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jueves 15 de febrero de 2018

Las experiencias de desarrollo de IA en Argentina necesitan mayor impulso

El país cuenta con capacidades y herramientas que deberían tener mayor compromiso público y privado, para facilitar la creación de startups y estimularlas en producción y exportación de tecnología de base. Existen investigaciones y proyectos aplicados de Inteligencia Artificial que reafirman la capacidad de los técnicos y científicos locales.

Cuando uno diseña la tecnología de base se logra soberanía tecnológica”, dijo a Convergencia Andrés Hohendahl, director de Servicios a Empresas de IAAR, la comunidad argentina de inteligencia artificial (IA). El grupo se define como crítico al establishment conformado por compañías extranjeras y defiende la creación local de tecnologías. Para lograr esta potencialidad, explicó Hohendahl, hace falta crear un entramado entre el Conicet, la Facultad de Ingeniería y las empresas locales. “Hay una cantidad de personas capacitadas para hacerlo, tienen los conocimientos y podrían ser agentes productores de tecnología de base, pero nadie está impulsando estas iniciativas”.

Para Hohejdahl resulta preocupante el costo de las licencias de la tecnología extranjera y, fundamentalmente, que la solución queda en una nube fuera del país, algo que también “es un tema estratégico, no solo de tecnología”. Ante un mercado monopolizado por grandes multinacionales que están transformando la solución en un commodity, desde IAAR proponen un modelo que facilite el estímulo y la creación de startups para producir y exportar tecnología de base, y de esa manera conseguir que el uso de IA sea accesible para las empresas argentinas. “Para lograrlo las compañías deben estar dispuestas a invertir y a investigar, algo que sucede en muy pocos casos”, explicó Hohendahl.

Capital de riesgo

En la mayoría de los casos es difícil que las empresas tomen inversiones de riesgo para apoyar los desarrollos ejecutados por la universidad y la comunidad académica. Ese tipo de acuerdo puede generar beneficios para todos si se logra elaborar una aplicación disruptiva.

Para apalancar iniciativas como el desarrollo de IA, en el Conicet están tratando de orientar las investigaciones hacia lo tecnológico; ocurre que el sistema de evaluación del Conicet está orientado a la producción científica en ámbitos como las ciencias biológicas, alimenticias o agronomía donde sí existe interés empresarial por ser campos de conocimiento tradicionales, pero por lo menos hasta ahora con escasa incorporación de tecnologías.

Guillermo Simari, profesor titular de Lógica e Inteligencia Artificial en el Departamento de Ciencias e Ingenie-ría de la Computación de la Universidad Nacional del Sur y director del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial, explicó que trabajan en un sistema argumentativo que puede usarse para modelar la discusión en un debate. A partir de la información disponible, el sistema puede construir un argumento para una determinada hipótesis a favor y en contra.

Luego, mediante un mecanismo de comparación entre argumentos, el sistema puede decidir cuál es el mejor. “Es un asistente cognitivo que puede dar apoyo a los abogados en un juicio”, ejemplificó. Desde esa universidad desarrollan un proyecto de gobierno electrónico con la Municipalidad de Bahía Blanca.

Casos y tendencias

Las empresas que manejan grandes volúmenes de datos, como bancos y operadores, están a la vanguardia en el uso de IA con la implementación de chatbots para atención al cliente. Según Hohendahl, “hoy en día el procesamiento de lenguaje natural es el Santo Grial”.

AIVO es una empresa argentina que se especializa en la creación de soluciones de IA para atención al cliente desarrollada mayormente con tecnología propia. BBVA, Visa, Galicia, AIG, Telefónica, AT&T, Claro y Personal son algunos de sus clientes y están detrás del chatbot del 147 del portal del Gobierno de la Ciudad. “Con la implementación de AgentBot, aumentaron 10 veces la capacidad de atención, generaron un 63% de ahorro de conversación y redujeron al 13% las conversaciones transferidas a un agente”, dijo Martín Frascaroli, CEO de AIVO. Para 2018 la compañía focalizará su inversión en aumentar la capacidad de machine learning, el impulso de voice interaction y la integración de WhatsApp Business a sus herramientas como un nuevo canal para contactar a las empresas con sus clientes.

Otro caso es el de Eye Capital, una FinTech argentina que trabaja con finanzas cuantitativas. Desarrolló un algoritmo de IA para el monitoreo en tiempo real de los mercados, lo que permite la toma de decisiones sobre compra y venta de acciones a través de reglas lógicas. Por su parte, en Ricoh están utilizando internamente Enterprise Ricoh Intelligent Cognitive Assistant (ERiCA), que le permite agilizar la atención en el área de soporte técnico. Con el foco puesto en los verticales de salud y educación, ofrecen soluciones que corren sobre la plata-forma de IBM Watson Explorer y Bluemix.

Un ejemplo es la aplicación SmartDoctor que interactúa con el lenguaje natural, escrito o hablado; con una plataforma cognitiva analiza y convierte la información en patologías nomencladas para mejorar la calidad de los registros del paciente. Además, ofrece análisis estadísticos y sugerencias de diagnósticos. Otra aplicación es la que reúne documentos científicos y brinda un resumen a los profesionales de salud. En Colombia y en México implementan herramientas que les permite el análisis de encuestas con alumnos de escuela para determinar la calidad de enseñanza de los profesores. Ana G. Montagna, ejecutiva de Soluciones de Ricoh Argentina, subrayó que para los próximos años IA convergerá con la Computación Cognitiva, y optimizará la interpretación de grandes volúmenes de datos.

Este artículo fue publicado en el Atlas Anuario 2017 de Convergencia

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