Nuevos jugadores con grandes innovaciones en Inteligencia Artificial

Estas son las tendencias en inteligencia artificial que impulsarán la innovación y la creación de empleo

No hay ninguna duda de que la inteligencia artificial (IA) es y será una de las tecnologías claves de la revolución digital en la que se encuentra inmerso el mundo y en la que la innovación está dando muestras de ser "interminable" y ofrecer numerosas oportunidades y beneficios.

Una innovación que, lógicamente, también está teniendo un fuerte impacto en el mundo empresarial, donde la inteligencia artificial ha mostrado tendencias prometedoras a lo largo de los últimos años y está afectando a prácticamente todas las industrias y áreas corporativas.

La adopción de la IA ya había comenzado antes de la pandemia de la covid-19, aunque de forma lenta. Ahora, ante el impulso que está previsto se dé a esta tecnología en los próximos años, el ICEMD, el Instituto de Innovación de ESIC, ha querido identificar cuáles son las tendencias de innovación que prevé se impulsen desde las compañías.

Así, incide en que, a medida que se avanza en la integración de estas herramientas en las organizaciones, comprender las diferencias entre estos diferentes tipos de tareas compatibles con la IA puede ayudar a determinar la mejor herramienta para cada trabajo, averiguar la mejor manera de apoyar esa herramienta con empleados humanos y, en última instancia, optimizar la colaboración entre humanos y máquinas.

En sentido, el informe anticipa que a medida que se avanza en el desarrollo de la IA, esta se irá democratizando y llegará un momento en el que muchas de las herramientas que se usan a diario tengan una base de IA. Todo ello en un entorno que requerirá nuevos perfiles profesionales y que generará más puestos de trabajo de los que vaya a eliminar.

Ocho tendencias de innovación en IA

En este contexto, la directora del Innovation Hub de ICEMD, el Instituto de Innovación de ESIC, María Albalá, ha querido plasmar en este informe las ocho tendencias de innovación basadas en inteligencia artificial que se verán impulsadas desde las empresas durante los próximos años.

La primera de ellas tiene que ver la automatización robótica de procesos, lo que se conoce como RPA, para mejorar los flujos de trabajo. En este sentido, apunta que un RPA puede manejar y automatizar tareas repetitivas, pero, si se logra su integración de la IA, esta unión puede llevar la automatización y el control de tareas "al siguiente nivel" y ayudar a abordar muchos problemas en tiempo real.

Otro caso de uso es el de la automatización inteligente de procesos (IPA, por sus siglas en inglés), tecnología puede colaborar con otras como cognitive automation, machine learning, RPA y computer vision para obtener resultados sólidos. Esta alianza puede beneficiar a industrias que ya están utilizando la IPA, como el comercio minorista, la banca o las finanzas, entre otros.

Por otro lado, recuerda que a medida que las tecnologías crecen, también lo hacen las amenazas a la seguridad. Por ello, anticipa que cada vez más organizaciones implementarán la IA para gestionar sus tareas de ciberseguridad. "Con medidas mejoradas de ciberseguridad, la IA evitará la ciberdelincuencia mediante la detección de transacciones y actividades digitales falsas siguiendo patrones para detectar actividades delictivas", afirma.

Aprendizaje automático, IoT o chatbots

Otra tendencia será la unión de la IA con el internet de las cosas (IoT). Así, señala que en el futuro, los dispositivos domésticos inteligentes predecirán y atenderán las necesidades humanas. Actualmente, estos dispositivos sólo funcionan al mando, pero al conectarse con la tecnología de IA, pueden predecir automáticamente las necesidades humanas e iniciar otros aparatos y procesos sin intervención humana.

Por otro lado, lado el informe anticipa que el aprendizaje automático permitirá a los no expertos comprender y utilizar algoritmos de machine learning, lo que se traducirá en un aumento en el número de científicos de datos.

Así, apunta que herramientas como Google Cloud AutoML serán más populares en el futuro y ayudará a las empresas a agregar personalización sin necesidad de conocer el complejo proceso de desarrollo de machine learning.

Otra tecnología que se beneficiará de la IA, según ICEMD, será la visión por computadora (computer vision), que puede monitorizar si se cumplen los procedimientos de seguridad (mascarillas, equipos de protección, etc.) para garantizar la seguridad en el lugar de trabajo.

Asimismo, se verán en el futuro más chatbots basados en IA, que son capaces de proporcionar una mejor automatización del servicio al cliente y seguirán aprendiendo y mejorando en términos de comprensión y comunicación con los clientes. Estos chatbots utilizan machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PNL) para entender los comandos, proporcionando "una comunicación natural imitando la conversación humana con los usuarios".

