La frontera de la IA en América Latina: Industrias preparadas para la transformación
La inteligencia artificial está encabezando la cuarta revolución industrial y su impacto en el ámbito empresarial es nada menos que transformador. América Latina, una región históricamente considerada como rezagada en avances tecnológicos, ahora está posicionada para aprovechar el potencial de la Inteligencia Artificial. En este tema central profundizaremos en cómo las empresas latinoamericanas, utilizando a Ecuador como nuestro ejemplo, pueden emplear esta sinergia de visión por computadora y Deep Learning, GPT y MLOps para obtener una ventaja competitiva.
MISIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial (IA) se ha establecido como un pilar fundamental en el avance tecnológico contemporáneo. Su misión es ampliar las capacidades humanas mediante la automatización de procesos y la generación de insights valiosos a partir de grandes volúmenes de datos. Esta revolución tecnológica promete transformar cada aspecto de nuestras vidas y negocios.
BENEFICIOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DE IA EN PROCESOS OPERATIVOS
Las empresas que adoptan la IA en sus procesos operativos se benefician de una eficiencia mejorada, una toma de decisiones más informada y una innovación acelerada. Ejemplos prácticos incluyen la optimización de rutas de entrega, procesamiento de documentos, y automatización del servicio al cliente; traduciendo todo esto en costos reducidos y una mayor satisfacción del cliente.
Aplicaciones para Latinoamérica y Ecuador
Visión por computadora y Deep Learning: en el ámbito de la inteligencia artificial, la visión por computadora impulsada por técnicas de Deep Learning permite a las máquinas interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. El Municipio de Guayaquil en Ecuador es un testimonio de esto, aprovechando estas capacidades combinadas para la seguridad pública con capacidad de expandirse a planificación urbana, gestión del tráfico y mantenimiento de la infraestructura. El potencial expansivo de esta tecnología combinada en entornos urbanos se detallará más adelante en este artículo.
GPT y Llama Versión 2: Los Transformers generativos preentrenados (GPT por sus siglas en ingles), junto con la versión 2 de Llama de código abierto (un Large Language Model o LLM creado por la compañía Meta, han elevado las posibilidades en el procesamiento de texto (y voz convertida a texto). Estos modelos no solo brillan en el servicio al cliente con chatbots, sino también en aplicaciones como comprensión de software, generación de software, análisis de texto sofisticado e incluso generación automática de presentaciones empresariales. Las empresas en Ecuador pueden aprovechar este recurso, no sólo para mejorar la interacción con el cliente sino también para agilizar muchas tareas relacionadas con textos, optimizando así las operaciones y mejorando la calidad de los resultados.
MLOps (Operaciones de aprendizaje automático): Esencialmente DevOps para el aprendizaje automático, MLOps garantiza una integración fluida de Machine Learning (ML) en las operaciones diarias. Esto garantiza una mayor confiabilidad del modelo y tiempos rápidos de “go-to-market”. Al adoptar MLOps, las empresas ecuatorianas pueden estandarizar sus flujos de trabajo de ML, amplificando en consecuencia la eficiencia y la adaptabilidad.
Visión por computadora y Deep Learning: Reflejando las complejidades de la mente humana
En el corazón de la visión por computadora se encuentra el Deep Learning.
El Deep Learning, basado en redes neuronales que emulan el cerebro humano, dota a las máquinas de la capacidad de examinar enormes volúmenes de datos y "pensar" con un toque casi humano. Esta sinergia entre la visión por computadora y el Deep Learning ha abierto oportunidades sin precedentes en varios sectores, ampliando los límites mucho más allá de las aplicaciones tradicionales. En el artículo [1] de la bibliografía de este tema, puede encontrar una exploración esclarecedora de esta tecnología.
Casos de uso prácticos del Deep Learning en diversas industrias:
1. Atención médica: Los algoritmos equipados con capacidades de Deep Learning pueden diagnosticar afecciones y predecir las trayectorias de los pacientes, haciendo la transición de la atención médica hacia un modelo más preventivo. El articulo [2] de la bibliografía revela el inmenso potencial para revolucionar la investigación médica.
2. Banca: La detección de fraudes es una preocupación fundamental para los bancos de todo el mundo. Por ejemplo, los bancos ecuatorianos pueden integrar el Deep Learning para el análisis de transacciones en tiempo real, lo que puede reducir drásticamente las actividades fraudulentas. En el artículo [3] sobre el Deep Learning en el sector bancario se proporciona una perspectiva profunda sobre esto.
