Por qué un motor de inteligencia artificial cognitiva es el próximo paso en accesibilidad e inclusión

Por: Grigory Sapunov, CTO de inten.to y Andrew Gershfeld, socio de Flint Capital.

Para fomentar el próximo nivel de accesibilidad e inclusión, es hora de empezar a invertir nuestros esfuerzos en el desarrollo de máquinas de inteligencia artificial cognitiva más sofisticadas. Desarrollar formas más sofisticadas de inteligencia artificial cognitiva es la clave para expandir la accesibilidad global y ampliar el alcance de la inclusión.

De hecho, ya vemos una cobertura de lenguaje sin precedentes. Flint Capital señala que investigaciones recientes muestran que el número de pares de lenguaje de traducción automática ha aumentado desde 16.000 a unos 100.000 en un solo año. La firma señala a Niutrans y Alibaba como principales contribuyentes con 88.000 y 20.000 pares de lenguaje.

Además, Flint Capital también señala que el mercado global de computación cognitiva se proyecta que aumente a $72.26 mil millones para 2027. Ya vemos grandes avances con el rápido desarrollo de nueva tecnología de inteligencia artificial que empuja los límites existentes de síntesis de voz y reconocimiento de habla.

Desde un punto de vista financiero y de avance tecnológico, es claro por qué hay un impulso para mejorar las capacidades de la inteligencia artificial. Pero, ¿por qué centrarse en la accesibilidad y la inclusión?

Actualmente, hay alrededor de 1.000 millones de personas con discapacidad en el mundo. Además, los expertos estiman que hay alrededor de 7.000 lenguas distintas en nuestra comunidad global. A medida que nos conectamos más, los desafíos de la accesibilidad y la inclusión crecen demasiado para que los humanos los manejen solos.

Veamos algunos problemas de inclusión que enfrentan las empresas que la inteligencia artificial cognitiva avanzada puede mejorar.

1. Las barreras lingüísticas pueden obstaculizar la autoexpresión.

A medida que seguimos avanzando hacia una economía global y persiste la idea de una fuerza laboral mundial, debemos abordar las limitaciones de un lenguaje compartido.

Hay miles de lenguas y dialectos hablados por empleados en todo el mundo. Incluso si todos comparten un lenguaje común (como el inglés), hay innumerables instancias en las que no pueden expresar adecuadamente sus ideas u opiniones debido a una diferencia de lenguaje.

Según los expertos, adoptar motores de inteligencia artificial cognitiva avanzados y desplegar ASV es la solución a este problema. Estas máquinas están entrenadas extensivamente para manejar un conjunto específico de tareas de traducción, por lo que ofrecen capacidades más inclusivas y expresivas sin la intervención humana.

La inteligencia artificial cognitiva también facilita una mayor accesibilidad para las personas con discapacidad. Por ejemplo, es capaz de ofrecer servicios de transcripción de voz a texto para aquellos con discapacidad auditiva. Por el contrario, también puede generar voz a partir de texto para asistir a los discapacitados visuales.

En el futuro, esperamos ver servicios de inteligencia artificial cognitiva mejorados que puedan realizar la traducción de habla, texto e imágenes a múltiples lenguas y de una manera que sirva a un rango más amplio de discapacidades.

2. La traducción automática genérica no puede manejar traducciones sensibles.

Imagina intentar usar Google Translate para crear gráficos de pacientes en un entorno de atención médica. No solo inevitablemente conduciría a confusiones y malas traducciones, sino que también podría dañar involuntariamente a un paciente. Los motores de traducción automática básicos no entienden la terminología específica de la industria, y cualquier pequeño error puede tener un efecto dominó en la atención al paciente.

Lo mismo ocurre con otras industrias sensibles como la ley, las finanzas y el gobierno. Las empresas deben ser cautelosas al elegir qué motor de traducción automática utilizan, ya que pocos pueden funcionar a un nivel alto.

Aquí es donde entra en juego la personalización de la inteligencia artificial cognitiva. Las empresas que pueden crear motores de traducción automática personalizados y altamente precisos ofrecen una gran ventaja competitiva.

3. El tono, la intención y las experiencias enriquecidas están limitadas para poblaciones específicas.

Muchas lenguas dependen del tono, el contexto y el gesto para transmitir el significado. En chino, un ligero cambio de entonación cambia completamente el significado de una frase, y en español, la formalidad de la relación dicta cómo debes hablar con alguien.

Los servicios de traducción básicos no pueden leer con precisión el tono o la intención. Esto puede causar errores de comunicación o incluso ofensas involuntarias. Por ejemplo, en coreano, los honoríficos son extremadamente importantes al dirigirse a alguien, por lo que es fundamental que el servicio de traducción comprenda la formalidad del tono para transmitir el significado adecuado.

Otro problema en esta línea es el potencial de sesgo de género. Muchas lenguas diferencian entre masculino y femenino, pero no siempre hay suficiente contexto para que la inteligencia artificial determine correctamente si debe devolver una traducción masculina o femenina.

Investigaciones de Intento han encontrado que los motores de traducción automática genéricos se definen como traducciones masculinas al menos el 90 por ciento de las veces. Sin embargo, dado que muchas operaciones corporativas se han trasladado en línea y ahora abarcan equipos globales, se está trabajando para corregir estos sesgos.

En un informe de 2021, Intento vio un aumento en los modelos de NLP multilingües. Esto amplía las capacidades de despliegue de los usuarios finales y permite a los desarrolladores y usuarios adaptar la inteligencia artificial a necesidades específicas.

El futuro es más inclusivo que nunca gracias a la inteligencia artificial cognitiva.

Actualmente, todavía hay muchas limitaciones sobre lo que la traducción automática y la inteligencia artificial cognitiva pueden hacer. Todavía no pueden interpretar el tono de un poema o la emoción en una canción.

Sin embargo, pueden aprender a proporcionar capacidades conversacionales mejores y más matizadas, lo que ya está cambiando la forma en que las marcas globales hacen negocios.

Expertos como Flint Capital señalan cómo los datos muestran que el mercado global de computación cognitiva es más robusto que nunca antes, y no hay signos de desaceleración. Intento señala que el número de motores de traducción automática casi se ha duplicado en el último año.

Las empresas tecnológicas más pequeñas están trabajando en el desarrollo de inteligencia artificial cognitiva, pero los gigantes de la industria como Google, IBM y Microsoft están respaldando este problema también. Debido a esto, esperamos ver un crecimiento y expansión sin precedentes en las capacidades de la inteligencia artificial cognitiva en el futuro cercano.