Las conversaciones sobre la IA, el aprendizaje automático y la automatización son a menudo sensacionales, dijo David Parmenter de Adobe, pero para las empresas de hoy en día la inteligencia artificial es ahora de misión crítica.
Cómo Adobe está creando una IA práctica para los creadores y las PYMEsLas conversaciones sobre la IA -aprendizaje y automatización de máquinas- son a menudo sensacionales, dice David Parmenter de Adobe, pero para los negocios de hoy en día la inteligencia artificial es ahora de misión crítica.
Dan Patterson habló con el director de datos e ingeniería de Adobe Document Cloud, David Parmenter, sobre cómo Adobe está creando una inteligencia artificial práctica para creadores y pequeñas y medianas empresas.
Patterson: Las conversaciones en torno a la IA, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural tienden a introducirse en el ámbito de la ciencia ficción, pero los hechos científicos son igualmente fascinantes. David, muchas gracias por tu tiempo hoy. Me pregunto si podríamos empezar con esta idea que me gusta mucho, que es la IA de todos los días. Sabemos que las empresas están integrando sistemas de inteligencia artificial, pero a menudo eso se convierte en una sopa de jerga. Me pregunto si podríamos empezar con los tipos de inteligencia artificial y aprendizaje por máquina que están utilizando las empresas y algunos de los problemas que están ayudando a resolver.
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Parmenter: Cierto. En primer lugar, Kevin Kelly, que es un líder, un visionario, en nuestra industria, hizo un comentario muy inteligente. Dijo que básicamente la IA deja de ser IA cuando funciona. Entonces todo el mundo lo acepta como una tecnología. Ejemplos realmente concretos que vemos ahora son como su filtro de spam, fue en un momento dado AI. Fue algo realmente molesto. Usted recibiría mucho spam, y ahora recibe mucho menos spam. La solución a esto es tomar datos, analizarlos y luego producirlos… básicamente devolviéndote más tiempo, nadie piensa en eso como IA, pero en un momento dado, ese fue un proceso desconcertante. Eso es algo con lo que creo que todo el mundo puede relacionarse con su propia experiencia. Incluso ahora, por supuesto, recibimos una buena cantidad de spam, y usted recibe las cosas que desea en su carpeta de correo no deseado. Este es el ejemplo típico del desafío que tenemos en el espacio de la IA. Ese es un ejemplo de todos los días.
Parmenter: Siento que también estamos viendo a los chatbots que ahora funcionan y que están haciendo las cosas más productivas. Tuve la oportunidad de hablar en la CCW, la Semana de Contacto con el Cliente, y todo el mundo allí es básicamente un profesional del centro de llamadas. Están desplegando estos sistemas ahora. Lo realmente interesante es que, básicamente… Las personas que trabajan en un centro de llamadas están realmente contentas con eso, porque les permite trabajar en contactos de mayor valor. No tienen que tomar el número de serie de alguien, o pedirle que reinicie su sistema y así sucesivamente. Por lo que podemos ver, estas soluciones están siendo aceptadas especialmente por la gente, y es crucial que establezcamos la línea entre la máquina y la persona, especialmente si es realmente fácil optar por no participar. Estamos viendo la aceptación tanto a nivel empresarial, porque ninguna pequeña empresa va a desplegar un chatbot, pero estamos viendo que lo aceptó a ese nivel y en el caso cotidiano, en la tecnología que está en su sistema operativo, que está en su teléfono, etcétera.
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Patterson: Sí, me encanta la idea de que la IA descargue gran parte de la carga cognitiva para realizar tareas agotadoras y permitir que la gente se concentre en ellas, permitiendo que los humanos se concentren en retos mayores y tareas de mayor calidad. Me pregunto si podría ayudarnos a entender para las PYMES algunas de las oportunidades en el espacio de la IA.
