El nuevo amanecer del aprendizaje automático

En los últimos cinco años, hemos visto despegar la tecnología de redes neuronales. GPT-3 puede crear texto similar al humano a pedido, y DALL-E, un modelo de aprendizaje automático que genera imágenes a partir de indicaciones de texto, ha ganado popularidad en las redes sociales, respondiendo a las preguntas más apremiantes del mundo como "¿qué aspecto tiene Darth Vader como pescar en el hielo? o "¿cómo sería Walter White si estuviera en Animal Crossing?"

Queríamos saber qué estaba pasando con esta ola, así que le preguntamos a nuestro director de aprendizaje automático, Fergal Reid, si podíamos elegir su cerebro para el episodio de hoy. Aunque el trabajo es siempre un equilibrio entre lo que es posible y lo que es factible, parece que las cosas están empezando a evolucionar. El panorama tecnológico está cambiando, las aplicaciones comerciales están (potencialmente) cambiando el juego y, alerta de spoiler, Fergal cree firmemente en la exageración.

En el episodio de hoy de Intercom on Product, Paul Adams, nuestro director de productos, y yo nos sentamos con Fergal Reid para hablar sobre la reciente moda en torno a las redes neuronales, cómo el aprendizaje automático está impulsando los negocios y qué podemos esperar de la tecnología en el próximos años.

Estas son algunas de nuestras conclusiones favoritas de la conversación:

Las redes neuronales han progresado significativamente en los últimos cinco años y ahora son la mejor manera de procesar datos no estructurados como texto, imágenes o sonido a gran escala. En CX, es probable que las redes neuronales se utilicen junto con métodos de aprendizaje automático más tradicionales para elegir acciones que brinden la mejor interacción posible con el cliente. La creación de productos ML requiere equilibrio: no tiene sentido comenzar con el problema si la solución es inalcanzable, pero no debe comenzar con la tecnología si no puede satisfacer las necesidades reales de los clientes. La IA ha sido bastante sobrevalorada en el pasado. Si bien es probable que las reclamaciones más realistas cierren menos cuentas, vale la pena en términos de retención de clientes. Los equipos de ML tienden a invertir una parte justa de los recursos en investigaciones que nunca se entregan. Asócielo en la medida de lo posible con proyectos que tengan un impacto real en la experiencia del cliente. Si desea invertir en ML, contrate a alguien con experiencia técnica y operativa para que pueda comenzar a trabajar con el equipo del producto desde el primer día.

Si le gusta nuestra discusión, vea otros episodios de nuestro podcast. Puede seguirlo en iTunes, Spotify, YouTube o tomar la fuente RSS en el lector de su elección. La siguiente es una transcripción ligeramente editada del episodio.

El bombo contraataca

Des Traynor: Bienvenidos al episodio 18 de Intercom On Product. Hoy tenemos un tema interesante para discutir. Se trata de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Me acompaña, como siempre, el jefe de producto de Intercom, el Sr. Paul Adams. Pablo, ¿cómo estás?

Paul Adams: Estoy bien, Des. Gracias.

Des Traynor: Y hoy tenemos un invitado especial, el Sr. Fergal Reid, quien es nuestro Director de Machine Learning. Fergal, ¿cómo estás?

Fergal Reid: Eso es bueno, Des. Estoy muy emocionada de estar en el podcast de hoy. No puedo esperar para empezar.

Des Traynor: Excelente. Creo que eres nuestro primer o segundo invitado, por lo que deberías sentirte muy, muy agradecido.

Fergal Reid: Me siento muy privilegiado, de hecho.

"Hemos visto un progreso constante de algo nuevo y emocionante, la tecnología basada en redes neuronales, que realmente está comenzando a desarrollarse y ser útil"

Des Traynor: Bueno, empecemos por el final, en cierto modo. Se siente como si la máquina de bombo de la IA estuviera a toda marcha nuevamente. Sucede cada pocos años desde mi perspectiva, pero lo que realmente puedo ver es que la gente crea mucho arte. La generación DALL-E ha comenzado y algunas de las imágenes creadas son impresionantes. El otro día vi que había un mercado para avisos de DALL-E donde literalmente puedes comprar avisos que crean imágenes para ti, que es lo más meta posible. En un sentido más práctico, el copiloto de GitHub ahora puede aumentar su código a medida que escribe, lo cual es bastante sorprendente; Jugué con GPT-3 de OpenAI, hice las preguntas y dejé que creara pequeños párrafos e historias para mí, y fue bastante impresionante. Si retrocedemos un poco, ¿qué está pasando realmente? ¿Pasó algo en...?