Los avances tanto en
automatización como en inteligencia artificial han abierto el camino
para soluciones de la vida real que pueden ayudar a las
organizaciones a ahorrar dinero y recursos. Según el reporte
Inteligencia artificial y crecimiento económico: oportunidades y
desafíos para México, elaborado por el Centro de Implementación de
Políticas Públicas para la Equidad y el Crecimiento (Cippec), si se
acelera la adopción de tecnologías asociadas a la IA, se podría
tener un crecimiento económico sostenido general del 1% del PIB
durante la próxima década. Asimismo, el Estudio de madurez de la
inteligencia artificial en México, que se llevó a cabo por Metrics
en colaboración con El Financiero, Coparmex, EGADE y el Aspen
Institute, asegura que México se encuentra en una etapa temprana de
comprensión y adopción de la IA.
La tecnología se
puede utilizar para tareas necesarias pero tediosas, que consumen
mucho tiempo y serían más propensas a errores. Sin embargo, tanto
la inteligencia artificial como la automatización inteligente a
menudo se malinterpretan, y cuando se trata de IA, la exageración se
está extendiendo más rápido que la ciencia real.
Los subconjuntos de
inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el
aprendizaje profundo, pueden ayudar a las organizaciones a examinar
sus datos y abordar soluciones del mundo real, como el reconocimiento
facial o el conteo de personas. La automatización inteligente puede
ayudar aún más a las organizaciones mediante el uso de datos
existentes y la automatización del análisis basado en esos datos,
lo que en última instancia ayuda a mejorar las operaciones y el
flujo de trabajo, así como a reducir las respuestas redundantes.
Pero ninguna de las tecnologías es "inteligente" en el
sentido de que no pueden pensar o actuar como humanos. Estamos a
muchos años de eso.
Sin embargo, ambas
tecnologías tienen soluciones realistas que se pueden implementar
hoy, lo que brinda a las organizaciones beneficios reales. Para
comprender algunos de esos beneficios, primero debemos comprender qué
son la IA y la AI, sus limitaciones y cómo se puede implementar
efectivamente la automatización inteligente.
Inteligencia
artificial
A menudo se habla de
inteligencia artificial y, sin embargo, muchas capacidades se
malinterpretan, no se definen o se confunden. La incomprensión de
las capacidades de la IA puede conducir a expectativas poco
realistas. En ciencia de datos, la IA se refiere a un cerebro
artificial completamente funcional que es consciente de sí mismo,
inteligente y que puede aprender, razonar y comprender. Si bien los
avances en lo que se conoce como tecnologías de IA han recorrido un
largo camino y continuará haciéndolo, la realidad de la IA, sin
embargo, es muy diferente a una computadora inteligente que puede
aprender y tomar decisiones como un ser humano. En la práctica y en
lo que se refiere a la industria de la seguridad física en
particular, la IA es una tecnología que ejecuta una serie de
algoritmos, busca en grandes bases de datos o realiza cálculos
rápidamente para proporcionar información más profunda. Los
resultados pueden ayudar a los usuarios a tomar decisiones de manera
más rápida y eficiente dependiendo de la aplicación. Ejemplos
generales de aplicaciones que se incluyen en "IA" serían
el reconocimiento facial, la detección de objetos o el conteo de
personas.
