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Por qué las grandes empresas tecnológicas están apostando por la inteligencia artificial

12 marzo, 2016

Si jugamos a predecir el futuro, que es a lo que nos dedicamos en Futurizable, con el objetivo de saber qué sucederá en el mundo de los negocios en el largo plazo, tenemos que pensar en la Inteligencia Artificial como uno de los protagonistas principales. Al pensar en la evolución que ha tenido Internet y las tecnologías digitales en los últimos 20 años, podemos ver pasar delante de nosotros una película, como si fuese a cámara lenta, con actores protagonistas y secundarios, entre los que encontramos a los portales, directorios, buscadores, tiendas online, redes sociales, marketplaces de consumo colaborativo y las apps. En los próximos 20 años habremos añadido muchos más nombres a esta lista y, casi con total seguridad, los agentes inteligentes habrán tenido un papel muy relevante, seguramente al nivel del que han tenido los buscadores y las redes sociales hasta el momento.

Es por esto, y por otras muchas cosas que se nos escapan en estos momentos, por lo que las grandes empresas tecnológicas como Google, Apple, Facebook, IBM, Amazon y Microsoft están trabajando de manera decidida y ambiciosa en todo tipo de iniciativas en el ámbito de la Inteligencia Artificial, sobre tecnologías como el Machine learning, Deep learning, Redes Neuronales, Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas Cognitivos.

SiriCortana, Watson, Echo, son nombres que tenemos que empezar a considerar en nuestro vocabulario, porque tomarán una gran relevancia en los próximos años, seguramente a la altura que han tenido otros nombres como Whatsapp, Telegram o Snapchat, incluso muy relacionados con ellos, porque sin duda las apps de mensajería y los agentes inteligentes van a tender a integrarse, a corto plazo, a través de los chatbots y a largo plazo, de otras muchas formas que ahora estará ideando algún emprendedor en cualquier lugar del mundo.

¿Por qué ahora y no antes, las grandes empresas tecnológicas se han lanzado al desarrollo de la Inteligencia Artificial? ¿Por qué ahora y no más tarde, el resto de empresas tenemos que empezar a considerar la Inteligencia Artificial en nuestros planes de futuro si no queremos formar parte de las empresas del pasado? A estas preguntas es a lo que queremos dar respuestas en este artículo, a riesgo de equivocarnos, pero teniendo muy presente a Bill Gates cuando decía que “sobreestimamos los progresos tecnológicos de los próximos dos años, pero subestimamos los de los próximos diez”.

La decisión de realizar una apuesta firme por la Inteligencia Artificial, por parte de los líderes digitales a nivel mundial, era cuestión de madurez de la propia tecnología, por ejemplo, en relación con el desarrollo de las tecnologías de machine learning y deep learning, que han evolucionado muchísimo desde el año 2010 y también debido al aumento de la capacidad de computación, para poder procesar las ingentes cantidades de datos necesarios para que estas tecnologías puedan funcionar, lo cual hace años podía resultar inviable, por el gran coste que suponía a nivel de infraestructuras de servidores. Ahora que el factor tecnológico ha llegado a un alto grado de madurez, vemos también cómo el mercado se va mostrando más receptivo para recibir con más interés nuevas propuestas de servicios digitales basados en la inteligencia artificial y gracias a ello la maquinaria de estas empresas se ha puesto a trabajar a pleno rendimiento, generando multitud de noticias al respecto y planteando lo que será la antesala de uno de los grandes temas de los negocios digitales en los próximos años.

Cómo trabajan las grandes empresas tecnológicas con la Inteligencia Artificial

Veamos a continuación la estrategia que están siguiendo los grandes de la tecnología, en lo que a Inteligencia Artificial se refiere, lo cual nos va a ayudar a darnos cuenta de que no debemos quedarnos al margen de este nuevo mundo de posibilidades que se abre frente a nosotros:

Apple y Siri: un indicador que nos ayuda a entender la relevancia que le está dando Apple a la Inteligencia Artificial para el futuro de su negocio es el número de startups ha adquirido, que se dedican a temas que pueden resultar complementarios con Siri o algún otro de sus productos, donde vaya a intervenir la Inteligencia Artificial. En el los últimos años Apple ha comprado las startups: VocalIQ dedicada al desarrollo de tecnología que ayuda a que los ordenadores y las personas puedan dialogar de una forma más natural; Faceshift por su tecnología de captura de movimiento facial en tiempo real; Perceptio que se enfoca en el desarrollo de algoritmos de reconocimiento facial, que se ejecutan en los dispositivos de los usuarios sin necesidad de recurrir a la nube; y Emotient que utiliza la Inteligencia Artificial para el reconocimiento de las emociones de las personas ante la publicidad o cuando ven algún producto. Claramente, todas estas adquisiciones ayudarán a Apple a mejorar su asistente personal Siri, que es la principal apuesta de la empresa en lo que a Inteligencia Artificial se refiere, sin descartar la utilidad que también tendrá dentro de su actividad en la industria del automóvil, de lo cual tenemos un anticipo a través de CarPlay, pero donde seguro habrá muchas más innovaciones en el futuro ya que todo apunta a que es un tema en el que Apple tiene un gran interés. Igualmente la empresa parece muy interesada en el uso de la Inteligencia Artificial para el reconocimiento de imágenes, prueba de ello es el informe publicado a finales de 2016 en el que explicaba el trabajo que está realizando a nivel de aprendizaje automático para interpretar datos médicos y señales vitales, procesar detecciones volumétricas, predecir decisiones estructuradas, procesar y colorear imágenes y reconocer lo que está haciendo un usuario en un momento determinado para predecir comportamientos futuros.

