Antes que nadie, la empresa BlueDot, por medio de un software de análisis e inteligencia artificial, detectó un posible foco de infección del virus de Wuhan el 31 de diciembre. Basado en Big Data, recolectó información de múltiples fuentes de internet como medios de comunicación, datos de gobiernos, bases de datos sobre enfermedades de animales o plantas así comentarios en foros públicos.  Con gran exactitud, a partir de datos de tráfico aéreo logro también predecir hacia dónde se podía propagar el virus en los primeros días.

La Inteligencia Artificial, es una gran herramienta de apoyo para la solución y contención de una epidemia médica mediante el análisis de datos. La capacidad y velocidad para modelar y predecir brotes o el avance del virus, es un apoyo para la toma de decisiones.  La tecnología ha demostrado ser efectiva en brotes de otras enfermedades. En el año de  2018, en Malasia y Brasil, se usó para poder predecir brotes de dengue con tres meses de anticipación con una gran precisión

La inteligencia artificial se utiliza no solo para pronosticar. En China existe la tecnología y algoriimos para integrarlos en los sistemas de control en las estaciones de tren y aeropuertos para detectar calor humano por medio de sensores. Esto para detectar el calor de cada persona y verificar si hay signos de fiebre. También por medio de un robot de reconocimiento de voz, identifica el estado de salud de la persona con la que están hablando y recomienda acciones para minimizar riesgos.

Y hace unos días, la empresa Alibaba una de las más grandes y exitosas en China y en el mundo, desarrollo un algoritmo basado en Inteligencia Artificial capaz de diagnosticar el coronovirus con una precisión del 96%.  Y no solo es increíblemente preciso, sino que mucho más rápido en su diagnóstico que él de los propios médicos. Utliizando más de 20,000 tomografías de casos ya confirmados, genera su diagnóstico en máximo 20 segundos.

La tecnología y la transformación digital en el sector de la medicina es y será una de las áreas donde veremos grandes mejoras, facilitando la labor de los doctores, ayudándoles a ser más efectivos y eficientes.

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Como platicamos en un artículo previo, Los deepfakes son videos, principalmente, que por medio de inteligencia artificial manipula la voz y la imagen para crear engaños.
Irónicamente para poder identificarlos, la Inteligencia Artifical es es la solución. Tecnología, trabajando para detectar tecnología que tenga la intención de engañar o causar daño. Gobiernos y empresas de tecnología hoy están trabajando en generar sistemas de detección para identificarlos.

Facebook por ejemplo ha anunciado que especialmente en época de elecciones, vigilará y buscará evitar este tipo de contenido. Será eliminado en el momento que detecten cualquier videoeditado o manipulado que busque creer a quién lo vea que lo que se dice o ve es cierto. También eliminaran videos que se reemplacen o se fusionen con otro video para hacerlos ver como auténtico.

Eso sí, no podemos negar que se han logrado contenidos increíbles como el deepfake de la pelicula de Volver al Futuro (Back to the Future) donde los interpretes originales, Michael J. Fox y Christophoer Lloyd, son reemplazados por Tom Holland y Robert Downey Jr. El resultado es asombroso

¿Cómo detectarlos?

La gente común, al igual que con las “fake news” debe esta atento para poder identificar este tipo de videos. Esto es algo de lo que pueda ayudar a detectarlos:

• Secciones del video con una menor calidad de video
• Segmentos cuadriculados o cortados cerca de ojos, boca y cuello
• Parpadeos irregulares
• Tono de piel inconsistente
• Movimientos que no sean naturales
• Cambios en el fondo o la luz del video

Y lo más importante: Sentido común. Al igual que las noticias falsas o “fake news”, siempre es importante revisar la fuente de donde se recibe esta información. Validarla con otras fuentes y preguntarse realmente si la persona, en la situación que se presenta o la información que contiene, tiene sentido con lo que haría esa misma persona.

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Los deepfakes son videos, principalmente, que por medio de inteligencia artificial manipula la voz y la imagen para crear engaños. Se han vuelto virales al utilizar famosos para esto. Es un acrónimo en inglés de las palabras fake de falsificación y deep learning, de aprendizaje profundo. Para lograr esto utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisados, conocidos como RGAs (Red Generartiva antagónica). Videos de Barack Obama, Donald Trump, actores en escenas de películas de otros actores, son algunos de los más famosos.

Deepfakes son realmente difíciles de identificar y pueden ser sumamente peligrosos o dañinos si se utilizan incorrectamente. La firma de IA Deeptrace encontró en septiembre de 2019 15,000 videos, más del doble de lo que había un año antes. Y la mayoría pornográficos (96%!!!). 99% de esos videos son mujeres famosas en videos de peliculas porno. Audios también pueden ser creados, generando “clones de voz”. Ya se han tenido casos de frauds bancarios, utilizando este tipo de clones de voz.