3. Entretenimiento y medios: El sector puede aprovechar el Deep Learning para personalizar las recomendaciones de contenido, mejorar las experiencias de realidad virtual e incluso ayudar en animaciones de películas complejas.
4. Bienes raíces: La valoración de propiedades puede volverse considerablemente más precisa con el reconocimiento de imágenes. Al analizar los elementos visuales de la propiedad se puede determinar el valor en función de distintos atributos visuales.
5. Agricultura: El sector agrícola puede emplear el Deep Learning para diversas aplicaciones como la detección de plagas, el seguimiento de la salud de los cultivos mediante vistas aéreas y la predicción de posibles rendimientos de los cultivos.
6. Sector energético: El vasto panorama de la energía puede beneficiarse de una distribución óptima de la red, el mantenimiento predictivo de la maquinaria y la identificación de patrones eficientes de consumo de energía a través del Deep Learning.
7. Vigilancia Municipal en Guayaquil: En colaboración con Telconet Latam, la ciudad de Guayaquil ha integrado el Deep Learning para fortalecer sus medidas de seguridad. Con una vasta infraestructura de más de 17.000 cámaras que pueden ser usadas para:
- Reconocimiento de placas: Centrándose en vehículos posiblemente vinculados a actividades ilegales.
- Reconocimiento facial: Identificación y seguimiento en tiempo real de personas específicas.
- Verificaciones de lista negra: Correlación de rostros capturados con una base de datos que comprende individuos en listas de vigilancia.
- Monitoreo de multitudes: Reconocer reuniones importantes para garantizar la seguridad pública y agilizar la gestión de eventos.
- Análisis de flujo: Examinar el movimiento de grandes grupos o el tráfico para garantizar un flujo optimizado y seguro.
- Búsqueda de vehículos: Localización rápida de vehículos específicos dentro de la extensa red de cámaras.
De esta manera podemos ver que la adopción del Deep Learning no solo representa un avance tecnológico, sino que también promueve un ambiente propicio para el crecimiento, la seguridad y la eficiencia en diversas industrias.
Aprovechando el poder de GPT y los modelos de código abierto
La ola de Transformadores Generativos Preentrenados (GPT) y sus contrapartes de código abierto, como Llama 2.0, aún se encuentran en sus primeras etapas, particularmente en América Latina. Estos modelos con su enorme potencial están dejando su huella constantemente en múltiples ámbitos, que van desde la atención sanitaria hasta el entretenimiento. Su impacto transformador es innegable: impulsa la productividad, reduce los costos operativos y fomenta soluciones innovadoras.
Aunque los ejemplos que presentamos a continuación provienen predominantemente de líderes de la industria global, es vital comprender el potencial sin explotar de las empresas ecuatorianas.
Automatización de código para el desarrollo de software:
Caso de uso: Modelos GPT como El Codex de OpenAI puede simplificar la generación de código, proporcionar contexto para bases de código complejas y ayudar en la depuración. Esto agiliza el proceso de desarrollo de software y reduce el margen de error.
Empresas:
GitHub (EE. UU.): A través de su herramienta Copilot, impulsada por OpenAI, los desarrolladores reciben sugerencias de codificación en tiempo real.
Security Data (Ecuador): Se conoce que esta empresa de firmas digitales está explorando soluciones de software impulsadas por inteligencia artificial para mejorar el desarrollo de aplicaciones y especificaciones técnicas de sus nuevos servicios.
Integración con el conocimiento organizacional:
Caso de uso: La integración de LLM como Llama versión 2.0 con las bases de datos vectoriales de una organización ofrece una doble ventaja: en primer lugar, enlaza las respuestas de estos modelos con el conocimiento establecido de la empresa, lo que garantiza la relevancia y precisión de los datos. En segundo lugar, al procesar consultas dentro del espacio vectorial de la organización, se garantiza que los datos propietarios no queden expuestos al mundo externo ni sujetos a posibles violaciones. Este procesamiento interno fomenta una mayor privacidad y seguridad de los datos, ya que las consultas de los usuarios se tratan dentro de los límites de las redes y sistemas privados de la organización. Telconet Latam es pionero en el uso de esta tecnología para uso interno y está creando productos para su comercialización en el corto plazo.