La inteligencia artificial se puede utilizar para muchas más cosas de las que la gente piensa, incluido el hacer que los iPhone tengan una mayor autonomía. También queremos utilizar la inteligencia artificial para recomendar música a los suscriptores de Apple Music. Haremos una integración horizontal, en todos nuestros productos, de una manera que la mayoría de personas aún no han pensado. Creo que hay un increíble futuro aquí. Tim Cook, CEO de Apple

Google y Now: el objetivo de Google es crear máquinas cada vez más inteligentes con el fin de resolver los problemas a los que se enfrenta la humanidad. Por eso su enfoque está centrado en una Inteligencia Artificial General, que se pueda aplicar a un amplio rango de cosas, desde las traducciones automatizadas, las recomendaciones de vídeos, el reconocimiento de imágenes y su posterior geolocalización, el posicionamiento de los resultados de las búsquedas y hasta la detección de SPAM en el correo electrónico. Para lograr este objetivo en 2014 compró la empresa DeepMind por 400 millones de dólares, una operación que puede resultar tan trascendente para la empresa como que realizó en 2003 al comprar Applied Semantics sobre cuya tecnología se desarrolló el sistema de publicidad Adwords que ha sido la principal fuente de ingresos de la compañía. El primer resultado de la compra de DeepMind fue el desarrollo del robot AlphaGo que es capaz de aprender de forma autónoma y ha ido mejorando sus estrategias y movimientos a través de las miles de partidas que ha jugado contra sí mismo, utilizando el conocimiento adquirido a través de algoritmos basados en la propia experiencia. De esta forma consiguió batir en 2016 a la intuición humana en las partidas realizadas con Lee Sedol, uno de los mejores jugadores del mundo en el juego de mesa Go. Además en DeepMind tienen varias iniciativas para utilizar la Inteligencia Artificial en el mundo de la salud, como son las apps Streams y Hark, destinadas a mejorar la detección de patologías en pacientes y el trabajo que realizan con ellos los profesionales de la salud.

Los ingenieros llamamos a esto Inteligencia Artificial. No es una de las cosas más fáciles de hacer, pero estamos cada vez más cerca de conseguirlo. Larry Page, cofundador de Google y CEO de Alphabet

Los trabajos realizados por DeepMind también ayudarán a mejorar su asistente personal Google App, que es una de las apuestas más relevante de Google por la Inteligencia Artificial, aunque realmente debería ser el propio buscador el que más cambie gracias a la introducción de las tecnologías de Machine Learning y Deep Learning, que con el tiempo permitirán que los resultados de las búsquedas estén totalmente personalizados para el usuario y que no sea la persona la que tenga que tomar la decisión, tras recibir una cantidad ingente de resultados para su búsqueda, sino que sea una máquina la que pueda saber cuál es el mejor resultado posible para una persona concreta. Si Google va por este camino, en cuanto al uso de la Inteligencia Artificial, gracias a su posicionamiento como líder en el uso de Internet por parte de las personas a nivel de buscadores y de sistema operativo para móviles con Android, podría también ocupar, en poco tiempo, la misma posición de liderazgo en lo que a Agentes Inteligentes se refiere.

Prueba de la gran apuesta que está realizando Google en cuanto al desarrollo de las tecnologías de Machine Learning y Deep Learning es que en el último año se ha convertido en la organización que más publicaciones científicas realiza sobre estos temas, superando a las universidades y centros de investigación, que habitualmente son las instituciones que más investigación suelen realizar y publicar. También es interesante tener en cuenta los avances concretos que la empresa está logrando para algunos de los servicios que ofrece, como por ejemplo la significativa mejora lograda en su traductor, que desde que utiliza la inteligencia artificial Google Neural Machine Translation ha mejorado en un año más que en los 10 años anteriores juntos. También en reconocimiento de imagen se están produciendo importantes avances, que aplica a su servicio de gestión de fotos y que además ha decidido liberar a través de Google Vision API que está disponible en Google Cloud para que los desarrolladores puedan aplicar el reconocimiento de imágenes en sus propias aplicaciones. Para potenciar este tipo de iniciativas en Google han desarrollado su propia biblioteca de código abierto para aprendizaje automático denominada Tensor Flow y también hasta sus propios procesadores con los que consiguen un rendimiento entre 10 y 30 veces superior al que ofrecen los componentes tradicionales.

Facebook y M: curiosamente Facebook, al igual que Google, también ha utilizado la Inteligencia Artificial para crear un robot que sea capaz de vencer a los humanos en el juego Go. Aunque con el tiempo estamos viendo cómo la estrategia de ambas empresas va divergiendo, en cuanto a las aplicaciones y utilidades que realizan para utilizar la Inteligencia Artificial en sus negocios. El que podría ser el proyecto estrella de Facebook en lo que a Inteligencia Artificial se refiere se llama M y se trata de un asistente personal automatizado que está integrado con la app de mensajería Messenger y probablemente también lo estará en la red social. M ayuda a los usuarios a comprar online, a realizar encuestas y otras tareas como la reserva de un restaurante o un hotel. Para la puesta en marcha de este nuevo proyecto en Facebook han fichado a David Marcus, un reputado emprendedor e inversor que llegó a ser presidente de Paypal entre 2012 y 2014. Uno de los factores diferenciales de M consiste en contar con personas que actúan como entrenadores para mejorar los resultados ofrecidos por la tecnología, lo cual se encuadra dentro de la técnica denominada computación humana, que se ha utilizado anteriormente con los Captchas, para realizar traducciones o reconocimiento de imágenes, gracias a la colaboración las personas que los resuelven. Sin duda será muy interesante seguir de cerca los avances de Facebook con la inteligencia artificial en general y con su asistente personal en particular.

Y aunque pueda parecer anecdótico, vale la pena ver cómo el propio fundador de la empresa Mark Zuckerberg ha estado experimentando con la Inteligencia Artificial para el desarrollo de un asistente virtual para su hogar al que ha denominado Jarvis y en cuyo desarrollo ha utilizado los últimos avances a nivel de programación con que cuenta Facebook. Otra muestra del interés Facebook por las aplicaciones de la Inteligencia Artificial es el desarrollo de un algoritmo que sea capaz de identificar a usuarios que estén en riesgo de suicidarse, por medio de los análisis que publican en sus perfiles de la red social, para posteriormente ponerse en contacto con ellos de cara a ofrecerles ayuda para mejorar en su situación.

