En una comisaría de Washington DC se reabrió un caso gracias a una aplicación de Machine Learning llamada Rekognition, desarrollada por Amazon Web Services (AWS), la división de Amazon dedicada a los servicios y soluciones en la nube para empresas y gobiernos. En apenas 48 horas las máquinas revisaron más de 300 mil fotos para buscar al sospechoso de un crimen, que finalmente fue encontrado y declarado culpable por la justicia. «Sin esta tecnología, el culpable hubiera quedado libre», dijo Swami Sivasubramanian, VP y director general de IA en Amazon.

Pero eso no es nada comparado a la comisaría que están armando en China, donde en lugar de policías, habrá un sistema de Inteligencia Artificial que se encargará de mantener la estación funcionando las 24 horas de todos los días del año. Por el momento la máquina solo hará trámites burocráticos como expedir documentos de identidad, licencias de conducir y gestionar denuncias de delitos menores. Para todo eso no será necesario mostrar ninguna identificación, ya que por medio de aplicaciones de reconocimiento facial, el sistema escanea el rostro de los ciudadanos. La tecnología será proporcionada por el gigante asiático Tencent, un grupo tecnológico que es la dueña del mensajero para celulares WeChat y desarrolla juegos (como el League of Legends), entre otros negocios.

Por otro lado, el mismo Mark Zuckerberg anunció en su perfil de Facebook a fines de 2017 que la red social puso en marcha un algoritmo de IA para detectar tendencias suicidas entre sus millones de usuarios y así poder actuar con mayor rapidez antes de que los protagonistas cumplan con su objetivo. El software tiene la capacidad de rastrillar todos los post publicados y los videos en vivo (Facebook Live) realizados por las personas en busca de patrones que se relacionen con conductas suicidas que en general pasan desapercibidos. En esos casos, moderadores humanos de la empresa se comunican vía chat con la persona en cuestión para hacerle preguntas protocolares de rigor (¿estás bien? ¿Necesitas ayuda?). Según la gravedad del asunto, los moderadores pueden contactar a familiares y/o amigos cercanos de la persona en peligro.

Dicho sea de paso, Facebook compró Ozlo, una empresa californiana de inteligencia artificial de apenas 30 empleados basada en Palo Alto, en Silicon Valley. Se especializa en la comprensión de las conversaciones basadas en el texto y puede entender y proporcionar respuestas a preguntas que no necesariamente tienen respuestas simples de Sí o No. El objetivo es que Ozlo construya un asistente virtual tipo chatbot mucho más elaborado para interactuar con los usuarios a través de Facebook Messenger.

La startup Cogito fabricó un software de IA que escucha las llamadas de servicio al cliente y pone una «puntuación de empatía» basada en lo compasivos que son los agentes, la rapidez y la capacidad con la que resuelven las quejas.

El comercio electrónico también resulta un terreno muy fértil para la IA. El sitio eBay quiere que comprar en su plataforma sea cada vez más fácil y por eso trabaja en dos aplicaciones: Image Search y Find It On eBay. Sirven para sacarle una foto a algo que vemos en la calle, en un negocio o en cualquier lado, como un mueble que nos guste cuando entramos a una casa, unas zapatillas o unos anteojos. La app las busca automáticamente dentro del sitio y ofrece opciones de compra.

«La Inteligencia artificial es el mayor reto y la mayor oportunidad que tiene hoy la humanidad. Lo considero más importante que la electricidad y el fuego. Entender los beneficios de esta gran revolución es clave para gestionar su impacto en la salud, la educación y el medioambiente. Estamos en apenas el principio de lo que será la IA «, dijo Sundar Pichai, el CEO de Google, en el Foro Económico Mundial de Davos, a principios de 2018.

El mayor desafío que tienen las empresas es lograr expandir la capacidad de sus herramientas y aplicaciones para que el uso y la implementación de una plataforma resulte muy fácil para cualquier otra empresa y/o persona que no sea experta en la materia y sin conocimientos previos en Machine Learning.