Empresas:
Spotify (Suecia/EE.UU.): Spotify se destaca por sus recomendaciones musicales personalizadas. Utilizando modelos que trabajan en espacio vectorial, la plataforma comprende las complejidades de las canciones, los artistas y las preferencias de los usuarios. Cuando se combina con datos de las interacciones de los usuarios, esto da como resultado una experiencia auditiva personalizada de forma única. Además, la integración de LLM de código abierto dentro de su infraestructura significa que los datos del usuario permanecen seguros, ya que se generan recomendaciones en tiempo real sin exponer los datos del usuario externamente.
Pinterest (EE. UU.): Como motor de descubrimiento visual, Pinterest aprovecha el poder de las bases de datos vectoriales para amplificar sus capacidades de búsqueda de imágenes. Cada búsqueda de imágenes o pin por parte de un usuario es analizada y posicionada dentro de su espacio vectorial. Esto no solo refina la calidad de las recomendaciones en función de las similitudes visuales y la actividad del usuario, sino que también garantiza la privacidad de los datos, ya que las interacciones de los usuarios se mapean internamente, sin depender de fuentes de datos externas.
La sinergia entre las bases de datos vectoriales y los LLM de código abierto se ha convertido en una estrategia revolucionaria. Eleva la experiencia del usuario, fortalece la precisión de los datos y lo que es más importante, defiende la privacidad y la seguridad de los datos en un mundo cada vez más digital.
Generación de Contenidos y Marketing:
Caso de uso: Los modelos GPT pueden generar contenido de alta calidad, desde artículos hasta descripciones de productos e incluso ayudar en la estrategia de contenido mediante el análisis de las tendencias del mercado.
Empresas:
Softtek (México): Una empresa global de servicios de TI con fuerte presencia en América Latina, conocida por integrar soluciones de IA en sus servicios de procesamiento y gestión de documentos.
Taboola (Israel/EE.UU.): Su motor de recomendación de contenido, aunque no es exclusivamente GPT, aprovecha principios similares de aprendizaje automático para proporcionar sugerencias de contenido personalizadas.
Si bien las empresas globales antes mencionadas brindan información valiosa sobre las aplicaciones potenciales de GPT y los modelos de código abierto, es esencial reconocer las oportunidades sin explotar aquí en Ecuador. Con su ecosistema tecnológico en rápida evolución, existe un inmenso margen para que las empresas ecuatorianas integren estos modelos en sus operaciones. Empresas como Telconet Latam ya han mostrado que esto es posible. Al comprender el panorama global y adaptar estas herramientas y técnicas a nivel local, Ecuador puede posicionarse a la vanguardia de las transformaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial. Ya sea mejorando el desarrollo de software, mejorando las estrategias de marketing de contenidos o salvaguardando los datos de los usuarios a través de bases de datos vectoriales, ha llegado el momento de que Ecuador aproveche estos avances de la IA y esculpa sus propias historias de éxito en el ámbito digital.
MLOps: Racionalización del aprendizaje automático en todos los sectores
Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps por sus siglas en inglés) se erigen como un faro de innovación tecnológica, entrelazándose en el tejido mismo de diversas industrias. A medida que América Latina navega por su transformación digital, MLOps se ha convertido en un aliado fundamental que defiende el crecimiento, la optimización y la eficiencia. Las aplicaciones de MLOps son vastas y multifacéticas, lo que refleja su potencial transformador. Lo que mostramos a continuación es simplemente una instantánea, una mirada al extenso tapiz de aplicaciones MLOps en América Latina y el mundo.
Venta al por menor:
Caso de uso: Al aprovechar el aprendizaje automático, los minoristas pueden predecir la demanda para optimizar el inventario. Mientras tanto, las plataformas de comercio electrónico emplean algoritmos para crear experiencias de compra personalizadas, mejorando la participación de los usuarios y las ventas.
Empresas:
MercadoLibre (Argentina): Este mercado en línea utiliza MLOps para precios dinámicos y recomendaciones personalizadas de productos.
Falabella (Chile): Integra el aprendizaje automático en la logística de la cadena de suministro para garantizar la entrega oportuna y la gestión del stock.
Petrolero:
Caso de uso: La industria del petróleo y el gas está aprovechando MLOps para el mantenimiento predictivo, lo que permite reducir el tiempo de inactividad y los costos, al mismo tiempo que optimiza los procesos de producción.