Microsoft y Cortana: la estrategia de la empresa de software en el campo de la Inteligencia Artificial se realiza a través el asistente personal inteligente desarrollado para Windows 10 Microsoft Azure y Office 365, que está dirigido a ayudar al usuario a la búsqueda de contenidos en el equipo, administrar el calendario y comunicarse con el usuario para conocerle mejor y poder ofrecerle una experiencia personalizada. Como aplicación también puede ser utilizada en dispositivos con sistema operativo iOS y Android. Cortana forma parte de la estrategia que la empresa que denomina Conversations as a Platform, dirigida a  reconocer el lenguaje natural, sin necesidad de utilizar comandos concretos, y utiliza Bing, Yelp y Foursquare como bases de datos. Se trata del primer asistente virtual que incluye una libreta, donde guarda toda la información que tiene sobre el usuario, sus intereses y rutinas, por lo que la información, que el sistema tiene del usuario es fácilmente controlable, pudiendo borrar todo rastro o introducir a propósito sus gustos para mejorar el servicio. El asistente también permite a los desarrolladores integrarse con él, permitiendo utilizar sus aplicaciones mediante la voz. Para mejorar la utilidad de Cortana y el resto de iniciativas relacionadas con Inteligencia Artificial, en Microsoft han puesto en marcha la iniciativa Cognitive Services, en la que cuentan herramientas de reconocimiento de imagen, para que cuando subamos una foto a la aplicación, esta sea capaz de adivinar las emociones que se encuentran tras la expresión de las caras de las personas que aparecen en la imagen. La herramienta se puede utilizar para crear sistemas de reconocimiento de hasta ocho tipos diferentes de emociones: ira, desprecio, miedo, desaprobación, felicidad, neutral, tristeza o sorpresa. Además están disponibles diferentes API’s relacionadas con la visión artificial, el procesamiento del lenguaje y las búsquedas de información.

cortana

Uno de los experimentos realizados por Microsoft con la Inteligencia Artificial es el chatbot Tay, que está dirigido especialmente al público joven que usa las redes sociales y que en poco tiempo tras su lanzamiento ha tenido que ser desactivado, por problemas que se generaban a la hora de la interacción con los usuarios, que le han llevado a publicar mensajes racistas. Esta situación que seguramente se quedará en una mera anécdota, es representativa del gran interés que le están poniendo las grandes empresas tecnológicas a la Inteligencia Artificial y también de que aún quedan muchos aspectos por mejorar. En el lado positivo de esta situación vale la pena hablar también de la estrategia de Microsoft en el mercado chino, donde el resultado está siendo sorprendente. Aquí es donde encontramos al robot conversacional XiaoIce, al que Microsoft llama la hermana menor de Xiao Na (la versión de Cortana adaptada para el mercado chino), que fue introducida en las principales redes sociales de China (Chubao, Weibo y WeChat) en 2014, logrando en dos años más de 20 millones de amigos y habiendo conversado con más de 10.000 millones de usuarios. XiaoIce funciona con inteligencia artificial que le permite analizar responder a las preguntas de los usuarios en tiempo real. Además es capaz de reconocer las emociones descritas en los textos y realizar otras actividades que hasta ahora estaban reservadas a los humanos, como presentar la predicción meteorológica en televisión.

Otra de las empresas que forman parte de Microsoft y que está utilizando la Inteligencia Artificial para mejorar sus producto es Skype, el sistema de videoconferencia más popular en el mundo. Cuenta con su propia iniciativa de inteligencia artificial, que además estará integrada con Cortana, con el objetivo de desarrollar un traductor universal que sea capaz de interpretar las palabras de dos personas en una conversación y traducirlas en una zona de subtítulos, lo que permitirá comunicarse a personas de todo el mundo sin conocer el idioma de su interlocutor. Finalmente y en lo que a Machine Learning se refiere es importante conocer la estrategia que la empresa desarrolla a través de su plataforma de cloud computing Azure donde ofrece a los desarrolladores herramientas para que puedan crear, implementar y compartir fácilmente soluciones de análisis predictivo.

Como parte de la industria, estamos en un momento clave que delimita una nueva frontera que une el poder del lenguaje natural humano con una avanzada inteligencia artificial. En Microsoft, a este momento lo denominamos Conversations as a Platform. Satya Nadella, CEO de Microsoft

IBM y Watson: sin duda IBM es una de las empresas que mayor apuesta económica ha realizado por la Inteligencia Artificial, sobre todo a través de su gran proyecto Watson. Con más de 1.000 millones de dólares invertidos en el desarrollo de aplicaciones cognitivas, Watson imita la forma de razonar de las personas: ante una pregunta, formula hipótesis y escoge la respuesta en la que tiene un mayor nivel de confianza. Muestra los pasos que ha dado para llegar a esta respuesta de una forma clara y sencilla, es decir, presenta su razonamiento. Y, además, aprende de su experiencia, de cada interacción, así que cada vez es más inteligente. Importantes empresas españolas como CaixaBank y Repsol ya utilizan esta tecnología de computación cognitiva para mejorar sus negocios.

Uno de los aspectos más interesantes respecto a la estrategia de IBM con Watson es su decisión de abrir la tecnología para que puedan trabajar con ellas las startups, generando nuevas ideas y dando una mayor utilidad a la computación cognitiva, para que llegue antes a las personas, por medio de todo tipo de utilidades que pueden darle las nuevas empresas tecnológicas. Para fomentar esta estrategia, desde IBM se organizan competiciones como Startups Connect, de la que surgen nuevas iniciativas empresariales como Made of Genes, que utiliza el análisis computacional con el objetivo de democratizar el tratamiento de la información genética y que aspira a producir un cambio de paradigma en la medicina, tratando de que se prevenga antes de curar, con el objetivo final de mejorar la calidad de vida de las personas.

