inteligencia artificial

17 Septiembre, 2019

“Nuestra tecnología apuesta por reducir la brecha entre la inteligencia artificial y la humana”

Cuando hablamos de reconocimiento inteligente de voz, pensamos especialmente en los dispositivos de las grandes plataformas digitales. Pero la tecnología también puede servir para mejorar y automatizar procesos ya existentes. Predictiva ha creado CLARA, una plataforma para analizar las conversaciones de los clientes con los call center y mejorar tanto el trato como las ofertas de las empresas. Una propuesta disruptiva que rompe la brecha entre lo humano y lo artificial.¿Por qué decidisteis presentaros a los Premios EmprendedorXXI y qué ha significado para vuestra empresa resultar una de las ganadoras? Los Premios EmprendedorXXI tienen un enorme prestigio en el contexto emprendedor. Haber conseguido ser uno de los ganadores ha supuesto una gran satisfacción para todo el equipo. Además, ha reforzado nuestra marca y ha originado nuevas oportunidades comerciales. ¿A qué tipo de clientes va dirigido vuestro software de reconocimiento de voz y control de calidad? Nuestros principales clientes son compañías con una amplia base de usuarios en los que el canal telefónico juega un papel significativo en la comunicación. El problema al que se enfrentan estas empresas es la ausencia de una tecnología que pueda procesar y analizar el contenido de estas llamadas de forma masiva y escalable. Los tres sectores a los que estamos más orientados son banca, seguros y telco. En unos meses, tenemos previsto ofertar productos específicos para viajes, comercio y logística. A estos clientes les interesa nuestra tecnología CLARA para poder identificar y analizar la información presente en sus llamadas. De forma específica, les interesa conocer si un agente ha resuelto una incidencia con un cliente de forma satisfactoria, si en una venta telefónica se ha informado al cliente de todos sus derechos, o detectar la posible baja de un cliente, entre otras posibles cuestiones. ¿Qué beneficios puede tener para una empresa contar con vuestro sistema? El valor de CLARA es que el impacto en la mejora competitiva de las empresas puede articularse en torno a varios ejes: reducción de costes en tanto que se automatizan los procesos de análisis de compliance, auditoría y calidad; eficiencia de procesos (mejora de conversión en venta o de productividad); fidelización y aumento de la satisfacción del usuario mediante el análisis de comportamiento personalizado por cliente. ¿Por qué decidisteis idear un sistema de reconocimiento de voz tan complejo? ¿Cómo fue el proceso de desarrollo del proyecto? La manera como se realizan los controles de calidad en la mayoría de call centers es intensiva en recursos, muy cara y subjetiva, y no tiene relevancia estadística porque solo una pequeña muestra es evaluada. Ha sido un problema recurrente sin solución eficaz hasta ahora. Las mejoras en la tecnología de computación han sido claves para poder analizar el universo de llamadas de forma más eficiente, objetiva y escalable. ¿Qué procesos de comunicación externa mejoran con el sistema que habéis ideado? ¿Y de comunicación interna? Nuestra tecnología permite que la comunicación entre clientes y empresas sea más fluida. Hasta ahora esas conversaciones quedaban almacenadas en servidores y con ellas un universo de información valiosísima. El acceso y procesamiento de esta información mediante nuestra tecnología permite a las empresas, por ejemplo, entender las problemáticas o sugerencias de clientes. Esto tiene impacto directo en la mejora de productos y servicios. Desde un punto de vista interno, CLARA aporta transparencia en los procesos. Los agentes del call center tienen acceso a una herramienta que analiza sus llamadas y que realiza recomendaciones para mejorar tanto en la atención al cliente como en los procesos de venta.