OPINIÓN. Predicciones de la IA para 2019: nos facilitará la vida

Nota del editor: Brian Uzzi es profesor en la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern. Es un reconocido científico, académico y conferenciante en materia de liderazgo, redes sociales, ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las opiniones expresadas en este artículo son exclusivamente suyas.

(CNN/Business Perspectives) – La inteligencia artificial (IA) está a punto de volverse personal, es decir, más personal si cabe. Ya estamos acostumbrados a la personalización vía inteligencia artificial en muchos sentidos, nos recomienda desde libros y películas en Amazon y Netflix hasta listas de música en Spotify.

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Pero 2019 traerá para los consumidores lo que podríamos considerar una "hiper-personalización" a través de una gama de aplicaciones enfocadas en la salud, las finanzas, las compras y todo lo que cae entremedio.

Esto se debe a la creciente capacidad de las aplicaciones de IA para hacer predicciones más precisas y rentables, al conjunto cada vez mayor de datos personales a partir de los cuales se pueden extraer dichas aplicaciones, y a nuestra disposición colectiva a "aceptar" sugerencias y servicios personalizados

Estas son algunas áreas en las que podemos esperar una hiper-personalización basada en IA en 2019:

Salud física

La salud física se ha convertido en un semillero para las aplicaciones de IA.

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Los médicos están sujetos a la creciente presión de las aseguradoras y sus propios grupos para pasar menos tiempo con los pacientes; la visita promedio al médico es de unos 20 minutos actualmente.

Las aplicaciones de fitness y los dispositivos vestibles o wearables como Fitbit y Apple Watch, e incluso algunas gafas de realidad virtual, pueden recopilar automáticamente los datos de las personas (como la cantidad de pasos dados y escaleras subidas) y agregarlos a la población de usuarios para generar perfiles y planes de fitness aún más personalizados, de la misma forma en que el termostato inteligente Nest utiliza datos de todos los hogares para optimizar los planes de uso de energía.

Tal vez pronto empecemos a recibir sugerencias como "Disminuye 210 calorías en tu ingesta diaria para aumentar tu esperanza de vida en 1.5 años". Fitbit y Google ya se han unido para combinar datos personales de fitness con registros médicos para brindar a los doctores un perfil de salud más completo.

El problema hasta la fecha ha sido que la mayoría de los usuarios de aplicaciones y dispositivos de fitness se cansan de registrar los alimentos que han comido, o hacen trampa y omiten registrarlos. Eso provoca el problema de la inutilidad de la información, esto es, sin datos precisos, los análisis tampoco tienen sentido.

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La IA tiene una respuesta para eso: a medida que se vuelve más avanzada, simplemente podrá tomar una fotografía de lo que comes, o la aplicación monitoreará la ingesta de alimentos a través de tus gafas inteligentes, automatizando el proceso de recolección de datos. Algunas aplicaciones, como Lose It, ya están utilizando este tipo de tecnología. Ya no se te “olvidará” registrar la hamburguesa con queso y papas que comiste en el almuerzo.

Salud mental

La salud mental es otro dominio creciente de la aplicación de la IA.

¿Quiere comprender en qué momentos del día te sientes más deprimido o qué personas provocan tus niveles de energía más altos y más bajos? Pronto habrá una aplicación para eso. Una vez más, ya no hará falta que tú hagas de intermediario. Cuando de nosotros depende decirle al terapeuta cómo nos sentimos o de registrar esa información en una aplicación, es fácil que nuestros segos influyan en lo que compartimos.

Las aplicaciones podrán detectar tu estado de ánimo por sí mismas, utilizando biosensores para monitorear el ritmo cardíaco y respiratorio, la respuesta galvánica de la piel y otros indicadores que miden nuestra reacción a todo, desde el trayecto matutino al trabajo hasta la cena con los suegros. Luego, pueden utilizar los informes completos creados para diseñar estilos de vida con menos estrés, o al menos para que seamos conscientes de las personas y las situaciones que más nos estresan.

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Quartet Health, por ejemplo, aprovecha el aprendizaje automático para buscar señales de problemas de salud mental en los usuarios. Cuando detecta posibles problemas, conecta a los usuarios con profesionales, incluidos terapeutas y médicos para recibir tratamiento.

Empatica, a su vez, ofrece un dispositivo vestible que detecta signos físicos de crisis epilépticas y alerta a usuarios y cuidadores; la compañía planea lanzar otras aplicaciones de salud. La aplicación Mindstrong Health monitorea una amplia gama de indicadores de salud para pasar de "reactivo a proactivo".

