[Liderazgo en IA] ② Cómo dar forma a una IA personalizada con inteligencia de datos y conectividad en los dispositivos

La era de la IA personalizada ha llegado. Samsung Electronics ofrece experiencias de inteligencia artificial seguras y personalizadas respaldadas por información de los usuarios en todos sus productos — desde dispositivos móviles y televisores hasta electrodomésticos — a través de la innovación continua en software y tecnología de plataformas.

Así como las métricas de rendimiento y las mediciones físicas son esenciales para diseñar rutinas de entrenamiento personalizadas para atletas profesionales, los datos juegan un papel crucial en la creación de IA personalizada. Como tal, Samsung está priorizando la investigación de inteligencia de datos para transformar grandes cantidades de información en experiencias de usuario significativas e intuitivas.

Samsung Newsroom analiza en profundidad cómo la investigación de datos avanzada y las soluciones de conectividad innovadoras de Samsung son pioneras en la era de la IA personalizada.

El poder de la inteligencia de datos en la IA personalizada

Una experiencia de IA verdaderamente personalizada comienza con la comprensión del usuario. La inteligencia de datos identifica las necesidades de un usuario en momentos específicos basándose no solo en datos históricos de uso del dispositivo sino también en el contexto actual del usuario. Esto permite que se presten servicios apropiados de manera oportuna. Sin embargo, existen desafíos: por ejemplo, los usuarios no entregan informes detallados de sus necesidades y deseos; la correspondencia entre las necesidades esperadas y los servicios potenciales debe realizarse en tiempo real y, sobre todo, la información personal debe mantenerse segura constantemente.

Como Samsung llega a los consumidores a través de casi todos los puntos de contacto diarios (incluido el trabajo, el entretenimiento, las tareas del hogar, la salud y la seguridad), la empresa tiene la oportunidad única de obtener conocimientos profundos sobre los comportamientos y las preferencias de los usuarios.

Para aprovechar este potencial, Samsung ha fortalecido sus capacidades de tecnología de datos investigando información de usuarios recopilados anualmente de cientos de millones de dispositivos y servicios, todo en estricto cumplimiento de las regulaciones internas y externas. A medida que los modelos de IA desarrollan una mejor comprensión de los usuarios a través de la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos, pueden aprovechar la generación aumentada por recuperación (RAG) para brindar servicios más personalizados en diferentes contextos. Al utilizar tecnologías para conectar bases de conocimiento confiables y basadas en la lógica con grandes modelos de lenguaje (LLM), estos modelos de IA acceden a la información más reciente y confiable y encuentran las respuestas más adecuadas.

A medida que Samsung se centra en tecnologías que conectan datos para refinar experiencias de IA personalizadas, una pregunta clave es ¿cómo se pueden gestionar datos tan vastos y complejos de forma más efectiva y adaptarlos con precisión a las necesidades individuales? La respuesta, en parte, está en los gráficos de conocimiento.

▲ Yunsu Lee, jefe del equipo de inteligencia de datos de Samsung Research, explica la inteligencia de datos.

Mejorar las experiencias de IA con gráficos de conocimiento

Un gráfico de conocimiento es una tecnología de representación de conocimiento que organiza información relacionada en un formato de gráfico interconectado, lo que lo hace fácilmente interpretable tanto para humanos como para computadoras. Al definir entidades individuales dentro de los datos y vincularlas, su relación puede representarse como un “triple” en la forma de “sujeto — predicado — objeto”. Por ejemplo, “la capital de Corea del Sur es Seúl” se puede representar en el siguiente gráfico: “Corea del Sur — capital — Seúl”. Diversos tipos de conocimientos, como personas, objetos, tiempos y lugares, pueden estructurarse de forma muy refinada conectando numerosas entidades en este triple formato.

A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que llenan tablas con información, los gráficos de conocimiento almacenan datos de manera efectiva y recuperan rápidamente información o nuevas inferencias según sea necesario.

▲ (Derecha) Los gráficos de conocimiento pueden almacenar datos de manera más eficiente que las bases de datos relacionales (izquierda).

Samsung está impulsando activamente la investigación en gráficos de conocimiento. Si bien las formas anteriores de uso de datos estaban limitadas a aplicaciones individuales, esta tecnología permite la búsqueda y la utilización gratuita de datos a través de los límites de aplicaciones o servicios, lo que posibilita una experiencia hiperpersonalizada como si el dispositivo estuviera diseñado exclusivamente para el usuario.

Cuando se combinan con la inteligencia artificial en el dispositivo de Samsung, los gráficos de conocimiento permiten a los usuarios experimentar servicios de inteligencia artificial altamente personalizados y, al mismo tiempo, proteger los datos personales confidenciales de la exposición externa. Se espera que esta tecnología se aplique en diversos productos y dispositivos.

La clave para implementar gráficos de conocimiento es la capacidad de encontrar rápidamente respuestas específicas a partir de la información representada en el gráfico. Convertir datos del mundo real en constante cambio en gráficos y extraer información de manera eficiente requiere cálculos complejos y, a medida que los gráficos crecen, la recuperación rápida de información se vuelve más desafiante.

Para reforzar sus capacidades en esta área, Samsung adquirió Oxford Semantic Technologies en julio. Oxford Semantic Technologies, una startup con sede en el Reino Unido reconocida por su tecnología de gráficos de conocimiento, se especializa en optimizar el procesamiento de datos y la inferencia avanzada para facilitar la comprensión rápida y la extracción precisa de información de los gráficos de conocimiento.

