Inteligencia Artificial para ONGs

Inteligencia Artificial para ONGs

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Cuando muchas veces hablamos de Inteligencia Artificial (en adelante IA) a la mayoría de la gente le viene a la cabeza esta imagen:

Terminator

En realidad no podemos estar más equivocados con respecto a la IA que tenemos a nuestra disposición en estos momentos:

  • Un chatbot como el que está en esta página web.
  • Aprendizaje automático como el que veremos un poco más adelante.
  • Pequeños programas que nos ayudan a la toma de decisiones.
  • Reconocedores de objetos (por ejemplo las caras que nos señala Facebook cuando subimos una foto).
  • Potentes algoritmos estadísticos para realizar predicciones en base a unos datos que ya tenemos.

Entonces, ¿nos puede ayudar la IA a nuestra ONG? Pues la respuesta es sí. Y para ello vamos a dar un par de ejemplos.

Crystalknows

Web: https://www.crystalknows.com/

CrystalKnows es una aplicación que nos muestra cómo una extensión de navegador puede convertirse en nuestro aliado para dirigirnos a alguien de una forma u otra. A pesar de estar en inglés, puede ser una herramienta que nos permite conocer la “personalidad” de una persona tan solo leyendo su página de linkedIn.

He de reconocer que las herramientas que utiliza no tienen ninguna validez científica: eneagramas, DISC y demás no han mostrado ningún rigor científico, aunque no deja de ser por ello una herramienta que nos muestra una aplicación de la IA.

En la imagen superior y a la izquierda podéis ver que la extensión ha analizado mi perfil y ha llegado a varias conclusiones:

  • Tomo decisiones rápidas.
  • Tiendo a hablar directo.
  • Para hablar conmigo hay que ser directo y utilizar un lenguaje de confianza.
  • Me debes dejar tener el control de la conversación.

En algún otro momento hablaremos del Efecto Forer y por qué este tipo de aplicaciones pueden tener sentido para algunas personas.

La otra aplicación de la que quiero hablar resulta efectivamente mucho más interesante y además muy útil.

BIGML

Web: https://bigml.com/

El aprendizaje automático es una rama de la IA que últimamente se utiliza con mucha frecuencia dentro de la toma de decisiones de muchos programas que hay detrás de multitud de reconocimientos faciales, de situación, del habla, etcétera.

Y es que consiste en varios algoritmos estadísticos (sí, el aprendizaje automático no es más que estadística muy potente) que gracias a la escalabilidad y por consiguiente potencia de las máquinas de hoy día nos permiten tener una velocidad de proceso sin precedentes. El sistema es capaz de realizar predicciones.

El aprendizaje se puede utilizar para estos objetivos:

  • Problemas de clasificación como detección de “spam”.
  • Problemas de clustering como recomendar un libro a un usuario basándonos en sus compras anteriores, es decir: sistema de recomendación
  • Problemas de regresión, como averiguar cuánto va usar un cliente determinado servicio o averiguar ciertos datos como sistema de predicción.

Existen dos formas naturales de aprendizaje automático: el supervisado y el no supervisado. El primero hace referencia a un conjunto de datos del que queremos realizar una predicción y en el segundo vamos a realizar una agrupación libre de nuestros clientes para también poder detectar cuáles son capaces de realizar o no ciertas acciones.

Y para realizar este tipo de operaciones es donde nos ayuda BIGML. BIGML ayuda a nuestra organización a que, mediante unos datos, previamente acondicionados a lo que vamos a hacer, realizaremos las predicciones siguiendo las instrucciones que nos van a ir llevando por nuestros intereses:

Dentro del programa (online) vamos a ir descubriendo los pasos que tenemos que ir haciendo: de un Excel a un Dataset y un modelo de datos dependiendo de cómo es el sistema de aprendizaje supervisado o no que hayamos escogido.

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