Recientemente Amazon anunció sus planes de abrir un centro de Investigación y Desarrollo (I+D) en Barcelona dedicado al aprendizaje automático o Machine Learning. El centro se ubicará en el distrito tecnológico del 22@, su apertura será durante el primer semestre del 2018 y se prevé la contratación de más de 100 científicos e ingenieros en los próximos años. El anuncio ha corrido como la pólvora entre las empresas e inversores, y en concreto, en un amplio sector de jóvenes especializados que ven en él una oportunidad de trabajo que pocos otros sitios pueden ofrecer.
Buscando un poco por Internet se puede encontrar en una de las más famosas plataformas sociales orientada al empleo la siguiente lista de empleos que Amazon ofrece:
Empleos que ofrece Amazon
Se puede observar que Amazon ofrece una serie de empleos. Entre ellos, hay uno en especial que llama la atención, el de Senior Applied Scientist. Dentro de esa oferta se describe la posición en detalle, sus funciones y responsabilidades. Si se analiza en concreto el segundo punto de las responsabilidades del puesto, se observan las palabras claves de la posición: «natural language problems”.
Responsabilidades del puesto
Natural Language Processing
Estas palabras se refieren al Natural Language Processing (NLP) o en español, Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). El Natural Language Processing es un área de la Inteligencia Artificial que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano, y en particular, el diseño de sistemas que procesan y analizan los grandes volúmenes de datos generados debida a esta interacción. Algunas de sus aplicaciones son el reconocimiento de voz, la traducción automática o el análisis de texto. A menudo, las aplicaciones de Natural Language Processing utilizan técnicas de Machine Learning para ser desarrolladas. Esta simbiosis entre el Natural Language Processing y el Machine Learning es lo que se conoce como Inteligencia Cognitiva.
Entonces, si Amazon está interesado en profesionales con este perfil especializado, se puede intuir hacía dónde se dirige el Roadmap de la compañía. De hecho, hoy en día Amazon ya trabaja en proyectos de Inteligencia Cognitiva. Un ejemplo concreto es su famosa asistenta virtual Alexa. Y el caso de Amazon no es una excepción, otras muchas empresas apuestan fuertemente por la Inteligencia Cognitiva. Grandes empresas como Apple con Siri, Microsoft con Cortana o IBM con Watson han desarrollado también sus propios asistentes virtuales.
¿Cómo utilizar la Inteligencia Cognitiva?
En CleverData utilizamos la Inteligencia Cognitiva, mediante algoritmos de Machine Learning y el Natural Language Processing, para dar solución a las necesidades de nuestros clientes de múltiples sectores. Algunos de los casos de éxito son:
- Dispatching automático de incidencias para una multinacional fabricante de impresoras.
- Diagnóstico automatizado de incidencias para el entorno bancario.
En ambas soluciones, aplicamos el análisis de texto mediante el Natural Language Processing y el Machine Learning para encontrar patrones en los textos de diagnóstico rellenados por los técnicos del Centro de Atención al Usuario (CAU). Los algoritmos analizan el histórico de incidencias con el objetivo aprender los distintos patrones que subyacen en los datos. De ese modo, obtenemos un conjunto de modelos capaces de predecir con exactitud cómo las incidencias deben ser resueltas.
Actualmente estos modelos procesan diariamente miles de incidencias. En cada una de ellas el sistema predictivo indica cómo debería de ser resuelta. Esto permite a las compañías obtener réditos y eficiencia en tres ámbitos:
- Simplificar la gestión del CAU, lo que permite promocionar el personal de nivel 0 y evita la gestión engorrosa de turnos y sustituciones.
- Incrementar la eficiencia del servicio, ya que nuestros algoritmos incrementan en más de 10 puntos el ratio de acierto de la clasificación de la incidencia.
- Mejorar la satisfacción del usuario reduciendo el tiempo total en la resolución de sus incidencias.
¿Por qué es importante?
La Inteligencia Cognitiva es una asociación de éxito entre el Natural Language Processing y el Machine Learning. Ambas técnicas se complementan y dan buenos resultados en ámbitos ampliamente conocidos como los ya mencionados asistentes virtuales. Pero lo importante es que también hay otros ámbitos menos mediáticos que sirven para mejorar las eficiencias en las empresas. En este artículo hemos hablado de dos aplicaciones, pero es un ámbito en plena expansión al que merece la pena poner atención.
