En colaboración con el Departamento Nacional de Planeación (DNP) hemos tratado de identificar casos de uso de la IA relevantes para las personas en Colombia. Esperamos que estos casos de uso puedan servir de base para la conversación y ayuden a hacer la IA más tangible. Casos de uso:
- Agrosavia. Las tareas que se hacen en el campo colombiano son de gran importancia para nuestro país. Las personas que dedican su tiempo a trabajar la tierra hacen parte de la cadena que nos permite tener alimentos todos los días. Estas tareas requieren de un gran esfuerzo y tiempo por parte de los trabajadores del campo, es por esto, que algunos proyectos de inteligencia artificial (como este caso) buscan ayudar a hacer más rápidas y simples algunas tareas que normalmente ocupan mucho tiempo y esfuerzo de los trabajadores para lograr facilitar el trabajo de la tierra y hacer que parte de este gran esfuerzo recaiga ahora sobre la tecnología. Conoce el caso de uso aquí.
- Betto (bienestar, eficiencia, transparencia, tecnología y oportunidad). La infancia es fundamental en el desarrollo integral de las personas, los niños de 0 a 5 años deben ser priorizados en el país, pero muchos de ellos desafortunadamente no cuentan con una adecuada alimentación, ni formas de protección y cuidado. Identificar dónde están y cuál es la ayuda que requieren es clave para atenderlos y cumplir con un adecuado desarrollo integral. Por medio de este sistema de inteligencia artificial llamado Beto, se ha logrado conectar niños y niñas con las mejores personas que les pueden ayudar a entender los mejores servicios que tiene disponible el Instituto Colombiano de Bienestar Familiar (ICBF). [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Chatbots. ¿Sabías que muchas veces cuando te comunicas con alguna empresa por chat, en realidad estás hablando con una máquina? Los bots toman el texto o las palabras del cliente, las procesan y generan una respuesta natural, rápida y completa. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Identificación de construcciones en susceptibilidad de inundación debido a su cercanía con las rondas de los ríos. El cambio climático está afectando el mundo, las temporadas invernales son trágicas y los fenómenos climáticos afectan a muchos hogares día a día, es por esto que tener información, por ejemplo, para anticipar posibles inundaciones es de gran utilidad para prevenir y evacuar espacios y familias en riesgo. Mediante este proyecto se utilizó análisis de imágenes satelitales para ver la infraestructura construida alrededor de ríos y de esta manera poder ayudar con información a las autoridades para la prevención del riesgo por inundación. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Nutricionista basado en inteligencia artificial. Un nutricionista basado en inteligencia artificial es un plataforma virtual que contiene toda la información relacionada con la dieta de los seres humanos y brinda la experiencia de una consulta con un nutricionista real. Esta herramienta solicita toda la información relevante para estructurar una dieta apropiada según su base de datos y ajustada a las necesidades del usuario. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Identificación de proyectos de inversión para el fomento de la equidad de género. Disminuir las brechas entre los derechos entre hombres y mujeres ha sido una lucha histórica para un buen desarrollo de la sociedad y su bienestar general, sin embargo, la realidad es que hay diferencias marcadas en las condiciones de vida entre hombres y mujeres, es por esto que esta iniciativa busca identificar proyectos de inversión que fomenten la equidad de género, alineado con el avance en el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Identificación de vías terciarias con imágenes satelitales. Las vías terciarias son las que comunican las veredas de nuestro país con los centros poblados (es un concepto creado por el DANE para fines estadísticos de localización geográfica de núcleos de población. Se define como una concentración de mínimo veinte (20) viviendas contiguas, vecinas o adosadas entre sí, ubicada en el área rural de un municipio o de un Corregimiento Departamental), ayudando a aumentar la conectividad entre sedes educativas, centros de salud y zonas productivas. En términos de longitud y cantidad de vías terciarias, estas representan 10 veces más que las vías primarias concesionadas y no concesionadas (Invias, 2010). Por esto el reto de conocer la cantidad, longitud y ubicación de estas vías es importante para la correcta planeación de las inversiones de infraestructura. Es así que con imágenes de satélite se logra identificar estas vías usando inteligencia artificial. