Siete tendencias clave en Inteligencia Artificial para 2021

por | 29 Dic 2020

Javier Castro

Javier Castro

La Inteligencia Artificial es la nueva electricidad que mueve el mundo. La IA, y más concretamente los algoritmos de Machine Learning, permiten predecir el comportamiento de variables, clasificar información, recomendar acciones o diseñar sistemas de autoaprendizaje basados en Deep Learning, que ya consiguen pasar el test de Turing, haciéndolos indistinguibles de un ser humano en ciertas tareas. Incluso retando un concepto tan supuestamente humano como la creatividad, componiendo música, escribiendo literatura, o jugando al Go de forma insuperable.

Aunque de forma imperceptible, forma ya parte de nuestras vidas. Desde vehículos autónomos, asistentes de navegación y  traducción de idiomas, hasta recomendaciones de Netflix a través de Amazon Alexa y Google Home, cada día esta tecnología gana relevancia en nuestro entorno personal, laboral y social.

En el ámbito de los negocios, la IA está siendo fundamental para optimizar la gestión empresarial y la experiencia del cliente. Automatizar ciertas tareas para dedicar estos recursos a otras que verdaderamente aporten valor, aumentar la productividad y prevenir posibles errores humanos, son algunas de sus ventajas y que inclinan la balanza en favor de su adopción. Estas son las siete tendencias clave a partir de 2021.

1.- Predicciones de negocio

Las predicciones de negocio basadas en IA permiten tomar mejores decisiones. Una empresa que quiera analizar su estructura de precios podrá analizar las ventas por región, sector o competidores, obteniendo mayor visibilidad para tomar decisiones informadas. Detección de fraude, previsión de ventas o gestión de la demanda son tareas intensivas en datos donde la IA puede ayudar. Aquellas compañías que apuesten por la utilización de la IA internamente podrán adelantarse a los cambios y adaptar en base a ellos sus planes de negocio.

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2.- Detección y prevención

Muchos países han puesto en marcha proyectos de IA para analizar patrones y adelantarse a la evolución del coronavirus. Junto a la prevención de futuras pandemias, la IA también facilita la lucha contra dos grandes enemigos de nuestro tiempo: los ciberdelitos y el cambio climático. El aprendizaje automático detecta patrones inusuales en las redes y pone en cuarentena los sistemas infectados por el malware. La Bioinformática permite ya hoy diseñar vacunas y tratamientos personalizados, así como detectar enfermedades.

3.- IA conversacional

Además de los conocidos sistemas IVR de los contact centers, muchas empresas -incluidas las Pymes- completan su web y  posicionamiento SEO con chatbots integrados en su página corporativa y en redes sociales. Hasta ahora, estos asistentes virtuales mantenían charlas sencillas. Sin embargo, están siendo reemplazados por robots capaces de imitar la conversación humana con interacciones más personales. La IA conversacional también se utilizará internamente en las empresas para  organizar reuniones, enviar e-mails o realizar búsquedas en bases de datos.

4.- IA para el Internet of Things (AIoT)

Con la IA y los sensores integrados, los dispositivos conectados a Internet serán capaces de aprender de los datos que recopilan y realizar acciones. En la oficina, el AIoT detectará la presencia humana y tomará decisiones sobre la iluminación y la temperatura para ahorrar energía. Los semáforos inteligentes optimizarán el tráfico, y los frigoríficos generarán recetas en función de los alimentos que contengan. A escala, estas acciones se extenderán a los edificios y ciudades inteligentes y a las redes de distribución de suministros. También al comercio de proximidad, optimizando ofertas en tiempo real basadas en la localización, y ayudarán al mantenimiento predictivo en las fábricas.

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5.- Un robot en nuestro bolsillo

La proliferación de la IA requiere procesadores capaces de ejecutar tareas complejas como el Procesamiento del Lenguaje Natural, el reconocimiento del habla y el aprendizaje automático. Los chips habilitados para IA facilitarán también el reconocimiento facial, los asistentes virtuales o la realidad aumentada. Este cambio en el hardware está llegando ya a los smartphones, que incluyen procesadores con múltiples núcleos dedicados al procesamiento de la IA para ofrecer videoconferencias inmersivas, traductores instantáneos o imágenes holográficas.

6.- Hiper-automatización, la evolución de RPA

La hiper-automatización es la combinación de la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) con tecnologías de IA. Se emplea para ayudar a realizar tareas manuales repetitivas. Si el robot no es capaz de gestionar un proceso, el software lo
notifica al humano. En la empresa, puede utilizarse para facturación, tramitación de pedidos, gestión de nómina o seguimiento de envíos. Próximamente se ocupará de tareas más complejas, liberando a los profesionales para que puedan centrarse en la
creatividad y la innovación.

7.- Marketing personalizado

Como profesional del Marketing Digital, no quería obviar una tendencia cada vez más presente. A medida que se recopilan más datos sobre los clientes y de los canales de atención y ventas, mejorará la capacidad de predecir la mejor oferta. La IA conocerá las preferencias de usuarios y consumidores, y podrá triangularlas con el mejor canal de atención y ventas disponible, permitiendo mejorar la experiencia de los clientes y aumentar su fidelidad.

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Esto también está al alcance de la Pyme. Por ejemplo, puede incorporarse un chatbot en su página web, que agilice la atención y permita ofrecer un canal de comunicación permanente. También, se puede utilizar analítica de datos para estudiar las características de los consumidores y crear una oferta personalizada, optimizando la estrategia de ventas.

La Inteligencia Artificial será la tecnología más disruptiva en términos de digitalización.

La carrera por dominar esta industria ha llevado a la UE a proponer una inversión de 20.000 millones de euros anuales hasta 2027. En España, la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial destinará 600 millones, con ayudas para que las empresas -incluyendo las Pymes- incorporen la IA en sus procesos productivos y cadenas de valor.

Finalmente, la evolución acelerada de la Inteligencia Artificial en 2021 y más allá requiere un nuevo ‘acuerdo’ entre el hombre y las máquinas. Cada vez más inteligente, la IA deberá contar con el entrenamiento de expertos humanos en muchas de sus aplicaciones, creando una nueva profesión que requerirá expertos en múltiples áreas. Y deberemos avanzar en consensos legales y éticos en usos como ‘deepfakes’, investigación biológica y derecho a la intimidad.

 

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Javier Castro

Javier Castro

Ingeniero informático por la U. Politécnica de Valencia, Máster en Telecomunicaciones y MBA por ESADE. Previamente a asumir la dirección de BeeDIGITAL, fue CEO de Terra y desempeñó diferentes puestos directivos en el grupo Telefónica.

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