Se ven todos los días – robots que asumieron tareas que no se creían posibles hace unos pocos años. Este tema o tarea en particular emplea la Inteligencia Artificial (IA) para crear páginas web receptivas que cambien y se actualicen automáticamente con informaciones nuevas.
Los desarrolladores web han optimizado sus sistemas de administración de contenidos y características adicionales para capturar automáticamente los hábitos y la entrada del usuario, y luego aplicarlo para una experiencia limitada pero personalizada.
Aquí es donde la IA y el aprendizaje automático entran en juego. Un ejemplo de esto es una startup que aprovecha la IA para construir sitios web para hacer que la forma se adapte dinámicamente al contenido.
Imagínese las máquinas que toman las decisiones de diseño pertinentes basadas en inteligencia artificial, donde evalúan de forma inteligente los datos del usuario para encontrar fuentes óptimas, gráficos y diseños que complementen su sitio web.
¿Delegar todo a Inteligencia Artificial (IA)?
¿Recuerda la tarea de renderizar gráficos o fotos que necesita mucho tiempo? Con el paso de los años, los desarrolladores de software y compañías como Adobe han mejorado las características y agregado el procesamiento por lotes para grandes cantidades de imágenes.
Ahora, los diseñadores están volcando estas tareas, como tratar o representar fotografías receptivas, o crear dinámicamente contenido y URL basados en datos recopilados del usuario final.
Otras labores avanzadas que aprovechan IA es donde la máquina puede categorizar y etiquetar fotos mediante el reconocimiento de imágenes.
En pocas palabras, el uso de AI logra dos cosas básicas: permite que el robot pueda manejar asignaciones mundanas y repetibles de forma veloz y precisa, y libera valioso tiempo de desarrollo para centrarse en pendientes o proyectos más estratégicos – lo que hace que el proceso de desarrollo sea más simple y eficaz.
Otro ejemplo más, pero en el lado del cliente de la moneda, es que varias empresas han lanzado sitios web de bricolaje en los últimos años. Estos espacios aplican el aprendizaje automático para ayudar a eliminar las barreras técnicas para las personas que no lo son, y que necesitan comunicarse entre una gran cantidad de plataformas o dispositivos sin los problemas de saber cómo administrar todos los matices técnicos asociados con ellos.
La IA se está convirtiendo rápidamente en un aspecto vital para los productos y servicios con los que muchos clientes se encuentran regularmente. Finalmente, todo, incluidos los dispositivos móviles, las aplicaciones y los motores de búsqueda, contarán con la tecnología de IA.
Con el tiempo, las máquinas empezarán a innovar respuestas dinámicas o aplicaciones para adaptarse a las solicitudes de los consumidores en un abrir y cerrar de ojos.
Para aprovechar al máximo la capacidad de aprendizaje automático, uno debe comprender la tarea ya que una computadora puede analizarla o verla. Este es el concepto fundamental del verdadero aprendizaje automático.
Cuando se requiere que el robot acabe una tarea, hay que asegurarse de que tenga las instrucciones completas para aprender la labor específica que se le pide que realice. Por ejemplo, si se quiere que la máquina pinte una casa, tendría que proporcionar información específica sobre la preparación de la pintura, los tipos de materiales necesarios para los distintos pasos, incluido el color, las clases de pinceles, etc.
¿Ya llegamos?
No del todo, pero el aprendizaje automático es muy prometedor. Es importante adoptar esta tecnología para que se pueda mejorar continuamente la experiencia del cliente.
Continúe entrenando a las máquinas para aprender patrones de uso de la web y tareas nuevas, pero moderadamente más difíciles. Realmente se cuenta con el poder de poner a los robots a trabajar para que puedan producir un mejor producto de manera eficiente e inteligente.
La mejor experiencia al usuario.
Hay que tener en cuenta que con el tiempo la demanda del consumidor solo aumentará. Los clientes esperarán constantemente una vivencia fluida, independientemente de lo que intenten hacer o de la plataforma en la que se encuentren. Permita que las máquinas diseñen con aprendizaje profundo para producir resultados automatizados y receptivos, mejor y más rápido de lo que un humano lo podría haber hecho.
Por Jose Durán
FUENTE: www.revistaitnow.com
