Tendencias en Inteligencia Artificial

Todas las empresas son tecnológicas. Lo quieran o no, las herramientas digitales afectan de una u otra forma a cualquier empresa. Los nuevos hábitos de consumo que ha traído la pandemia hacen cada vez más necesaria la evolución de la Inteligencia Artificial. No es una tecnología nueva pero sus avances a lo largo de la próxima década serán mucho más evidentes y necesarios. El trabajo remoto, el auge de la tecnología móvil o la llegada del 5G y la ingente cantidad de datos producidos, son algunos de los factores que están reforzando que la IA sea uno de los sectores con mayor proyección.

Internet de las Cosas (iOT)

Los datos hablan por sí solos. Para el año 2030 se prevé que más de 25.440 millones de dispositivos en el mundo están conectados a Internet. No es de extrañar que el llamado Internet de las Cosas sea una de las variables que cualquier empresa debe considerar… y va mucho más allá del ámbito empresarial.

La gestión de esa inmensa cantidad de datos que se generan cada segundo es el verdadero reto. Por ejemplo, cada día se envían unos 100.000 millones de mensajes por WhatsApp. Sin duda, la hiperautomatización de la nube, tal y como explicábamos en otro artículo, es una herramienta necesaria para hacer frente a los próximos años. El Internet de las Cosas crecerá considerablemente en la próxima década y será mucho mayor en el desarrollo de dispositivos de movilidad -como los patinetes eléctricos o los coches autónomos – , los dispositivos wareables -como las smart glasses que permiten a los trabajadores liberar sus manos para tareas físicas – una gran cantidad de electrodomésticos de las casas inteligentes (domótica) o incluso, el gran paso con ciudades inteligentes y sistemas de transporte público eficientes y sostenibles.

Privacidad y seguridad

No hay avance tecnológico que no implique un cambio en la legislación. Los ataques informáticos han aumentado considerablemente en el último año, por lo que la ciberseguridad y la plantilla especializada es sin duda una columna para las empresas. ¿Tiene tu organización plantilla suficientemente experta en la materia? ¿Controlas realmente el acceso a la nube? La inversión en protección y privacidad no son opcionales. Algunas empresas de seguros ya ofrecen en sus servicios cobertura ante ataques informáticos.

Machine Learning y Deep Learning

Ambas tecnologías tienen como objetivo la extracción de modelos que permitan predecir comportamientos y por tanto, facilitar así la toma de decisiones. Sin embargo, el Marchine Learning sigue dependiendo de la acción humana mientras que el Deep Learning, va un paso más allá con algoritmos y redes neuronales más complejas que permiten eliminar a algunos intermediarios. ¿Cómo se aplica a la industria? Por ejemplo, en la identificación de caras o de objetos en imágenes, las traducciones automáticas, colorear imágenes, generar etiquetas o la mejora en asistentes de virtuales.

ECommerce y métodos de pago novedosos

Si hay un sector que se haya visto beneficiado ante la pandemia, ese ha sido el E-Commerce. La venta online ha aumentado notablemente – según el Estudio Mobile & Conectividad Inteligente 2021’ de IAB Spain el el 76% de los usuarios españoles compra productos y servicios de forma habitual desde su smartphone o su Tablet – y más que nunca es esencial saber quién es el cliente y cómo se comporta. El Internet de las Cosas y el Big Data se unen en este campo pero se incorpora una tercera variante: los métodos de pago. Desde pago por voz, pago por reconocimiento biométrico – desde reconocimiento facial hasta el pago a través de la mano como ya prepara Amazon Go- o incluso, pago a través de códigos QR.

Cloud Computing

El Internet de las Cosas no se entiende sin el empleo de la nube y de la gestión de información. Las tendencias en este sentido, pasan por nubes híbridas y modelos múltiples capaces de gestionar un amplísimo volumen de datos, especialmente con la llegada del 5G, el avance de iOT y el trabajo remoto.

Big Data y ética

Son muchas las voces discordantes en torno al Big Data. Es innegable la utilidad y la eficiencia que generan para la industria, sin embargo, los modelos de predicción llevan implícitos algoritmos discriminatorios que impactan directamente en los ciudadanos (con la aparición de contenidos racistas en Facebook o las recomendaciones musicales que muestran menor contenido si son mujeres artistas), empleados (despidos basados en patrones de productividad) y clientes, especialmente en el sector seguros y financieros ante posibles fraudes. La intervención humana, ya sea tanto legal como a través de departamentos de recursos humanos, será imprescindible para que nadie se quede atrás.

Realidad Aumentada

Se ha ido abriendo paso poco a poco. La realidad aumentada lleva unos años con nosotros y gigantes como Google impulsan su crecimiento para la orientación en AR Live View. Otro de los grandes retos a los que debemos hacer frente en estos tiempos, es la asistencia virtual. Más que nunca la asistencia técnica – apps como TeamViewer Pilot o las Smart glasses –  la telemedicina – Onirix, cirugía robótica-, la educación a distancia – HP Reveal, WonderScope, Shapes3D… – entre otras aplicaciones.

Procesamiento del lenguaje natural

Hay mucha información ahí fuera y necesitamos organizarla y entenderla. El procesamiento del lenguaje natural se ha convertido el siguiente reto del Machine Learning. ¿Cómo hablan los humanos? ¿Cómo pueden las empresas comunicarse mejor con sus clientes? El PLN requiere de algoritmos más sofisticados capaces de aprender y analizar en lenguaje de volúmenes enormes de datos. Cuanto mayor sea el volumen de datos, más aprenderá y la figura del lingüista computacional se hace cada vez más necesaria. 

Este aprendizaje incluye documentos, imágenes, audios, videos… información no estructurada, considerada de mucha más calidad y aplicable a cualquier sector. Existen tres grandes áreas en las que el PNL puede ser aplicado directamente: los call center, la clasificación de incidencias y la transcripción automática. Los asistentes conversacionales se verán favorecidos pero también existen riesgos como la generación de noticias falsas de manera automática o las deep fake – sirva de ejemplo el exitoso anuncio de Lola Flores.

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