Así es la inteligencia artificial que pone voz a Alexa y encuentra tus compras en Amazon

— “Alexa, cuéntame un chiste”.

— “¿Cómo sabe un electricista que está enamorado? Porque saltan chispas”.

Además de contar chistes, Alexa también comprueba los eventos del calendario, busca recetas, controla la televisión, regula la luz o la temperatura de una habitación o pone la música más acorde para leer o estar en una fiesta. En concreto, el asistente virtual, que llegará a España antes de finales de año, cuenta con 50.000 habilidades.

Alexa es una de las grandes apuestas de Amazon, que intenta competir con otros asistentes virtuales como Siri o Cortana. Mientras que en 2017 tenía 4.000 dispositivos compatibles, ahora cuenta con más de 20.000. Para desarrollar este dispositivo y llevar a cabo otros proyectos basados en inteligencia artificial, el gigante del comercio electrónico cuenta con 25 centros de desarrollo en toda Europa en los que trabajan unos 5.500 investigadores. Los perfiles incluyen desde científicos especializados en machine learning hasta expertos en robótica e ingenieros de software, hardware y aeroespaciales.

Además de en Reino Unido, la empresa también tiene centros de desarrollo que trabajan de forma conjunta en Austria, Francia, Alemania, Irlanda, Italia, Luxemburgo, Países Bajos, Polonia, Rumanía y España —uno en Madrid y otro en Barcelona—. “Alexa encontró su voz gracias a los equipos de Polonia y aprendió a responder preguntas con la ayuda de los equipos de Reino Unido”, afirma Jeff Wilke, CEO de consumo mundial de Amazon.

“Los logros en el reconocimiento de voz automático se han incrementado drásticamente en los últimos cinco años”, afirma Rafal Kuklinski, director de un centro de desarrollo en Polonia en el que se estudia la síntesis de la voz. Trabajar en este ámbito no solo es útil para que Alexa entienda qué le pide un usuario, sino que también lo es para comprender las búsquedas de productos en la web del gigante electrónico.

“Además, para un ordenador es difícil entender el lenguaje humano”, explica Hugo Zaragoza, jefe de machine learning en el centro de Amazon de Barcelona. Uno de los retos más complicados es que el algoritmo entienda cuál es la intención de búsqueda del usuario. Por ejemplo, al escribir “mac” en el buscador aparecen productos muy diferentes entre sí. Entre ellos, un ordenador, maquillaje o incluso una chaqueta. “Hay un problema semántico. Si alguien busca algo y no lo encuentra, lo buscará de otra forma. Tenemos que aprender del comportamiento del usuario”, afirma Zaragoza.

El gigante tecnológico también se ha reinventado para ofrecer a las empresas la posibilidad de personalizar las búsquedas de sus empleados. Amazon business permite a las compañías organizar guías en las que fijar qué productos prefieren que compren sus empleados, según afirma Jaime Vallori, jefe de desarrollo de software en Madrid. De esta forma, cuando por ejemplo un trabajador de un hospital busca “alcohol”, Amazon no le mostrará una bebida sino alcohol medicinal.

Aún son muchos los retos en este sentido, según afirman los expertos consultados. ¿Cuánta importancia le damos a los clicks y cuánta a lo más comprado?. Al teclear “iPhone” en el buscador de Amazon, el producto más clicado es el iPhone 7, pero el más vendido es el cargador. ¿Cuál debería aparecer primero en el buscador?

La clave, señalan los expertos, está en enseñar al algoritmo que tiene que mostrar en cada búsqueda y cómo analizar el producto desde diferentes puntos de vista. Por ejemplo, a establecer filtros. Para la búsqueda “zapatos de mujer”, un sistema de inteligencia artificial tendría que analizar si tienen cremallera, cordones o velcro.

El objetivo de los centros de desarrollo es dar respuesta a todos estos retos, además de poder “ofrecer más opciones, precios más bajos y una mejor experiencia de compra a cientos de millones de clientes en todo el mundo”. Pero en la compañía son conscientes de que el sector tecnológico avanza a un ritmo vertiginoso y pronto surgirán retos nuevos. “Ahora compramos con la voz, pero quién sabe si en 10 años, no lo haremos con gestos”, afirma Ralf Herbrich, jefe de machine learning en el centro de Berlín.