La tecnología de reconocimiento facial basada en IA también tiene amplias aplicaciones en el campo de la salud mental. Affectiva, una compañía nacida en el MIT, ofrece tecnología que puede detectar emociones mediante la lectura y el análisis de las expresiones faciales con mayor precisión que los humanos. De ese modo las aplicaciones pronto podrán medir tu nivel de estrés o los síntomas de ansiedad/depresión y hacer sugerencias en consecuencia: "Haz dos minutos de respiración profunda" o "Haz una cita con el terapeuta".

La compañía también ha desarrollado un producto para automóviles que evalúa el estado emocional mientras conduces a partir de la expresión facial y la voz, mejorando la seguridad vial.

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Finanzas personales

Las finanzas personales son cada vez más un asunto en el que nos implicamos de lleno, tomando las riendas de nuestras propias inversiones. Pero, ¿cómo sabemos qué inversiones se adaptan mejor a nuestras necesidades de crecimiento y liquidez y tolerancia al riesgo? ¿Y cuándo invertir en ellas? ¿Y cuánto invertir? ¿Y cuándo vender?

Respuesta corta: No es fácil saberlo.

La IA puede ayudar. Las aplicaciones serán cada vez más capaces de predecir nuestro apetito al riesgo y otros rasgos que definen el perfil de inversor literalmente "leyendo entre líneas". Por ejemplo, en mi laboratorio en el Northwestern Institute on Complex Systems, hemos desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo que puede analizar el texto verbal o escrito para evaluar el nivel de confianza de quien habla o escribe en una declaración determinada sobre cualquier cosa, desde qué tan efectivo es un nuevo medicamento hasta la fiabilidad de las proyecciones de ganancias declaradas por una empresa.

Una aplicación de finanzas personales que incorpore dicha tecnología podría pedirte que escribas respuestas a varios escenarios diferentes de tolerancia al riesgo, luego evaluará tu nivel de confianza en cada uno para generar un plan de inversión altamente personalizado a corto o largo plazo.

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De hecho, la firma Narrative Science está utilizando el procesamiento de lenguaje natural para desarrollar aplicaciones de este tipo, y potencialmente podría ayudar a los usuarios a comprender su tolerancia a diferentes clases de inversión.

Compras

Como compradores, queremos ser muy personalizados en nuestras elecciones, desde las prendas de vestir hasta los lentes y los automóviles; pero también queremos comprar cosas que otros consideran atractivas, ya sea porque nos parezcamos a ellos o porque aspiremos a ser como ellos.

Las aplicaciones de IA centradas en el comercio minorista pueden ayudar a determinar nuestras preferencias de productos al analizar no solo nuestros comportamientos de compra anteriores, sino también los de otras personas como nosotros, para generar recomendaciones basadas en una especie de crowdsourcing o colaboración abierta.

Por supuesto, esto ya está sucediendo. Amazon lleva tiempo agregando datos personales para desarrollar recomendaciones de productos y otras predicciones. Pero la escala en la que esto ocurrirá en 2019, en todas las industrias y tipos de productos, y el nivel de personalización que se espera, será mayor.

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Elemental Cognition, una compañía lanzada por el exlíder del equipo del sistema Watson de IBM, está desarrollando tecnología basada en IA para ayudarnos a comprender por qué queremos lo que queremos, con aplicaciones para compras, finanzas personales y otras áreas.

En el mundo de las tiendas físicas, el reconocimiento facial mejorado puede significar una experiencia mucho más personalizada. Las tiendas, por ejemplo, reconocerían a los clientes de su programa de lealtad que entran por la puerta y les brindarían ofertas y recomendaciones personalizadas a través de sus teléfonos, además de ofrecer un nivel más alto de servicio (como un asesor de compras).

El reconocimiento facial también permitiría a la empresa analizar más de cerca el estilo de compra de un determinado cliente o segmento, o la trayectoria que suele recorrer en la tienda.

En general, la hiper-personalización basada en la IA ofrece grandes beneficios potenciales, pero también merece una advertencia. Cuantos más datos pongamos en las manos de las empresas, mayor es el riesgo potencial de uso indebido y robo. En resumen, mientras más de nuestras vidas estén en la nube, mayor será la necesidad de ciberseguridad. Pero lo más probable es que las aplicaciones de inteligencia artificial también ayuden con eso.

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