¿Cómo las aplicaciones basadas en IA/ML impulsadas por la anotación de datos están elevando la experiencia del cliente en todas las industrias?

La pandemia trajo desafíos tecnológicos, logísticos y económicos para las empresas a nivel mundial, dejándolas luchando por adaptarse. En medio del caos, las organizaciones recurrieron a plataformas de videoconferencia como Google Meet, Microsoft Teams y Zoom para mantenerse conectadas.

Las tecnologías de nueva generación como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) complementaron los esfuerzos humanos para abordar todo, desde la salud hasta la educación. Del mismo modo, las empresas buscaron estas tecnologías de próxima generación para mantenerse ágiles durante los cambios inciertos de la industria.

También usamos aplicaciones AI/ML de una forma u otra. Utiliza automáticamente las funciones de inteligencia artificial al comenzar el día con los teléfonos inteligentes. Se puede desbloquear sin ingresar contraseñas o pines, a través de identificación biométrica como huellas dactilares, iris o reconocimiento facial. Además, existe una opción para desbloquear el dispositivo de teléfono inteligente mediante un patrón controlado por IA.

Después de eso, abres otras aplicaciones como YouTube. Su sistema de recomendaciones utiliza IA para proporcionarte el contenido más adecuado que mejor se adapte a ti. Las funciones de autocompletar y los resultados de búsqueda relevantes que obtiene mientras navega por la web están impulsados ​​por IA.

Tome otro ejemplo, si comete un error al enviar un mensaje de texto a alguien, los errores se corrigen automáticamente muchas veces, ya sabe a quién agradecer. Pero, ¿se ha preguntado qué alimenta estas aplicaciones de IA y ML que usamos de una forma u otra? Si no, estamos aquí para responder. La anotación de datos es el proceso que alimenta estas aplicaciones.

Obtenga los conceptos básicos claros

Para que las aplicaciones basadas en AI/ML den sentido a los datos, se requiere una capacitación supervisada. Se les debe enseñar a usar conjuntos de datos debidamente etiquetados que los ayuden a detectar, identificar y clasificar diferentes cosas en su entorno. Por lo tanto, la anotación de datos es el proceso de agregar etiquetas y etiquetas a los conjuntos de datos de entrada que se alimentarán en los modelos AI/ML.

Al igual que a un niño se le enseña qué es un árbol, a los modelos inteligentes se les debe enseñar qué es un árbol. Deben alimentarse con conjuntos de datos etiquetados con precisión que muestren qué es un árbol. También hay que enseñarles cuál no es un 'árbol'. Pero si desea que el modelo inteligente distinga entre los tipos de árboles, tendrá que decirles cuáles son las diferentes variedades de árboles. Solo entonces es posible que el modelo AI/ML clasifique si es un árbol de neem o un abeto.

En palabras simples, AI y ML aprenden a través de ejemplos tal como lo hace el cerebro humano. Ya sea que se trate de un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) o un modelo basado en visión por computadora (CV), la anotación de datos es el proceso que los acelera a todos. Los conjuntos de datos etiquetados con precisión ayudan a los algoritmos de aprendizaje automático a aprender, evolucionar y realizar de manera eficiente las tareas para las que fueron diseñados.

Maravillas de la IA

Las empresas de diferentes tamaños están adoptando IA y ML a nivel mundial, ya que tiene un potencial inmenso. Los hallazgos de la encuesta del Informe McKinsey: El estado de la IA en 2021 son: “Las funciones comerciales donde la adopción de la IA es más común son las operaciones de servicio, el desarrollo de productos y servicios, y el marketing y las ventas, aunque los casos de uso más populares abarcan una variedad de funciones. ”

Aquí hay una lista de algunas aplicaciones sorprendentes de AI y ML en diferentes industrias y cómo la anotación de datos alimenta esas aplicaciones:

Cuidado de la salud

AI junto con ML encuentra muchos casos de uso en el panorama de la atención médica y es mejor decir que AI es una bendición para el sector de la salud. Las imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, ultrasonidos y PET se etiquetan con precisión para entrenar el modelo de aprendizaje automático. Estos conjuntos de datos médicos anotados ayudan a los modelos inteligentes a aprender de casos anteriores y hacer predicciones sobre nuevas imágenes sin etiquetar. Esto ayuda a los profesionales de la salud a diagnosticar diferentes tipos de enfermedades, como infecciones o cánceres. Detección de enlaces entre códigos genéticos, descubrimiento de fármacos más rápido e imágenes dentales, la detección de fracturas óseas también es posible a través de esto.