Watson también está ayudando a IBM a lograr una importante visibilidad para sus tecnologías de computación cognitiva, a través de multitud de utilidades que le están dando y que le ayudan a lograr una importante proyección mediática. Es el caso de iniciativas como el Chef Watson que ha leído y estudiado más de 10.000 recetas, con 200 ingredientes diferentes clasificados en 300 tipos de platos y ha aprendido cómo combinarlos y las técnicas de cocción necesarios para crear nuevas recetas con creatividad. También es interesante conocer cómo Watson puede ayudar a los deportistas a mejorar su rendimiento, como ha hecho recientemente con la tenista Serena Williams.

Amazon y Echo: el líder mundial del comercio electrónico no quiere quedarse fuera de la gran oportunidad que supone la inteligencia artificial y para ello una de sus primeras iniciativas ha sido la creación de Echo, un dispositivo que funciona como un altavoz y que incluye un asistente personal de voz llamado Alexa, que además de reproducir música, puede realizar funciones como la consulta de datos en Internet, enviar mensajes, controlar el reproductor musical o gestionar nuestra agenda. El producto está logrando un notable éxito a nivel de ventas, lo cual ha llamado mucho la atención de Steve Wozniak quien piensa que Amazon Echo será la siguiente gran plataforma online. La capacidad de reconocimiento de voz de Echo está basada en los servicios web de Amazon y en la plataforma de voz que Amazon adquirió de la empresa Ivona, un especialista en tecnologías de reconocimiento de voz que también ha sido utilizado en el Kindle Fire. Al poco tiempo de su lanzamiento como producto propietario la empresa ha decidido dar un paso más en su evolución permitiendo que cualquier persona pueda hacer su propio montaje con una placa Raspberry Pi 2 y un micrófono USB, estando el código fuente disponible en GitHub, lo cual va a suponer un buen incentivo para que muchos desarrolladores se pongan a mejorar la propuesta inicial de Amazon en Inteligencia Artificial. Y con el objetivo de potenciar el desarrollo de aplicaciones que vayan encaminadas a la utilización a través de dispositivos como Echo, en Amazon han desarrollado la plataforma Lex, que corre sobre su el cloud de Web Services. Se trata de un servicio para crear interfaces de conversación en cualquier aplicación con voz y texto. Amazon Lex ofrece las funcionalidades de aprendizaje profundo avanzadas, como el reconocimiento automático del habla, para convertir habla en texto y la comprensión del lenguaje natural para reconocer la intención del texto, lo que permite crear aplicaciones entretenidas con interacciones de conversaciones realistas. Amazon Lex pone las tecnologías de aprendizaje profundo de Amazon Alexa en manos de cualquier desarrollador, lo que permite crear con rapidez y facilidad bots de conversación  o chatbots de lenguaje natural sofisticados.

Amazon Echo será la próxima gran plataforma para el futuro próximo. Steve Wozniak, cofundador de Apple

Intel y Nervana: con la compra de Nervana en 2016 por 350 millones de dólares Intel se adentró en el ámbito de la Inteligencia Artificial con el objetivo de convertirse en el socio que ofrezca soluciones tecnológicas a las empresas que quieran impulsar su transformación, para lo cual les ofrece portfolio de soluciones IA end-to-end. La empresa quiere democratizar las innovaciones en Inteligencia Artificial aumentando el acceso a los datos, las herramientas, la formación y las máquinas inteligentes, colaborando con diferentes sectores para mejorar la sociedad. También en el ámbito del hardware ha desarrollado productos específicos como el servidor para almacenamiento Optane SSD DCP4800X con capacidad para 375 GB, que está especialmente pensado para ser utilizado en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje de máquina. Otra de las apuestas de Intel por la Inteligencia Artificial la encontramos en la compra de la empresa Movidius, que se dedica al desarrollo de tecnología embebida de visión por ordenador, para proporcionar inteligencia artificial a las cámaras de videovigilancia. Este tipo de cámaras van más allá de las funciones tradicionales, como la monitorización y la grabación de imágenes, para ofrecer prestaciones avanzadas para el análisis de vídeo, como la monitorización de la densidad en grupos de personas, la visión estereoscópica, la capacidad para contar personas, el análisis de las conductas y la detección de vehículos aparcados de forma ilegal. Además la mayor inversión de la empresa por las tecnologías de Inteligencia Artificial la encontramos en la compra de la empresa israelí Mobileye por un valor de 15.000 millones de dólares, con lo que Intel entra de lleno en el campo de la aplicación de esta tecnología en los vehículos autónomos.

En esta revisión que hemos realizado sobre cómo las grandes empresas tecnológicas están trabajando con la Inteligencia Artificial no podemos dejar de hablar de Nvidia, que está jugando un papel muy relevante en el desarrollo del Machine Learning y el Deep Learning, como proveedor del hardware necesario para que funcionen los sistemas informáticos que requieren una alta capacidad de cálculo. De esta forma la empresa ha sufrido una gran transformación, para pasar de ser referente en el desarrollo de tarjetas gráficas enfocadas el mundo de los videojuegos, a tomar el protagonismo en nuevas industrias como la de los coches autónomos, habiendo logrado que la mayoría de empresas tecnológicas que se dedican al desarrollo de servicios y aplicaciones de Inteligencia Artificial se basen en los GPUs que han desarrollado, que se caracterizan por ser mucho más eficientes para el cálculo que otros sistemas gracias a su capacidad de procesamiento en paralelo.