¿Cómo funciona CLARA? ¿Cómo es capaz de interpretar el tono de voz de la persona y el sentido no literal de la frase? CLARA es un superbot capaz de analizar e interpretar conversaciones espontáneas entre varios interlocutores. Es una tecnología desarrollada por Predictiva basada en deep learning, un conjunto de algoritmos de machine learning con múltiples capas de procesamiento no lineal y aprendizaje de representaciones de características en cada capa. CLARA procesa miles de grabaciones en paralelo e interpreta el resultado de cada llamada a una velocidad infinitamente más rápida y eficiente que cualquier ser humano. ¿Qué supone este avance en el desarrollo de los gestores de voz? La capacidad de identificar elementos contextuales combinando análisis de texto y audio es todavía una de las brechas que separa la inteligencia artificial de la inteligencia humana, y nuestra tecnología apuesta por reducir esa brecha. ¿Pensáis que los softwares como el vuestro pueden terminar substituyendo el trabajo humano o simplemente se trata de una herramienta complementaria? Nuestro sistema automatiza algunas tareas, como el control de calidad o auditoría de llamadas. La mente humana no está preparada para escuchar, sin pérdida de concentración durante ocho horas al día, estas conversaciones. Por otro lado, CLARA analiza e interpreta el contenido de las llamadas también para hacer recomendaciones, convirtiéndola en una herramienta de apoyo a decisiones. Por ejemplo, al reconocer mejores prácticas en venta, sugerir mejoras de productividad o anticipar la baja de un cliente. ¿Cuáles son sus capas de funcionamiento? La primera capa es el motor de análisis de señal de audio. El objetivo de esta capa es doble. Por un lado, convertir la voz a texto y, por otro, realizar análisis sobre la señal de audio para, por ejemplo, separar la voz de varios interlocutores en una grabación monofónica o detectar alteraciones de voz. Nuestra tecnología tiene una gran precisión en la transcripción a texto de las distintas variaciones o acentos del castellano en condiciones complejas que representan el contexto habitual de las conversaciones en call centers. La segunda capa es la de mayor diferenciación y aportación de valor porque permite analizar las grabaciones identificando el contexto del lenguaje. En el sector de speech analysis este análisis se ha realizado tradicionalmente mediante búsqueda y asociación de palabras. CLARA va más allá en su capacidad de identificación contextual. La tercera, y última capa, es una interfaz de control que permite a un usuario no técnico manejar los resultados de CLARA y configurar la herramienta. Es una aplicación de configuración, reporting y control que permite obtener el máximo partido a nuestra tecnología. ¿Qué ahorro significa para una empresa contar con vuestro producto? Desde un punto de vista de automatización, CLARA verifica un 85% del trabajo de un humano. Sin embargo, el verdadero valor del sistema se encuentra en la extracción e interpretación de datos en las llamadas para mejorar los procesos de venta o la productividad. El impacto económico de estos es mucho más elevado. ¿Cuál creéis que es el futuro de estas herramientas? ¿Cómo cambiarán la vida del usuario? Cambiarán el paradigma en la experiencia telefónica del cliente. Procesos transparentes, ágiles y resolutivos. ¿Cuáles son vuestros proyectos de futuro? Posicionarnos como la plataforma de inteligencia conversacional de referencia en español en los próximos dos años. ¿Por qué decidisteis emprender vuestro propio proyecto? Predictiva responde a una inquietud emprendedora que ha ido fraguándose durante muchos años hasta que, finalmente, se alinearon las condiciones para su arranque. Desde un principio buscábamos generar tecnología diferenciadora para mejorar el conocimiento y la experiencia de cliente y optimizar procesos. Bajo ese objetivo llegó CLARA. ¿Cómo ha sido el recorrido hasta llegar a donde estáis hoy? El camino ha estado lleno de sobresaltos, pero ha sido muy enriquecedor. Realmente, para aventurarse a desarrollar una startup hay que ser muy atrevido, porque todas las estadísticas dicen que fracasarás y tu papel es gestionar esa incertidumbre cada hora del día. Las startups que acaban teniendo acceso a la financiación pública son muy pocas y el dinero tarda en llegar demasiado para la realidad de este tipo de empresas. Nosotros hemos tenido la fortuna de recibir apoyo tanto de capital riesgo como institucional.  ¿Pensáis en la internacionalización? Nuestro reto es escalar nuestro modelo de negocio y nuestra propuesta de valor. Con varios casos de éxito, el siguiente paso es conseguir replicarlos a una escala mucho mayor con la idea de expandirnos internacionalmente a Latinoamérica y al territorio anglosajón.

