El director de tecnología de Appriss Retail ofrece soluciones de inteligencia artificial y educación
¿Tiene un problema y necesita ayuda? Existe un modelo de IA generativa para ello. Vishal Patel, director de tecnología (CTO) de Appriss Venta al por menor y conferenciante invitado para el Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios (MSBA) El programa de la Facultad de Negocios de la Universidad de Louisville (CoB) demuestra que usar herramientas de inteligencia artificial (IA), ya sea en la sala de juntas o en el aula, es más fácil de lo que se cree. Más importante aún, demuestra que la tecnología no reemplaza la inteligencia humana, sino que la mejora de muchas maneras. Ya sea desarrollando modelos de detección de fraude para comercios minoristas, modelos de riesgo para organizaciones sanitarias o guiando a estudiantes en cursos de aprendizaje profundo a través de algoritmos complejos, su enfoque sigue siendo el mismo: mantener la tecnología centrada en el ser humano, ética y siempre orientada a resolver problemas reales.
Modelado del impulso
“Siempre me interesó la tecnología, la informática, la robótica, todo eso. Desde muy joven… la codificación y el software son casi como un rompecabezas o la resolución de problemas, lo cual siempre he disfrutado”, compartió Patel. Al desviarse del camino de la tecnología por un breve tiempo para explorar el campo más científico de la biología, fusionó su aprecio por ambas áreas de estudio, obteniendo su licenciatura en biotecnología. Eventualmente, estos intereses duales se cruzarían en un proyecto de investigación en la Facultad de Medicina de Harvard, que exploró “cómo la biología computacional y de sistemas se puede usar para todo, desde cómo funcionan las vías metabólicas hasta cómo interactúan las proteínas entre sí o cómo se regulan los diferentes genes”, señaló. “Todo eso se puede estudiar a través de modelos computacionales matemáticos… ese fue un campo completamente nuevo para mí”. La experiencia lo llevó a decidir obtener su doctorado en ciencias de la computación de la Universidad de California, Irvine, con un enfoque en aprendizaje automático y biología computacional. Esta decisión lo impulsó hacia el campo de rápido crecimiento de la IA y, más específicamente, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
Protección predictiva
Finalmente pasó a trabajar para otras subsidiarias de Appriss, Appriss Health (rebautizada como Salud del bambú En 2021) y Appriss Insights (adquirida por Equifax en 2021), antes de regresar a Appriss Retail, Patel trabajó con su equipo para desarrollar modelos y algoritmos para identificar pacientes. En el caso de Appriss Health, explicó: "Estábamos identificando pacientes con mayor riesgo de sobredosis. Los modelos y gráficos de identidad que construíamos ayudaban a farmacéuticos y médicos a utilizarlos para realizar una evaluación rápida del riesgo real de sobredosis de cada individuo". En una reunión con las juntas de farmacia de casi todos los estados de EE. UU., Patel escuchó de primera mano cómo el algoritmo que él y su equipo habían desarrollado estaba impactando en los hospitales de todo el país. "Uno de los presentadores era un médico que trabaja en urgencias y hablaba sobre cómo utilizaban nuestro sistema para obtener señales de riesgo como: '¿Este paciente está sufriendo una sobredosis? ¿Cuál es su historial de recetas?' Para mí, fue profundo saber que millones de recetas y dispensaciones de farmacias estaban siendo analizadas por un algoritmo en el que mi equipo y yo trabajábamos... y que estaba teniendo un impacto tan real en el mundo. Para mí, ese es el aspecto más fascinante de cualquier tecnología.
Al aplicar este mismo modelo a su trabajo continuo en Appriss Retail mediante sus modelos y algoritmos, Patel garantiza que las empresas puedan prevenir el fraude. "Nuestra plataforma se utiliza para identificar fraudes y abusos, especialmente en las devoluciones, tanto en tiendas físicas como online", explicó. "Podría haber alguien que abuse de las políticas de devolución, devolviendo productos robados o falsificados, afirmando falsamente que un artículo no se entregó o incluso devolviendo cajas vacías. ¿Cómo se identifica ese tipo de comportamiento y se detiene?". Con sus modelos de aprendizaje automático, responsables de procesar cientos de millones de devoluciones por valor de miles de millones de dólares a través de diversos canales integrados y con sus productos utilizados por 60 de los 100 principales minoristas de EE. UU., los modelos de Patel protegen a un gran sector de minoristas en todo el país mediante la creación de una sólida línea de defensa contra el fraude.
Dominio del aprendizaje automático
Cuando su amigo y director del programa MSBA, Sandeep Goyal, le propuso ser profesor invitado, Patel decidió impartir un curso de aprendizaje profundo (un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de la introducción de datos) a los estudiantes del programa. "Le contaba cómo impartía una clase de ciencias de datos en California, y me acababa de mudar a Louisville y me interesaba un puesto como este porque siempre me ha gustado enseñar", dijo. "Cada vez que explicas un concepto complejo, ves a estos nuevos estudiantes y mentes frescas encontrándolo por primera vez, [y] siempre ves ese momento revelador en el que dicen: 'Ah, ya lo entiendo. Esto no es tan difícil como pensaba. Entiendo lo que se pretende lograr'".
Al impartir el curso en la UofL durante los últimos dos años, Patel se ha sorprendido con frecuencia por sus experiencias en el puesto y por cómo sus estudiantes abordan la tarea de aplicar el aprendizaje automático de maneras nuevas e inesperadas. Recordando a un grupo de estudiantes que incorporaron el campo subjetivo de las artes visuales a su proyecto, explicó que «detectaron si una obra de arte pertenecía a ese pintor en particular… intentando aplicarle una técnica de modelado, porque hoy en día ese mismo proceso se realiza mediante evaluadores humanos expertos en la materia que han estudiado estilos específicos», compartió. «Aprendí que no sabía nada sobre estilos artísticos específicos. Así que aprendí mucho allí».
Ante la aprensión inicial de un curso con un nivel de dificultad percibido como alto, Patel se esfuerza por enseñar su contenido de una manera que facilite la comprensión, y está funcionando. "Casi todas las clases que he recibido han recibido comentarios como: 'Esta ha sido una gran experiencia. Al empezar, no estaba seguro, porque el nombre del curso es aprendizaje profundo avanzado. ¿Tengo las habilidades adecuadas para esta clase?'. Pero, en cambio, se sintieron empoderados... al decir: 'Entiendo qué es un modelo de red neuronal, y sí, construí uno. Puedo empezar a construir algo más grande y mejor'. Sinceramente, ha sido una experiencia muy aleccionadora para mí".
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