Venta minorista

La IA se está expandiendo virtualmente y el sector minorista no es una excepción. Los minoristas pueden aumentar la eficiencia a través de una gestión de inventario inteligente, almacenes automatizados y minería de atributos sin aumentar sus costos operativos. Para brindar una experiencia de cliente superior, los minoristas usan IA en todo el ciclo de su producto y servicio, desde la fabricación hasta las interacciones de servicio al cliente posventa y todo lo demás. Los clientes experimentan un gran nivel de comodidad a través de autopagos, compras personalizadas a través de recomendaciones de productos, mejora de la búsqueda visual, etc. Esto también impacta sus ventas actuales y genera mayores ganancias.

Comercio electrónico

AI/ML ha tenido un impacto significativo en el sector del comercio electrónico. Los stakeholders conocen mejor a sus clientes evaluándolos según sus patrones de compra, productos preferidos, formas de pago utilizadas, etc.

Las empresas también pueden personalizar las recomendaciones de compra para sus clientes y detectar reseñas falsas utilizando modelos de procesadores de lenguaje natural (NLP). Esto mejora sus resultados anuales y aumenta el ROI. Otras funciones avanzadas, como chatbots, servicio al cliente automatizado, búsqueda visual de productos y funciones de búsqueda por voz, todas impulsadas por la anotación de datos, también se pueden integrar en sus plataformas para brindar una experiencia de usuario mejorada.

Finanzas

Los líderes de la industria financiera utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la adquisición y retención de clientes, aumentar la generación de ingresos, mejorar las relaciones con los clientes y mejorar la gestión de riesgos.

Los asistentes virtuales o los chatbots impulsados ​​por IA pueden trabajar las 24 horas y ayudar a tratar las consultas de los consumidores de manera mucho más eficiente. También pueden aumentar y realizar ventas cruzadas de productos a clientes existentes con conversaciones inteligentes, brindar múltiples opciones de compra y, finalmente, crear canales de venta disponibles las 24 horas, los 7 días de la semana para las empresas.

Educación

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una de las sorprendentes aplicaciones de la IA en el mundo real. Las hojas de respuestas del MCQ en días escolares/universitarios se analizaron utilizando estos dispositivos. Las tecnologías de próxima generación, como las redes neuronales artificiales, ofrecen una experiencia dinámica y ayudan a los estudiantes a disfrutar de lo que están estudiando.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es otra maravilla de la anotación en el aprendizaje automático. Usando los modelos basados ​​en NLP, los estudiantes pueden traducir fácilmente el material de su curso de un idioma a otro. Como resultado, se elimina la barrera del idioma y las materias y los contenidos del curso se vuelven fácilmente accesibles para una amplia gama de estudiantes que pueden beneficiarse enormemente de ellos.

Pensamientos finales

Las aplicaciones basadas en AI/ML impulsadas por el proceso de anotación de datos están revolucionando los negocios en diferentes industrias y verticales. Los datos obtenidos del Informe McKinsey: El estado de la IA en 2021 respaldan bien esta afirmación. “Los hallazgos de la encuesta de 2021 indican que la adopción de IA continúa su aumento constante: el 56 por ciento de todos los encuestados informan adopción de IA en al menos una función, frente al 50 por ciento en 2020”.

Entonces, para ser parte de esta revolución de la nueva era, las empresas necesitan soporte de datos para AI y ML. consultar a profesionales o colaborar con empresas experimentadas puede ayudarlo a obtener conjuntos de datos etiquetados de alta calidad de manera consistente. Entonces, ¡este es el momento adecuado para actuar!