La octava y última tendencia tiene que ver con la evolución del lugar de trabajo hacia una fuerza de trabajo híbrida, donde la humana colaborará y trabajará con los bots para hacer su trabajo de manera más eficiente. "En los últimos años, hemos notado la aparición de asistentes digitales como Siri, Alexa y VERA. Esta tendencia de colaboración humano/robot seguirá creciendo", afirma el informe.

Impacto en el empleo

Pero el impacto de la IA en el mercado laboral no se va a dejar nota sólo en la evolución del lugar de trabajo, sino también en las propias oportunidades de empleo que genera esta tecnología y que seguirán creciendo a medida que la inteligencia artificial siga liberando innovación en el entorno empresarial.

El informe destaca que, según las previsiones de la consultora tecnológica Gartner, la inteligencia artificial generará más empleos de los que puede eliminar. Sin embargo, ICEMD también advierte de que cada función que vaya surgiendo requiere educación y capacitación para satisfacer las necesidades de la industria.

"La inteligencia artificial es altamente científica. Después de todo, imitar el cerebro humano usando máquinas es un problema muy difícil de resolver", remarca el instituto, quien apunta que hay una amplia variedad de tipos de carreras disponibles en IA y aprendizaje automático, que van desde la investigación de nivel superior hasta la programación e implementación de bajo nivel.

Una formación que ayudará a satisfacer la demanda creciente de profesionales especialistas en inteligencia artificial que existe actualmente. Y es que las empresas necesitan perfiles concretos que no encuentran, como ingenieros de machine learning, robotic scientist, data scientist, research scientist o desarrolladores de inteligencia empresarial.

"Cada vez vemos más, en profesiones eminentemente técnicas o tecnológicas, que el conocimiento del negocio, cómo son sus procesos, el conocimiento del sector en el que se moverán las aplicaciones que desarrolles, qué demandan nuestros clientes, así como las habilidades interpersonales y de comunicación, son un valor en alza", incide Albalá.

Por su parte, Juan Aguilar, director del Máster en Marketing Digital de ESIC y director de marketing de Shapelets, añade que la IA supondrá "el cuarto salto en los ecosistemas digitales" y advierte de que para aprovechar toda su potencia serán necesarios nuevos perfiles, como los Data Scientists y nuevas herramientas que les permitan extraer todo el valor de los datos.

"En el campo de la IA cada vez son más demandados perfiles híbridos que sean capaces de entender las necesidades de negocio y no solo hablarles en su idioma, sino explicar la tecnología de una forma comprensible para un no tecnólogo", incide Aguilar, quien remarca que "las fronteras entre negocio y TI se difuminan para generar el máximo valor".

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Innovación tecnológica: 7 ejemplos que se benefician de la inteligencia artificial

La innovación tecnológica se vale de muchas áreas disruptivas para modificar positivamente nuestras vidas. En la actualidad una de las que genera más impacto es la inteligencia artificial (IA). A continuación, presentamos siete ejemplos de la utilidad de la inteligencia artificial y cómo contribuye a mejorar nuestras vidas.

1. Inteligencia Artificial para innovar en eHealth y detectar el cáncer de mama

Varias universidades del mundo, entre ellas la Universidad de Valencia en España, entrenan redes neuronales artificiales que utilizan machine learning para realizar diagnósticos más precisos.

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular (CSIC-UV) y de la Universidad Politécnica de Valencia participaron en este sistema. Aplicando IA se reduce el número de falsos positivos. La fiabilidad de detección es cercana al 90%, la más alta en este tipo de sistemas.

2. Impacto en el crecimiento económico

La inteligencia artificial tiene el potencial de generar innovación tecnológica que hace uso de la robótica y el Internet de las Cosas (IoT). Esto se traduce en el aumento del crecimiento económico en 1,7 puntos en 16 sectores industriales y de servicio, según informe de Accenture.

3. Impulso del emprendimiento, las pymes y las empresas SMART

La innovación tecnológica es una característica de las empresas SMART. En estas entidades la definición de objetivos medibles es fundamental. Los pequeños emprendimientos y las pymes también se apoyan en tecnologías para diferenciarse de la competencia.

Los modelos de inteligencia artificial, machine learning e inteligencia de negocios son útiles para impulsar a las empresas mediante objetivos SMART. Los objetivos inteligentes son relevantes porque dirigen los esfuerzos estratégicos, las campañas y determinan cuáles estrategias son más eficaces.

