Durante la última década, la Inteligencia Artificial (IA) se ha urdido en diversas industrias. Esta era ha sido testigo de un aumento espectacular de las herramientas, aplicaciones y plataformas basadas en la IA y el aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías tenido un impacto en diversos ámbitos como la sanidad, la fabricación, el derecho, las finanzas, el comercio minorista, el sector inmobiliario, la contabilidad, y el marketing digital entre muchos otros.

Las empresas están invirtiendo en la investigación de la IA para descubrir cómo pueden acercarla a los humanos. En 2025, tan solo los ingresos del software de IA superarán los 100.000 millones de dólares en todo el mundo (Figura 1). Esto significa que seguiremos viendo el avance de las tecnologías relacionadas con la IA y el aprendizaje automático (ML) en un futuro previsible. La IA cambia a un ritmo particularmente acelerado, por lo que tendrá que esforzarse por mantenerse al día con las últimas tendencias si quiere estar lo más informado posible. Echemos un vistazo a todo lo que debe saber sobre las últimas tendencias en IA.

Ingresos anuales por software de IA
Figura 1. Ingresos anuales por software de IA (Fuente: Tractica)

1. Automatización de procesos inteligentes

En la tendencia tecnológica más reciente, las organizaciones buscan herramientas de automatización inteligentes para resolver los retos empresariales y aumentar la productividad, la eficiencia y la precisión, beneficiando a la organización. Una de las oleadas sucesivas, la Automatización Inteligente de Procesos, o IPA por sus siglas en inglés, reúne las tecnologías de Automatización Robótica de Procesos (RPA) e Inteligencia Artificial (IA) para potenciar la rápida automatización integral de procesos empresariales y acelerar la transformación digital. En la RPA, los "robots" de software informático se encargan de tareas digitales repetitivas basados en reglas y dirigidos por datos estructurados. Sin embargo, en la actualidad muchos procesos empresariales consumen o generan grandes cantidades de datos no estructurados y en tiempo real. La IPA permite automatizar procesos con capacidades analíticas y de aprendizaje automático y tecnologías cognitivas, como la visión computarizada, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la lógica difusa. Se espera que la adopción de la IPA aumente en el futuro cercano, con un crecimiento a gran escala previsto en varios sectores.

2. Transición hacia la ciberseguridad

Ahora que los datos son más valiosos que nunca, no faltan los ciberdelincuentes que buscan nuevas formas de comprometerlos. Uno de los inconvenientes de las IA de nivel principiante es que los piratas informáticos pueden manipularlas para acceder a información confidencial. Por ello, una tendencia importante en la IA es el desarrollo de tecnologías para reconocer e informar sobre los tipos de ataques más comunes. El software antivirus también se está desarrollando usando la IA del mismo modo, ya que esta tecnología puede ayudar a evitar que una amenaza de malware tenga consecuencias devastadoras. En lo que respecta a las empresas, las herramientas de ciberseguridad impulsadas por la IA también pueden recopilar datos de las redes de comunicaciones, la actividad digital, los sistemas transaccionales y los sitios web de una empresa, así como de otras fuentes públicas externas. Luego estas herramientas ejecutan algoritmos para identificar patrones y detectar o predecir actividades amenazadoras, posibles violaciones de datos, etc. Se trata de una tendencia que podemos esperar seguir viendo en el futuro, ya que los delincuentes crean constantemente nuevos programas maliciosos y métodos de adquisición de datos.

3. IA para servicios personalizados

A medida que la IA se hace más potente y eficaz a la hora de estudiar un mercado y un grupo demográfico concretos, la adquisición de datos sobre los consumidores es más accesible que nunca. La mayor tendencia de la IA en el marketing es el creciente interés por ofrecer servicios personalizados. Una de las formas más comunes en que la IA puede hacerlo es mediante el análisis de la actividad online de las personas que buscan palabras clave específicas. Este nivel de personalización prácticamente garantiza una mejor experiencia para los clientes, lo que aumentará directamente los ingresos de las empresas que lo aprovechen. A medida que el aprendizaje automático se haga más experto en comprender lo que la gente quiere en casos concretos, la IA se convertirá menos en una herramienta de ventas y más en un amigo digital.

4. Desarrollo automatizado de la IA

En los próximos años, espere ver innovaciones significativas en el área de la "IA para la IA": el uso de la IA para ayudar a automatizar los pasos y procesos implicados en el ciclo de vida de la creación, despliegue, gestión y funcionamiento de los modelos de IA. A cierto nivel, la IA puede desarrollar sus algoritmos para resolver problemas, aumentar la eficiencia y proporcionar a los humanos datos útiles para la investigación.

