#BestPractices Nº10

Comenzamos la época de fiestas, esta finalizando el año y celebramos la llegada de nuestra décima edición de #BestPractices, la sección más inspiradora de nuestro blog, en la cual destacamos los mejores usos y prácticas de las empresas en camino a su transformación digital.

Sin duda, nos encontramos ante un nuevo renacer para la inteligencia artificial, cada vez son más las nuevas tecnologías que está aprovechando la potencia del hardware contemporáneo para elaborar soluciones autónomas más eficaces, por eso no es de extrañar que nuestra selección de prácticas de esta entrega se vea justamente orientada hacia este sector.

Los robots están presentes en todas partes para facilitar nuestra vida.

Así mismo, como mencionábamos en nuestro especial sobre el tema, aunque existe un déficit de expertos en AI, no es un desarrollo al que se deba temer, por el contrario, sus soluciones están siendo explotadas para aumentar la eficiencia de los procesos empresariales, reducir costos y aprovechar el talento humano en actividades realmente creativas y estratégicas; muestra de lo anterior son las 5 prácticas que presentamos a continuación.

5º El inicio de los robots abogados:

Se trata de Case Cruncher Alpha, un proyecto de estudiantes de derecho de University of Cambridge, el cual utiliza su AI para predecir la futura resolución de una reclamación con apenas escasos datos iniciales. Aun estando en una fase embrionaria, el sistema ya ha superado a algunos abogados de los bufetes más prestigiosos de Londres; en un concurso en el que se enfrentaron 100 profesionales en derecho contra la maquina, el porcentaje de acierto humano fue del 66,3% mientras el software obtuvo el 86,6%. Por supuesto a Case Cruncher le falta mucho para poder realizar tareas más complejas de la profesión, como litigar, pero puede convertirse en un gran aliado del sector judicial al ayudar a predecir los casos que se podrían desestimar (Leer más en Blogthinkbig.com).

4º Detectar cáncer en un segundo:

Esto es posible gracias a una AI desarrollada por un equipo de Showa University, la cual fue entrenada con machine learning y 30.000 imágenes de células afectadas; este software ha demostrado ser capaz de determinar en menos de un segundo si los polipos de una imagen endoscópica son malignos, ofreciendo una taza de acierto del 94% en el caso de cáncer colorrectal; según sus desarrolladores, esto ayudará a hacer más efectivas las endoscopias y evitar intervenciones quirúrgicas innecesarias; este mismo sistema ya había demostrado ser más efectivo que los dermatólogos en la identificación de ciertos tipos de cáncer cutaneo (Conocer más en Genbeta).

3º Una app para diagnosticar a su auto:

Pasamos de la salud humana a la automovilística, pues, de manera similar a como un médico diagnostica a un paciente durante una consulta de rutina, investigadores del Massachusetts Institute of Technology han desarrollado una app que aprovecha el poder y la agudeza de los sensores incluidos en la mayoría de smartphones para diagnosticar los principales problemas automotrices a partir del sonido y vibraciones percibidas, en analogía a los estetoscopios utilizados por los profesionales sanitarios. Según sus desarrolladores, la app, entrenada con machine learning, no requiere conexiones o periféricos adicionales para encontrar fallas como llantas con poca presión, problemas con las bujías, el motor de arranque o el filtro de aire; además, su algoritmo de diagnóstico se afinará con los datos de los vehículos analizados. La aplicación móvil ahorraría cerca de 125 USD anuales a los usuarios por gastos en reparaciones tardías y mejoraría el rendimiento por galón llevando el ahorro asta los 600 USD en algunos casos; aunque actualmente se encuentra en fase de prototipo, podría salir al mercado el próximo año (Saber más en Xataka Colombia).

2º Una red neuronal que amplían imágenes:

En el mudo del diseño y las comunicaciones pocas cosas pueden ser más frustrantes que tener que trabajar con imágenes de baja resolución, de hecho en la vida cotidiana es triste encontrar una bella fotografía cuyos detalles no pueden disfrutarse claramente al hacer zoom; estos pueden ser sufrimientos del pasado gracias a Let's Enhance, una red neuronal diseñada para analizar, interpretar y entender imágenes pequeñas y transformarlas a través de postprocesado en versiones de mayor resolución. La plataforma devuelve 3 resultados de la imagen, cada uno con mayor complejidad de análisis que el anterior y, aunque el proceso tarda un mínimo de 2 minutos, sigue siendo más rápido y efectivo que un experto en Photoshop en la mayoría de los casos; lo mejor del hecho es que el uso de esta herramienta es sencillo, gratuito y libre para cualquier usuario de internet, además sus desarrolladores han prometido seguir perfeccionandola. A continuación se encuentra el ejemplo de sus resultados (Ver más en Genbeta).

1º Visión artificial para transformar la agricultura:

Fue en nuestra primera edición de #BestPractices cuando la practica ganadora del conteo fue elegida por utilizar soluciones tecnológicas para hacer más sustentable la agricultura, hoy se repite esta historia, lo que no es de extrañar si tenemos en cuenta que la producción de alimentos sigue siendo la actividad más costosa, ineficiente, pero imprescindible de nuestra especie. Ahora es la visión artificial la que acude al rescate, no solo en una, sino en múltiples prácticas que aprovechan la capacidad de las máquinas de observar el mundo para llevar un control autónomo, sistematizado y eficiente de los cultivos. Un ejemplo de esto es LettuceBot, un tractor autónomo equipado con el sistema See and Spray, el cual recorre los campos de lechuga en identificando de malas hierbas y plantas enfermas para rociarlas de forma precisa con fertilizante, quemando sus hojas mientras alimenta a las más fuertes; esto permite que no se desperdicien recursos en el cultivo de vegetales improductivos y que las plantas sanas tengan mayor espacio y nutrientes para crecer; además el sistema registra la cantidad de fertilizante utilizado y mapea las zonas en las que existe mayor crecimiento de maleza; una semana después son drones equipados con sensores 3D quienes sobrevuelan el campo y verifican la eliminación de las malas hierbas. Esta misma tecnología de visión artificial podría ser adaptada también para la época de cosecha, donde las maquinas podrían identificar el momento ideal para recoger cada planta y realizar la poda autónomamente (Saber más en Intel).

Así concluye un escalafón más de las mejores y más recientes practicas empresariales en aprovechamiento de la tecnología empresarial; asegúrese de que su empresa no se quede atrás, este es el momento de poner en marcha esa transformación estratégica que lleve a su empresa al próximo nivel, cuente con nosotros para apoyarle. Recuerde que puede compartir este artículo con sus compañeros y colegas y suscribirse a nuestro blog para seguir recibiendo más actualizaciones interesantes.

Fuentes: Blogthinkbig.com, Genbeta, Genbeta, Intel, Let's Enhance, Xataka Colombia.