Gracias al uso de tecnologías innovadoras, las empresas inteligentes o SMART identifican objetivos con estos atributos:

Específicos ( S pecific)

pecific) Medibles ( M easurable)

easurable) Alcanzables ( A chievable)

chievable) Realistas ( R ealistic)

ealistic) Temporales (Time)

Según el MIT Technology Review algunas de las empresas más inteligentes son, entre otras:

Nvidia

SpaceX

Amazon

IFlytek

Kite Pharma

Intel

Apple

Merck

Tesla

Adidas

4. Mejora de la movilidad e infraestructuras más inteligentes en las Smart Cities

Aprovechando el potencial de la computación en la nube, el IoT y la inteligencia artificial se mejora la infraestructura urbana. También se perfecciona la atención ciudadana y a los servicios de seguridad, haciéndolos más eficientes.

Proyectos basados en Azure Digital Twins de Microsoft, que incluyen computación en la nube, inteligencia artificial e IoT conectan personas, lugares y dispositivos.

Las soluciones que se desarrollan incorporan innovaciones basadas en transformación digital para abordar problemas comunes:

Mejorar la movilidad urbana

Construir infraestructura inteligente y más eficiente.

Mejorar la atención al ciudadano e incentivar la ciudadanía digital

Incrementar la seguridad y prevención.

Un ejemplo en busca de crear ciudades inteligentes y con mejor calidad de vida es el Smart City Expo World Congress.

5. Aplicaciones inteligentes y asistentes virtuales en la palma de la mano

La inteligencia artificial y el machine learning incorporados en chatbots y apps inteligentes representan oportunidades de innovación tecnológica. Incorporados en soluciones desarrolladas para dispositivos móviles, personalizan los servicios a disposición de los clientes.

Algunas de las aplicaciones en donde la tecnología artificial potencia la transformación digital incrementando la competitividad incluyen:

La captura de datos del comportamiento de los clientes mediante chatbots y sus análisis mediante IA e inteligencia de negocios.

Atención a clientes en forma automatizada y personalizada, con retroalimentación (feedback) en línea.

Procesos de selección de RRHH, identificando candidatos y personal óptimo para lograr los objetivos y mejorar la productividad de empresas.

6. Biotecnología, nanobots y nuevos productos

Sectores como alimentación, medicina, generación de energía y seguridad son algunos de los sectores que se benefician de la creación de nuevos productos y de la biotecnología.

Tejidos auto-limpiantes y órganos artificiales impresos en 3D son ejemplos concretos de los beneficios de los nuevos productos. También están los tejidos capaces de replicarse y sanar más rápido, y las pinturas que ahorran energía.

Los sistemas electrónicos también se favorecen mediante el uso de nanoelementos que incrementan la velocidad de los dispositivos. Sin duda, otro beneficio de estas tecnologías con el ahorro energético y el aumento de la capacidad computacional.

7. Modelos inteligentes de recomendación empresarial

Incluir habilidades analíticas y predictivas a partir de la aplicación de la inteligencia artificial y el big data mejora los sistemas de recomendación empresarial.

La inteligencia de negocios (business intelligence (BI)) aprovecha los beneficios de la integración tecnológica con habilidades analíticas y de aprendizaje.

Los modelos inteligentes de recomendación basados en BI facilitan la extracción, modelado, visualización y evaluación eficiente de datos.

Los algoritmos de machine learning también se utilizan en estos sistemas para predecir y determinar servicios o productos a ofrecer. Poder aplicar la innovación tecnológica en la gerencia empresarial redunda en enfoques innovadores de gestión. El objetivo es desarrollar habilidades críticas para la toma de decisiones apoyados en la inteligencia.

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Nuevos jugadores con grandes innovaciones en Inteligencia Artificial

La creencia de que los laboratorios más grandes, con más recursos, datos y talento producirían los avances más revolucionarios en inteligencia artificial (IA) se desvanece, con nuevos jugadores capaces de innovar al más alto nivel.

La inteligencia artificial (IA), junto con los avances en computación, están cambiando la forma de resolver problemas y de afrontar soluciones en todos los ámbitos humanos; desde la salud hasta el cambio climático, pasando por el espacio o la forma de trabajar. Estamos en la época de más desarrollo de la innovación en Inteligencia Artificial.

En nuestro próximo Future Trends Forum abordaremos el estado del arte y el futuro de la computación. Para ir preparando el terreno, hoy os ofrecemos las conclusiones más relevantes del recién publicado State of AI Report 2022, elaborado por los inversores especializados en IA, Ian Hogarth y Nathan Benaich.

Quizás una de las conclusiones más relevantes del informe es que los grandes jugadores no tienen por qué ser los que ganen la partida de la innovación en IA. El informe destaca el papel que están jugando actores como Stability.ai y Midjourney. La primera, especializada en la generación de contenidos a través de la IA, acaba de cerrar una ronda de financiación de 101 millones de dólares, que la convierte en unicornio (valor de mercado superior a los mil millones de dólares). La segunda está fundada por David Holz, quien ha aparecido en la lista de los 30 menores de 30 años de Forbes en 2014 y en la lista de las personas más creativas del mundo en 2013, según Fast Company. Midjourney se hizo famosa por ganar un concurso de arte. Y ya compite de tú a tú con Dall-E 2 de OpenAI.

