La "inteligencia artificial" está en todas partes, pero no siempre es correcto llamarle así. Hay que esperar más tiempo para verla en todo su esplendor de forma extensa.
Aunque han existido durante mucho tiempo, Mark Zuckerberg y Facebook convirtieron en tendencia en 2016 el término chatbot. De repente, gracias a la llegada de los bots a Facebook Messenger como gran atractivo para utilizar el servicio frente a competidores, todo va de bots. Empresas «competidoras» como Telegram también ofrecen su plataforma para crearlos, y muchas empresas de servicios y ventas los están implementando en su chat de atención al cliente. También es posible utilizarlos incluso en aplicaciones de noticias como la de Quartz.
Los bots eran la próxima gran revolución, y para este 2017 se esperaba una gran repercusión en ferias tecnológicas, pero parece que el flujo creativo ha parado. Ni en el pasado IFA de 2016 ni en el CES han sido relevantes entre las tendencias para el nuevo año, y a la espera del Mobile World Congress, de momento parece que quedan como una solución que muchas empresas pueden emplear para intentar atraer y resultar atractivas, más que para ofrecer una utilidad real.
A esto recuerda, por ejemplo, la fiebre que hubo hace unos años con el uso de códigos QR. En muchos lugares podían resultar útiles, pero en la mayoría sólo eran un elemento que no aportaba nada a la experiencia de uso, ni siquiera agilizaba. Los bots que conocemos hasta ahora, o al menos la mayoría de ellos, tampoco pueden ser llamados inteligencia artificial, en tanto que no aprenden de nosotros ni de sus programadores sin que éstos alteren su código. Y seguir órdenes empleando algoritmos, paso a paso, no es inteligencia artificial.
Slack, por ejemplo, anunció su integración con Watson, de IBM. Ese es un paso interesante, pues Watson es capaz de aprender e identificar patrones y añadir su aprendizaje a sus bases de datos, de manera que se va mejorando a sí mismo y en el futuro es capaz de mejorar la forma de afrontar una situación. El resto de bots, como el típico de Giphy, tendrán que esperar a conocer mejor al usuario y a darle información mucho más precisa para acercarse a la consideración de «inteligentes».
Para el usuario final, por ejemplo, la manera en que Siri responde al usuario tampoco es inteligencia artificial per se, aunque las técnicas de machine learning que Apple está empleando para mejorar las respuestas y su conocimiento sí lo sean. Y es que el Siri que podemos encontrar ahora es radicalmente opuesto al que llegó en 2011 con el iPhone 4S.
Google Assistant, por su parte, es más conversacional, y tiene en cuenta elementos como el contexto, que sí interioriza y de los cuales es capaz de aprender para mejorar en el futuro. En ese sentido, aunque no está en manos del público, AlphaGo es una de las mejores muestras de inteligencia artificial aplicada que se ha puesto en práctica, con una implementación brillante de las últimas tendencias (deep learning, machine learning, etc).
Por su complejidad, pasará tiempo hasta que la inteligencia artificial de verdad se expanda como se expandieron los bots el pasado año. Sin embargo, la informática está en un punto tan avanzado en que sin inteligencia artificial se pueden hacer muchas cosas que también parecen milagrosas, pero sólo es ciencia.
