Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático
El concepto de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) no es nuevo. La IA es una rama amplia de la informática que se ocupa de la construcción de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Sin embargo, el ML es una aplicación de la IA que da a los dispositivos la capacidad de aprender de sus experiencias y mejorarse a sí mismos sin necesidad de codificación. Con el volumen de datos cada vez mayor, las organizaciones confían en los modelos de IA y ML para escalar sus operaciones, apoyar al personal en un mejor y más rápido trabajo, descubrir conocimientos ocultos de los datos o incluso confirmar y desafiar las suposiciones subyacentes.
¿Por qué son importantes la IA y el ML?
Los datos son un activo empresarial cada vez más importante, y la cantidad de datos generados y almacenados a nivel mundial crece a un ritmo exponencial. Según Forbes, se crean 2,5 trillones de bytes de datos cada día a nuestro ritmo actual. Además, no sirve de nada recopilar datos si no se va a hacer nada con ellos. Pero estas enormes avalanchas de datos son simplemente inmanejables sin sistemas automatizados que ayuden. Según el Foro Económico Mundial, a principios de 2020, el número de bytes en el universo digital era 40 veces mayor que el número de estrellas en el universo observable.
Con las nuevas posibilidades emergentes constantemente, la correlación entre la IA y el ML extiende poderosos beneficios en casi todas las industrias. Además, la IA y el ML proporcionan a las organizaciones una forma de extraer valor de los tesoros de datos que recopilan, entregando conocimientos de negocio, automatizando tareas y avanzando en las capacidades del sistema. AI/ML tiene el potencial de transformar todos los aspectos de un negocio ayudándoles a lograr resultados medibles. Algunos de los principales beneficios que las organizaciones ya han presenciado:
• Más fuentes de entrada de datos: la IA y el aprendizaje automático permiten a las empresas descubrir información valiosa en una gama más amplia de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
• Mejor y más rápida toma de decisiones: las empresas utilizan el aprendizaje automático para mejorar la integridad de los datos y utilizan la IA para reducir el error humano, una combinación que conduce a mejores decisiones basadas en mejores datos.
• Mayor eficiencia operativa: con la IA y el aprendizaje automático, las empresas se vuelven más eficientes a través de la automatización de procesos, lo que reduce los costes y libera tiempo y recursos para otras prioridades.
Algunos otros beneficios son:
• Aumentar la satisfacción del cliente
• Ofrecer servicios digitales diferenciados
• Optimizar los servicios empresariales existentes
• Automatizar las operaciones empresariales
Industrias de aplicación de IA y ML:
Las organizaciones de varios sectores están creando aplicaciones que aprovechan la conexión entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estas son sólo algunas de las formas en que la IA y el aprendizaje automático están ayudando a las empresas a transformar sus procesos y productos:
• Venta al por menor: Para optimizar sus inventarios, construir motores de recomendación y mejorar la experiencia del cliente con la búsqueda visual.
• Asistencia sanitaria: Para aumentar la eficiencia clínica, impulsar la velocidad y la precisión del diagnóstico y mejorar los resultados de los pacientes. También para utilizar en aplicaciones como el procesamiento de imágenes para mejorar la detección del cáncer y la analítica predictiva para la investigación genómica.
• Ventas y marketing: Para ofertas personalizadas, optimización de campañas, previsión de ventas, análisis de sentimientos y predicción de la pérdida de clientes
• Telecomunicaciones: Para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, mejorar las experiencias de los clientes y optimizar el rendimiento de la red 5G, entre otras cosas.
• Atención al cliente: Uso de chatbots y búsqueda cognitiva para responder a preguntas, calibrar la intención del cliente y proporcionar asistencia virtual.
• Seguros: para automatizar el procesamiento de reclamaciones y prestar servicios de seguros basados en el uso.
• Servicios financieros: para modernizar y mejorar sus ofertas, incluyendo la personalización de los servicios al cliente, la mejora del análisis de riesgos y la mejor detección del fraude y el blanqueo de dinero.
• Automoción: Ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia de sus rutas y a utilizar la analítica predictiva para fines tales como la previsión del tráfico.
• Energía: Para desarrollar plantas de energía inteligentes, optimizar el consumo y los costes, desarrollar modelos de mantenimiento predictivo, optimizar las operaciones y la seguridad en el terreno y mejorar el comercio de energía.
¿Dónde estamos hoy con la IA y el ML?
Las organizaciones de todo el mundo están utilizando la IA y el ML para obtener las respuestas sobre las ventas, el inventario, la retención de clientes, la detección de fraudes y mucho más. El ordenador también descubre información que nunca pensó en preguntar. Ofrece un resumen narrativo de los datos y sugiere otras formas de analizarlos. Algunas investigaciones han demostrado que hasta el 40% de las empresas europeas que afirman utilizar la IA mienten o exageran sus capacidades. De hecho, según el informe State of Enterprise Open-Source, el 66% de las organizaciones de telecomunicaciones esperan utilizar código abierto empresarial para la IA/ML en los próximos dos años, en comparación con sólo el 37% actual a principios de 2021.
Perspectivas para 2021-2022
La IA y el ML están cambiando más rápidamente de lo que se puede escribir su historia, por lo que las predicciones sobre su futuro también se vuelven rápidamente obsoletas. Los líderes tecnológicos como Google, Apple, IBM junto con muchos más están explorando profundamente esta tecnología y están invirtiendo millones. A medida que la IA y el ML asumen una mayor importancia en las aplicaciones empresariales, existe una gran posibilidad de que estas tecnologías se ofrezcan como un servicio basado en la nube conocido como Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Habrá una gran prisa entre los proveedores de hardware para mejorar la potencia de la CPU para acomodar el procesamiento de datos ML.
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