5 cosas que debes saber sobre
Siri (y su competencia)
Forbes - martes, 15 de
julio de 2014
Los asistentes virtuales que
viven dentro de nuestros teléfonos inteligentes aprenden algo de nosotros cada
vez que hablamos con ellos. Aquí explicamos cómo.
A medida que la carrera por el
mejor asistente personal se hace más reacia, la atención se vuelve hacia quien
puede ofrecer la experiencia más personalizada. Mientras que la representación
de Scarlett Johansson de Samantha en la película Her aún podría pertenecer más
a un mundo de ciencia ficción, los sofisticados asistentes de hoy son ya mucho
más personalizados de lo que crees.
Aquí hay cinco cosas que
necesitas saber acerca de la personalización implícita, y eso que es sólo un
paso más cerca de lo último en asistente personal.
1. ¿Qué es la personalización
implícita y por qué es importante?
La personalización implícita
permite que las máquinas aprendan sobre un usuario a través del lenguaje, al
igual que un ser humano. Por ejemplo, el asistente personal que uses ya sabe
quién es tu hermana, o tu esposo, incluso tu jefe, simplemente porque en algún
momento podrías haberle pedido: “Envía un mensaje a mi hermana Annie: llegaré
15 minutos tarde.” El asistente habrá llevado a cabo la petición y almacenado
que tu hermana se llama Annie.
Más datos personales que también
pueden aprenderse de esta manera son tus preferencias cinematográficas o tu
comida favorita. Para un asistente personal, la personalización implícita es
una forma mucho más natural de aprender sobre los gustos y disgustos de un
usuario con el fin de proporcionar una mayor precisión con las respuestas y
sugerencias que ofrece a un usuario individual.
La alternativa de la creación de este
tipo de conocimiento a partir de la personalización explícita (“decirle”
formalmente hechos clave a tu asistente personal) sería demasiado largo y
tedioso para el usuario, por lo que es prohibitivo para el desarrollo de
asistentes personales en el largo plazo.
2. Cómo se diferencia de la
personalización explícita
La personalización implícita se
aprende con el tiempo de forma natural a través de la conversación. La
personalización explícita podría ser una característica específica que has
activado en la configuración del teléfono, como tu preferencia de Wolfram Alpha
sobre Google como fuente de información, o proporcionar información personal,
como tu fecha de nacimiento o equipo favorito.
3. La geolocalización significa
una mayor personalización
La ubicación geográfica y los
datos demográficos juegan un papel importante en la personalización implícita.
Es muy probable que sólo a través de la charla un asistente personal sepa que
ciertos lugares se corresponden a tu casa, tu oficina o tu gimnasio favorito.
Este tipo de información hace que sea más fácil proporcionarte más información
personalizada como el clima o actualizaciones del tráfico, pero también permite
que el asistente sea aún más útil, como cuando vas de viaje.
Si apareces en un sitio a miles
de kilómetros de tu casa, tu asistente no te dará simplemente la bienvenida al
“Estado dorado de California”, sino que también te proporcionará una gran
cantidad de información pertinente, como la hora local y el tipo de cambio,
información personalizada que el asistente ha aprendido sobre el usuario. Por
la noche, cuando quieras comer fuera, tu asistente puede ofrecerte una
selección de restaurantes basado en la cocina que sabe que te gusta, pero si
pides algo diferente buscará los demográficos, entre otras cosas, para darte
una respuesta.
Pero aquí está la parte genial:
gracias a la personalización implícita tu asistente no sólo sabe lo que le
gusta; sabe lo que no te gusta también. Así que es posible que pueda responder:
“A la gente de tu edad le gustan los restaurantes italianos, pero sé que no te
gusta la pasta, George, así que ¿qué hay de estos restaurantes japoneses?”
4. Mientras más fuentes de datos
se usen, más precisa será la personalización
En un mundo ideal la
personalización implícita se beneficia más de recibir información de muchas
fuentes diferentes.
Por ejemplo, Spotify podría
conocer tu estado de ánimo cuando haces clic en el botón melancólico, pero no
lo sabe de antemano. Mediante la personalización implícita, un asistente
personal entendería por las palabras o frases que has estado utilizando con
anterioridad o incluso sólo por el hecho de que tu equipo de futbol perdió la
noche anterior.
A través del cotejo de
información procedente de diversas fuentes, el asistente puede saber qué tipo
de música te gusta cuando corres, manejas por la ciudad o estás en casa un
domingo por la mañana, así que sólo tendrías que pedir que tocara un poco de
música, sin dar detalles.
Otro ejemplo podría ser que tu
asistente sabe que siempre abres la aplicación de Domino’s Pizza cada vez que
ves películas de acción, así que la próxima vez que le pidas reproducir la
última superproducción de Hollywood podría preguntar: “¿y quieres que pida
pizza también?”
5. La personalización implícita
pone de vuelta sobre la mesa el debate sobre la privacidad
Cuánta información se opta por
compartir depende de las preferencias individuales. Deben ponerse salvaguardas
para proteger la privacidad del usuario, pero el desarrollo de los ayudantes
virtuales se basa en el aprendizaje de las máquinas, que a su vez se basa en el
intercambio de datos sobre un individuo entre aplicaciones, incluso si esto
ocurre sólo dentro de la cuenta de un usuario.
Para los desarrolladores de
aplicaciones hay una complicación añadida: las leyes de privacidad pueden
cambiar sustancialmente de país a país, lo cual impacta en la forma como se
usan los datos y la forma en que se almacenan. Si bien el debate es mucho mayor
en torno a los asistentes personales móviles y las preocupaciones de
privacidad, desarrollar su verdadero potencial requerirá una interacción mucho
mayor, y eso dependerá en gran medida de la cantidad de información que un
usuario esté dispuesto a compartir.
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