Como comentaba mi compañera Carmen en su post “El trabajador digital, un reto para las empresas”, ambos tuvimos ocasión de asistir a la conferencia “El nuevo puesto de trabajo: colaboración en entornos móviles". La jornada, organizada por IDC España, supuso una estupenda ocasión para conocer el punto de vista de grandes actores del sector, y allí se habló de las tendencias tecnológicas que marcarán el nuevo entorno. A las ya conocidas: redes sociales, movilidad, big data, IoT y cloud, se sumó una última de la que escribiré hoy por novedosa: machine learning en el puesto de trabajo.
Y es que, aunque hace unos meses ya escribí de cómo, gracias a la robótica y a la inteligencia artificial (IA), compartiremos nuestro espacio de trabajo con robots, en este caso me refiero a utilizar herramientas que nos ayudarán a ser más productivos en nuestro trabajo gracias a una variante de la inteligencia artificial, el machine learning, o computación cognitiva. Según IBM, una tecnología de inteligencia artificial que no se programa como los ordenadores tradicionales sino que entiende el lenguaje natural de las personas, contesta preguntas complejas gracias a su enorme capacidad de análisis de big data (datos estructurados y no estructurados) y aprende de cada interacción.
Hasta ahora, el uso de esta tecnología en el puesto de trabajo ha sido muy limitado, normalmente se veía su aplicación dentro de big data como una forma de analizar la ingente cantidad de datos que nos rodea para ayudarnos en nuestro desempeño, pero no como una de las tendencias clave. Su inclusión en la anterior lista, y lo comentado durante el evento, denota que algo está cambiando.
Durante el encuentro se comentó que su utilización dentro del marco de herramientas de trabajo a disposición de los empleados supondrá un incremento sustancial de la productividad y una ayuda para seguir el ritmo vertiginoso del incremento de datos, así como un refuerzo a la hora de tomar mejores decisiones. Veamos algunos ejemplos:
- El primero de ellos hace referencia a la gestión que la computación cognitiva puede hacer de nuestro buzón de correo para discernir entre aquella información que requiere nuestra atención inmediata, la más importante de entre todos los mensajes entrantes, o incluso ayudarnos a organizar el tiempo de forma más eficiente sin necesidad de nuestra intervención directa sobre los correos recibidos.
- Otro ejemplo es la generación automática de informes en base a la ingente cantidad de datos disponibles que tenemos. La computación cognitiva es capaz de filtrar la información más importante para nosotros y presentárnosla de una forma atractiva.
- El descubrimiento automático de información de nuestro interés, que pretende cumplir el propósito ya formulado hace unos años de que no seamos nosotros quienes busquemos la información, sino que ella nos encuentre a nosotros.
- La utilización de asistentes personales digitales, disponibles en distintos dispositivos y que nos ayudan, a través del lenguaje natural, en la realización de alguna tarea: la reserva de un restaurante, un vuelo, la impresión de documentos, etc. Una variedad de los mismos son los chatbots, que realizan la misma función que los primeros pero integrados en aplicaciones de mensajería.
Algunos ejemplos de lo anterior en el mercado son asistentes personales como Echo de Amazon, Siri de Apple o Cortana de Microsoft, chatbots en aplicaciones de mensajería pero, como decía, su uso en el entorno del puesto de trabajo todavía no está muy extendido.
Algo que en mi opinión no tardará en cambiar; así lo confirman algunos anuncios recientes de grandes empresas del sector de herramientas de productividad, como IBM con IBM Verse que integra las capacidades de Watson, una tecnología pionera de computación cognitiva que es capaz de interactuar con las máquinas de una manera similar a como lo hacen los humanos, o Microsoft, primero con Delve, una nueva manera de buscar y descubrir contenido que hace uso de machine learning para mapear relaciones entre las personas, contenido y sus interacciones, o el recientemente anunciado uso de bots en Skype, que amplía los casos de uso de esta tecnología hacia las comunicaciones unificadas y la colaboración. También en la nube la carrera por ofrecer servicios de machine learning ha comenzado y desde hace muy poco tiempo ya tenemos nombres muy importantes: Microsoft con Azure Machine Learning, Google y su servicio Cloud Machine Learning, IBM con Bluemix (Watson) y Amazon Machine Learning. No cabe duda de que se están gestando grandes cambios en el puesto de trabajo alrededor de esta tecnología.
Imagen: Matthew Hurst
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