CORPORATIVO
02 Mayo, 2019

¿Nos puede ayudar la inteligencia artificial a detener la desertificación de la península?

Las investigaciones del ingeniero agrónomo Rafael González Perea han creado un modelo que optimiza el consumo de agua y energía en el sector agrícola, un avance que podría ayudar a detener el deterioro del ecosistema | La tesis de González Perea le ha valido para ganar la tercera edición del premio a la mejor tesis doctoral en el sector agroalimentario, otorgada por la Cátedra AgroBank de la Universidad de Lleida. Hace alrededor de 9000 años la zona que hoy conocemos como Sahara no era el mayor desierto del mundo, sino un inmenso vergel que pudo acoger algunas de las más tempranas sociedades de la humanidad. En aquel periodo, la conocida popularmente como Edad de Hielo acababa de terminar y las grandes superficies heladas habían dado paso a extensos prados y lagos; los investigadores creen que en aquel momento, el Sahara era un gran bosque, tal vez selva, repleto de vida. Hoy el Sahara es un lugar completamente diferente. Este radical cambio nos enseña que el clima y la geografía del planeta están en una constante transformación, la cual se ha acelerado como consecuencia del cambio climático producido por la actividad humana y que ya amenaza gravemente nuestra forma de vida. ¿Y qué tiene que ver todo esto con el ingeniero agrónomo Rafael González Perea? Pues puede que este joven cordobés, reciente ganador de la tercera edición del premio a la mejor tesis doctoral en el sector agroalimentario, que otorga la Cátedra AgroBank de la Universidad de Lleida, tenga una de las claves para evitar que la península ibérica se convierta en el próximo desierto de Europa.Desde la Costa del Sol hasta prácticamente las faldas de las montañas cántabras; desde el Cabo de San Vicente hasta la Costa Brava, esa podría ser la extensión del desierto que durante este siglo se irá expandiendo por toda la península ibérica. No es una exageración, es una proyección de la que se hacen eco cada vez más miembros de la comunidad científica. Algunos estudios, como el del Ministerio del Medio Ambiente, incluso ya ponen un dato sobre la mesa: alrededor del 80 % de la superficie de España está en riesgo de convertirse en desierto. De ahí que investigaciones como la de Rafael González sean claves para paliar los efectos del cambio climático. «Eso no es todo —explica González en una entrevista concedida a CaixaBank—. A eso hay que sumarle que de aquí a 2050, según datos de la FAO, deberíamos aumentar la producción de alimentos entorno a un 50 %. Y si en España no tenemos suficiente suelo para incrementar los cultivos, estamos ante un paradigma bastante negativo». Ante esta perspectiva, el ingeniero agrónomo y el equipo de la Universidad de Córdoba con el que trabaja se han puesto a buscar la manera de trasladar las mejores innovaciones tecnológicas del momento, como el big data y la inteligencia artificial, a la producción agrícola. El objetivo es optimizar la agricultura de regadío sin aumentar la necesidad de superficie cultivable. «Con el big data y la inteligencia artificial lo que intentamos es anteponernos a la demanda que va a tener una comunidad de regantes en 1 o 2 días; así adecuamos la estación de bombeo a ese día, adecuamos la red de distribución a la demanda, evitamos pérdidas en la red…, incluso podemos llegar a contratar a tiempo real la energía para disminuir el consumo». Es la tesis de Rafael González, que se traduce en un uso más racional de los recursos, ahorro de costes, incremento de producción agrícola y otros muchos beneficios derivados del análisis de las