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Inteligencia Artificial: el árbol construye el bosque

La Inteligencia Artificial no implica necesariamente un robot, sino máquinas más inteligentes con capacidad de automatizar decisiones. Un área donde hace mucha diferencia es el Customer Care/Experience porque automatiza respuestas y permite ahorrar personal. Por eso de árbol a árbol se construye el bosque.

La presencia de la IA está a punto de hacerse omnipresente. La tecnología y las diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial ya forman parte del día a día de sectores tan variados pero comunes como medicina, robótica, seguridad, transporte, comunicación y finanzas.

La capacidad expansiva de la tecnología basada en IA seguirá creciendo y hará que muy pronto esté presente en cualquier sector, incluidos los aparentemente analógicos.

CAT

Muy en relación con el Big Data, esta tendencia en Inteligencia Artificial se basa en la necesidad de desarrollar nuevas formas de recopilar, agregar y trabajar con información está provocando que la tecnología ayude a acelerar los procesos en los modelos de análisis.

Lo pudimos ver durante la pandemia de coronavirus, donde a cada instante, empresas farmacéuticas, de la información y en general de cualquier tipo, contaban con cientos de métricas y miles de datos.

Los científicos necesitan disponer de nuevas formas de analizar la cantidad de datos masivos para ordenarlos y sacarle partido de manera más eficiente.

El procesamiento del lenguaje natural permite analizar toda la literatura de modo eficaz, permitiendo gestionar grandes cantidades de datos de información de manera más sencilla.

Esta tendencia de la Inteligencia Artificial permite la resolución de problemas mediante aprendizaje automático (Machine Learning) aun con cantidades de datos masivos. De este modo, la Inteligencia Artificial colaborará en la detección de alteraciones, errores, tendencias y objetos imposible de detectar con tecnologías tradicionales.

Al mismo tiempo, sirve para elevar las capacidades de la Inteligencia Artificial para convertirla en una suerte de vidente capaz de predecir, gracias a los patrones detectados.

La Inteligencia Artifical es capaz de detectar estímulos en la sociedad y asimilarlos como propios para dibujar las tendencias y permitir que los negocios se adapten antes incluso de que llegue el cambio.

Visto de otro modo, también será una oportunidad para estimularlo y que el cambio basado en los intereses de la audiencia se produzca.

Automatización de procesos

La IA es capaz de realizar tareas repetitivas y/o de tipo administrativo para potenciar la agilidad de los procesos. Aspectos como rellenar formularios, generar determinados informes, producir documentación, hará que el proceso no solo sea más barato, sino más instantáneo.

A su vez, aportará tareas predictivas para conocer cuál es el mejor momento para realizar una acción de tipo comercial o determinar qué tipo de comunicación se debe ejecutar según los patrones de comportamiento detectados en nuestro receptor.

Hasta ahora, lo habitual era analizar tendencias del mercado para emparejar (cada vez de manera más automatizada) a diferentes grupos de personas.

Si bien la IA ya se encargaba de emparejar a grupos que cumplían con una serie de gustos o actividad similar, siempre se jugaba con colectivos de mayor o menor tamaño. Ahora la calidad de la definición de los grupos es tan específica como la individualidad de cada uno.

Hacia 2021, la IA ayudará a automatizar los DevOps. De acuerdo con Baoss, el desarrollo de aplicaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial se hará mayor. Muchos aspectos de las Operaciones de Desarrollo pueden ser automatizados y, con el tiempo, ser más eficientes al usar capacidades de IA. Algunas de las áreas clave que esperamos ver un crecimiento significativo: desarrollo asistido por IA, que incluye sugerencias de entidades y flujos de trabajo; modelado y auditoría de datos; limpieza de datos y mantenimiento de la integridad; buscar funcionalidades en un ecosistema de aplicaciones con Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL); conjunto de pruebas automatizadas centradas en la seguridad y la privacidad de los datos; extracción y procesamiento inteligente de datos mediante operaciones prediseñadas, servicios de predicción y herramientas de previsión; y gestión y optimización de los procesos.