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- VOZY. La comunicación directa entre el cliente y la empresa es fundamental para fortalecer la relación de compraventa o de satisfacción del servicio prestado. Llamar por horas para que se atiendan solicitudes en grandes cantidades de llamadas o la falta de personal puede ser motivo de fracaso para una compañía y por eso tecnologías como la Inteligencia Artificial han ayudado a que sea más fácil y eficiente esta relación. Por ejemplo, por medio de facilitar las comunicaciones a través de chats, correos o llamadas a robots como en este caso. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Modelo de análisis para la prevención de vulneración de derechos de niñas, niños y adolescentes (violencia física, psicológica y sexual). Los niños, niñas y adolescentes merecen siempre contar con las condiciones ideales para disfrutar de su vida, crecer y desarrollar su personalidad. Sin embargo, algunos pasan por situaciones difíciles y malas en donde la violencia afecta todo lo que los rodea . El ICBF ha utilizado la inteligencia artificial para cumplir con la meta de proteger a los niños, niñas y adolescentes. Un ejemplo de ello es este proyecto, que, a través del uso de técnicas de aprendizaje automático, apoya en el diagnóstico de los factores de riesgo asociados a la aparición de violencia física, psicológica y sexual, e identifica sectores geo-estadísticos en los que existe una mayor concentración de estos problemas, permitiendo priorizar acciones a través de sus programas y servicios de prevención y protección. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Construcción de red social con datos alternativos. La información de los usuarios genera datos y los datos desarrollan ventajas competitivas que permiten segmentar clientes según sus patrones de compras, predecir consumos, y desarrollar estrategias para aumentar la fidelidad, así como atraer nuevos perfiles de cliente. Hacer uso de la mayor cantidad de información permite ampliar el espectro de perfil de cliente disponible y con ello brindar un mejor servicio basado en datos. Por eso este proyecto consiste en reunir y transformar información existente en la aplicación Rappi para construir una red social que pueda ser utilizada en algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos basados en grafos para extraer y predecir información basadas en relaciones entre usuarios. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Uso de machine learning y datos de telecomunicaciones para mejorar la evaluación crediticia y aumentar la inclusión financiera. Las entidades financieras tradicionales, para otorgar créditos y evaluar el riesgo de sus clientes, suelen usar modelos regulados como regresiones logísticas y en particular datos del historial financiero de los clientes. Sin embargo, cuando un individuo no tiene historial financiero, sea porque es joven o porque nunca ha podido acceder a un servicio, su score se ve sesgado pues no existen suficientes datos por lo que no se puede evaluar. Con el fin de proporcionar una evaluación más inclusiva, en este proyecto una Fintech usó modelos de machine learning y datos de telecomunicaciones para poder evaluar a la población desatendida y mejorar la estimación del riesgo de quienes ya tienen historial financiero. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
- Uso de IA en la creación de un sistema de recomendaciones en página web a partir de patrones de consumo. Los comercios electrónicos o e-commerce, en sus diferentes plataformas, buscan recomendar productos a los usuarios para mejorar la experiencia de compra. Además de fortalecer las relaciones con los clientes, un motor de recomendaciones potencializa las ganancias, ya que fortalece la fidelidad de los usuarios y aumenta el consumo al poder ofrecer cross-selling y up-selling. Este proyecto consistió en crear un motor de recomendaciones para un ecommerce que se apalanca en la data transaccional de los clientes y en modelos de machine learning en el que se predice que productos o ítems mostrar a un cliente. [TBA] Conoce el caso de uso aquí.
Tratamos de ser lo más descriptivos posible al escribir los casos de uso. El hecho de que un caso de uso esté representado aquí, no significa que el DNP o la Misión crean que es un buen caso de uso de la IA.
Si conoce otros casos de uso o tiene sugerencias sobre cómo adaptar un caso de uso existente, no dude en comunicárnoslo.