Debido a que es un
término muy amplio, cuando se usa sin aclaración, la IA a menudo
puede no cumplir con las expectativas. En realidad, lo que es posible
hoy en día son subconjuntos de inteligencia artificial, como las
técnicas de aprendizaje automático que incluyen redes neuronales y
aprendizaje profundo. Por ejemplo, el aprendizaje profundo utiliza
algoritmos específicos de tareas para ayudar a entrenar a una
computadora a clasificar adecuadamente las entradas. Para hacer esto,
los programadores esencialmente enseñan a una computadora ingresando
una gran cantidad de datos con las etiquetas correspondientes,
mejorando la capacidad de la tecnología para reconocer nuevas
entradas. En un escenario de la vida real, el aprendizaje profundo se
está utilizando en la solución de reconocimiento automático de
matrículas (ALPR), Genetec™ AutoVu™. Genetec entrena el sistema
de ALPR utilizando conjuntos de datos de imágenes de LPR sin
procesar, con un conjunto limitado de posibles clases o salidas. El
objetivo es que el sistema tome una imagen de la parte trasera de un
vehículo que no ha visto antes y muestre los caracteres de la placa,
junto con otros datos relacionados, como la ubicación de origen, el
color y el tipo del vehículo, etc. El sistema completa estas tareas
comparando la nueva imagen con imágenes etiquetadas en su base de
datos. Luego, calcula la probabilidad de que la imagen pertenezca a
un conjunto específico de clasificaciones. En este ejemplo en
particular, Genetec ha visto una reducción en las lecturas de falsos
positivos a una fracción de un 1%, lo que demuestra el valor de las
técnicas de aprendizaje profundo en análisis altamente repetitivos
basados en tareas.
Por otro lado, en la
parte del aprendizaje automático o machine learning (ML) podemos ver
beneficios para el comercio minorista. ML puede ayudar a las empresas
a analizar procesos o identificar tendencias en los datos que ve. Por
ejemplo, dicha tecnología puede ayudar a las tiendas a determinar
las tasas de conversión o la cantidad de personas que visitan una
ubicación en lugar de comprar. Un algoritmo de AI de aprendizaje
profundo de alta precisión puede rastrear la cantidad de visitantes.
En combinación con los datos de ventas, los minoristas pueden
encontrar información valiosa al aprovechar esos datos juntos.
Si bien es altamente
ventajoso para aplicaciones bien determinadas, la tecnología de IA
actual tiene sus limitaciones. Los casos de uso específicos y los
algoritmos ciertamente pueden ayudar a las organizaciones a encontrar
una mayor eficiencia operativa, pero no puede enseñar tareas
completamente nuevas o dar sentido automáticamente a los datos que
no se les enseñaron primero.
De acuerdo con un
estudio de la red de servicios profesionales y negocios de
PricewaterhouseCoopers, el 69% de los empresarios mexicanos
consideran que la IA tendrá un impacto más importante que el
internet, 86% está de acuerdo en que esta tecnología cambiará la
forma de hacer negocios en los próximos cinco años, pero sólo el
19% han introducido iniciativas de IA en sus negocios.
Definiendo
automatización inteligente
Entonces, ¿dónde
encaja la automatización inteligente en todo esto? La automatización
inteligente también permite a los usuarios eliminar tareas tediosas
o trabajo pesado repetitivo, ayudándoles a tomar decisiones más
rápidas e informadas. También puede automatizar algunas de esas
decisiones. AI integra la automatización y los datos juntos. Una
forma de ver la AI es que utiliza los datos existentes de una
organización de diferentes tecnologías y permite el análisis de
datos a gran escala para automatizar las operaciones y mejorar la
productividad.
En la industria de
la seguridad física, AI puede combinar y automatizar muchos
conjuntos de datos diferentes, como lecturas de termómetros, video,
incidentes, reconocimiento facial, reconocimiento de matrículas,
datos basados en mapas y otros registros. Las fuentes de datos
pueden correlacionarse y aprovecharse juntas para evaluar situaciones
o problemas específicos. Al igual que con las tecnologías de
inteligencia artificial, la automatización inteligente es más capaz
cuando se implementa para situaciones y problemas específicos y bien
definidos. Si un sistema encuentra A y otro sistema encuentra B,
entonces la automatización inteligente debería hacer C. Esta es la
automatización que usa la inteligencia existente para analizar datos
textuales o situacionales con los sistemas disponibles y proponer las
medidas apropiadas a llevar a cabo. También puede simplificar el
rendimiento en todas las organizaciones al automatizar el análisis
de datos y verificar fallas o inconsistencias.
Automatización
inteligente el mundo real
Para que las
organizaciones aprovechen al máximo la automatización inteligente,
la tecnología debe tener un entorno claramente definido donde el
énfasis esté en el aporte humano con las máquinas que realizan el
trabajo pesado y no en las máquinas que toman decisiones. Con la AI,
los humanos revisan y aprueban las decisiones de la máquina para
ayudar a mejorar los resultados.
