¿Qué pensamiento te viene a la mente cuando piensas en la Inteligencia Artificial (IA)? ¿Es un robot imitando el comportamiento humano? ¿Es una máquina que podría automatizar tu trabajo o un dispositivo que lee tu cerebro?
La IA es la capacidad de una máquina para exhibir habilidades similares a las humanas. Ya existe en varios campos y está transformando nuestra forma de trabajar. En el sector de la salud, la IA permite un mejor diagnóstico y sugerencias de tratamiento automatizadas.
Microsoft ha utilizado IA para detectar estafadores en chats en línea. China ha construido una aplicación de IA para combatir la pobreza en sus aldeas más remotas.
La IA lo ha transformado todo, desde la automatización hasta los robots que superan la inteligencia humana. ¿La IA también tendrá un impacto en el M&E? Los expertos en desarrollo creen que la IA tiene el potencial de tener un efecto significativo en el M&E. Es sólo una cuestión de cuándo y cómo lo hace.
¡Con el importante desarrollo de la IA, M&E está listo para experimentar una nueva era! Las innovaciones, como la recopilación, el procesamiento y la validación de datos, transformarán el M&E. Varias organizaciones ya están adoptando otras formas de implementar la IA.
Los ejemplos destacados incluyen el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de objetos. NLP puede leer y analizar texto escrito por humanos. El reconocimiento de objetos rastrea la asistencia de eventos o identifica el comportamiento humano.
La IA tiene el potencial de procesar datos de manera más eficiente y reemplazar los métodos convencionales. Determinemos cómo la IA puede ayudar a mejorar una miríada de procesos de M&E.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Si se encuentra entre aquellos que pasan todo el día revisando varias entradas de Excel, la PNL podría ser una solución perfecta para usted. NLP interpreta las respuestas de texto y las compara con los conjuntos de datos existentes. ¡Con la integración de NLP, no necesitará revisar cada entrada de datos manualmente!
La PNL es una combinación de informática, lingüística y aprendizaje automático. Se enfoca en la comunicación entre humanos y computadoras en lenguaje natural. Las aplicaciones destacadas de PNL incluyen asistentes de voz como Siri de Apple y Alexa de Amazon.
Utilizando la vectorización de texto, NLP convierte textos en algo que una máquina puede entender. Los algoritmos de IA incluyen datos de entrenamiento y resultados esperados. De esta forma, las máquinas de PNL conectan la entrada y su correspondiente salida. Usando este conocimiento, las máquinas perciben qué característica representa mejor el texto.
En general, la PNL involucra dos tipos de formatos, análisis sintáctico y semántico:
- Análisis sintáctico: También conocido como análisis sintáctico. Evalúa la estructura sintáctica del texto y analiza las relaciones entre diferentes palabras. Aplica reglas gramaticales solo a un grupo de palabras, no a palabras individuales.
- Análisis semántico: este análisis se centra en reconocer el significado del lenguaje. Es el proceso de comprender la interpretación de las palabras, la estructura de las oraciones y los signos. Esto permite que las máquinas entiendan parcialmente los idiomas de la misma manera que lo hacen los humanos. Dado que el lenguaje es polisémico, este análisis es uno de los aspectos más desafiantes de la PNL.
Aunque la PNL es inequívocamente útil para M&E, tiene algunas limitaciones que debe tener en cuenta. Las limitaciones incluyen comprender sintaxis complejas y trabajar con idiomas menos hablados:
- El NLP funciona mejor para oraciones con estructuras sintácticas simples. Cuando agrega frases más complejas o texto más largo, la capacidad de la IA se deteriora. La IA del futuro podría descifrar textos con sintaxis complicada y cadenas más largas.
- Actualmente, la PNL solo está diseñada para comprender algunos idiomas principales. Por ejemplo, esta tecnología de IA puede funcionar en inglés y español. Al mismo tiempo, es posible que no funcione para idiomas nativos o menos hablados. A medida que la IA evolucione, la PNL se reprogramará para comprender más idiomas.
Las aplicaciones de NLP son las más adecuadas para interpretar el texto de respuesta mal escrito durante la recopilación de datos móviles. Puede ayudar a los recopiladores de datos y evaluadores a ahorrar tiempo al categorizar las respuestas. Las respuestas se ordenan por categorías cualitativas, como positivas, negativas o neutras.
Reconocimiento facial y seguimiento de asistencia
La IA ayuda a la evaluación cualitativa, que puede ser crucial para reconocer las expresiones faciales. En un nivel fundamental, AI se enfoca en mejorar las soluciones de seguimiento de asistencia.
La IA es excepcional para evaluar a las personas en las fotos en diferentes períodos de tiempo. Puede capturar una imagen de grupo al final de cada reunión para realizar un seguimiento de la participación. Puede tomar una foto completa de la multitud en un evento más grande y luego usarla para estimar la cantidad de empleados.
Los expertos usan IA para monitorear el comportamiento humano para comprender las emociones y los comentarios humanos. La tecnología es bastante efectiva para dar un análisis de sentimiento de las fotos. Esto ayuda a identificar los sentimientos, las expresiones y el comportamiento de las personas interesadas.
Puedes entender cómo un cliente percibe los productos. Esto puede ayudar a determinar qué aspectos necesitan mejoras adicionales.
El análisis de sentimiento ha madurado lo suficiente para el sector de M&E. AI recopila información de datos no estructurados y computación efectiva. Esta información podría ayudar con:
El análisis de sentimientos basado en IA tiene muchos usos prácticos. Por ejemplo, puede obtener tickets de servicio al cliente en la cola para resolver comentarios negativos. Puede realizar un seguimiento de cómo las modificaciones de un producto afectan las actitudes de los clientes. Un ejemplo es que puede observar cómo los clientes responden al agregar nuevas funciones al producto.
Diferenciación de objetos
¿Alguna vez tuviste dificultad para diferenciar dos fotos que se veían similares? Si es así, la IA puede ayudarlo al diferenciar de manera efectiva las imágenes u objetos. Ya sea una pequeña empresa o una empresa multinacional, la IA elimina la necesidad de los humanos de diferenciar las imágenes.
Puede aprovechar la IA para desarrollar aplicaciones móviles que rastreen la entrega de suministros. AI lo ayuda a rastrear con mayor velocidad y costos reducidos. Por ejemplo, supongamos que un miembro del personal de campo le envía una foto de medicamentos y jeringas.
No necesitaría a un ser humano para retirar medicamentos o jeringas de una lista de artículos entregados. Dado que no se requiere presencia humana, la IA lo ayudaría a ahorrar costos.
La línea de fondo
Ya sea clasificando datos cuantitativos, diferenciando imágenes o reconocimiento facial, la IA es un factor de cambio para el sector de M&E. Su importancia radica en acelerar el procesamiento de datos y erradicar las intervenciones humanas.
La IA es una creación esencial del área tecnológica que revolucionará el M&E. El principal atractivo de usar IA para M&E radica en acceder a datos accesibles y de alta calidad. Compañías acreditadas como Delta Monitoring lo ayudan a explorar posibilidades ilimitadas en el campo de M&E.
