Inteligencia Artificial: Qué cambió en 2018 y qué podemos esperar en 2019

La inteligencia artificial es una de esas tecnologías que entusiasma al público y a las empresas por igual. Hace mucho tiempo, era un tema común en las historias de ciencia ficción, pero ahora está ganando terreno en los escenarios prácticos cotidianos.

En 2018, observamos un aumento considerable en la adopción de la inteligencia artificial en todo el mundo y en todos los sectores industriales, y las empresas la utilizan ahora para mejorar las operaciones, generar innovaciones e impulsar la experiencia del cliente.

Lo que podemos esperar es que el rápido crecimiento de la inteligencia artificial continúe en 2019 a medida que las empresas se esfuercen por conseguir que los servicios financieros, las telecomunicaciones y la alta tecnología lideren el camino para incorporar la tecnología en sus operaciones, del mismo modo que otras áreas como el sector automotriz, la salud, la energía y el comercio minorista puedan obtener el mayor valor y ventaja competitiva de los datos que capturan.

Echemos un vistazo a lo que ha impulsado el auge de la inteligencia artificial en tiempos recientes y lo que podría estar a la vuelta de la esquina.

Habilidades en datos

Los datos son el combustible de la inteligencia artificial. A medida que la capacidad de recopilación, análisis y almacenamiento de datos ha mejorado de forma drástica en los últimos años, la mayoría de las empresas se han encontrado con un gran potencial de recursos y, sin embargo, no han estado lo suficientemente equipadas para gestionar volúmenes tan altos de información.

En 2018, esto comenzó a cambiar, pues las habilidades de las personas avanzaron para ponerse al día con la tecnología. Sigue habiendo mucha complejidad en torno a la forma en que se manejan y utilizan los datos, pero las empresas están comenzando a comprender de una forma más profunda las habilidades específicas necesarias para ayudarles a dar sus frutos a partir de estos datos, y cómo pueden convertirlas en “personas”, por así decirlo, que pueden capacitar o reclutar.

Las empresas están aprendiendo en forma constante cómo los científicos de datos y los desarrolladores de inteligencia artificial funcionan de manera diferente a los desarrolladores de aplicaciones tradicionales, las herramientas que necesitan y cómo incorporarlas a los equipos de desarrollo de aplicaciones de manera cohesiva.

Para los proveedores, el desafío es hacer que la inteligencia artificial sea más accesible para todos los desarrolladores. Algunos están creando marcos de aprendizaje automático para ayudar a las organizaciones a aplicar la tecnología en todos los casos de uso.

En este año, tanto los proveedores como las empresas deben continuar ampliando su conjunto de habilidades, capacitando a los desarrolladores existentes e incorporando nuevos científicos de datos. Para reducir la escasez de científicos de datos, debemos como sociedad involucrar e inspirar a los estudiantes para impulsar la demanda de esto en el sistema educativo, así como para proporcionar esa educación. Con un impulso continuo, la inteligencia artificial puede convertirse en una «superpotencia» para los desarrolladores, ayudándoles a aprovechar nuevas fuentes de innovación.

Chatbots

Un caso de uso de la inteligencia artificial que se ha vuelto más frecuente en los últimos doce meses son los chatbots. El aumento en su popularidad se debe al deseo de las empresas de brindar a los usuarios la misma experiencia en línea que obtendrían en la tienda, ya sean clientes de banca, pacientes médicos, compradores al por menor o cualquier otra persona.

Los chatbots son excelentes porque pueden responder de forma muy rápida a los clientes y brindar atención personalizada al aprovechar los análisis de datos y los algoritmos para determinar la categoría en la que se encuentra el usuario.

Marcos de aprendizaje automático

Una de las mayores sorpresas en esta área en el último año fue la continuación de la consolidación de los marcos de aprendizaje automático. Ha habido bibliotecas y proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático durante décadas, pero en los últimos 5 a 7 años hemos visto una gran inversión en la construcción de bibliotecas de aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales. Algunos de los grandes actores en esta área han vertido enormes cantidades de recursos y esfuerzos en esto, atrayendo talento.

Con estas corporaciones teniendo acceso a una cantidad mucho mayor de infraestructura para almacenamiento y poder informático de lo que las universidades podrían proporcionar, se han trasladado muchos investigadores del espacio académico al espacio corporativo. Con una inversión tan grande, era fácil esperar que estos actores clave quisieran mantener sus activos cerrados por unos años más para monetizar el valor que han acumulado.

Se puede obtener un beneficio obvio de la construcción conjunta, como una innovación más rápida y más libertad de elección para los desarrolladores, además de un impulso a gran escala más general en la dirección de código abierto en la industria de la tecnología actual. También se podría decir que en el contexto de la enorme ola de computación en la nube de hoy, incluso estos marcos de alto valor pueden ser simplemente conductores de cargas de trabajo en la parte superior de las infraestructuras en la nube que tienen estos grandes actores.

La aplicación inteligente

Con casi 8.500 millones de conexiones móviles en todo el mundo, muchos de nosotros usamos un teléfono inteligente, si no varios, todos los días. Probablemente la mitad o más de sus aplicaciones móviles tendrán funcionalidades de inteligencia artificial, ya sea incrustadas en la aplicación o soportándolas en el back-end.

Por otro lado, si deseamos comprar algo a través de una tienda en línea, el software hará recomendaciones basadas en nuestro historial de compras, así como en los hábitos de compra típicos utilizando un motor de inteligencia artificial. Las aplicaciones para compartir viajes y las de navegación utilizan esta tecnología para calcular cómo conectar a varios usuarios en una ruta. Es probable que las aplicaciones inteligentes continúen ganando fuerza en 2019.

Evitando el sesgo

Cualquier nueva tecnología puede venir con trampas que no se han anticipado por completo. En el caso de la inteligencia artificial, nos encontramos con que los algoritmos son tan buenos como los datos de entrenamiento que están usando, lo que puede tener consecuencias negativas. El problema de cómo los humanos podemos transmitir nuestros propios sesgos y prejuicios a los algoritmos con resultados perjudiciales, en cualquier cosa, desde la predicción del crimen hasta la traducción del idioma, se hizo más notable en 2018.

Esto debería recibir mucha más atención, y ojalá veamos acciones reales para enfrentar este desafío en 2019. Los proveedores deben pensar en cómo pueden ofrecer herramientas y tutoriales para ayudar a los científicos, desarrolladores y empresas de datos con menos experiencia a obtener una mejor comprensión del impacto humano en la inteligencia artificial. De esta manera, juntos podemos desarrollar un enfoque más estructural para resolver el problema.

La aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático resolverá problemas comerciales y dará paso a nuevas ideas a medida que las compañías se esfuercen por obtener el mayor valor empresarial y ventaja competitiva a partir del análisis de sus datos.

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*Fuente: Information Age.