesamiento de lenguaje natural es clave para que el sistema entienda las sentencias y almacenan el contenido en la nube donde se puede consultar en tiempo real. "Se trata de una herramienta, de ayuda, de soporte para tomar decisiones, pero no es algo que vaya a sustituir el trabajo de los abogados", asegura Cristina Retana, chief content officer en Wolters Kluwer España y Portugal.
¿Dónde queda el 'cloud'?
Relacionado con el machine learning, está, como hemos visto, el big data. Hay mecanismos diseñados por Google para organizar y analizar la cantidad ingente de información que generamos, tal y como cuenta Javier Cañadillas, customer engineer en Google Cloud. Google ha diseñado varios sistemas que se encargan de organizar la información durante todo el proceso de análisis. Estos mecanismos de análisis de datos parecen algo complejo pero Google ya ha hecho "el trabajo sucio" para que las empresas puedan usarlos. "Nosotros hacemos toda la infraestructura para que las empresas se centren en lo que les da valor', cuenta Cañadillas.
¿Y dónde se almacenan todos estos datos analizados? En la nube. Las aplicaciones de cloud computing ayudan a multitud de empresas a desarrollar su transformación digital permitiéndoles la automatización de sus operaciones técnicas, conocer y entender mejor sus datos, tenerlos protegidos con fuertes sistemas de seguridad, reducir costes de almacenamiento, además de cambiar y mejorar la productividad de la empresa. Una de las empresas que ha implementado esta tecnología es el Grupo GSS, que fueron incluyendo poco a poco los sistemas de la nube de Google. Virginia Mateos, directora de marketing de la compañía, hace hincapié en la necesidad de formar, identificar la resistencia al cambio y el miedo a la transparencia de los empleados, "ya que en la nube se comparte todo y esto puede generar reticencias", cuenta Mateos.
Dice que subirse a la nube les ayudó a ser más eficientes pero, para que funcione, es necesario "centrarse en el ancho de banda, en las capas altas de la empresa y en crear protocolos". También asegura que es clave identificar a los empleados que sean proactivos en el cambio digital que se está realizando. En este punto, está de acuerdo con Isaac Hernández, country manager de Google Cloud para España y Portugal, que señala que para superar los retos de la transformación es necesario "desarrollar la cultura digital de las personas que forman parte de las organizaciones y encontrar a quienes sientan curiosidad por lo que la tecnología puede hacer por tu negocio”.