Tendencias en inteligencia artificial en 2022

Además de lo apuntado, las conclusiones más importantes que revela el informe recién publicado son:

Geopolítica : Sigue aumentando la distancia entre la investigación en IA de China respecto a las de EE.UU.: En China se han producido 4,5 veces más artículos que en EE.UU. desde 2010 y la distancia crece. Además, China está a la cabeza en áreas con implicaciones para la seguridad y la geopolítica , como la vigilancia, los vehículos autónomos, la comprensión de escenas y la detección de objetos.

: Sigue aumentando la distancia entre la investigación en IA de China respecto a las de EE.UU.: En China se han producido 4,5 veces más artículos que en EE.UU. desde 2010 y la distancia crece. Además, , como la vigilancia, los vehículos autónomos, la comprensión de escenas y la detección de objetos. Ciencia : La investigación científica impulsada por la IA sigue produciendo avances, pero hay que seguir investigando los principales errores metodológicos, como es asegurar que los datos de los que se parte son los adecuados, que tienen la suficiente fiabilidad y que se mantiene la privacidad de datos sensibles de pacientes y de instituciones. En 2022 se intensifica el uso de la IA para atacar la resolución de problemas científicos como pueden ser el reciclado de plásticos, el control de los reactores de fusión nuclear, o el descubrimiento de nuevas moléculas y materiales.

: La sigue produciendo avances, pero hay que seguir investigando los principales errores metodológicos, como es asegurar que los datos de los que se parte son los adecuados, que tienen la suficiente fiabilidad y que se mantiene la privacidad de datos sensibles de pacientes y de instituciones. En 2022 como pueden ser el reciclado de plásticos, el control de los reactores de fusión nuclear, o el descubrimiento de nuevas moléculas y materiales. Hardware : Mientras las soluciones de IA están abiertas a cada vez más jugadores, como ya hemos comentado, el liderazgo en el hardware sigue siendo fuerte: NVIDIA se consolida como el mayor especialista de soluciones hardware tanto en la nube como en servidore dedicados y estaciones de trabajo.

: Mientras las soluciones de IA están abiertas a cada vez más jugadores, como ya hemos comentado, el liderazgo en el hardware sigue siendo fuerte: NVIDIA se consolida como el mayor especialista de soluciones hardware tanto en la nube como en servidore dedicados y estaciones de trabajo. Seguridad: La seguridad dentro de las soluciones de IA se está convirtiéndo en una disciplina cada vez más importante. Así, el informe estima que hoy en día existen 300 investigadores especializados en seguridad trabajando en grandes laboratorios de IA, en comparación con menos de 100 en el informe del año pasado. ¿Qué entendemos por seguridad en IA? Se trata de desarrollar técnicas rigurosas para construir sistemas de IA que sean seguros y fiables. Además, se trata de establecer la confianza en su comportamiento y en su solidez, facilitando así su adopción con éxito en la sociedad. Por último, se trata también de asegurar que no se producen violaciones de privacidad ni incidentes de ciberdelincuencia en los sistemas de IA.

Este último aspecto es también resaltado por Gartner, que cataloga la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA como una de las principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2023. Es lo que se denomina AI TRiSM (abreviatura en inglés de AI (T)rust, (Ri)sk, & (S)ecurity (M)anagement). En palabras de Gartner, AI TRiSM «garantiza la gobernanza de los modelos de IA, la fiabilidad, la equidad, la eficiencia, la seguridad y la protección de los datos. Esto incluye soluciones y técnicas para la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos, la protección de los datos de IA, las operaciones de los modelos y la resistencia a los ataques de los adversarios«.

El futuro de la tecnología

Los algoritmos cada vez más sofisticados, la necesidad de datos cada vez más depurados y precisos y los avances en la denominada IA adaptativa, que, curiosamente, es también una de las principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2023 según Gartner, están acelerando la innovación en el hardware que sea capaz de realizar operaciones cada vez más complejas en tiempo real.

La intersección entre la IA y la computación cuántica, así como los desarrollos punteros en computación neuromórfica -hardware que trata de imitar el funcionamiento del cerebro humano- y en biocomputación -utilización de células, bacterias y otros microorganismos como hardware programable-, prometen revolucionar las soluciones y las aplicaciones de la computación del futuro.

Como nos decía Darío Gil en nuestro podcast #Innoverse, la combinación de inteligencia artificial y computación cuántica nos permitirá acelerar el proceso de descubrimiento científico de una manera exponencial.