El estudio «Emerging Technologies and Trends Impact Radar: Artificial Intelligence, 2021» de la consultora Gartner ha reconocido a Expert.ai como ejemplo de proveedor en la categoría Composite AI (inteligencia artificial híbrida), que se refiere a la “aplicación combinada de diferentes técnicas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático, ampliar el nivel de representación del conocimiento y, en definitiva, resolver una amplia variedad de problemas de negocio de forma más eficiente” [1].
“Tras un largo periodo de debate y defensa del uso de una sola metodología (aprendizaje automático o enfoque simbólico) para resolver problemas complejos del lenguaje, ha surgido un nuevo enfoque avanzado que se revela como la solución perfecta”, explica Marco Varone, director tecnológico de expert.ai, que continúa diciendo: “La inteligencia artificial híbrida combina lo mejor del aprendizaje automático y los sistemas de conocimiento basado en la IA para entender los datos de lenguaje natural. Por tanto es la forma más eficaz de aprovechar la enorme cantidad de datos no estructurados que se generan en las empresas con la precisión, velocidad y escala que estas necesitan”.
La tecnología NL híbrida
El aprendizaje automático o Machine Learning (ML) y el aprendizaje profundo o Deep Learning (DL) pueden ser útiles para determinadas aplicaciones que hacen un uso intensivo del lenguaje pero, por sus limitaciones, distan mucho de ofrecer resultados óptimos y son insuficientes para usos más complejos. De acuerdo con Gartner*, “Los días de usar solo una técnica de inteligencia artificial han llegado a su fin. Los fabricantes de software y proveedores de servicios que no puedan suministrar soluciones con varias técnicas de IA (como el aprendizaje automático, los sistemas basados en reglas, técnicas de optimización, grafos de conocimiento y tecnologías de comprensión del lenguaje natural) pronto se encontrarán en desventaja frente a aquellos que sí lo hagan. La introducción de técnicas de inteligencia artificial combinadas, incluso dentro de productos ya existentes, tendrá un impacto profundo en sus capacidades”[1].
La solución reside en una inteligencia artificial que agrupe distintos tipos de mecanismos y complementen los modelos de aprendizaje automatizado (ML/DP) con un enfoque basado en la gestión del conocimiento o la IA simbólica. La inteligencia artificial simbólica implica integrar explícitamente el conocimiento y se basa en reglas lingüísticas preestablecidas. El cerebro que hay detrás de la IA simbólica es el grafo de conocimiento. Es el mecanismo que proporciona la representación explícita del conocimiento para apoyar la lógica del razonamiento. Combinar el grafo de conocimiento con el aprendizaje automático permite incrementar la participación de expertos con conocimientos limitados de ML en la fase de desarrollo de los modelos de aprendizaje automático y seguir aprovechando este aprendizaje como herramienta para ahorrar gran cantidad de tiempo en algunas situaciones.
Marco Varone concluye afirmando: “Estamos muy satisfechos de haber sido reconocidos como ejemplo de proveedor de soluciones de inteligencia artificial híbrida en el radar de impacto 2021 de Gartner. La inteligencia artificial utilizada en las empresas está desplegando todo su potencial y las ventajas de la tecnología NL híbrida se están convirtiendo en una realidad tangible”.
*Estudio de Gartner “Emerging Technologies and Trends Impact Radar: Artificial Intelligence, 2021”, Annette Jump, Eric Goodness, Jim Hare, Alys Woodward, Erick Brethenoux, Danielle Casey, Martin Reynolds, Svetlana Sicular, Eric Hunter, Jonathan Davenport, Alan Priestley, 21 de septiembre de 2021.
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