Sistemas cognitivos: qué son, objetivos y aplicaciones

En nuestro día a día, sepamos o no su nombre en la jerga tecnológica, todos hemos interactuado alguna vez con sistemas cognitivos… ¿Quién no ha llamado a un call center y le ha saltado una locución automática en la que tiene que describir su problema o el propósito de su llamada?, ¿quién no ha navegado por una página de Internet en la que se abre un chat, te saluda y te pregunta si te puede ayudar en algo?, ¿Netflix te hace recomendaciones basada en tus gustos?, ¿Amazon te recomienda productos que podrían interesarte? Detrás de todos estos ejemplos hay sistemas cognitivos.

Los sistemas cognitivos son sistemas basados en tecnologías de Inteligencia Artificial que los dotan de una capacidad de aprendizaje y entendimiento simulando el comportamiento del cerebro humano. Así, se consigue ayudar a las personas en la toma de decisiones mediante la aportación de información fundamentada en el análisis de grandes volúmenes de datos y para la automatización de tareas.

Las técnicas de Inteligencia Artificial en las que se apoyan los sistemas cognitivos son el Machine Learning, Data Mining, identificación de patrones de comportamiento o el procesamiento del lenguaje natural. La principal característica de estos sistemas es que aprenden a medida que van operando, en base a la información de la que disponen.

Una de las principales técnicas detrás de estos sistemas son las de aprendizaje automático no supervisado, en las que se identifican tendencias o patrones en los datos procesados y el sistema es capaz de extraer conclusiones para los procesos de negocio en los que esté involucrado.

En la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México hay una asignatura dedicada a los sistemas cognitivos, con lo que el alumno profundiza en su funcionamiento y aplicaciones.

Características de los sistemas cognitivos

Las principales características y beneficios de la computación cognitiva son:

• Evolución de la IA, ya no es cuestión de tratar datos no estructurados y automatizar las respuestas ante un suceso A que produzca una respuesta B, hablamos de complementar a la inteligencia humana para mejorar la toma de decisiones.
• El aprendizaje significa adquirir conocimiento de cualquier tipo de información y del lenguaje natural.
• Estos sistemas tienen la capacidad de interactuar con las personas y proponer acciones a sus necesidades.
• Automatizar la respuesta o determinar la mejor solución a un problema determinado.

Para que un sistema sea considerado cognitivo, debe tener las siguientes características:

• Flexible: el sistema debe ser capaz de adaptarse a cualquier situación, recopilar los datos y entender las necesidades.
• Interactivo: los humanos deben poder interactuar de manera sencilla y natural con el sistema, al igual que lo harían con otra persona.
• Analítico: la información que recibe el sistema debe ser suficiente, fiable y de calidad para que sean capaces de determinar los problemas o necesidades y, si no es así, que sean capaces de plantear las preguntas adecuadas para ello.
• Contextual: el sistema debe entender y determinar el contexto de la comunicación, como, por ejemplo, significado, sintaxis, tiempo, ubicación…

Usos de los sistemas cognitivos

Las principales actividades o campos donde se utilizan los sistemas cognitivos son:

• Call center: bots para atención al cliente y soporte técnico.
• Comercial: recomendaciones de productos en plataformas de compra o consumo de diversos tipos y bots de atención comercial.
• Gestión del fraude: para la investigación y análisis de casos.
• Sistemas de procesamiento de información, de diversos tipos y ámbitos, y diagnóstico.

Algunos de los principales exponentes de este tipo de sistemas son:

• IBM Watson
• Microsoft Cognitive Services
• Google DeepMind
• AWS

La inteligencia cognitiva es una tecnología o un conjunto de técnicas de IA aplicada en webs, bots, apps, etc. que las dotan de la capacidad de entender las necesidades de las personas mediante la utilización del lenguaje humano y, de esta manera, facilitar, mejorar y hacer más eficiente la calidad de los servicios.