Este documento resume una presentación sobre la aplicación de machine learning e inteligencia artificial en elearning. Explora cómo estas tecnologías pueden usarse para el procesamiento de lenguaje natural, motores de recomendación, chatbots y robótica en el contexto educativo. Explica cómo estas herramientas pueden mejorar la satisfacción de clientes y alumnos, recomendar contenido personalizado y automatizar tareas para liberar a los humanos a concentrarse en lo que son mejores.

1. @AEFOL #EXPOELEARNING
MACHINE LEARNING E
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN LAS ORGANIZACIONES
APLICACIÓN EN ELEARNING
Feria de Madrid, 1 y 2 de marzo 2018
Aitor Juan Farragut
Data Scientist en Self Bank
Tutor Académico de Máster en
Big Data & Analytics de datahack School

2. @AEFOL #EXPOELEARNING
▸ Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
▸ Motores de Recomendación
▸ Chatbots
▸ Robótica

3. @AEFOL #EXPOELEARNING
1.
PROCESAMIENTO
DEL LENGUAJE
NATURAL (PLN)

4. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
¿Realmente conocemos el estado de
ánimo de nuestros clientes y
alumnos?

5. @AEFOL #EXPOELEARNING
MEJORA DE LA SATISFACCIÓN
Transcripción de
llamadas
Uso de técnicas de
Inteligencia Artificial
para transcribir las
llamadas
Análisis
A través de PLN se
procesan las
transcripciones y se
hace un análisis de
sentimiento de las
llamadas
Toma de
decisiones
A partir de los
resultados, se
plantean acciones
para mejorar la
satisfacción del
cliente

6. @AEFOL #EXPOELEARNING
2.
MOTORES DE
RECOMENDACIÓN

7. @AEFOL #EXPOELEARNING
CÓMO FUNCIONA
▸ Interacción del cliente con el blog
▸ Procesado de datos
▸ Recomendación y creación de nuevos contenidos
El usuario con su interacción nos ayuda a recomendar
contenidos que se ajusten mejor a sus intereses

8. @AEFOL #EXPOELEARNING
3.
CHATBOTS

9. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
¿Por qué realizar tareas que puede
hacer una máquina?
Hagamos aquello para lo que los
humanos somos mejores.

10. @AEFOL #EXPOELEARNING
EL CLIENTE INFORMADO
Conversacionales
Basado en reglas,
entrenados para
responder de forma
planificada con
contenidos elegidos
con antelación
Generativos
Son capaces de
aprender de las
interacciones en
curso a través de
Redes Neuronales
Lenguaje Natural
Detectan el lenguaje
natural y se adaptan
a él para generar las
respuestas

11. @AEFOL #EXPOELEARNING
4.
ROBÓTICA

12. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
¿Cuál va a ser el papel de los robots
en el sector educativo?
¿Y el del ser humano?

13. @AEFOL #EXPOELEARNING
Reconocimiento Facial
Capaces de reconocer al
usuario e interactuar de
forma personalizada.
Interacción
La interacción incluye
comunicación directa y
capacidades para
establecer diálogo gracias
a las Redes Neuronales
Detección de Patrones
A través del análisis de
datos pueden establecer
patrones: enfermedades,
fracaso escolar…
Adaptación al Entorno
Se les puede entrenar para
que sean capaces de
adaptarse al entorno, tanto
físico como social
Análisis
Equipados con capacidad
técnica para analizar datos
en tiempo real relacionados
con las tareas que realiza:
docencia, cuidados…
Adaptación de Contenidos
Les damos la capacidad para
adaptar los contenidos al
público objetivo al que se
enfrenta. Ancianos, alumnos,
clientes…
ROBOTS, MOTORES DEL CAMBIO

14. @AEFOL #EXPOELEARNING
PERSONAS

15. @AEFOL #EXPOELEARNING
¡GRACIAS!
@farragutaitor www.linkedin.com/in/aitorjuanfarragut/ www.selfbank.es www.datahack.es