Parmenter: Bueno, creo que el primer mensaje que tendría para todos los que son PYMES es que tienen datos que son específicos de su negocio y que tienen experiencia. Empieza con una pregunta como, ¿cómo… Tengo un problema. ¿Cómo utilizaría los datos para resolver este problema? Vale, y puede ser que quieras generar más pistas. Puede ser que quiera retener mejor a sus clientes o aumentar su satisfacción. En cada uno de esos casos, sus soluciones van desde «Tengo una intuición sobre esto» hasta «Tengo un científico de datos». Construí una maqueta. Hice una predicción. Voy a probar mi predicción,» a,»No sé cuál es la respuesta, pero tengo muchos datos. Voy a dejar que estos algoritmos se suelten en los datos y ver qué tipo de información tienen». Todos ellos, creo, son realmente posibles. Mi mensaje número 1 es: sus datos son muy valiosos. No lo regales. No se lo des a Google, no se lo des a Amazon y no se lo des gratis a Adobe. Usted realmente, realmente, quiere averiguar cómo aprovechar esos datos para su negocio.
Patterson: Sé que, especialmente en el espacio del consumidor, pero incluso en el espacio de negocios, las oficinas inteligentes se están volviendo bastante rutinarias, y la voz es una gran parte del hogar inteligente y de la oficina inteligente. ¿Cómo están cambiando las aplicaciones de la inteligencia artificial algunas innovaciones en la tecnología de voz?
Parmenter: Bueno, creo que lo primero que es realmente interesante es que trabajé en uno de los primeros sistemas de reconocimiento de voz comercialmente exitosos en los años 90, Dragon NaturallySpeaking. Lo primero que se ve ahora es que es socialmente aceptable hablar con Alexa o con Siri en público. Eso solía ser algo incómodo. Ahora, la gente espera que eso sea algo normal. Tengo una Alexa, y tengo dos Echos en mi cocina, uno para mi música y otro para la vida cotidiana. Tengo que recordar con cuál estoy hablando, así que ya estoy teniendo interacciones sociales con mis dos robots de voz.
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En el día a día, el tipo de cosas que uno esperaría es que haya algún tipo de portal, podría ser Google Home, podría ser Alexa, y ese va a ser su principal camino hacia el ecosistema. Amazon en particular, una compañía a la que admiro mucho, ha hecho un trabajo muy bueno en la construcción del ecosistema en términos de plantillas y en términos de habilidades, para que pueda operar mi sistema de seguridad, pueda operar mis luces, por voz. Este tipo de cosas, creo, son realmente normales. De nuevo, no pensamos en ello como IA. Pensamos:»Oh, eso funcionó». Creo que para el consumidor, el futuro es muy brillante.
Obviamente, hay un gran problema de privacidad. ¿Qué pasa con mis datos? ¿Está escuchando todo el tiempo? Tenemos que ser muy conscientes de la privacidad, pero si usted puede pasar de la privacidad y la compensación funciona para usted, hay muchas cosas interesantes que se están haciendo. Creo que para la gente que está evaluando la tecnología, lo que yo miraría es asegurarme de que no es un jardín amurallado. Asegúrese de que es algo que participa en un ecosistema más amplio. No tiene que ser simplemente el ecosistema del Amazonas o el ecosistema de Google, sino que fundamentalmente estas tecnologías deben ser de aplicación general y estar disponibles para la gente, y no algo en lo que estoy encerrado en un proveedor específico.
Patterson: David, sé que ustedes en Adobe han hecho una tonelada de investigación tratando de aprender no sólo sobre la IA, sino también cómo las empresas adoptan y utilizan el aprendizaje automático en la IA. Me pregunto si podría dejarnos con un pronóstico. Si nos fijamos, digamos, en los próximos 18 a 36 meses, sé que ha habido mucho bombo, pero como sabemos, hay mucha aplicación práctica. Me pregunto si podría indicarnos en qué dirección se dirige la IA práctica en los próximos dos años.
Parmenter: Creo que una de las grandes áreas que realmente necesita ser resuelta es una especie de autoservicio. Si soy una pequeña empresa y quiero implementar una solución, ¿puedo hacerlo yo mismo? ¿Puedo tomar mis datos, cargarlos en una solución de Google o de Salesforce y hacer que funcionen sin más? Ahora mismo, eso es difícil de hacer. Llegar al punto en el que las personas individuales pueden aprovechar esta tecnología sin mucha preparación y sin tener que construir mucha infraestructura, es todavía muy pronto. Por ejemplo, desplegar un chatbot sería un gran problema. Realmente estoy buscando autoservicio.
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