Otras importantes empresas tecnológicas que utilizan la Inteligencia Artificial como factor determinante de su éxito son Tesla, con el objetivo de desarrollar los sistemas de conducción automatizados, y Palantir dedicada el análisis de información online con el objetivo de ayudar a la lucha contra el terrorismo a nivel mundial. Curiosamente ambas empresas han sido creadas por los fundadores de Paypal, Elon Musk y Peter Thiel, que se están mostrando muy interesados por el papel que tendrá la Inteligencia Artificial en el futuro de la humanidad. Igualmente muchas de las grandes empresas tecnológicas e industriales tienen claro que la Inteligencia Artificial tendrá un papel muy relevante en su futuro, ejemplo de ello es Toyota, que destinará mil millones de dólares en cinco años para la puesta en marcha del Toyota Research Institute, con sede en Silicon Valley, y que está especializado en inteligencia artificial y robótica.

Para coordinar y potenciar el trabajo que realizan las grandes empresas a nivel de Inteligencia Artificial se ha puesto en marcha el proyecto Partnership on AI del que forman parte actualmente Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM y Microsoft, junto con OpenAI que es el proyecto impulsado por Elon Musk para el desarrollo de iniciativas relacionadas con la Inteligencia Artificial.

Inversores y startups que han decidido apostar por la Inteligencia Artificial

Y a todo esto ¿Qué piensan los inversores sobre la Inteligencia Artificial? Los expertos en capital riesgo calculan que el 5% del capital invertido en startups durante 2015 fue dedicado a proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial y en 2016 las inversiones totales fueron de 5 billones de dólares. Veamos a continuación algunos ejemplos de startups que han recibido importantes rondas de inversión para desarrollar tecnologías relacionadas con la Inteligencia Artificial:

Cylance ha logrado 177 millones de dólares de inversión en 4 rondas, con el objetivo de aplicar la inteligencia artificial, la ciencia algorítmica y el aprendizaje automático a la ciberseguridad y de esta forma mejorar la manera en que las empresas, los gobiernos y los usuarios finales resuelven de manera proactiva los problemas de seguridad más complejos.

MetaMind ha recibido 8 millones de dólares de inversión por parte de Khosla Ventures (inversores de Indiegogo, Instacart, Square, Yammer, …) y Marc Benioff (fundador y CEO de Salesforce). En 2016 la startup fue adquirida por Salesforce.

MindMeld ha realizado 4 rondas de inversión por valor de 15,4 millones de dólares y cuenta con inversores como Greylock Partners, Intel Capital, Telefónica Ventures y Samsung Ventures. Su objetivo es desarrollar una nueva generación de aplicaciones de voz basadas en Inteligencia Artificial.

BigML con 1,63 millones de dólares de inversión recibida en 3 rondas de inversión, ofrece una herramienta en la nube destinada a la modelización de datos y el desarrollo de modelos de machine learning a partir de los mismos. Además la startup ha recibido inversión por parte de SAIC Motor, el mayor productor de automóviles de China, con el objetivo de aplicar su tecnología en el ámbito de la conducción autónoma.

SoundHound ha realizado 7 rondas de inversión en las que ha logrado 75 millones de dólares para el desarrollo de su asistente personal Hound, que ofrece de manera simultánea reconocimiento y procesamiento de voz, permitiendo resultados más certeros a búsquedas de naturaleza más compleja.

Enlitic cuenta con 15 millones de inversión que ha captado en 3 rondas, desde su fundación en 2014. Su trabajo consiste en utilizar las tecnologías de machine learning para crear herramientas que ayuden a los médicos a realizar diagnósticos de forma más rápida, más precisa y accesible.

Indico ha realizado 4 rondas de inversión por un total de 4,3 millones de dólares, que utilizará para desarrollar herramientas de productividad para los científicos de datos de las pequeñas y medianas empresas.

AI Startups

Y en España y América Latina ¿Tenemos empresas trabajando en Inteligencia Artificial o nos vamos a quedar al margen de esta gran revolución? Sí que existen, aunque para no quedarnos rezagados, como ha sucedido habitualmente en lo que a innovaciones tecnológicas se refiere, sería muy positivo poder darle un mayor impulso a las iniciativas que se están desarrollando en estos ámbitos en los países de habla hispana. Por eso animamos desde aquí tanto a los emprendedores como a los inversores a pensar seriamente en la puesta en marcha y el impulso proyectos basados en tecnologías de Machine Learning y Deep Learning. Veamos a continuación algunas de estas startups que ya se han decidido a tomar este camino:

Sherpa es un proyecto liderado por Xabier Uribe-Etxebarría, para crear un asistente personal virtual. El producto se basa en la experiencia de su fundador la empresa Anboto, dedicada a desarrollar tecnología de Web Customer Service y eCommerce basado en Tecnologías Semánticas y de Procesamiento del Lenguaje Natural. La startup ha logrado importantes acuerdos con el fabricante de móviles Samsung, lo cual le está dando un gran alcance hacia el usuario de smartphone, sobre todo a través de Android.

Cognitiva tiene la misión de llevar la transformación cognitiva a las grandes empresas de América Latina y también a las pequeñas empresas a través de una red de desarrolladores de software que hoy tienen productos o están pensando en nuevas aplicaciones, para que incorporen esta tecnología y puedan llevar a las personas y a las empresas las ventajas de la cognición.

Iris AI es un proyecto que nace con la inspiración recibida por sus fundadores al participar en la Singularity University y tiene como objetivo mejorar los procesos de acceso a la investigación científica, especialmente para los no especialistas. Para ello trabajan en el desarrollo de algoritmos de Inteligencia artificial que les ayuden a cumplir este objetivo.

Sentisis desarrolla algoritmos de Inteligencia Artificial y análisis semántico especializados en el idioma español, dirigidos a realizar analítica de redes sociales y con ello llegar a convertirse en la herramienta de referencia de análisis de social media.

Sourced es una startup que utiliza la Inteligencia artificial para la identificación del desarrollador más adecuado para un determinado puesto de trabajo. La empresa fundada en marzo de 2015 por Jorge Schnura, Eiso Kant y Philip von Have, ha realizado una ronda de financiación internacional de 6 millones de dólares, procedentes del inversor francés Xavier Niel y de los fondos internacionales Sunstone Capital y Otium Capital.

