Lo que en el pasado fue mobile first, hoy es artificial intelligence first. Estamos en Google I/O, el evento anual de desarrolladores de Google, en Mountain View, California.

Texto: Pablo Pérez de Angelis

Autos que se manejan solos, asistentes virtuales viviendo en tu living, la cámara de tu celular reconociendo lo que estás mirando, son ejemplos del drástico cambio que ya comenzó a moldear nuestra realidad. Google avanza frenéticamente en el desarrollo tecnológico que le permita agregarle inteligencia artificial a su razón de ser, que es “ordenar la información de todo el mundo”.

Un día soleado y frío en el anfiteatro Shoreline de Mountain View, California, y más de 7000 desarrolladores de todo el mundo son el marco que da comienzo a otra edición de uno de los eventos tecnológicos más grandes e importantes del mundo: Google I/O 2017. La compañía cuenta con una ventaja estratégica en el desarrollo de inteligencia artificial y machine learning, y es algo que toda la industria lo conoce. Por esto, no sorprendió que el keynote haya estado centrado en integrar esta gran ventaja en toda su línea de productos.

En el último año, Google viene impulsando fuertemente su framework de machine learning Tensor Flow. Este conjunto de herramientas -abiertas como open source en 2015- buscan ser el centro de colaboración científica entre distintas áreas (biología, genética, física) que utilizan machine learning e inteligencia artificial para solucionar sus más complicados problemas.

Durante el keynote de hoy, se puso a la inteligencia artificial en el centro de la estrategia para cada uno de los productos, y Google -como hizo con mobile first- busca movilizar a miles de desarrolladores para que incluyan estas tecnologías dentro de la nueva generación de aplicaciones.

GOOGLE LENS

Dentro de los avances más importantes, resalta el procesamiento de imágenes. Esta tecnología que nombraron Google Lens, permite que la cámara de nuestros teléfonos “entiendan” y reconozcan el contenido de nuestras fotos -o lo que está observando el lente de nuestra cámara-, y nos brinde información sobre este contenido. Lens puede reconocer objetos en una foto con más precisión que la de un humano.

PHOTO

De las miles de fotos que tomamos con nuestros teléfonos, hay muchas realmente lindas, y que a nuestros amigos les interesaría tener. El problema es que encontrarlas y compartirlas es un trabajo que no solemos hacer. Utilizando machine learning, G Photo detecta cuáles son las mejores fotos que tomamos, las elige y nos sugiere a qué persona deberíamos compartírsela.

ANDROID

Una nueva versión de Android, llamada O, se dio a conocer en modo “Preview” con grandes mejoras, para que todos nuestros teléfonos tengan su actualización más rápida, gasten menos batería y -como no podía faltar en este I/O- usando machine learning, seleccionar nombres, direcciones, números de teléfono, es muchísimo más simple y cómodo. Al tocar cualquier parte de -por ejemplo- una dirección Android, reconoce que buscamos seleccionar toda la dirección y lo hace por nosotros y, a su vez, nos muestra entre las opciones contextuales el ver esta dirección en Maps.

GOOGLE ASSISTANT

Otra de las noticias que llamó la atención es que Assistant estará disponible para iPhone. Aunque no pueda reemplazar a Siri, permitirá a los usuarios utilizar esta feature en todos las app de Google. Otra de las mejoras es que la inyección se vuelve más conversacional y nos permite escribirle, además de hablarle.

VPS

“El GPS puede traerte hasta la puerta, el VPS te va a llevar hasta el producto”, fue la manera que tuvo Sundar Pichar -CEO de Google- de sintetizar lo que hace este sistema de posicionamiento de alta precisión en lugares bajo techo. Este “GPS para indoor” nos permite navegar las góndolas de grandes hipermercados, sin perdernos en el intento.

Google ya modela gran parte del mercado de contenido online. Desde qué contenido es más visible en YouTube hasta qué y cómo ordena los resultados de las búsquedas en su buscador Web. Con su política de Mobile first premió (todavía lo sigue haciendo) a los generadores de contenido que diseñaban sus sitios para ser amigables con los dispositivos móviles y las malas conexiones a Internet. Logró moldear el mercado e influenciar de gran manera las tendencias y estrategias que usan hoy los generadores de contenido online.+

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