Hasta hace unos años, que un robot fuera capaz de interactuar como un ser humano era sinónimo de ciencia ficción para la mayoría de la población. Sin embargo, hoy en día, gracias al impulso que ha ofrecido la revolución del Big Data y sus diferentes aplicaciones en el sector industrial y empresarial, son cada vez más los empresarios que se preguntan si es posible que un robot mejore la productividad de su negocio.

Gracias a los numerosos avances de la Inteligencia Artificial, el Deep Learning se ha convertido en una de las promesas con más fuerza en el mundo tecnológico. No son pocas las empresas que utilizan esta técnica en sus aplicaciones. Ejemplos como el de Apple, el cual lleva años implantando esta tecnología en sus smartphones con Siri, demuestran que cada vez más, la realidad se acerca a la ficción.

El Deep Learning es un subconjunto dentro del campo de Machine Learning, en el que se usan estructuras que se asemejan a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de procesos que detectan determinadas características existentes en los objetos percibidos. En otras palabras, esta nueva revolución tecnológica se refiere a una familia de algoritmos que simulan los procesos que se llevan a cabo en el cerebro humano cuando se trata de reconocer rostros, voces o palabras.

El boom de esta disciplina se debe en gran medida a sus aplicaciones en el mundo del Big Data y el IoT. Por este motivo, empresas como Google, Facebook, IBM o Apple están creando departamentos centrados únicamente en esta área e invirtiendo en innovación y desarrollo. Por su parte, la industria de los centros de contacto está incorporando estas tecnologías con resultados asociados a la satisfacción y mejora de la experiencia de cliente.

Aplicaciones del Deep Learning

Las aplicaciones de este mecanismo dentro del mundo empresarial son cada vez más demandadas, ya que aumentan la capacidad de las empresas de cara al conocimiento exhaustivo de sus clientes y de la competencia. A continuación, enumeramos los sectores más innovadores que ya han implantado el Deep Learning:

Traductores inteligentes: los servicios de traducción online, como el de Google, hacen uso de esta tecnología para obtener características y pautas del comportamiento humano. De esta manera, las herramientas de traducción aprenden de las traducciones corregidas para aplicarlas en consultas futuras.

Lenguaje hablado y escrito: la aplicación del Deep Learning en este ámbito permite ofrecer servicios que reaccionan ante diferentes comandos enviados en lenguaje natural, es decir, el lenguaje que utilizamos las personas a la hora de comunicarnos entre nosotros, tanto de forma oral como escrita.

Reconocimiento de voz: el uso de estos servicios cada vez resulta útil en las compañías, ya que con su implementación se consiguen soluciones precisas y rápidas. Bing, el famoso buscador online, ha mejorado la precisión de sus búsquedas hasta en un 15% gracias a este mecanismo. Por otra parte, Unisono, en sus operaciones de Contact Center gestiona para clientes de diversos sectores un sistema biométrico de autenticación por voz, mediante el cual las personas pueden firmar documentos, solo con su voz y sin necesidad de su presencia física.

Interpretación de la semántica: una de las principales metas de las compañías es conseguir que las máquinas entiendan los comentarios de los usuarios para poder así sacar valor de sus conversaciones. Algunas de ellas, ya lo usan a la hora de orientar los anuncios y de identificar rostros y objetos en vídeos y fotografías. En el mundo de la atención al cliente en redes sociales, existen programas que ya utilizamos los contact centers y que nos permiten analizar el lenguaje, tanto oral como escrito para identificar los aspectos más emocionales de las interacciones asociados a la satisfacción del cliente.

Reconocimiento de caras: otra de las aplicaciones que tiene el Deep learning es el reconocimiento facial en tiempo real. Este desarrollo permitirá potenciar la seguridad en los distintos servicios en los que la identificación personal es imprescindible. En este ámbito destaca Baidu, con la creación de una app que ya ha aprendido a identificar más de 70 rasgos faciales diferentes.

Son muchas las empresas interesadas en mejorar la experiencia de sus clientes a través de estas técnicas de Deep Learning. No hace falta haber emprendido grandes procesos de transformación digital, ni ser un entendido en Machine Learning para identificar que hay tecnología a nuestro alcance que nos puede ayudar a mejorar los procesos en nuestras organizaciones. Especialmente aquellos que impactan en la percepción final de nuestros clientes. Ya no hablamos de un futuro sino del presente que algunos ya estamos viviendo, en el que hacemos a las máquinas aprender de las habilidades humanas y extraer los patrones que mejor funcionan.

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