Por Alejandro Betancourt*
Los gemelos digitales son considerados como una tecnología disruptiva que es vital para el desarrollo tecnológico de las empresas. De acuerdo con Statista, se espera que para el año 2025 la inversión en este tipo de tecnología se potencie en áreas como la logística y el retail, alcanzando un mercado a nivel mundial valuado en más de 2.23 mil millones de dólares.
Esta tecnología que refleja con exactitud un objeto físico, proceso o sistema, tiene como objetivo simplificar procesos. Da información para que la toma de decisiones sea más efectiva, reduce el número de pasos para realizar una tarea, facilita la comunicación entre equipos de trabajo; en pocas palabras, eficientiza el trabajo humano.
Los gemelos digitales como asistentes virtuales utilizan la tecnología Natural Language Processing (NLP), en español llamada Procesamiento del Lenguaje Natural, basada en machine learning, que brinda la capacidad de interpretar, manipular, comprender e imitar el lenguaje humano. ¿Alguna vez le has dictado un texto a Word para que lo convierta en texto? Esto es posible gracias a dicha tecnología.
Como lo mencioné anteriormente, todo el desarrollo que se hace en esta área es basado en machine learning, lo que quiere decir que para lograr el procesamiento del lenguaje, la máquina aprende gracias a que se le da acceso a bases de datos con diferentes variaciones del lenguaje de un idioma particular. El algoritmo reconoce los patrones dentro de la sintaxis y aprende para generar sus propios escritos.
En el caso de los asistentes virtuales que conversan con el usuario sucede lo mismo, se les da acceso a grabaciones de voz con diferentes acentos, entonación y formas de hablar, para que sea capaz de entender lo que se le dice. Cualquier algoritmo que utilice NLP necesita entrenarse con una base de datos similar a lo que posteriormente se encontrará en el mundo real.
Aunque esta tecnología es capaz de improvisar ante una situación desconocida, la limitante más importante a la que se enfrenta son los modismos o jergas para los que no está entrenada.
El futuro de esta herramienta es que las conversaciones se vuelvan cada vez más reales y funcionales, ofreciendo numerosos beneficios, y no me refiero a entablar una relación personal como en la película Her, sino que gracias a sugerencias más inteligentes es posible eficientar el trabajo y ampliar las oportunidades de negocio.
Para el año 2025, se estima que la facturación de esta rama de la Inteligencia Artificial (IA) rebase los 43 mil millones de dólares, acorde con datos de Statista.
La tecnología NLP de los gemelos digitales aplicada a la seguridad al transporte de carga es una herramienta muy valiosa, pues gracias a un algoritmo basado en IA que combina más de 700 variables, es posible predecir las rutas y horas más inseguras para los transportistas, mismas que un asistente virtual, mediante voz, transmite al operador para que cambie de ruta.
El principal reto en esta área es que los operadores y monitoristas aún tienen dudas de interactuar con un algoritmo de este tipo, pues no tienen claros los beneficios que puede traer a su labor.
Por ejemplo, esta tecnología puede ayudarles a brindar atención al cliente las 24 horas del día, o bien a eficientar el trabajo de la compañía, pues es posible automatizar tareas administrativas y facilitar la colaboración en equipos.
En pocas palabras, si los asistentes virtuales están a cargo de las actividades más repetitivas, como llamar al conductor ante cualquier alerta, o vigilarlo durante su trayecto, el equipo humano puede enfocarse en tareas que requieran un nivel de atención y detalle mucho mayor, mismas que solo puede realizar una persona.
Para concluir quisiera comentar que México va atrasado entre cinco y 10 años comparado con Estados Unidos respecto a la adopción de estas tecnologías, pues en el país solo se implementan herramientas que funcionaron en otros lugares.
El reto que tenemos como país es utilizar esta tecnología conforme se va desarrollando. Tenemos que perder el miedo a hacer las cosas de forma distinta.
*Alejandro Betancourt es director de Ciencia de Datos de AI27.
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