Inteligencia Artificial en productos digitales

Espectacular sesión gratuita con nuestro profesor Alejandro Vidal, Diseñador de productos de IA y full-stack Data Scientist & Freelance. En ella respondemos preguntas como, ¿podemos crear productos de éxito con IA?, ¿estamos creando al nuevo Terminator?, lo vemos.

Como bien nos indica Alejandro, debemos guardar la calma y ser realistas con toda la información que nos bombardea día a día sobre los avances de la IA (Inteligencia Artificial).

En ocasiones nos pueden rondar preguntas por la cabeza como, ¿estamos creando el futuro Terminator?

En los últimos meses hemos visto avances increíbles en el campo de la inteligencia artificial. A esto se le suman los muchísimos éxitos en este nuevo «verano» de la inteligencia artificial y siempre aparece el entusiasmo por estos logros y el miedo por el fantasma de Terminator.

La realidad (al menos la del día de hoy), es que no hay ningún Terminator vigilando nuestras calles, ni los sueños más ambiciosos de Asimov se han cumplido, y siguen existiendo multitud de puestos de trabajo que se presumían rápidamente arrebatados por la IA a los humanos.

Se crean muchísimos productos utilizando la inteligencia artificial. Productos reales que te rodean: Spotify, Google Maps, Photoshop, la cámara de tu móvil, Instagram, Twitter por mencionar algunos.

En esta charla descubrimos cómo crear productos con inteligencia artificial con éxito. Sin miedos de Terminator ni euforias de vendedor.

Alejandro para ponernos en situación nos habla de la llamada “metáfora del móvil”, tenemos que ser consecuentes de que el mundo es otro, respecto a los años que vamos dejando atrás, un claro ejemplo es el teléfono móvil, cuyo avance está siendo muy rápido con la incorporación de nuevas tecnologías que debemos asimilar y comprender.

Si comparamos el año 2008 con el 2022 a nivel de telefonía móvil tendríamos que destacar lo siguiente:

• En el año 2008 se reinventa el teléfono con la salida del iPhone, dando lugar al nacimiento de nuevas palabras (smartphone, tap, swipe…).
• Surgieron los primeros perfiles profesionales cualificados para desarrollar esta nueva disciplina tecnológica.
• Se convirtieron en productos muy difíciles de crear ya que contaban con una tecnología muy reciente y en constante desarrollo.

Por otro lado, hoy en día:

• Podemos contar fácilmente con más de 5 millones de apps en diferentes sistemas operativos como Android e ioS.
• Todos los consumidores están familiarizados con esta tecnología, lo que permite a los desarrolladores crear experiencias basadas en nuestra cultura.
• Los equipos de desarrollo ya cuentan con mucha experiencia de primera mano con esta tecnología lo que les permite crear productos con mayor facilidad.

Pero, ¿Y si hablamos de la evolución de la Inteligencia Artificial?

Alejandro nos propone los siguientes hitos desde sus inicios allá por el año 2010, hasta lo que nos encontraremos en un futuro.

• En el año 2010, tomándolo como uno de los primeros años en el uso de IA por parte de los consumidores, vemos que las recomendaciones de productos basadas en datos no eran nada frecuentes en el mercado, por ejemplo, los productos ordenados por puntuación o comentarios en Amazon.
• Aparecen nuevos materiales de diseño con los que poder trabajar, (categorización, sistema de recomendación, feedback loops…)
• Era terriblemente difícil crear productos con esta tecnología, para intentar dar solución al problema, comenzó la masiva formación de Data Scientist.
• Por otra parte, veremos cómo en los años venideros los productos recomendados o basados en datos serán un standard en cualquier comercio.
• Todos los miembros de un equipo de desarrollo deben conocer las experiencias de los usuarios, “Data Scientist as a specialist not a gatekeeper”
• De esta manera, cada equipo podrá, imaginar (crear) nuevos productos.

En palabras de Alejandro, “el foco no es la tecnología, sino la estrategia que puedes construir con ella”

El mismo cambio que ocurrió en el año 2007 en adelante con la telefonía móvil, está ocurriendo hoy en día con los datos y la inteligencia artificial.

¿Qué es un producto de datos? Alejandro nos da respuesta al enigma:

Apreciamos que no hay una definición perfectamente delimitada, pero sí, grandes criterios.

Analizamos el caso de Spotify, lo primero de todo es destacar que lo realmente relevante no son los sistemas de recomendación, pues ya existían antes que la app, si no, el uso buen uso de los datos y de la inteligencia artificial, lo que le han permitido, alcanzar un crecimiento imparable durante más de 10 años.

Algo que caracteriza y distingue a Spotify, es la capacidad de aprendizaje de los gustos musicales a nivel mundial, para ello se apoya en un potente sistema de Inteligencia Artificial.

Siguiendo, dando respuesta a la pregunta de ¿Qué es un producto de datos? Alejandro nos indica que gracias a la IA, nuestro producto está siempre en un proceso de aprendizaje y nosotros estamos encargados de enseñarle con nuestros gustos y rutinas.

Existe un aprendizaje automático intrínseco dentro del producto, es decir, tenemos un algoritmo de IA que nos ofrecerá algo distinto para cada consumidor y para cada momento del día. Como conclusión y en palabras de Alejandro, se dice que “el producto aprende y por tanto no es predecible, por lo que la forma de razonar sobre él deja de ser estática o determinista”.

Nos encontramos, por tanto, con una transformación en la figura del UX (User Experience), ya que hoy día no se puede diseñar con un flujo determinista en un producto con IA, se deben diseñar experiencias que contienen pequeños comportamientos. Por ejemplo, Spotify contiene recomendaciones (que no puedes predecir) un chatbot que contiene flujos que intentan gestionar la tremenda complejidad de una conversación.

Nuestro producto es, un producto intensivo en datos, ya que la parte fundamental de la experiencia está basada en la creación de valor mediante datos, esto no quiere decir que tenga que haber gráficas por todas partes, podemos comercializar con distintas bases de datos o informes, ya que nuestro revenue o experiencia depende fundamentalmente de la existencia de estos datos.

Como conclusión Alejandro nos indica la vital importancia de profundizar y analizar en consecuencia los datos que obtenemos, de poco o nada sirve almacenar datos si no hacemos nada con ellos, debemos transformarlos en el “alimento” de nuestros algoritmos de Inteligencia Artificial.

Datos que en muchas ocasiones son traducidos como conductas de comportamiento de los usuarios, haciendo los productos cada vez más individualizados a la propia experiencia de cada persona con el producto en concreto.

Como indica Alejandro, no estamos creando al futuro Terminator, pero estamos en los inicios de una de las grandes revoluciones tecnológicas de los últimos tiempos, haciendo lo inimaginable posible en pocas décadas.

Esta clase gratuita sobre «Inteligencia Artificial en productos digitales«, ha sido dirigida a profesionales del mundo de la analítica digital, especialistas en martech y todos aquellos apasionados que estén interesados en estar a la última en las novedades del sector.

Garaje Data Trends, surge de la colaboración entre dos empresas líderes, Gen/D y Garaje de Ideas, ambas unidas con el enfoque de aportar valor a la comunidad data en constante crecimiento.

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