¿Cuáles son algunos casos de uso interesantes de la IA y el aprendizaje automático? apareció originalmente en Quora: the place to gain and share knowledge, empowering people to learn from others and better understand the world.

Hay casos de uso muy interesantes para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en casi todas las facetas de nuestro mundo. En mi campo, el marketing, todo gira en torno a la resolución de problemas de eficiencia, la mejora de la recopilación de inteligencia y la comprensión para que podamos predecir y reaccionar más rápido que nadie. Utilizando NVIDIA (mi empresa) como ejemplo, tenemos mucho contenido generado por el usuario (CGU) basado en imágenes que se comparte en las redes sociales. Cosas como capturas de pantalla de tu videojuego favorito, simulaciones arquitectónicas o de diseño de productos en Iray, y la lista continúa.

Como puedes imaginar, el volumen de contenidos que fluye en nuestra dirección puede ser enorme. Especialmente en el mundo de los videojuegos. Y en términos de gestión de la comunidad, un componente crítico para la marca y el marketing social, la identificación, promoción y fomento del contenido generado por los usuarios es una tarea esencial que constituye un requisito continuo para una comunidad saludable. Dado que hay miles de imágenes publicadas en línea en cualquier mes dado por nuestros fans, con picos alrededor de lanzamientos de juegos o concursos, es una petición casi totalmente inviable para los gestores de la comunidad encontrar, etiquetar, almacenar y desarrollar estrategias con esta cantidad de contenido.

Aquí entra en juego la IA y el aprendizaje automático.

Escenario inicial (hipotético):

El 2 de mayo de 2017, un fan llamado «Christian Johansen» publica en Instagram una foto del ordenador que construyó con sus propias manos. Era la primera vez que construía un ordenador y estaba muy orgulloso de su creación. A continuación, dedicó mucho tiempo a hacer una foto. Haz clic. «@NVIDIAGeForce #nofilter». Publicar.

Gracias a la tecnología de escucha de redes sociales, empresas como NVIDIA «escuchan» el flujo constante de publicaciones en Internet en busca de cualquier momento en el que se les mencione. Hacemos largas consultas booleanas que dicen «Coge cualquier mención de NVIDIA o sus productos en internet, y sácala en un informe para que podamos ver de qué está hablando la gente». Es una simplificación excesiva, pero eso es básicamente lo que ocurre. Eso en sí no es IA, pero ahí es donde empieza todo.

Procesamiento del Lenguaje Natural para el Análisis del Sentimiento:

Cuando esa «mención» se introduce en el sistema, una IA llamada Procesamiento del Lenguaje Natural lee el texto de la entrada y determina su «Sentimiento». El sentimiento se utiliza para determinar si la publicación es positiva, neutra o negativa (y, en algunos casos avanzados, la emoción, como «ira», «tristeza» o «alegría»). Hacer esto manualmente para cada mensaje que entra no es factible (vemos decenas de miles de mensajes en una semana cualquiera). La IA lo hace automáticamente por nosotros, y puede «aprender» a mejorar su análisis de Sentimiento NLP a medida que más mensajes pasan por ella, y a medida que se hacen ajustes manuales para los errores. Y hablando del post de Christian, utilizó el hashtag «#nofilter», al que se le puede asignar una etiqueta de «orgullo», ya que básicamente dice «mi foto era tan buena que no necesité editarla».

Procesamiento de imágenes, visión por ordenador, detección y reconocimiento de objetos:

Aquí es donde la cosa se pone interesante. Mediante modelos de visión por ordenador, podemos entrenar a un sistema para que identifique imágenes que contengan nuestros productos. Este sistema toma imágenes de consultas de escucha, las pasa por el sistema para «ver» qué contienen y, si encuentra una de nuestras GPU, por ejemplo, etiquetará la imagen con el nombre del producto en nuestro sistema.

Una vez hecho esto, podemos establecer una regla que diga: «Si una imagen tiene un sentimiento positivo, preguntemos al autor de la misma si podemos utilizarla». Así, se envía un mensaje al autor que dice: «¡Eh, Christian! Nos ha encantado tu foto, ¿te parece bien que la compartamos y la utilicemos en algunos de nuestros materiales de marketing? Responde con #NVIDIAYes o #NVIDIANo». Si responde que sí, el sistema descargará la imagen directamente en nuestro sistema de gestión de activos digitales dentro de nuestra plataforma de marketing digital, junto con todas las etiquetas que la IA haya aplicado y la información sobre la publicación y el autor como metadatos.

Este es solo uno de los usos, pero otros pueden estar relacionados con la gestión de crisis. Por ejemplo, si alguien publica una foto del incendio de un coche en el aparcamiento de NVIDIA, el sistema puede extraer la imagen, identificar un incendio en nuestra propiedad (basándose en los datos de ubicación de la publicación) y alertar a nuestro personal de seguridad para que responda. Esto puede ayudar a