El concepto inteligencia artificial est\u00e1 en boca de todos, y nadie en el mundo corporativo desconoce su importancia a la hora de optimizar procesos manuales en las empresas. Sin embargo, hoy quiero traerles una mirada m\u00e1s profunda desde la tecnolog\u00eda: c\u00f3mo sumar inteligencia a dichos procesos, haci\u00e9ndolos m\u00e1s efectivos, mas amigables y cuidando costos.<\/p>\n\n\n\n
Brevemente, una API (Interfaz de Programaci\u00f3n de Aplicaciones) define reglas y estructuras que se deben seguir para que la aplicaci\u00f3n se comunique con otros sistemas propios o de terceros. B\u00e1sicamente es el protocolo de intercambio de informaci\u00f3n (datos) entre distintos componentes de software<\/p>\n\n\n\n
Dotar a nuestras APIs de inteligencia implica agregarles \u201ccapas de capacidad\u201d para procesar informaci\u00f3n de manera m\u00e1s inteligente, que sea capaz de tomar decisiones, inferir conclusiones y ofrecer respuestas acordes al contexto. No es simplemente devolver datos; sino que la API pueda entender la solicitud para resolverla de la manera m\u00e1s efectiva para el usuario de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Vayamos a un caso concreto. Tengo una aplicaci\u00f3n central que expone en su API el cat\u00e1logo de productos. Hasta hoy estaba siendo utilizada por el sitio web en una grilla de productos con b\u00fasqueda, filtros y ordenamientos.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 sucede si ahora quiero incorporar un chatbot para ofrecer mis productos? No suena l\u00f3gico implementar una interface similar, se supone que utilizamos chatbots porque queremos ofrecerle al (posible) cliente una mejor experiencia.<\/p>\n\n\n\n
La interacci\u00f3n deseada ser\u00eda algo muy parecido a esta secuencia:<\/p>\n\n\n\n
El usuario comienza a interactuar con el chatbot motivado por una l\u00ednea X de productos que vio en nuestras redes, o por una campa\u00f1a que le lleg\u00f3 a su mail.
Nuestra API principal invoca a la aplicaci\u00f3n \u00abb\u00fasqueda de productos\u00bb con el filtro \u201cl\u00ednea X\u201d, y recibe una lista de productos coincidentes con esa l\u00ednea.
Nuestra API principal invoca a la aplicaci\u00f3n \u00abrecomendaciones personalizadas\u00bb con esa lista y el nombre del usuario, la aplicaci\u00f3n le devuelve esa misma lista con los productos reordenados por prioridad, seg\u00fan el historial del usuario y el comportamiento de otros usuarios de perfil similar.
Nuestra API principal invoca a la aplicaci\u00f3n \u00abdescuentos y promociones\u201d con los primeros productos de esa lista, y recibe descuentos o promociones para ese usuario, en funci\u00f3n de las reglas de negocio definidas y los datos conocidos del mismo usuario.
Nuestra API principal invoca luego a la aplicaci\u00f3n \u201cgeneraci\u00f3n de contenido\u201d con las fichas t\u00e9cnicas de esos productos prioritarios, y un servicio \u201ccreativo\u201d le devuelve recomendaciones y argumentos de venta para ese perfil.
Finalmente, nuestra API inteligente entrega al agente virtual de ventas todo lo que necesita para entablar una conversaci\u00f3n en lenguaje natural y \u00a1\u00a1\u00a1con las mejores chances de lograr una venta!!!<\/p>\n\n\n\n
\u00bfPor qu\u00e9 no?, esa es la pregunta f\u00e1cil\u2026 seguramente a esta altura del art\u00edculo se estar\u00e1n preguntando \u00bfC\u00f3mo lo hago? Las alternativas son varias, dependen del escenario en particular. Mencionemos algunas, sobre el ejemplo anterior.<\/p>\n\n\n\n
Lo primero que se deber\u00eda identificar es el tipo de razonamiento que ser\u00eda m\u00e1s adecuado para resolver cada una de estas aplicaciones de inteligencia. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n
La aplicaci\u00f3n \u00abb\u00fasqueda de productos\u00bb requiere un razonamiento basado en el conocimiento de nuestro cat\u00e1logo, que se resuelve con una consulta SQL cl\u00e1sica a nuestra base de productos.
La aplicaci\u00f3n \u00abdescuentos y promociones\u201d se solucionar\u00eda con razonamiento basado en reglas, implementadas en un \u00e1rbol de decisiones o en un motor de reglas (por ej. Drools) que determina los descuentos o promociones que aplicar a ese usuario, en funci\u00f3n de reglas de negocio definidas previamente.
La aplicaci\u00f3n \u00abrecomendaciones personalizadas\u00bb en una primera instancia lo podr\u00edamos resolver con razonamiento basado en casos anteriores, con lo que conocemos como cubo OLAP (historial de ventas dimensionado por atributos t\u00edpicos del comprador). Esa misma capa de recomendaciones personales podr\u00eda luego evolucionar hacia un razonamiento basado en modelos de IA (Machine Learning). Con un conjunto mayor de datos se entrenan para que puedan recomendar al usuario su \u201cobjeto de deseo\u201d, o quiz\u00e1s predecir c\u00f3mo reaccionar\u00e1 ante determinado est\u00edmulo de venta.
La aplicaci\u00f3n generaci\u00f3n de contenido\u201d podr\u00edamos decir que requiere de un razonamiento de creatividad controlada, basado en IA Generativa (Large Language Models), que a partir de un conjunto de instrucciones con los que lo reentrenemos, pueda ajustar la respuesta a la entrada del usuario.<\/p>\n\n\n\n
Identificados los tipos de inteligencia requeridas a\u00fan nos quedan por definir las cuestiones de arquitectura y dise\u00f1o: c\u00f3mo se comunican entre s\u00ed estas capas, la estrategia para elegir entre varios algoritmos de razonamiento, la cadena de responsabilidad para concatenar procesos de inferencia, si vamos a considerar arquitectura de microservicios para mayor escalabilidad y modularidad, etc.<\/p>\n\n\n\n
Ahora faltar\u00eda definir los lenguajes de programaci\u00f3n (\u00bfPython, Java o .NET?), los frameworks de ML (\u00bfTensorFlow, PyTorch o scikit-learn?), las bases de datos, de grafos, motores de reglas, APIs de terceros, etc.<\/p>\n\n\n\n
Tranquilos!!!\u2026 Lo importante es que hayan comprendido la conveniencia de contar con estas herramientas en su negocio. En TGV nos podemos encargar de resolverles las inquietudes t\u00e9cnicas y acompa\u00f1arlos en el proceso de construcci\u00f3n e implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Nestor Castagno<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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