Samsung ha colaborado con Oxford Semantic Technologies en bases de datos gráficas y ontologías[1] desde 2018, y se anticipa que la reciente adquisición creará sinergia en la investigación de IA personalizada en todo el ecosistema de productos de Samsung. La compañía planea desarrollar aplicaciones que ofrezcan experiencias valiosas a los consumidores y explorar nuevas vías de investigación en diversas áreas, incluida la integración de IA generativa y los gráficos de conocimiento.

Potenciando la vida cotidiana con información basada en datos

Samsung está incorporando rápidamente funciones de inteligencia artificial personalizadas impulsadas por inteligencia de datos en una amplia gama de productos y servicios para enriquecer la vida diaria de los usuarios.

La atención sanitaria digital es un ejemplo. El Galaxy Watch7 y el Galaxy Ring analizan exhaustivamente los datos de salud del usuario, incluidos el sueño, el ejercicio y la frecuencia cardíaca, para ofrecer un puntaje de energía a través de la aplicación Samsung Health. Más allá de la simple medición de datos, este análisis proporciona un resumen numérico fácil para entender el estado de salud diario de un usuario y un conocimiento personalizado de actividades individuales. Al investigar la importancia ponderada de cada factor en el puntaje energético en función de la edad y el género, Samsung ha desarrollado un enfoque más personalizado para la gestión de la salud.

La experiencia de entretenimiento también se ha mejorado gracias a la información basada en datos. En EE. UU., Gaming Hub, la plataforma de juegos de Samsung disponible en sus smartphones, utiliza inteligencia artificial explicable (XAI) para ofrecer recomendaciones de juegos personalizadas. Aprovechando un modelo según las preferencias del usuario, esta tecnología no solo recomienda juegos, sino que también explica el razonamiento detrás de cada sugerencia para ayudar a los usuarios a seleccionar los juegos que más les convengan.

▲ Puntuación de Energía

Experiencias de IA refinadas con SmartThings

La IA personalizada evolucionará a medida que más dispositivos se conecten entre sí y adquieran datos de uso de la vida diaria de los usuarios. En la Samsung Developer Conference 2024 (SDC24) de octubre, Samsung presentó Home Insight, un servicio que permite a los usuarios administrar y controlar su hogar inteligente a través de SmartThings. La función analiza los patrones de estilo de vida de los usuarios, el historial de uso del dispositivo y las condiciones del hogar para proporcionar informes en tiempo real y recomendaciones personalizadas, como apagar los dispositivos o utilizar funciones específicas según las diferentes situaciones.

Además, Samsung cuenta con una función de inteligencia artificial personalizada para apoyar el bienestar y la seguridad de los miembros de la familia que lo necesiten. Lanzado en junio, SmartThings Family Care permite a los usuarios monitorear de forma remota a los miembros de la familia y tomar las medidas necesarias a través de dispositivos conectados a SmartThings y de datos basados en la ubicación. La compañía planea expandir estas capacidades al conectar la IA a los dispositivos de salud, apoyando la salud familiar en áreas como el sueño y la dieta.

Samsung está avanzando en una tecnología que permite que los dispositivos reconozcan a los usuarios y brinden experiencias personalizadas y agiles en todos los dispositivos conectados. Por ejemplo, la compañía planea permitir que los usuarios que tengan activado el modo de texto grande en sus smartphones apliquen automáticamente la configuración a otros dispositivos con un solo comando de voz. Además, Samsung está explorando funciones que utilizan sensores y dispositivos dentro del hogar para detectar la ubicación de un usuario y ajustar la iluminación, la temperatura y la humedad según las preferencias individuales.

▲ Samsung dio la bienvenida a nuevas experiencias de IA en SDC24.

La IA personalizada necesita una seguridad sólida

La seguridad es un requisito fundamental para ofrecer una IA segura y personalizada. Para garantizar la protección de la información personal y abordar los sesgos en los sistemas de IA, se necesita un enfoque multifacético, que incluya mejorar los procesos de procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos e implementar un proceso de verificación riguroso de los resultados.

Al recopilar datos internos y externos para el entrenamiento del modelo de IA, Samsung realiza un preprocesamiento de datos para verificar y filtrar las violaciones de privacidad. Además, la empresa está fortaleciendo la verificación de la seguridad de los resultados de la IA al abordar los riesgos relacionados con daños, sesgos, privacidad y vulnerabilidades de ‘jailbreak’[2].

Knox Matrix de Samsung mejora aún más la seguridad en un entorno conectado con múltiples dispositivos. Gracias a la tecnología blockchain, los dispositivos conectados pueden monitorearse entre sí para detectar amenazas de seguridad a través de Trust Chain; compartir de forma segura datos de usuarios transmitiendo solo información cifrada a servidores mediante Credential Sync; y aplicar estándares de seguridad consistentes en todos los sistemas operativos, como Android, Tizen y Windows con Cross Platform. Samsung planea expandir Knox Matrix para cubrir sus dispositivos móviles, televisores y electrodomésticos.

▲ Knox Matrix

Samsung continúa expandiendo su base de usuarios a través de tecnología de datos avanzada y experiencias de conectividad de múltiples dispositivos, aprovechando el conocimiento de los datos para impulsar la investigación y reforzar su ventaja competitiva. A través de estos esfuerzos, la empresa está impulsando el rápido avance de la IA personalizada y poniendo experiencias cada vez más innovadoras al alcance de los usuarios. En la tercera parte de esta serie, Samsung Newsroom explorará cómo varios métodos de la estrategia de IA de Samsung cambian significativamente las vidas de los usuarios.

[1] Un método de búsqueda que encuentra objetos agregando lógica como relaciones de conexión y relaciones de inclusión.

[2] Métodos de ataque que eluden las medidas de seguridad y las pautas éticas de los modelos de IA para crear contenido malicioso.