¿Cómo se hacen?

Se trata de una aplicación que utiliza inteligencia artificial para emular la gesticulación facial sobre un video y a partir de miles de imágenes de una persona y mostrarlas a un software, este aprenderá sus modismos y luego los adaptará a diferentes circunstancias. Su principal característica es que son sumamente difíciles de identificar.

Entre los deepfakes más virales se encuentra uno del expresidente Barack Obama, haciendo comentarios que definitivamente él no haría, por lo menos en público. Comentando sobre la pelicula de Black Panther (“Kilmonger was right”) o directamente ofender al Presidente Trump

Hoy en día gobiernos, universidades y empresas de tecnología están trabajando y destinando recursos para poder detectarlos. Hace unos meses, surgió el primer “Deepfake Detection Challenge”, impulsado por Microsoft, Facebook y Amazon. Con equipos de trabajo por todo el mundo, buscando desarrollar las herramientas más efectivas para la detección de Deepfakes
La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta que poco a poco mejora la calidad de vida y productividad de la sociedad. IA tiene la habilidad de aprender de manera autonóma a unas velocidades impresionantes. Pero esta habilidad es una espada de doble filo. Ya que puede ser utilizada para el bien común o entretenernos, o puede ser utilizada para dañar a otras personas, como en el caso de muchos Deepfakes.

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Transformación digital. Definición

A nivel mundial a finales de los años 90´s y principios de los 2000, se comenzaron a digitalizar procesos que al día de hoy, nos están llevando a vivir en una transformación digital. Razón por la cual es muy importante conocer sobre la Transformación digital, definición y tendencias. Hoy se están modificando los procesos en todas las industrias, la manera en la que hacemos negocios, las relaciones sociales y el mismo comportamiento humano.  En algunas industrias hemos visto ya cambios importantes y avances tecnológicos. Sin embargo, estamos lejos de entender o inclusive de imaginar el potencial de los cambios que se estarán viviendo en los próximos 20 años. Y esa es la gran diferencia contra los principales avances y desarrollos en la historia de la humanidad.

Por cientos de años, los cambios sociales fueron progresivos e iban modificando a la sociedad poco a poco. Inclusive a través de varias generaciones. Hoy estamos ante avances y disrupciones permanentes, a una velocidad donde una misma generación verá cambios inimaginables. Películas fantásticas donde se veía a la tecnología, androides o computadoras tomar el control del mundo, hoy es una realidad latente.

La tecnología en el Siglo XXI

La inteligencia artificial y el machine learning, son una realidad en nuestro mundo actual. Máquinas que serán capaces de entender, analizar y sentir mejor que nosotros, son una realidad cercana. Y hoy tenemos ejemplos, como el ejercicio realizado dentro de una de las áreas de investigación de Facebook.  Comunicaron a dos máquinas  (chatbots), para que se interactuaran entre ellos y generaran una conversación libre. El resultado fue inesperado: generaron su propio idioma. Al principio se pensó que era un error, pero al comprobar que sí se estaban comunicando con un lenguaje nuevo, tuvieron que apagarlas. Google tuvo una situación similar, donde tomaron la misma decisión: apagar las máquinas. Y no por miedo al desarrollo de unas máquinas “malévolas” o qué en su perfección y capacidad de análisis, determinen que los humanos son imperfectos, egoístas y un mal para el planeta. En ambos casos se apagaron para evitar perder el control.

Transformación digital en las empresas

Todas las empresas deben considerar, si es que no lo han hecho, ajustar sus estrategias para formar parte de un mundo digital. El desarrollo y los avances seguirán creciendo de forma exponencial lo que sea difícil conceptualizar y tener certeza sobre como será la humanidad en 50 años.  Hoy en día la Transformación digital, definición y tendencias principales son:

1. Economía Digital. Toda industria se digitalizará. El crecimiento de cualquier negocio debe estar basado en mejorar ofertas, operaciones y relaciones con los clientes mediante procesos y herramientas digitales de tal manera que clientes, proveedores y empresa estén en un mismo ecosistema El desarrollo y uso de plataformas tecnológicas para la gestión de la organización serán obligatorias.
2. La Nube. El uso de software y herramientas de administración y gestión de la empresa, estarán basado en proyectos sobre la Nube. La posesión de hardware o activos específicos se vuelve irrelevante en un mundo. Los servicios de seguridad digital crecerán exponencialmente.
3. Inteligencia Artificial. Se espera que para 2020, el 50% de las aplicaciones empresariales usarán Inteligencia Artificial (IA). Para esas mismas fechas, más del 40% de los robots industriales aprovecharán la IA. En los próximos 3 años, 1 de cada 5 empresas invertirá en herramientas para mejorar la experiencia de sus clientes. El ejemplo más sencillo y básico son los chats de soporte.
4. Datos y más datos. Cada día, más y mas empresas generarán datos como servicio. La inteligencia de datos, con sus métricas y toma de decisiones basados en estas, aumentarán el volumen de datos generados. Y todos nos convertiremos en proveedores de datos. Las industrias de mayor desarrollo en este tema serán las financieras, educación, comunicaciones, salud y seguridad.

