Con la explosión de IoT (Internet of Things), nuestros objetos se están conectando, interactúan entre ellos así como con el entorno, y cada vez de forma más autónoma y sin intervención directa humana. Según Gartner, para 2020 habrá 26 mil millones de dispositivos conectados en el entorno IoT. El futuro ya es realidad.
Esto es posible fundamentalmente por el desarrollo de los sensores, que permite la conectividad de las personas y los procesos. Hoy en día estamos rodeados por múltiples sensores que capturan gran cantidad de información de contexto: sensores de localización(GPS), cámaras y micrófonos que capturan el audio y graban lo que ocurre alrededor, sensores que miden la temperatura, luminosidad, etc.
¿Cómo interactuarán las personas con los dispositivos inteligentes?
Se necesita una interfaz que simplifique la interacción del usuario con la variedad de dispositivos inteligentes que le rodean. Para que esa interacción sea eficiente, se necesita información de contexto captada por los sensores de forma que las acciones sean más inteligentes y personalizadas en esa comunicación.
La forma que resulta más sencilla a la hora de comunicarnos los humanos es a través de la voz. Por ello, se está poniendo esfuerzo en desarrollar tecnologías que potencien esta forma de comunicación con las máquinas.
- Gracias a los avances en Machine Learning y Natural Language Processing (NLP) podemos comunicarnos con nuestros smartphones, electrodomésticos inteligentes, altavoces inteligentes como Amazon Echo, Google Home, vehículos que controlan música y otros contenidos, realizan llamadas… y todo a través de la voz.
- ComScore incluso predice que las búsquedas de voz representarán el 50 por ciento de todas las búsquedas para 2020. Los principales gigantes tecnológicos han apostado por plataformas de reconocimiento de voz (Siri de Apple, Cortana de Microsoft, Alexa de Amazon…etc.), como asistentes virtuales.
Los asistentes personales de Inteligencia Artificial (IA) son básicamente un software que se ha desarrollado para realizar tareas para ayudar al usuario. Hoy en día, la mayoría de estos asistentes pueden realizar tareas como responder consultas, programar reuniones y proporcionar rutas de viaje.
Los asistentes personales más avanzados pueden proporcionar información de manera más proactiva y hacer sugerencias. Pueden decirle a un usuario cuánto tiempo extra de viaje podría necesitar debido al mal tiempo, por ejemplo, o recordarle a qué hora es su programa de televisión favorito.
Sin embargo, estas tecnologías son aún emergentes. Se prevé que el tamaño de mercado de los sistemas de asistencia digital aumentará de 2.2 mil millones de dólares en 2019 a 8.1 mil millones de dólares en 2024 (BCC Research).
Reconociendo emociones
Con estos avances, las máquinas hoy en día pueden entender el habla con una tasa de precisión cercana al 100%, si bien un buen asistente virtual debería entender la información de contexto (reconocimiento de emociones, características del usuario (sexo, edad…etc.), ubicación, reconocimiento biométrico, lenguaje corporal, tono de voz…etc.)
En la actualidad, ya existen tecnologías que permiten detectar emociones de forma automática usando la señal de voz y un análisis facial, si bien también se investiga sobre otros métodos más complejos, como uso de bioseñales (electrocardiogramas, electroencefalogramas. Temperatura corporal,.. ).
Internet of Things tiene un gran potencial de desarrollo y en la actualidad estamos dando los primeros pasos hacia la interacción de/entre objetos de forma autónoma. Contamos con tecnologías para captar gran cantidad de información y métodos para explotar dicha información con el objetivo de prestar nuevos servicios más inteligentes y personalizados a los usuarios.
En este sentido, cobran especial relevancia los asistentes personales que no sólo logran mantener una comunicación con los usuarios entendiendo el significado de lo que se dice y dando una respuesta automática sino que, además, cada vez parecen más humanos ya que comprenden también el contexto conviertiéndose en máquinas dotadas de cierta inteligencia emocional.
Fuente: Cristina Cicuéndez. Alumna Máster en Data Science para Profesionales de MBIT School, Marta García. Alumna Máster en Data Science para Profesionales de MBIT School