Para que la AI
mejore las operaciones y brinde inteligencia valiosa a las
organizaciones, es necesario definir claramente las expectativas para
comprender dónde se puede implementar y agregar valor.
En la industria de
la seguridad física, la AI se utiliza para generar información a
partir de fuentes de datos entre dominios. El sistema ingiere datos
(flujos de video, alarmas de control de acceso, alertas de ALPR,
entre otros), y aprovecha esos datos para generar inteligencia de
negocios y mejorar procesos.
Pongamos de ejemplo
un edificio que tiene varios sistemas, incluidos sensores de
temperatura, sensores de flujo de aire y un sistema de seguridad
centralizado. La automatización inteligente se puede utilizar para
extraer videos automáticamente, enviar la ubicación de un incidente
en un mapa y hacer sonar una alarma en caso de que la temperatura
aumente considerablemente y el sensor de flujo de aire indique
"peligro", lo que sugiere la posibilidad de un incendio o
algún derrame químico. La tecnología puede iniciar un
procedimiento operativo estándar específico (SOP, por sus siglas en
inglés) cuando sea necesario, como desbloquear puertas específicas,
notificar a la administración, entre otros.
Beneficios de la
automatización inteligente
La AI es
particularmente útil para aplicaciones con grandes cantidades de
datos que de otro modo serían insuficientes o imposibles de manejar
para los humanos. Puede automatizar tareas repetitivas y bien
definidas que podrían llevar a un usuario una cantidad significativa
de tiempo.
Además de ahorrar
tiempo y dinero, la automatización inteligente también puede ayudar
a las organizaciones a impulsar la innovación. Los procesos de
automatización pueden quitarle la carga al empleado, permitiéndole
concentrarse en tareas más innovadoras, creativas y altamente
calificadas y en tomar decisiones más informadas.
Conclusión
“Los avances
tecnológicos están marcando el comienzo de una nueva era de gran
potencial para la automatización inteligente que puede beneficiar a
casi cualquier empresa u organización al aprovechar los datos
disponibles y abrir posibilidades interesantes. Cuando una aplicación
lo requiere y cuando las expectativas se alinean, la automatización
inteligente puede ser extremadamente valiosa, permitiendo a las
organizaciones mejorar las operaciones, disminuir la posibilidad de
error o fraude, mejorar la experiencia del cliente y agilizar los
flujos de trabajo”. Alain Bissada, Director Sénior de Canadá y
México en Genetec.
“Los avances
tecnológicos están marcando el comienzo de una nueva era de gran
potencial para la automatización inteligente que puede beneficiar a
casi cualquier empresa u organización al aprovechar los datos
disponibles y abrir posibilidades interesantes. Cuando una aplicación
lo requiere y cuando las expectativas se alinean, la automatización
inteligente puede ser extremadamente valiosa, permitiendo a las
organizaciones mejorar las operaciones, disminuir la posibilidad de
error o fraude, mejorar la experiencia del cliente y agilizar los
flujos de trabajo”.
Alain Bissada
Director Senior de
Canadá y México en Genetec
Acerca de Genetec
Genetec Inc. es una
compañía de innovación tecnológica con un amplio portafolio de
soluciones que abarca seguridad, inteligencia y operaciones. El
producto estrella de la compañía, Security Center, es una
plataforma de arquitectura abierta que unifica la videovigilancia, el
control de acceso, el reconocimiento automático de matrículas
(ANPR), las comunicaciones y las analíticas basados en redes IP.
Genetec también desarrolla soluciones y servicios basados en la nube
diseñados para mejorar la seguridad y contribuir con nuevos niveles
de inteligencia operativa para gobiernos, empresas, transporte y las
comunidades en las que vivimos. Fundada en 1997 y con sede en
Montreal, Canadá, Genetec sirve a sus clientes globales a través de
una extensa red de distribuidores, integradores, socios de canal
certificados y consultores en más de 80 países.
Para obtener más
información sobre Genetec, visite: www.genetec.com/es.
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