La inteligencia artificial (IA) está aumentando en importancia con la proliferación de chatbots, asistentes virtuales y otras herramientas de conversación que las empresas están utilizando para mejorar la productividad, el servicio al cliente y la eficiencia operativa. Pero AI también está ayudando a automatizar y racionalizar tareas en industrias intensivas en datos tradicionalmente regidas por una ciencia rigurosa y un buen análisis humano a la antigua.
Los minoristas de semillas, por ejemplo, están utilizando productos de IA para generar terabytes de datos agrícolas de precisión para crear los mejores cultivos de maíz, mientras que las compañías de control de plagas están utilizando tecnología de reconocimiento de imágenes basada en IA para identificar y tratar varios tipos de insectos y alimañas. Tales escenarios marcadamente diferentes subrayan cómo la IA ha evolucionado de la ciencia ficción a soluciones prácticas que potencialmente pueden ayudar a las empresas a mejorar su competencia.
La IA es cualquier tecnología que emula el desempeño humano al aprender, llegar a conclusiones, comprender contenido complejo, entablar diálogos naturales con personas o reemplazar personas por tareas no rutinarias, según Gartner. El investigador define el aprendizaje automático (ML), un subcampo de IA, como algoritmos que aprovechan las tecnologías que operan en función de la información existente y se utilizan tanto en el aprendizaje supervisado como no supervisado.
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Pero los casos de uso empresarial para las herramientas de IA y ML están creciendo, ya que los proyectos de Forrester Research aumentarán un 300 por ciento en 2017 desde 2016. IDC cree que la IA crecerá hasta convertirse en un mercado de $ 47 mil millones para 2020.
La IA aumenta el rendimiento genético en los cultivos de maíz
Los Híbridos de Beck, que compiten con los proveedores agrícolas mucho más grandes de Monsanto, DuPont, Land O ‘Lakes, Syngenta y otros, están utilizando un producto de IA para analizar grandes cantidades de datos para determinar qué razas de maíz y qué condiciones producirán los mayores rendimientos. Los genetistas de la compañía necesitan saber cómo la luz solar, la lluvia, la ubicación, el terreno y cómo podrían afectar el crecimiento y las ganancias de los más de 30,000 tipos diferentes de semillas que ofrece.
En las pruebas, los cinco criadores de maíz de la compañía recolectan entre 3.000 y 5.000 puntos de datos de cosechadoras, estaciones meteorológicas, laboratorios de marcadores de ADN y drones por cada franja de tierra de 20 pies, según Brad Fruth, gerente de sistemas de información de los híbridos de Beck. Si bien la recopilación de datos es abundante, obtener información de esos datos es otra historia.
“Cómo en el mundo es una empresa pequeña a mediana ir a lo esencial para averiguar qué está cambiando en cuanto a variables y qué está funcionando sin contratar a 50 científicos de datos”, dice Fruth, resumiendo el desafío al que se enfrentó hace un año. No falta software de procesamiento de datos como Hadoop, pero Beck’s carece de los recursos de ingeniería para crear un clúster y escribir algoritmos personalizados para llegar al corazón de los datos. Y en una industria donde los productores obtienen una vez al año para obtener los rendimientos de cosecha correctos, Fruth no iba a arriesgarse. “Simplemente no nos gustó lo que vimos en el mercado y no era factible que pudiéramos pasar por todos estos datos y obtener información real de ellos “, Fruth.
Con Eureqa, que ejecuta millones de ecuaciones por segundo, Fruth dice que los resultados están permitiendo a los genetistas refinar sus preguntas, agudizando su enfoque de los datos. “Queremos asegurarnos de que estamos probando en el campo correcto en el momento correcto”, dice Fruth. “Ese es un mundo perfecto para nosotros”.
La IA ayuda a los cazadores de insectos
Mientras los genetistas están usando IA para dar vida a los cultivos de maíz, Rentokil está usando AI para matar insectos y alimañas.
Algunos de los 5,000 técnicos de control de plagas de la compañía están utilizando una aplicación móvil Android desarrollada por Accenture para identificar errores. Un técnico perplejo por un tipo de error o roedor puede tomar una foto de la plaga y ejecutar la aplicación, llamada PestID. La imagen llama la atención sobre el software de clasificación de imágenes y aprendizaje automático de Google para examinar varias imágenes de plagas e identificar al intruso, según Nisha Sharma, directora gerente del grupo de movilidad de Accenture.
Cuando se realiza una identificación positiva, la aplicación proporciona inmediatamente soluciones de remediación, que se han completado previamente, para ayudar al técnico a decidir los planes de tratamiento, incluidos los productos químicos adecuados y las recomendaciones para los propietarios de viviendas.
Sharma dice que los técnicos le dijeron a Accenture que PestID era crucial porque varias plagas requieren diferentes productos químicos para el tratamiento. Agrega que cada vez que un técnico toma una fotografía, mejorará las capacidades de reconocimiento y clasificación de los algoritmos de ML.
Keith Chisholm, jefe de TI y asociaciones de Norteamérica de Rentokil, dice que los técnicos que están probando PestID en Norteamérica están proporcionando “comentarios muy positivos” de sus experiencias.
“Poder trabajar con Accenture para aprovechar las últimas tecnologías Google CloudML y Android y diseñar algo totalmente nuevo nos pone en control de nuestro propio futuro”, dice Chisolm.
