IA off-the-shelf: Casos de uso

IA off-the-shelf: Casos de uso

Inteligencia Artificial

Como vimos en un artículo anterior, la IA off-the-shelf (inteligencia artificial lista para usar) consiste en una solución de IA llave en mano construida por un tercero, lista para usar, cuya principal ventaja es la rapidez de implantación. Con este enfoque, reducimos la curva de aprendizaje y el tiempo de desarrollo, pudiendo focalizarnos en nuestro core de negocio.

Pero la realidad es que la mayoría de los retos de la inteligencia artificial no los podremos resolver con este enfoque “plug and play”. Por ejemplo, IA off-the-shelf difícilmente nos servirá ante problemáticas muy específicas de un negocio concreto. En ese caso, deberemos adquirir las capacidades de data science necesarias o ponernos en manos de una persona experta.

Ahora bien, existen casos de uso bien investigados y estandarizados en los que sí podremos utilizar este tipo de soluciones paquetizadas y listas para usar. A continuación exponemos las dos soluciones más habituales, con el potencial de resolver miles de problemáticas cada uno de ellos.

Soluciones de visión artificial

Existen paquetes de visión artificial (CV) previamente entrenados que podemos personalizar para extraer información a partir de imágenes y videos. Esto nos permite resolver varios casos de uso, como por ejemplo implementar soluciones de verificación de identidad del usuario en línea (KYC). 

Es solamente un ejemplo entre miles de casos de uso potenciales de la visión artificial. Podemos utilizarlo tanto en imágenes o en vídeo para detectar miles de objetos y escenas, además de actividades (“jugar al fútbol”) y extraer texto de señales de tráfico y envases de productos. Con machine learning automatizado (AutoML) formaremos modelos con unas pocas imágenes y detectaremos objetos personalizados (como logotipos de marcas).

Funcionan con cuadros delimitadores que nos permiten encontrar las ubicaciones exactas de los objetos en una imagen, contar instancias de objetos detectados o medir el tamaño de un objeto con el tamaño de dicho cuadro delimitador.

Rekognition detect-scenes

Otro caso de uso habitual de la visión por computador es la seguridad en el trabajo. Podemos por ejemplo, detectar automáticamente si las personas en las imágenes usan el equipo de protección personal requerido (por ejemplo, un casco). Podemos activar alarmas o notificaciones oportunas para recordar a las personas que usen el equipo de protección para ayudar a mejorar la seguridad del lugar de trabajo.

En el ejemplo de la imagen inferior, podéis observar el resultado de aplicar Amazon Rekognition en una imagen de webcam. Lo podéis probar vosotros mismos aquí.

ia off the shelf labels
Soluciones de procesamiento de voz o texto

Otro campo de la inteligencia artificial bien explorado es el procesamiento tanto de voz como de texto. Se utilizan, por ejemplo, para extraer información de una conversación. En una llamada, podemos conocer el sentimiento (positivo, negativo) o la podemos clasificar por tipo de incidencia, con el fin de mejorar la productividad de los agentes y la experiencia del cliente.

Podemos entrenar nuestras propias categorías personalizadas en función de criterios específicos (por ejemplo, palabras/frases o características de la conversación) que nos permitan etiquetar automáticamente las conversaciones y ver qué porcentaje de llamadas son ventas o incidencias.

Otra aplicación habitual es convertir texto en voz. Se trata de un campo en constante evolución y mejora, que nos permite escoger entre múltiples voces realistas en varios idiomas, o incluso configurar voces personalizadas para nuestra organización. Además, el uso de soluciones disponibles en el cloud para nuestro producto, garantizan una evolución prácticamente automática del mismo (será capaz de hablar cada vez mejor a nuestros usuarios).

Podéis probar las voces y los idiomas de Amazon Polly aquí.

Conclusiones

En Opentrends contamos con las capacidades necesarias para diseñar la solución ideal en cada caso. Para casos no estandarizados en los que se requieran conocimientos de data science, nos apoyamos en nuestro partner especializado PredictLand. Y para los casos de uso estandarizados, disponemos de experiencia en el uso de las  soluciones de IA off-the-shelf.  Recientemente, en Opentrends hemos implantado para una importante universidad un sistema de validación de identidades para evaluaciones online. Pronto compartiremos más información sobre el caso.

Martí Fàbrega

Martí es Consultor de Transformación Digital y Senior Manager de Desarrollo de Negocio en Opentrends. Su propósito es transformar la tecnología en valor de negocio para sus clientes, poniendo el mayor foco posible en la innovación.