El uso de la IA automatizada permitirá que incluso los no expertos utilicen algoritmos y técnicas de IA. Un ejemplo es AutoML de Google, una herramienta que simplifica la creación de modelos de aprendizaje automático y hace accesible la tecnología a un público más amplio. Estas herramientas pueden crear tanta personalización como sea necesaria sin conocer en detalle el complejo flujo de trabajo del aprendizaje automático. Aunque este tipo de desarrollo todavía está en pañales, la IA automatizada tiene fama de crecer exponencialmente y es una de las principales tendencias de la IA.

5. Vehículos autónomos

Con empresas como Samsung, Nvidia, Volkswagen, Uber y Waymo de Google, el alcance de la conducción autónoma se ha multiplicado. Todo el mundo conoce la funcionalidad de la IA en los vehículos autónomos y, para aprovechar ese inmenso potencial, las empresas de automoción y tecnológicas están invirtiendo miles de millones de dólares en este campo. El proceso está impulsado por las ventajas económicas y sociales que conlleva. Los fabricantes de automóviles esperan que la tecnología de conducción autónoma influya en la opinión de los consumidores. Los partidarios creen que la tecnología de los coches autoconducidos reducirá las muertes por accidentes de tráfico y será una alternativa segura para conducir.

6. Incorporación del reconocimiento facial

El reconocimiento facial parece estar de moda en estos momentos. Está apareciendo en muchos aspectos de nuestras vidas y está siendo adoptado por organizaciones privadas y públicas para diversos fines, incluida la vigilancia. Cada vez más países se preparan para incorporar la tecnología de reconocimiento facial y mejorar sus medidas de seguridad. Se están estableciendo algoritmos de aprendizaje profundo para garantizar que esta tecnología vaya más allá del reconocimiento facial habitual y comprenda mejor las imágenes y los escenarios. También ayudará a ofrecer comunicaciones más personalizadas a los clientes, lo que la convierte en una notable tendencia de la IA para los próximos años.

7. Convergencia de IoT e IA

Las líneas entre la IA y el IoT son cada vez más difusas. Aunque ambas tecnologías tienen cualidades independientes, su uso conjunto está abriendo oportunidades mejores y más únicas. Los dispositivos de la internet de las cosas (IoT) generan una gran cantidad de datos que es necesario extraer para obtener información procesable. Por otro lado, los algoritmos de la Inteligencia Artificial necesitan los datos antes de poder sacar conclusiones. Así, los datos recogidos por el IoT están siendo utilizados por algoritmos de IA para crear resultados valiosos que son implementados posteriormente por los dispositivos del IoT. La capacidad de la IA para extraer rápidamente información de los datos hace que los sistemas del IoT sean más inteligentes. En los próximos años, más del 80 % de los proyectos del IoT empresarial incorporarán IA de alguna forma, frente al 10 % actual.

8. La IA en la sanidad

La contribución potencial de la IA al sector sanitario funciona de forma revolucionaria al permitir que personas de todo el mundo reciban una atención más segura y eficaz y facilitando la detección, prevención y cura de enfermedades. Asimismo, la capacidad de la IA para adquirir datos en tiempo real procedentes de los historiales médicos electrónicos, los ingresos en los servicios de urgencias, la utilización de los equipos, los niveles de dotación de personal, etc., y de interpretarla y analizarla de forma significativa hace posible mejorar la eficiencia y la atención en la administración hospitalaria. El descubrimiento de medicamentos es otro campo de acción de la IA.

La IA ha desempeñado un papel esencial para ayudar a los profesionales sanitarios a responder al brote de coronavirus (COVID-19). Se está utilizando la IA para distinguir a los pacientes de COVID y los puntos esenciales. El descubrimiento de medicamentos para las vacunas contra COVID se está reorientando y acelerando mediante técnicas de IA. Los investigadores han desarrollado cámaras térmicas y aplicaciones para smartphones basadas en IA para calcular la temperatura de las personas y recopilar datos para las organizaciones sanitarias. Se están desplegando robots inteligentes para implementar la "entrega sin contacto" a personas en cuarentena, ayudando al personal médico a garantizar que las zonas clave permanezcan desinfectadas y seguras para su uso.

