Cognitive Latam, la empresa argentina especializada en desarrollos de Inteligencia Artificial (IA), desembarca en los Estados Unidos para poner en marcha sus operaciones en uno de los mercados de tecnología más importantes del mundo
La firma cuenta con operaciones vigentes en la Argentina, Chile y México, por lo que su arribo a EE.UU. será el primero por fuera de Latinoamérica. Su llegada al mercado norteamericano se da con el objetivo de proveer una alternativa a la demanda de soluciones de Software Factory e IA.
Como preparativo de la apertura de sus oficinas en Miami, Florida, la marca prevé llevar a cabo una inversión de u$s400.000, además de planear duplicar su staff de profesionales argentinos a lo largo de 2022.
"Es sabido que la aceleración digital es tan vertiginosa que no permite a los profesionales capacitarse a tiempo para dar respuesta a las necesidades de diferentes industrias, tanto a nivel local como global. Estamos en un momento en el que los especialistas -y sobre todo los argentinos por la calidad de nuestra formación académica- somos altamente solicitados por empresas de todo tipo y de todas partes del mundo", contó Cristian Santander, CEO de Cognitive Latam.
Y agregó: "Esto nos permite a startups como la nuestra desplegar nuestros conocimientos y servicios rápidamente en diferentes países, abriéndonos puertas a mercados grandes y exigentes como el de los Estados Unidos, con gran potencial a futuro".
En una primera etapa, la firma de tecnología buscará atraer a empresas norteamericanas a su expertise, con el fin de brindar asesoramiento en los sectores agritech y fintech, dos segmentos que consideran de relevancia para el futuro de su negocio y los cuales brindan grandes oportunidades.
Asociada con el grupo Knime, líder en Machine Learning, la compañía cuenta con una lista de clientes de renombre como Walmart, Toyota, Adecco Agro, y GCBA, entre otros, asesorándolos en soluciones comerciales mediante su app innovadora.
Para dar inicio a sus operaciones en tierras estadounidenses, Cognitive Latam contó con el apoyo de Base Miami y la Asociación de Emprendedores de Latinoamérica (ASELA).
La inteligencia artificial busca procesar y responder a los datos como lo haría cualquier humano. De hecho, los desarrolladores convierten actualmente una amplia gama de aplicaciones a inteligencia de tipo humana.
Se clasifica en general en las siguientes tres categorías, pero todavía hay desacuerdo sobre las definiciones exactas de qué es la inteligencia artificial y, mucho menos, si son posibles.
La inteligencia artificial débil (o "inteligencia artificial estrecha") es donde se ha concentrado hasta ahora el trabajo. Está enfocado en ejecutar una sola tarea y, por tanto, las interacciones son limitadas.
Algunos ejemplos son revisar los informes meteorológicos, controlar dispositivos domésticos inteligentes o darnos respuestas a preguntas generales que se obtienen de una base de datos central (Wikipedia, etc.).
Se pueden unir varias IA estrechas para ofrecer un servicio más completo: Alexa, Google Assistant, Siri y Cortana son ejemplos, e incluso las formas actuales de automóviles autónomos. Como no puede pensar por sí misma y carece de la capacidad de entender el contexto, en algunas ocasiones entrega respuestas sin sentido.
La inteligencia artificial fuerte (o "inteligencia artificial general") es hacia donde vamos. La inteligencia artificial comprende el contexto y hacer juicios. Con el tiempo, aprende, es capaz de tomar decisiones, incluso en tiempos de incertidumbre o sin información previa disponible, hacer uso de la razón y ser creativa. En el papel, funcionarían como un cerebro humano. Hasta ahora no se ha logrado, aunque la mayoría cree que se podría alcanzar este siglo.
En el futuro lejano, la inteligencia artificial puede llegar a ser superior a los humanos en todos los aspectos. Serían capaces de pensar por sí mismos y operar sin ninguna participación humana. Esto suena como una distopía parecida a Skynet, con el final de la humanidad, pero también podría ser el comienzo de una era de innovación.
La inteligencia artificial también se puede clasificar según su funcionamiento, lo que es importante cuando se considera qué tan complejo es un sistema de inteligencia artificial y su costo final. Si una empresa crea una solución IA, la primera pregunta debe ser: "¿Aprenderá vía de la capacitación o inferencia?"
Esta inteligencia artificial está diseñada para aprender y mejorar con el tiempo y ajustar sus conjuntos de datos y partes de sus procesos. Las plataformas fuertes y súper podrán lograrlo, pero la inteligencia artificial débil no, ya que la cantidad de potencia de procesamiento necesaria es tan grande que la hace costosa.
La mayoría de las IA débiles están diseñadas para analizar datos y extraer conclusiones en pasos cuidadosos, un método más barato y menos costoso desde el punto de vista computacional.
Por ejemplo, para responder a la pregunta "¿Cuál fue el resultado del partido de ayer?", una inteligencia artificial podría inferir: "debo encontrar datos para los resultados de partidos de ayer en una lista de datos deportivos confiables, los compararé con los equipos favoritos establecidos en la configuración e informaré los resultados por audio".
Si bien es útil, si la respuesta no era la que el usuario buscaba, la IA tiene poca capacidad de adaptarse. Un humano debe involucrarse para hacer que sus respuestas sean más relevantes.
Estas definiciones solo se consideran una guía general sobre qué es la inteligencia artificial y otras pueden tener descripciones distintas.