necesidades y comportamientos de la comunidad de regantes.Aunque el sector industrial y de servicios parece ser el que más se ha beneficiado de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, el mundo agrícola también ha adoptado con entusiasmo las nuevas oportunidades que ofrecen algoritmos y herramientas de análisis de datos masivos. «Se ve, sobre todo, en la numerosa cantidad de foros sobre el tema que ya se están organizando y en el público que acude a ellos». Para Rafael González, ya existe «una gran preocupación porque se sabe o se prevé lo que va a pasar en 20 años». El trabajo de concienciación sobre los efectos del cambio climático, al que todavía le queda mucho recorrido en el conjunto de la sociedad, no ha sido necesario en el sector agrícola. Los profesionales del campo, a todos los niveles, son conscientes de los desafíos que van a llegar en las próximas décadas y por eso ya se están tomando medidas. «En todos los eslabones de la cadena del mundo agro se está intentando utilizar el big data y la inteligencia artificial como una herramienta más». A esas tecnologías se van sumando cada vez más, como el uso de drones para la recogida de datos, una manera muy útil de entender qué está pasando con las cosechas en tiempo real y actuar en consecuencia. Pero todavía queda mucho trabajo por hacer. «Tenemos que seguir afinando más. Hemos creado un modelo de predicción de demanda de agua a un día a nivel de comunidad de regantes; hemos hecho un modelo de simulación de agricultura en el que somos capaces de predecir el 100 % de los eventos de riego y casi el 90 % del agua que va a utilizar cada agricultor cada día. Ahora estamos intentando predecir no solo en qué día sino en qué momento del día se va a regar».Para España, el sector agrícola es clave como uno de los principales exportadores de alimentos de Europa. De ahí se desprende que el interés y el uso de estas tecnologías «esté creciendo a nivel exponencial. En algunos eslabones cuesta un poco más introducirlo por una cuestión tradicional o cultural, pero lo importante es que la inquietud está ahí y va a crecer muchísimo en los próximos años», concluye Rafael González. Por su parte, la Cátedra AgroBank Calidad e Innovación en el sector agroalimentario de la UdL, creada en 2016, tiene entre sus objetivos fundamentales potenciar el reconocimiento de la investigación de excelencia que se está desarrollando en el ámbito agroalimentario, promover la transferencia de conocimiento científico y técnico entre investigadores, profesionales del sector y clientes de la entidad financiera, e impulsar la calidad e innovación en el ámbito agroalimentario. AgroBank, la línea de negocio de CaixaBank especializada en los sectores agrario y agroalimentario, financia esta Cátedra de la Universidad de Lleida (UdL), que abrirá en otoño el plazo para presentar candidaturas a la cuarta edición de este galardón para tesis doctorales. AgroBank, la línea de negocio de CaixaBank dirigida al sector agrario, ha consolidado su liderazgo en este segmento y tiene como clientes a uno de cada cuatro agricultores españoles. La propuesta de valor de AgroBank combina el desarrollo de los mejores productos y servicios adaptados a las peculiaridades de los agricultores, ganaderos o cooperativistas, junto con un asesoramiento cercano e integral. AgroBank cuenta con casi 1000 oficinas propias, donde los clientes tienen a su disposición 3000 profesionales con un alto conocimiento del sector, y realiza acciones de impulso al sector, como jornadas técnicas, acuerdos con organizaciones de relevancia, y las jornadas de la propia Cátedra AgroBank.