9. Inteligencia aumentada

Para aquellos que aún puedan estar preocupados por la posibilidad de que la IA canibalice sus puestos de trabajo, el auge de la IA debería ser una tendencia refrescante. Reúne las mejores capacidades tanto humanas como tecnológicas, ofreciendo a las organizaciones la posibilidad de mejorar la eficacia y el rendimiento de su personal. Para 2023, Gartner predice que el 40 % de los equipos de infraestructuras y operaciones de las grandes empresas utilizarán la automatización aumentada por la IA, lo que se traducirá en una mayor productividad. Los sectores de la sanidad, el comercio minorista y los viajes ya han creado usos para la realidad aumentada. Por lo tanto, siguiendo esta tendencia de la IA, se producirá un aumento del número de aplicaciones de realidad aumentada.

10. IA explicable

A pesar de haberse convertido en algo tan ubicuo, la IA ha sufrido problemas de confianza. Gran parte de lo que logra el aprendizaje automático se vuelve incomprensible en varios puntos del proceso y aparece como una caja negra. A menudo es imposible explicar cómo la IA llegó a una conclusión inevitable. La IA explicable está diseñada para simplificar y visualizar cómo las redes de aprendizaje automático toman decisiones. Existe un impulso más importante para desplegar la IA de forma transparente y claramente definida. Como las empresas se esforzarán por comprender cómo funcionan los modelos y algoritmos de IA, los proveedores de software de IA/ML harán que las soluciones sofisticadas de ML sean más explicables para los usuarios.

11. IA ética

La creciente demanda de IA ética encabeza la lista de tendencias tecnológicas emergentes. Antes las organizaciones que adoptaban el aprendizaje automático y otras tecnologías de inteligencia artificial no se preocupaban demasiado por su impacto ético. Sin embargo, ahora los consumidores y los empleados que dan importancia a los valores esperan que las empresas adopten la IA de forma responsable. En los próximos años, las empresas elegirán de forma deliberada mantener relaciones comerciales con socios que se comprometan con la ética de los datos y adopten prácticas de tratamiento de datos que reflejen sus valores y los de sus clientes.

Más que cualquier otra tendencia tecnológica futura, las tendencias futuras de la IA prometen muchas posibilidades. Hay avances convincentes; no se puede ignorar la existencia de inteligencia demostrada por las máquinas. Si le interesa iniciar rápidamente o ampliar su solución empresarial en el campo de la IA, las siguientes ofertas tecnológicas pueden ser adecuadas para usted:

BeagleBone AI

BeagleBone AI es uno de los vehículos más rápidos hacia la inteligencia artificial periférica embebida. Esta IA supremamente flexible y rápida es el resultado final de muchos años de investigación en los ordenadores Linux de placa única con hardware abierto. La puede usar para automatizar tiendas, hogares, oficinas o laboratorios. La potencia de la BeagleBone AI se deriva del doble núcleo Cortex-A15 Sitara AM5729 Texas Instruments de 1,5 GHz y del procesamiento neuronal de motor de visión integrada (EVE) con las capacidades de IA del SoC.

Ultra96-V2 de Avnet

Ultra96 de Avnet V2 es una plataforma fácil de usar basada en el sistema de multiprocesamiento en tiempo real de doble núcleo Arm Cortex-R5F con MPSoC Zynq UltraScale+ lógico programable de Xilinx. Este equilibrio perfecto entre rendimiento y potencia se logra usando lógicos programables para acelerar la función del aprendizaje automático.

Raspberry Pi 4 Modelo B

La Raspberry Pi 4 Modelo B es el producto más reciente de la popular gama de ordenadores Raspberry Pi. Ofrece un aumento significativo de la velocidad del procesador, gran rendimiento multimedia, memoria y conectividad mejorada en comparación con su predecesora Raspberry Pi 3 Modelo B+, una mejor opción para ejecutar sus modelos de IA.

Arduino Portenta H7

Arduino Portenta H7: prográmela con lenguajes de alto nivel e inteligencia artificial mientras realiza operaciones de latencia baja en su hardware a medida. Portenta puede ejecutar fácilmente procesos creados con TensorFlow™ Lite. Puede hacer que uno de los núcleos compute un algoritmo de visión por ordenador sobre la marcha, mientras que el otro puede estar realizando operaciones de bajo nivel como controlar un motor, o actuar como interfaz de usuario.

Para descubrir más tendencias y recursos relacionados con la IA, visite aquí.

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