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Antes de Google, Amazon o Facebook, el Big Data ya existía. Desde siempre, la raza humana ha tratado de colectar y guardar la mayor cantidad de información posible. Sin embargo, con el avance exponencial de la tecnología y la generación de información, cada vez es más común escuchar el término de Big Data. Día a día la información y los datos que generamos a todos los niveles, es más compleja, va en aumento y son más relevantes en nuestra vida diaria. Las empresas tienen gente dedicada a analizar datos en Internet.

Inversionistas pagan millones de dólares por nuevas empresas o start ups que puedan almacenar y mejorar sus análisis de datos. Carreras nuevas, como la minería de datos o los científicos de datos, son cada vez más demandados por las organizaciones para gestionar la información que se genera y a la que tienen acceso.

En promedio, diariamente se generan más de 3 Mil Millones de Gigabytes de datos. Para tener un comparativo, la biblioteca más grande de Estados Unidos es la Biblioteca del Congreso en Washington. Si se escanearan todos los libros que tiene la Biblioteca, que son aproximadamente 20 millones, eso cabría en 235,000 Gigabytes.

Una empresa con un promedio de 1,000 empleados puede generar la misma cantidad de datos en un período de un año, según datos de la consultoría McKinsey. Y cada vez más empresas buscan estructurar todos estos datos generados y almacenados en sus diferentes sistemas de administración y gestión (ERP, CRM, etc.) para su análisis y obtener inteligencia de negocio para una mejor y más productiva toma de decisiones.

¿Pero qué es el Big Data? Son los datos que exceden la capacidad de sistemas convencionales para el manejo de base de datos, para procesarlos. Los datos son demasiado grandes o no encajan en lo estricto que puede ser un sistema de datos tradicionales. Como consecuencia, se deben buscar alternativas para procesar esta información.

Existen 3 tipos de datos en Internet:

Los datos estructurados, que es la información que generan las empresas en base a los datos que tiene de cada uno de sus clientes o que pueden recabar cada que generan una interacción o transacción con ellos. Son estructurados porque incluyen datos muy “estrictos” y concretos como el nombre, la dirección, teléfono, edad, pago realizado por una compra, entre otros.

En segundo lugar se tienen los datos no estructurados que son toda aquella información que se genera en las actividades realizadas en internet. Todas las páginas web que se visitan, el uso de las redes sociales, los comentarios, sentimientos o tonos escritos en un comentario en redes sociales, en un blog o en un correo electrónico.

Y en tercer lugar se encuentran los datos generados por todos tus dispositivos. Por medio de estos dispositivos como el teléfono, laptop, ipad, etc., se puede obtener información sobre las ubicaciones, aplicaciones utilizadas, tiempos, llamadas y uso general del dispositivo. A toda esta información se le conoce como tu huella digital y tal como las huellas digitales de tus dedos, son únicas, pero en este caso son rastreables.

Esta información la compartimos, en la gran mayoría de las ocasiones, sin saber qué lo estamos haciendo. Son las famosas cookies, las cuales son pequeños rastreadores que colocan las empresas al visitar su página web o al bajar su aplicación gratis. Por ejemplo, la famosa aplicación de FaceApp para verse mayor. Si decidiste aceptar las condiciones de uso de la aplicación, le diste acceso a la empresa a tu perfil completo de Facebook, con toda la información, contactos, gustos, posts, etc.

Existen 4 grandes beneficios para las empresas que utilizan Big Data para la toma de decisiones:

1) Big Data te ofrece nuevos y más tipos de información;

2) la información que se recolecta es totalmente honesta. Uno no miente cuando genera búsquedas en internet;

3) Es posible reducir búsquedas y análisis muy específicos en pequeños grupos de gente y

4) Big Data, nos permite hacer muchos tipos de pruebas y experimentos con la información que se recaba y tener respuestas en muy corto tiempo.

Lo interesante no son los datos en sí, sino la posibilidad de obtenerlos y procesarlos de una forma muy accesible que permiten medir cosas que antes no se podían medir. Para que el Big Data sea realmente útil, al día de hoy, aún es necesaria la interacción humana. La capacidad de juicio y de análisis de pequeños grupos de información, o small data como se llama, funciona mejor con esta interacción.

Es necesario adoptar una mentalidad digital, aprovechando los avances tecnológicos, que enriquezcan nuestra toma de decisiones, sin olvidarnos de nuestra propia experiencia y creatividad.

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