INNOVACIÓN
07 Febrero, 2019

Las supercomputadoras más potentes del cine que la realidad podría superar

Existe cierta sensación agridulce frente a la investigación en inteligencia artificial. Por un lado, buena parte de la comunidad científica está entusiasmada con las oportunidades que nos ofrecerá el desarrollo de esta tecnología, empezando por los propios coches autónomos, que ya son una realidad —en pruebas, eso sí. Pero este optimismo hacia la IA cambia radicalmente conforme salimos del ámbito científico y técnico para preguntar al resto de la sociedad. Es entonces cuando encontramos cierto respeto —por no decir temor— hacia lo que la inteligencia artificial sea capaz de hacer. Al fin y al cabo, el cine lleva varias décadas enseñándonos de lo que es capaz un ordenador que ha decidido que no le gustamos. Así que, para desterrar mitos y conocer mejor qué ha profetizado la ciencia ficción cinéfila y lo que realmente tenemos hoy en día, vamos a poner frente a frente a las supercomputadores más malvadas del cine con las grandes computadoras que funcionan hoy alrededor de todo el mundo.Podemos decir sin miedo a equivocarnos que la película francesa de 1965 Alphaville se adelantó a muchas de las cintas de ciencia ficción que hemos visto estrenadas ya en pleno siglo xxi. En Alphaville, la supercomputadora Alpha 60 se ha hecho con el control de la sociedad —de una parte de ella, en realidad— y ha llegado a la conclusión de que, para salvaguardar la seguridad de la ciudadanía, conceptos como el libre albedrío, la capacidad crítica e incluso las emociones humanas más básicas deben ser erradicados. Nos encontramos ante la clásica dictadura que canjea libertad por seguridad.Esta distopía contrasta —afortunadamente— con nuestra realidad. Mientras que en Alphaville la supercomputadora solo ha servido para empeorar las condiciones de vida de la sociedad, a nosotros, las supercomputadoras como Summit —la más potente del mundo en 2018—, nos están ayudando a romper los límites del conocimiento humano y desarrollar la ansiada cura del cáncer.Cuando el genio del cine Stanley Kubrick y el genio de la ciencia ficción escrita Arthur C. Clarke unieron sus talentos, no solo dieron a luz una de las películas más importantes de la historia del cine, sino una de las inteligencias artificiales más conmovedoras que jamás hemos visto. Vale, HAL 9000 era una IA psicópata que intentó asesinar a todos los tripulantes de la nave espacial Discovery 1, pero hay algo que hace que esta supercomputadora sea única: tiene una férrea voluntad por vivir. ¡Vivir! En la escena en que el astronauta superviviente comienza a desactivar a HAL 9000, este se da cuenta de su terrible destino, que es apagarse para siempre. En ese momento la IA hace algo muy humano: justificarse, intentar disculparse y prometer que todo irá bien a partir del momento presente. “Stop Dave… I’m afraid”, dice HAL 9000 momentos antes de “morir”. El cometido de HAL 9000 era operar la nave Discovery 1, ya que a las máquinas se les da bastante mejor que a nosotros comparar datos, realizar análisis y proyecciones y la multitarea. Precisamente eso es lo que hace la tercera supercomputadora más potente del mundo, Sunway TaihuLight, de fabricación china, y que se encarga, entre otras cosas, de realizar predicciones climatológicas cruzando millones de variables.Otro superordenador encargado de ayudar a pilotar naves espaciales es Madre, que aparece en la terrorífica Alien: el octavo pasajero. En esta ocasión —ya era hora—, el supercomputador es una herramienta para los humanos, un enfoque mucho más realista de lo que hoy tenemos entre nosotros. Sin ir muy lejos, aquí en España contamos con la Red Española de Supercomputación, una infraestructura compuesta por 13 supercomputadoras que están a disposición de la comunidad científica para desarrollar todo tipo de investigaciones.Una de las amenazas más recurrentes del mundo del cine, que ha conseguido filtrarse hasta nuestros propios temores en la realidad, es que una IA se vuelva consciente de sí misma y decida que los humanos somos una amenaza para ella. Es lo que ocurre en la famosa saga de películas de ciencia ficción Terminator, donde Skynet utiliza el arsenal nuclear disponible para iniciar una guerra nuclear que termina por devastar la civilización. De esta inteligencia artificial, nos quedamos con su capacidad de aprendizaje, lo que hoy se ha venido a llamar machine learning o deep learning y que grandes empresas como Google o IBM ya están utilizando de manera entusiasta. A pesar de los mitos cinéfilos, esta tecnología conllevará innumerables beneficios para el conjunto de la sociedad.La saga de videojuegos que ha dado lugar a las taquilleras películas de Hollywood nos presenta a Red Queen, una supercomputadora creada para gestionar la vasta empresa farmacéutica Umbrella Corporation. Se puede decir que Red Queen ayuda a crear medicinas y tratamientos que mejoran la vida de las personas… hasta que los responsables de la empresa deciden crear armas biológicas que se les escapan de las manos. En nuestra realidad, las supercomputadoras sí que ayudan a la investigación médica. Por ejemplo, la supercomputadora española MareNostrum 4 está ayudando a encontrar una vacuna contra el SIDA o nuevas terapias de radiación contra el cáncer, amén de facilitarnos la comprensión de los cambios climáticos provocados por la dispersión del polvo del desierto. Se nos quedan muchas supercomputadoras e inteligencias artificiales de ficción sin mencionar, como V.I.K.I en Yo, Robot o la mítica Joshua de Juegos de guerra, pero por mucho que la ficción se empeñe en mostrarnos la peor y más rocambolesca cara de las IA y los superordenadores, la realidad nos ha demostrado que sus bondades para la sociedad superan cualquier prejuicio de ciencia ficción. Summit, EE. UU. Sierra, EE. UU. Sunway TaihuLight, China Tianhe-2, China Piz Daint, Suiza Trinity, EE. UU. AI Bridging Cloud Infrastructure, Japón SuperMUC-NG, Alemania Titan, EE. UU. Sequoia, EE. UU.

INNOVACIÓN