La inteligencia artificial y su aplicación
al comercio electrónico.
Andrew Ng (2017) cofundador y líder de Google Brain señala que “del mismo modo que la electricidad transformó muchas industrias hace aproximadamente cien años, la inteligencia artificial cambiará ahora también todas las grandes industrias”.
Hacer que una máquina aprenda a tomar decisiones es una de las tareas más estudiadas en la actualidad. Según la comunidad de inteligencia artificial de Latinoamérica se estima que durante los próximos diez años las tecnologías de inteligencia artificial aportarán 35 billones de dólares a la economía global (IA Latam, 2019), esto da un gran indicio del crecimiento que se espera para el área.
El aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquina es uno de los pilares más importantes de la inteligencia artificial, pues estudia las formas de enseñar a una máquina a realizar las tareas que hace un humano, aunque por ahora muy específicas. Los postulados del aprendizaje automático tienen su base en los modelos cognitivos de aprendizaje que la psicología y las neurociencias han propuesto para describir al cerebro humano.
El principio fundamental de una de las técnicas utilizadas del aprendizaje de máquina es el “enseñar” a un computador a realizar una tarea mediante ejemplos ya etiquetados, esto es muy similar a una de las formas en las que los humanos aprendemos, por ejemplo, cuando un médico practica el diagnóstico clínico se le proporcionan muchos ejemplos de casos clínicos reales ya estudiados y resueltos para que cuando se encuentre con casos nuevos pueda diagnosticarlos correctamente, esto es, aprendizaje supervisado.
Una de muchas aplicaciones del aprendizaje supervisado es en el comercio electrónico, prácticamente todas las plataformas digitales importantes utilizan algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos matemáticos que optimizan la forma en que se llega a los clientes y como consecuencia se incrementan sus ventas. A continuación, se muestra el principio básico que todo motor de recomendaciones actual, como el que Amazon o Netflix siguen.
El objetivo de un motor de recomendaciones es sugerir a los usuarios productos o servicios que tengan mayor probabilidad de ser de su interés, por tanto, es una tarea ideal para el Aprendizaje Supervisado, ya que este permite construir un modelo con datos de las preferencias de búsqueda y puntuaciones que el usuario da al contenido para que el sistema de recomendaciones aprenda a identificar las características de los usuarios y les recomiende contenido con alta probabilidad de interesarle.
Automatizar tareas como la recomendación de contenido, no solo permite conocer realmente qué necesitan los usuarios, también abre posibilidades muy interesantes como: predecir la aceptación de un producto antes de su lanzamiento, establecer promociones adecuadamente, definir tamaños de stock y, en general, encontrar patrones de comportamiento ocultos en la información de las preferencias de los usuarios.
El mismo crecimiento del comercio electrónico está obligándolo a evolucionar para adaptarse a las nuevas tecnologías, la inteligencia artificial se encuentra en su época dorada porque está revolucionando por completo al mundo digital.
Bibliografía
IA Latam. (19 de Agosto de 2019). Ranking Mundial de Países pro Inteligencia Artificial. Recuperado el Abril de 2020, de ia-latam.com: https://ia-latam.com/2019/08/19/ranking-mundial-de-paises-pro-inteligencia-artificial/
Ng, A. (21 de Marzo de 2017). Opening a new chapter of my work in AI. Medium.