Shazura es una startup fundada por Sira Pérez de la Coba, para aplicar su experiencia sobre visión artificial a cuestiones de seguridad y defensa, con el objetivo de crear un buscador de imágenes y vídeos, basado en inteligencia artificial. La startup cuenta con 1 millón de euros de inversión y el producto Shot & Shop especializado en moda, que utilizan grandes marcas del sector.

Medwhat ha desarrollado un asistente virtual que responde las preguntas médicas o de salud de los usuarios y doctores. Las respuestas son proporcionadas por una tecnología de Inteligencia Artificial que aprende sobre medicina cada día y, con el tiempo, sobre el historial médico del paciente y las preguntas que se le realizan. La startup cuenta con 560.000 dólares de inversión por parte de Stanford, Stanford Hospital y de Startcaps Ventures.

Savana es una startup que ha creado una plataforma de apoyo a la toma de decisión médica, basada en reutilización de historia clínica electrónica con técnicas Inteligencia Artificial y Big Data.

Sngular Meaning es una de las empresas españolas con mayor trayectoria en el uso de las tecnologías de inteligencia artificial, inicialmente con el nombre Daedalus y en la actualidad como parte del grupo empresarial Sngular. La empresa ofrece tecnología que permite extraer el significado de todo tipo de contenido no estructurado, desde conversaciones sociales a documentos internos. Sus APIs permiten incorporar el análisis semántico a cualquier aplicación sin riesgos, sus plug-ins permiten realizar analítica de texto desde una hoja de cálculo, y sus funciones de clasificación de texto o análisis de sentimiento se pueden personalizar mediante interfaces gráficas para adaptarlas a cada dominio.

Hutoma trabaja en una solución de inteligencia artificial conversacional potenciada con Deep Learning. La tecnología va encaminada a ayudar a las compañías a reducir costes de personal, gracias a programas de inteligencia artificial que actúan como sus homólogos humanos, siendo significativamente más baratos e infinitamente más escalables. La empresa ha desarrollado un marketplace de chatbots y cuenta con el apoyo de Inveready Technology Investment Group que ha liderado en 2016 una ronda de 300.000 euros en la empresa.

SmartMonkey aplica la Inteligencia Artificial en en el ámbito de la logística para la mejora de los procesos que requieran una interacción humana, desde el momento en que el cliente realiza un pedido y activa toda la maquinaria de la cadena de suministro, hasta el momento en que el repartidor efectúa la entrega de ese paquete. Cada paso en la cadena es mejorable y aquellos pasos que necesitan de una toma de decisiones requerirán de sistemas inteligentes que permitan predecir ciertos patrones de comportamiento y sugieran decisiones que permitan mejorar el resultado de las operaciones.

Razones para el éxito futuro de los negocios basados en Inteligencia Artificial

Llegados a este punto veamos las razones por las que en Futurizable pensamos que nos encontramos ante uno de los grandes fenómenos del momento en el mundo de la tecnología y por lo tanto también en el mundo de los negocios:

1. Las grandes inversiones que están realizando las principales empresas tecnológicas, van a suponer un importante avance a nivel de conocimiento de las tecnologías de Inteligencia Artificial. Todo ese conocimiento irá llegando al mercado, a través de los especialistas en estos temas, que vayan creando sus propias startups, para poner en marcha nuevas ideas de negocio. Esta situación la hemos visto históricamente en los negocios digitales, muchos de los creadores de las startups más exitosas del momento se han formado en grandes empresas tecnológicas como Google, Apple, Yahoo y Microsoft. También es importante considerar que una parte importante de este conocimiento que van adquiriendo las empresas, está siendo publicado de forma abierta o liberado, para que pueda ser utilizado por otros desarrolladores, lo hemos visto por ejemplo con el caso de Google que ha publicado en formato Open Source su librería de Deep Learning llamada TensorFlow, o con la iniciativa OpenAI, apoyada por actores muy relevantes del ecosistema digital como Elon Musk, Sam Altman, Peter Thiel y Reid Hoffman.

2. El Big Data y la Inteligencia Artificial están enormemente relacionados. Al mismo tiempo aumenta la cantidad de información contenida en la red y que es procesada por servicios online como los buscadores, aumenta la utilidad y eficacia de la Inteligencia Artificial, ya que para que los sistemas inteligentes aprendan necesitan el mayor volumen de información posible que puedan procesar y contrastar. Por ejemplo si pensamos en los sistemas de traducción automática, su eficacia aumenta cuanta más información es capaz de procesar y más es utilizado por los propios usuarios. Por ejemplo en el caso de Google Translate, resulta muy importante la combinación con la disponibilidad de libros traducidos en muchos idiomas que se encuentren en Google Books, porque es contenido de gran valor para mejorar el aprendizaje del robot de traducciones de Google.

3. Cuando las grandes empresas consigan que millones de usuarios usen sus productos basados en Inteligencia Artificial, estarán evangelizando sobre nuevas formas de uso de internet y las tecnologías digitales, por lo que el mercado empezará a demandar nuevos productos que mejoren la experiencia de los usuarios y esto a su vez atraerá un gran número de emprendedores y startups con nuevas ideas de negocio. Muchas de estas startups llamarán la atención de inversores que aportarán la financiación necesaria para continuar mejorando las tecnologías basadas en Machine Learning y Deep Learning. Algunas de estas startups comenzarán a ofrecer servicios basados en Inteligencia Artificial para ser usados por otras empresas en todo tipo de industrias, como puede ser la financiera, la energética, la del automóvil o la farmacéutica, con el objetivo de ayudarles a mejorar sus productos y procesos.