Empresas:
Shell (Inglaterra) utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo, monitoreando sus equipos para detectar signos tempranos de fallas
Chevron (USA) ha estado aplicando técnicas avanzadas de imágenes sísmicas y computación de alto rendimiento para procesar e interpretar datos sísmicos. Esto les ayuda a tomar decisiones más informadas con respecto a la exploración y la producción.
Banca:
Caso de uso: Más allá de su función establecida en la detección de fraudes, MLOps ayuda en la segmentación de clientes, agilizando las aprobaciones de préstamos a través de la automatización y la optimización en tiempo real de las carteras de inversión.
Empresas:
Banco Itaú (Brasil): Adopta MLOps para modelar el riesgo crediticio, refinando su proceso de aprobación de préstamos.
BBVA Bancomer (México): Utiliza aprendizaje automático para personalizar las experiencias bancarias, desde recomendaciones de productos hasta asesoramiento financiero.
Cooperativas y Agroindustria:
Caso de uso: En los vastos paisajes agrícolas de América Latina, MLOps desempeña un papel fundamental en la predicción del rendimiento de los cultivos, el seguimiento de la salud del suelo a través de imágenes satelitales y el perfeccionamiento de los mecanismos de la cadena de suministro.
Empresas:
Monsanto/Bayer (Alemania): Monsanto, ahora parte de Bayer, es conocida por su investigación en biotecnología agrícola y ha incorporado el análisis de datos en sus prácticas.
Trackit (Chile): recopila información sobre el suelo, el clima, la temperatura y la luminosidad, entre otras variables, almacenando los datos en la nube para facilitar el análisis y la toma de decisiones
El ámbito de MLOps en América Latina es vibrante y está evolucionando y las empresas descubren continuamente aplicaciones y prácticas novedosas. El viaje que tenemos por delante promete integraciones aún más transformadoras y diversas de MLOps en todos los sectores.
SERVICIOS PROVISTOS POR TELCONET LATAM
Telconet Latam se ha posicionado como un líder en la provisión de soluciones tecnológicas avanzadas, integrando la IA en sus servicios. La compañía ofrece soluciones en conectividad de red, seguridad en la nube, colaboración y seguridad electrónica, todos potenciados por IA. Esto permite a Telconet Latam ofrecer servicios especializados y adaptados a las necesidades específicas de sus clientes.
PARTNERS CLAVE: SOFTSERVE Y NVIDIA
En su camino hacia la innovación, Telconet Latam se ha asociado con gigantes tecnológicos como Softserve y Nvidia. Estas colaboraciones han fortalecido su oferta, permitiendo a Telconet Latam aprovechar la experiencia de Softserve en visión por computadora y transformación digital, y la tecnología de punta de Nvidia en IA y computación acelerada.
Conclusión:
Ecuador, con su floreciente ecosistema tecnológico, se encuentra en la cúspide de una revolución de la Inteligencia Artificial. Compañías como Telconet Latam, en colaboración con NVIDIA y expertos en IA de talla mundial, se están posicionando como catalizadores para acelerar la adopción de modelos de IA de última generación dentro del país. La integración de GPT, modelos de código abierto y tecnologías de vanguardia como la visión por computadora y MLOps en las operaciones comerciales no es solo una fase pasajera, más bien es el faro que ilumina el futuro de la industria.
Como lo ejemplifican los pioneros globales y regionales, la adopción de soluciones impulsadas por la IA no es una mera ventaja sino una necesidad para estimular la innovación y mantener la competitividad en un mundo cada vez más digitalizado. Las iniciativas de Telconet Latam en Ecuador, especialmente en los ámbitos de la visión por computadora/Deep Learning, GPT y MLOps, subrayan esta realidad y es por esto que estamos lanzando productos que ayuden a nuestros clientes a navegar la frontera de la IA para que se atrevan a dar un paso transformador y estratégico que los convierta en líderes en sus respectivos campos.
¿Y usted amable lector, como se está preparando para esta revolución?
Servio Fernando Lima Reyna
Senior Staff/CDO
Holding Telconet
BIBLIOGRAFIA
[2] Servio Fernando Lima Reina. Deep learning algorithms applied to medicine research.
[3] Servio Fernando Lima Reina. Deep learning for fraud detection in the banking industry