Por otra parte, la privacidad de los datos tendrá un rol más importante. La preocupación por la privacidad de los datos también afectará el desarrollo de software en 2021. Con las recientes aprobaciones de la Regulación General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR) la regulación de la privacidad está en aumento. Los desarrolladores están cada vez más preocupados por la privacidad de sus usuarios y de sus propias aplicaciones, pero tendrán que ser conscientes de las nuevas políticas de privacidad para los servicios que ofrezcan. El aumento de la regulación cambiará los tipos de relación que varias empresas tecnológicas actualmente tienen con sus clientes. Además, el trabajo a distancia aumenta los riesgos de privacidad y seguridad de los datos, especialmente en las industrias altamente reguladas por lo que el control de acceso a los datos en la nube y los formularios de autenticación desempeñarán un papel fundamental en la mitigación de esos riesgos.

Podemos esperar que las empresas incorporen redes neuronales recurrentes para pronósticos con alta fidelidad. Por ejemplo, se pueden incorporar soluciones de aprendizaje profundo para encontrar patrones ocultos y pronósticos precisos.

Respecto a la automatización del análisis de datos, a través de la inteligencia artificial, cabe esperar que el análisis de grandes cantidades de datos se automatice aún más. En este año de pandemia, la necesidad de analizar de manera ágil los datos que se han generado se ha hecho más que patente. Tanto si hablamos de analizar datos derivados de la propagación y rastreo del virus como del análisis de las enormes cantidades de literatura médica generadas, la aplicación de mecanismos de IA y ML será clave para una gestión ágil de la salud global. Cabe esperar por tanto nuevos desarrollos que podrán aplicarse posteriormente a todo tipo de industrias.

Al implementar las capacidades de predicción y análisis de datos de las herramientas de Inteligencia Artificial, especialmente su variante Machine Learning, se pueden obtener información sobre los registros médicos de las personas, permitiéndoles tomar medidas preventivas necesarias.

El brote de COVID se mitigó en gran medida con la incorporación de IA y Big Data que se utilizaron para identificar a pacientes de COVID y posibles puntos calientes. Se utilizaron cámaras térmicas y aplicaciones para teléfonos inteligentes para monitorear la temperatura de las personas y los datos del pool de datos para las autoridades sanitarias.

Nuevos desarrollos

Boom de la realidad aumentada y mixed reality: ahora los dispositivos están avanzando con pasos agigantados y muchos de ellos dirigidos a mejorar las capacidades hardware que permitirían una precisión hasta ahora no vista: cámaras estéreo o incluso los LIDAR incorporados en los dispositivos más novedosos de los grandes fabricantes este mismo año van a suponer una gran diferencia. El dispositivo podrá conocer de una forma mucho más fiel el mundo real sobre el que hacer ‘su magia’: mediciones precisas de elementos, mapeos tridimensionales de estancias o incluso de interiores completos son posibles con la información que se puede obtener a partir de estas mejoras hardware, sin perder de vista todas posibilidades relacionadas con la socialización que nos proporcionaría una posible ventana al mundo para estar más cerca de los nuestros en esta situación tan complicada.

Una nueva era en interfaces conversacionales: gracias a la experiencia adquirida y a los avances en procesamiento de lenguaje natural que se han producido en los últimos dos años pueden suponer un antes y un después en esta tecnología, lo que podría habilitar precisamente la creación de estos interfaces conversacionales complejos de forma mucho más sencilla.

La cloud híbrida como commodity: las mejoras de las tecnologías multi-cloud y cloud-híbrida están eliminando complejidades y unificando labores de gestión, mantenimiento e incluso la puesta en producción de servicios sobre diversas nubes de forma casi transparente. Por eso, 2021 apunta a ser el año en el que esta tecnología empiece a “commoditizarse”, dejando de ser algo complejo o excepcional y situándose en la forma de trabajar habitual, de la misma forma que sucedió hace algunos años con la nube.

El auge de las empresas real-time: ya se están produciendo movimientos realmente agresivos por parte de muchas empresas que migran sus sistemas de tratamiento de información en batch programados, hacia entornos de información en tiempo real que proporcionan insights y conocimiento de forma mucho más ágil, dotándolas de una mayor capacidad y velocidad que les permita pivotar. 

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