4. El número de aplicaciones en donde tendrá intervención la Inteligencia Artificial aumenta al mismo ritmo que crece la digitalización de muchos procesos industriales y la transformación digital de las empresas. Cada vez existirán más espacios en los que tendrá cabida la participación de los agentes inteligentes y otro tipo de desarrollos basados en Inteligencia Artificial. Veamos algunos ejemplos: en los hogares gracias a la confluencia de la domótica y el Internet de las Cosas, con productos como Nest de Google; con el auge que van a tomar en los próximos años los coches autónomos; con la relevancia que está tomando todo lo relativo a las Smart Cities; con la proliferación del uso de Weareables, para la cuantificación de la actividad de las personas; y con otras muchas tendencias que poco a poco van entrando a formar parte del día a día de las personas y de las empresas.

5. Los chatbots y robots conversacionales merecen una mención especial entre todas estas utilidades. Los chatbots comienzan a proliferar en las apps de mensajería como Whatsapp, Line, Telegram y WeChat, además de en las propias redes sociales como Twitter, lo cual va a suponer un gran impulso para que las personas se acostumbren a dialogar con inteligencias artificiales y estas a su vez vayan mejorando su capacidad para procesar el lenguaje natural con el que nos expresamos las personas. Es muy probable que estos chatbots puedan hacer de punta de lanza para que se acelere la entrada en el mercado de muchas tecnologías e iniciativas basadas en Inteligencia Artificial, que hasta ahora estaban en segundo plano por falta de interés del mercado y la correspondiente falta de inversión para mejorarlas.

6. Todos los factores que hemos comentado hasta el momento están basados en un uso por parte de las personas o de las empresas, en lo que podríamos denominar modelos de negocio business to consumer B2C y business to business B2B, que en el caso de la Inteligencia Artificial deberíamos denominar machine to consumer M2C y machine to business M2B, pero al igual que hemos visto con la economía colaborativa, el peer to peer o los modelos de negocio consumer to consumer C2C, ocurrirá también entre las propias máquinas. De esta forma, lo que ahora denominamos como machine to machine M2M, en relación al intercambio de información entre las propias máquinas, tomará una relevancia mucho mayor cuando las máquinas que se comuniquen entre ellas lo puedan hacer de manera “inteligente”. Si una de las grandes razones por las que la Inteligencia Artificial no ha llegado a tener un gran desarrollo hasta el momento es la dificultad de las máquinas para entender a las personas y por eso es tan necesario el desarrollo de las tecnologías de reconocimiento de lenguaje natural. Pero cuando hablamos de máquinas que se comunican entre sí, esta dificultad desaparece por lo que se reducen los límites y el avance puede ser aún mayor que en lo que se refiere al uso de la Inteligencia Artificial por parte de las personas. En este punto comenzamos a ver unas primeras iniciativas al respecto como la realizada en una investigación de la organización OpenAI que ha hecho posible que un grupo de bots creen su propio lenguaje para comunicarse entre ellos.

Oportunidades para adentrarse en el negocio de la Inteligencia Artificial

Si al llegar hasta aquí piensas que tu empresa debería empezar a considerar la Inteligencia Artificial como parte de su estrategia de futuro, vamos a pensar juntos algunas formas en las que se podría trabajar para aprovechar esta gran oportunidad que se va a abrir en el mercado:

1. Desarrollo de Agentes Inteligentes: sería muy interesante empezar a pensar cómo la Inteligencia Artificial puede hacer que cambie la forma en la que las personas utilizan Internet, por ejemplo, en poco tiempo puede ocurrir que cuando necesites una cosa, en lugar de buscarla en Google y tener que hacer una elección entre los resultados de búsqueda ofrecidos por el buscador, simplemente hagamos una petición a Siri o a Google App, para recibir de forma automática el mejor resultado posible, en función de nuestros intereses o necesidades concretas. Cuando esto suceda muchos negocios digitales tendrán que renovarse completamente, ya que dejarán de depender de los canales habituales de marketing como Google o Facebook, de forma que serán robots los que traerán a los clientes o le llevarán los clientes a la competencia. Si nuestro negocio ya es digital lo que deberíamos estar pensando es cómo podemos crear nuestros propios robots, que puedan interactuar con los agentes inteligentes desarrollados por las grandes empresas tecnológicas o incluso pensar en crear agentes inteligentes temáticos o especializados que resuelvan necesidades concretas de las personas a nivel de información, conocimiento, servicios u otro tipo de problemáticas concretas.

2. Mejoras en la productividad de las empresas: automatizar procesos y hacerlo de la forma más eficiente posible, para ahorrar tiempo y dinero, debe ser una prioridad para la mayoría de las empresas. Los procesos de digitalización del software de gestión y los contenidos digitales, han supuesto una gran mejora para muchas empresas, en poco tiempo habrá que afrontar cambios más importantes, sobre todo en lo que se refiere al trabajo que realizan las personas. En el futuro cualquier cosa que se pueda automatizar por parte de una máquina, dejará de tener sentido que lo haga una persona, por lo tanto las personas tendremos que enfocarnos en labores donde sea necesaria la imaginación, creatividad y el diseño de estrategias. Contar en nuestra empresa con tecnologías automáticas que mejoren la productividad, nos permitirá enfocarnos en las tareas más importantes y dedicar todos nuestros recursos a aquellas acciones que más valor aportan, como puede ser la innovación, el desarrollo de nuevos productos o servicios, o la relación con los clientes, entre otras cosas.

3. Tecnologías de recomendación: probablemente el mayor uso que se está haciendo en estos momentos de la Inteligencia Artificial en Internet tiene que ver con las tecnologías de recomendación, por ejemplo, lo utilizamos a diario cuando seguimos las recomendaciones de vídeos que nos hace Youtube, en base a los vídeos que hemos visualizado anteriormente, o las recomendaciones de música que nos hace Spotify, basadas en nuestro historial de grupos o artistas que hemos escuchado con anterioridad. Aunque las tecnologías de recomendación llevan muchos años utilizándose por parte de negocios como Amazon, para vender muchos más productos de los que los usuarios tenían previsto comprar inicialmente, o se han convertido en la base de las acciones de remarketing de las que somos destinatarios a diario, cuando navegamos por nuestros sitios web favoritos, siguen siendo muy pocas las empresas que recurren a estas tecnologías para mejorar sus ventas. Entre las excepciones nos encontramos a muchas tiendas online que usan la tecnología desarrollada por la startup Brainsins, para mejorar la tasa de conversión en sus ventas gracias a las tecnologías de recomendación.

