BBVA API Market
Casi ninguna tecnológica puntera en el mundo entiende la inteligencia artificial como un sector sin interés. La mayoría de ellas tiene pie y medio en campos como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural, los productos conversacionales entre máquina y usuario, y detrás de todo eso están las APIs y los bots como producto tecnológico finalista.
Google, Facebook, WhatsApp, Telegram… todas ellas han comprendido que la evolución natural del consumo de productos y servicios vira de las aplicaciones a las interfaces conversacionales en los smartphones u otros dispositivos.
Al final vamos a un escenario donde se haría realidad, al menos en parte, el argumento de ‘Her’, la película de Spike Jonze en la que el personaje interpretado por Joaquin Phoenix es un hombre solitario enamorado de un sistema operativo. Los detalles de ‘Her’ aún parecen excesivamente lejanos en el tiempo, pero lo cierto es que la tendencia va en la misma dirección: chatbots con capacidad para entender el lenguaje natural utilizado por los usuarios y de aprender a medida que interaccionan, APIs conversacionales que devuelven mensajes en lenguaje natural y no tanto en formato JSON… Un futuro donde los usuarios no buscan información en decenas de aplicaciones, sino que mantienen una relación tecnológica con una inteligencia artificial que responde a sus necesidades en tiempo real.
Google lleva mucho tiempo jugando con la inteligencia artificial. Fruto de todo ese trabajo durante años es su último lanzamiento: Allo. La aplicación estrenada el 21 de septiembre de 2016 es una app de mensajería instantánea para conectar a los usuarios con sus amigos.
Una aplicación más que se suma a otras grandes apuestas del mercado y productos mucho más longevos como Facebook Messenger, WhatsApp, Telegram, WeChat o Snapchat… Cada una con sus características especiales. Hay posibilidad de escribir mensajes, utilizar emojis o stickers gigantes en las conversaciones y mandar todo tipo de contenidos (noticias, imágenes, vídeos o audio) a tus contactos. Pero este no es valor añadido de Allo.
Lo realmente interesante es el paso de Google en la dirección que dibujábamos al comienzo de este artículo. La relación del usuario con la máquina, en concreto, con el asistente virtual del gran buscador. Cualquier persona que use Allo puede comenzar una conversación con el asistente a través de su usuario @google en el marco de una pregunta o petición.
Por ejemplo: @google, ¿cuáles son los mejores restaurantes italianos a mi alrededor? En esa nueva relación, el asistente no solo responde, también pregunta para perfeccionar sus resultados con respecto a los gustos y las necesidades del usuario. Es, en cierta forma, la voz dulce y seductora (@google no habla, por cierto) de Scarlett Johansson, la estrella de cine estadounidense que interpretó al sistema operativo Samantha en la película ‘Her’.
Lógicamente, esta relación entre el usuario y el asistente de Google solo está disponible por ahora en inglés, pero la compañía tendrá previsto estirar esta cualidad al resto de idiomas en los que ya tiene presencia con otros productos. La idea de la compañía de Mountain View es llevar todo el potencial del asistente de Google a nuevos retos como Google Home, un paso hacia la vivienda conectada que es capaz de responder a peticiones y necesidades del usuario con una inteligencia que puede entender lo que dice y responder con acciones concretas (encender las luces de la habitación, poner una canción a petición del usuario… ).
DeepText es uno de los últimos proyectos de Facebook relacionados con el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. La red social está dotando a su motor de texto de todo lo necesario para entender con precisión varios miles de mensajes por segundo en lenguaje natural… ¡en más de 20 idiomas!
Al final Facebook utiliza un conjunto de redes neuronales que se entrenan a partir de un modelo que se basa por un lado en FBLearner Flow y por otro, Torch, la caja de herramientas para los trabajos de machine learning y minería de datos. DeepText es utilizado por Facebook, por ejemplo, para su plataforma Messenger.
A finales de 2014, Facebook tomó la decisión como empresa de cambiar todas las plataformas de machine learning que, hasta ese momento, se utilizan en la red social. Su objetivo: adaptarlas a los avances en inteligencia artificial y establecer algunos criterios que universalizaran el trabajo de ML para todos los ingenieros:
● Cada algoritmo de machine learning debe ser reutilizable.
● Los canales de entrenamiento de estos algoritmos también deben ser reutilizables y servir para que otros algoritmos mejoren su desempeño.
● El entrenamiento de un modelo debe ser accesible para ingenieros con diversa experiencia en machine learning y estar totalmente automatizado.
Fruto de ese análisis, con tres principios realmente potentes, nace la idea de crear FBLearner Flow, una plataforma capaz de reutilizar algoritmos de distintos productos, capacidad para realizar miles de experimentos de entrenamiento simultáneos y personalizados y a través de una gestión sencilla.
FBLearner lo usa el 25% de los ingenieros de Facebook; se han entrenado más de un millón de modelos y hoy en día realiza más de 6 millones de predicciones por segundo. FBLearner Flow es una plataforma que soporta el trabajo con decenas de algoritmos a la vez, que parten de la apertura de un flujo de trabajo por un ingeniero y cuyo algoritmo y modelo son compartidos con el resto.
Lógicamente, Amazon es otra de las empresas interesadas en la inteligencia artificial, el machine learning y el procesamiento de lenguaje natural para controlar el mercado y entender a sus usuarios. Es, posiblemente, la gran plataforma de comercio electrónico del mundo. Y, como gran parte de las tecnológicas, anda preocupada por comprender qué papel jugarán los chatbots en la relación de los usuarios con las empresas y, en concreto, dentro del sector del e-commerce.
Tal vez por eso, en septiembre de 2016, Amazon llegó a un acuerdo, entre la adquisición y el contrato de colaboración, con la empresa Angel.ai, que se dedica fundamentalmente a la creación de servicios para terceros en torno al procesamiento de lenguaje natural y la creación de chatbots con capacidad para entender el lenguaje humano y establecer relaciones de confianza con los clientes. Es evidente que hay grandes movimientos en el sector de la inteligencia artificial y en cómo los bots pueden cambiar el ecosistema móvil entre usuarios y empresas.
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