Se habla mucho sobre BigData, análisis y computación cognitiva, pero lo que significan aún no está claro para la mayoría de las personas. Es por eso que en el siguiente post intentaremos abordar qué son los Sistemas Cognitivos y lo que estos pueden traernos desde ya y en el futuro.

El proceso de computación cognitiva utiliza una combinación de inteligencia artificial, redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, análisis de sentimientos y conciencia contextual para resolver los problemas cotidianos al igual que los humanos.

IBM define la computación cognitiva como un sistema avanzado que aprende a escala, razona con un propósito e interactúa con los humanos de forma natural.

El objetivo de la computación cognitiva es simular procesos de pensamiento humano en un modelo computarizado. Utilizando algoritmos de autoaprendizaje que usan minería de datos, reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural, la computadora puede imitar la forma en que funciona el cerebro humano.

Características

Para implementar la computación cognitiva en aplicaciones comerciales y generalizadas, un sistema de computación cognitiva debe tener las siguientes características:

Adaptativo: el sistema debe reflejar la capacidad de adaptarse (como lo hace un cerebro) a cualquier entorno. Tiene que ser dinámico en la recopilación de datos y comprender los objetivos y requisitos.

Interactivo: el sistema cognitivo debe poder interactuar fácilmente con los usuarios para que los usuarios puedan definir sus necesidades cómodamente. Del mismo modo, también debe interactuar con otros procesadores, dispositivos y servicios en la nube.

Iterativo y con estado: esta característica necesita una aplicación cuidadosa de la calidad de los datos y las metodologías de validación para garantizar que el sistema siempre cuente con suficiente información y que las fuentes de datos en las que opera proporcionen información confiable y actualizada.

Contextual: Capacidad para comprender, identificar y extraer elementos contextuales como significado, sintaxis, hora, ubicación, dominio apropiado, regulaciones, perfil de usuario, proceso, tarea y objetivo. Debe recurrir a múltiples fuentes de información, incluida información digital estructurada y no estructurada.

Ventajas

En el campo de la automatización de procesos, el sistema informático moderno está configurado para revolucionar los sistemas actuales y heredados. Por ejemplo, sabemos que la computación cognitiva interrumpirá la esfera digital a diferencia de cualquier otra tecnología introducida en los últimos 20 años.

Al tener la capacidad de analizar y procesar grandes cantidades de datos volumétricos, la computación cognitiva ayuda a emplear un sistema informático para un sistema relevante de la vida real. La computación cognitiva tiene una serie de beneficios que incluyen los siguientes:

Análisis preciso de datos

Los sistemas cognitivos son altamente eficientes para recopilar y hacer referencias cruzadas de información para analizar una situación de manera efectiva.

Si tomamos el caso de la industria de la salud, los sistemas cognitivos como IBM Watson ayudan a los médicos a recopilar y analizar datos de diversas fuentes, como informes médicos anteriores, revistas médicas, herramientas de diagnóstico y datos anteriores de la industria médica, ayudando así a los médicos a proporcionar un recomendación de tratamiento respaldada por datos que beneficia tanto al paciente como al médico.

En lugar de reemplazar a los médicos, la computación cognitiva emplea la automatización de procesos robóticos para acelerar el análisis de datos.

Procesos comerciales más eficientes y más eficientes

La computación cognitiva puede analizar patrones emergentes, detectar oportunidades comerciales y ocuparse de problemas críticos centrados en procesos en tiempo real.

Al examinar una gran cantidad de datos, un sistema de computación cognitiva puede simplificar los procesos, reducir el riesgo y pivotar de acuerdo con las circunstancias cambiantes.

Si bien esto prepara a las empresas para construir una respuesta adecuada a factores incontrolables, al mismo tiempo ayuda a crear procesos comerciales Lean.

Interacción mejorada con el cliente

La tecnología se puede utilizar para mejorar las interacciones con los clientes mediante la implementación de la automatización de procesos robóticos. Los robots pueden proporcionar información contextual a los clientes sin necesidad de interactuar con otros miembros del personal.

Como la computación cognitiva hace posible proporcionar solo información relevante, contextual y valiosa a los clientes, mejora la experiencia del cliente, lo que hace que los clientes estén satisfechos y mucho más comprometidos con un negocio.

¿Cómo las organizaciones globales están aprovechando la tecnología?

Según los expertos en tecnología, la computación cognitiva es el futuro. Muchas empresas exitosas y establecidas ya han integrado esta tecnología en sus asuntos comerciales de rutina.

Existen varios escenarios de casos de uso exitosos y ejemplos de computación cognitiva que muestran al mundo cómo implementar la computación cognitiva de manera eficiente. Veamos algunos casos de uso exitosos de la tecnología:

Cora- Intelligent Agent 

Con la ayuda de IBM Watson, Royal Bank of Scotland desarrolló un asistente inteligente que es capaz de manejar 5000 consultas en un solo día. Utilizando capacidades de aprendizaje cognitivo, el asistente le dio a RBS la capacidad de analizar los datos de reclamos de los clientes y crear un repositorio de preguntas frecuentes.

El asistente no solo analizó las consultas, sino que también fue capaz de proporcionar 1000 respuestas diferentes y comprender 200 intentos de los clientes. El asistente digital aprendió cómo los clientes hacen preguntas generales, cómo manejar la consulta y transferirla a un agente humano si es demasiado complicado.

Asistente de atención médica

Welltok desarrolló un eficiente asistente de atención médica: CaféWell que actualiza la información de salud relevante de los clientes al procesar una gran cantidad de datos médicos.

CaféWell es una herramienta holística de salud de la población que utilizan los proveedores de seguros médicos para ayudar a sus clientes con información relevante que mejore su salud.

Al recopilar datos de varias fuentes y el procesamiento instantáneo de preguntas por parte de los usuarios finales, CaféWell ofrece recomendaciones de salud inteligentes y personalizadas que mejoran el cociente de salud.

Planificador de viaje personal

Desarrollado con tecnología cognitiva, el planificador de viajes de WayBlazer facilita a los viajeros planificar viajes haciendo preguntas en lenguaje natural. El asistente hace preguntas básicas y proporciona resultados personalizados al recopilar y procesar datos de viaje, así como información sobre las preferencias de los viajeros.

Este tipo de herramienta cognitiva ayuda a los viajeros a ahorrar tiempo en la búsqueda de vuelos, reservar hoteles y planificar actividades sin investigar en varios sitios web antes de finalizar el viaje. Los agentes de viajes han estado utilizando con éxito una herramienta que les ha ayudado a aumentar sus ingresos y la satisfacción de los clientes al mismo tiempo.