4. Ayuda para la toma de decisiones: cada vez hay más empresas que recurren al Big Data como parte de su estrategia de Business Intelligence ¿Por qué no recurrir también a la Inteligencia Artificial para mejorar la toma de decisiones? En el mundo financiero cada vez están tomando más fuerza los Robo Advisors como una nueva forma de tomar decisiones de inversión basadas en un software que determina la mejor inversión posible en base a los criterios de inversión definidos por el inversor. Igualmente en lo que se refiere a la inversión en startups y empresas innovadoras, se ha puesto en marcha el proyecto PreSeries, una joint venture entre Telefónica Open Future y la startup BigML con el objetivo de ayudar a los fondos de inversión a mejorar su trabajo para que puedan conocer la probabilidad de que una startup sea exitosa en su fase más temprana. Otras tecnologías de este tipo podrían ser diseñadas y adaptadas para la toma de decisiones en las empresas, por ejemplo, a la hora de contratación de personal, de cara a discriminar entre los currículums recibidos para una oferta de empleo, y poder elegir aquellos que mejor se adaptan a los criterios indicados en la oferta. En el mundo del derecho y la abogacía también se empiezan a dar los primeros pasos para la aplicación de la Inteligencia Artificial a la hora de procesar la ingente información que se maneja en esta actividad a nivel de legislación y sentencias.

5. La salud es uno de los ámbitos en donde vamos a ver una aplicación más directa y cercana de los avances en Machine Learning, ya que son muchos los investigadores y empresas los que se han lanzado a aplicar estas tecnologías en su trabajo, logrando en muy poco tiempo avances muy significativos que van a ayudar a muchas personas a mejorar en todo tipo de aspectos relacionados con la salud. Veamos algunos casos como ejemplo: científicos de la Universidad Peruana Cayetano Heredia ha desarrollado un sistema de telediagnóstico con capacidad para confirmar tuberculosis y multidrogorresistencia en siete días en vez de los dos a tres meses que demora actualmente, cuando es utilizada para comunidades remotas de bajos recursos; investigadores de Google han desarrollado un algoritmo que detecta por sí solo los síntomas más prematuros de la retinopatía diabética, una forma de ceguera que afecta a casi un tercio de los pacientes con diabetes; Médicos del Instituto de Ciencias Médicas de la Universidad de Tokio han empleado sistema basado en Inteligencia Artificial para detectar un tipo de leucemia poco común, lo que permitió salvar la vida de una paciente a quien no se había podido diagnosticar la enfermedad con métodos convencionales; investigadores del Medical Research Council han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial y que permite predecir cuándo los pacientes con un problema cardiaco pueden sufrir un ataque, para ello utilizan un software  capaz de analizar muestras de sangre y electrocardiogramas para detectar señales que indiquen que el órgano va a fallar.

6. Especialización: las aplicaciones más llamativas de la Inteligencia Artificial son aquellas que tienen que ver con los robots, tanto los virtuales, entre los que encontramos a los chatbots y a los agentes inteligentes, como en los robots mecánicos, a los que se les está dando todo tipo de aplicaciones en la industria, la seguridad, la salud, el ocio y el transporte. Pronto veremos como la Inteligencia Artificial se va adentrando en todo tipo de actividades, tanto en las económicas como en las sociales. Por lo tanto surgirán miles de nuevos usos y utilidades que podremos aplicar en nuestros negocios. Esto hace que sea de vital importancia para las empresas estar al día de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en su sector de actividad, para poder aplicar esas tecnologías en beneficio propio y no quedar en desigualdad de condiciones con la competencia. Si además somos nosotros los que tomamos la iniciativa, desarrollando nuestras propias innovaciones, podremos tomar una ventaja que resultará fundamental para el futuro de nuestros negocios. Por lo tanto, al igual que con la llegada de Internet decidimos digitalizar los procesos de gestión en nuestra empresa, con la llegada de las redes sociales, decidimos tomar la iniciativa a la hora de comunicarnos con nuestros clientes en estos nuevos medios, y ahora seguramente nos encontremos en el proceso de transformar nuestra empresa en digital, para hacerla más eficiente y poder competir con las nuevas startups que se acercan con fuerza a nuestro negocio. Pronto veremos cómo también será necesario tener en cuenta la Inteligencia Artificial en distintos ámbitos de la actividad de nuestra empresa. Estamos en el mejor momento para prepararnos y tomar la iniciativa que nos ayudará a ser líderes en el apasionante futuro que tenemos por delante.

Un ejemplo de empresa que se adentra en la utilización de la Inteligencia Artificial para la mejora de su actividad es Starbucks que ha creado su propio asistente por voz, llamado My Starbucks barista, para posibilitar que los usuarios, puedan realizar sus pedidos y pagarlos mediante comandos por voz a través de sus dispositivos móviles. La aplicación cuenta con una interfaz de mensajería que permite a los clientes hablar y enviar textos como si estuvieran hablando con un barista disponible en tienda, pudiendo incluso modificar sus pedidos para atender a sus necesidades personales.

Hasta aquí hemos llegado con este artículo de Futurizable dedicado a analizar el estado de la innovación y los negocios basados en Inteligencia Artificial. Por falta de espacio no hemos querido llegar mucho más allá de lo que podría suceder a 10 años vista, pero si te has quedado con ganas de más información, seguiremos hablando sobre este temas en próximas artículos. Por ejemplo para profundizar en la llamada Inteligencia Artificial Fuerte, aquella que puede llegar a igualar o superar a la inteligencia humana, y que podría llegar a ser una realidad en el año 2045, cuando se produzca la singularidad tecnológica que predice Ray Kurzweil, el fundador de Singularity University.

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