La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han sido tecnologías de TI líderes en el mercado desde hace varios años. Sin embargo, [year], más que todos los demás años, demostró que estas tecnologías y la digitalización no solo son agradables de tener, sino una verdadera necesidad para los negocios. Muchas empresas aún se están adaptando a la realidad que trae la pandemia y la posible crisis económica futura. Para los creadores de ML e IA, es una oportunidad para demostrar la utilidad de estas tecnologías y desarrollar nuevas soluciones que puedan usarse en el futuro. Hemos recopilado algunas tendencias y soluciones de IA y ML que alcanzaron su punto máximo en [year] y continuarán en [year] y los años siguientes:
Innovación en la nube impulsada por IA
Las aplicaciones basadas en IA están impulsando al mismo tiempo la adopción de la nube y se benefician de la popularidad de esta solución. Como otros servicios virtuales, el uso de IA en la nube es rentable y eficiente, lo que resulta en su creciente popularidad.
Es muy beneficioso almacenar sus datos en la nube con fácil acceso a IA y ML. Es por eso que las principales empresas proveedoras de la nube ofrecen Servicios de IA dentro de su entorno como servicio. Dicho acceso mejora en gran medida la organización de la infraestructura interna y facilita muchas operaciones.
Debido a COVID-19, la IA ganó popularidad en industrias que no eran muy favorables a los servicios en la nube, principalmente por razones de seguridad. Sin embargo, con el estallido de una pandemia, cuidado de la salud encontró conveniente usar IA para, por ejemplo:
- Analizar y evaluar los cambios en las tasas de infección.
- Facilitar la utilización del personal
- Mejorar el despliegue de equipos médicos.
Otra industria en la que los servicios de inteligencia artificial basados en la nube resultaron ser útiles fue Finanzas. Se adoptó la tecnología en la nube con capacidades de inteligencia artificial para permitir:
- Planificación financiera rápida
- Previsiones presupuestarias más precisas
Dado que la situación epidemiológica aún no ha cambiado, este tipo de aplicación práctica de IA seguirá siendo necesaria en los próximos meses.
AI y ML como actores clave en la hiperautomatización
Como sabe por una de las publicaciones del blog de Addepto, hiper-automatización es una de las tendencias tecnológicas emergentes actualmente. Implica el uso de tecnologías innovadoras en Compañías de producción en todo el mundo para fines tales como: automatizar, diseñar, procesar, medir, administrar flujos de trabajo y simplificar las tareas diarias.
La pandemia de COVID-19 también ha acelerado la visión según la cual AI y ML son al mismo tiempo componentes clave y principales impulsores de la hiper-automatización. El año [year] demostró lo importante que es la adaptación rápida a los requisitos cambiantes de los negocios y el mercado en los negocios. La adopción de modelos de IA, algoritmos, aprendizaje profundo y datos de sistemas automatizados nos permite realizar mejoras continuas dentro de una empresa y modelo de negocio, de acuerdo con las últimas tendencias y necesidades de los clientes.
El mayor uso de la IA para la seguridad (cibernética)
ML y AI se han utilizado ampliamente para sistemas de seguridad en redes domésticas y corporativas desde hace algún tiempo. Los desarrolladores preocupados por los problemas de seguridad están trabajando en desarrollos tecnológicos que se mantendrán al día con las amenazas en constante evolución, como el malware, los ataques DDS o el ransomware. ML e IA son indispensables para identificar tales amenazas, incluso en su primeras etapas de desarrollo.
Las herramientas de seguridad impulsadas por IA también pueden recopilar datos de los sistemas transaccionales, las redes de comunicación, la actividad digital, el sitio web y otras fuentes de la empresa. En la información almacenada, buscan patrones y actividades como direcciones IP sospechosas o violaciones de datos, que pueden dañar la ciberseguridad de toda la organización.
Los sistemas de seguridad para el hogar, al menos por el momento, suelen limitarse a sistemas integrados con asistentes de voz y reconocimiento de imágenes. Sin embargo, es posible que la IA se expanda para crear hogares inteligentes completamente nuevos, en el que la tecnología aprenderá los hábitos y elecciones diarias de los internos y, con base en ese conocimiento, podrá identificar intrusos y otras amenazas.
IA conversacional
Esta tecnología se implementa comúnmente en aplicaciones y sitios web para que puedan actuar y comunicarse más como humanos. Se realiza a través del reconocimiento de voz y texto, la comprensión de las intenciones del cliente, el conocimiento de varios idiomas y la respuesta como humanos.
Dos de los ejemplos más populares de IA conversacional son Amazon Echo y Google Homes. A pesar del éxito de estas dos innovaciones, los desarrolladores todavía están trabajando en nuevas mejoras. Las áreas que sin duda aún deben actualizarse para un excelente dominio del procesamiento del lenguaje natural (NLP) son el reconocimiento automático de texto y el reconocimiento de voz. Podemos esperar que estas dos esferas de la IA conversacional continúen desarrollándose en los próximos meses.
Hoy en día, conversacional Chatbots basados en IA se utilizan en empresas, por ejemplo, para:
- Programación de reuniones
- Productos de venta cruzada
- Realización de transacciones aéreas
- Creando una mejor experiencia del consumidor
IA funcional
En sus primeras etapas de desarrollo, la IA se trataba más de algoritmos que de facilidad de uso. Sin embargo, las últimas aplicaciones y soluciones impulsadas por IA tienden a centrarse en el usabilidad de esta tecnología. Dado que la mayoría de la sociedad no tiene antecedentes tecnológicos, sería una situación ideal si los usuarios ni siquiera fueran conscientes de usar la IA y simplemente pudieran beneficiarse de sus funcionalidades.
Muchas empresas ya han incorporado IA y ML sin fricciones en sus plataformas. Es evidente en las aplicaciones de inteligencia empresarial, que proporcionan información a los usuarios sin crear fricciones innecesarias. Las aplicaciones de BI se suponen cada vez más a menudo para predecir lo que el usuario determinado quiere lograr y luego proporcionarlo automáticamente. Este tipo de facilidad de uso es extremadamente valioso para las personas que no son necesariamente conocedoras de la tecnología.
Las plataformas compatibles con IA están comenzando a guiar a los usuarios para que lleguen a mejores conclusiones trabajando de forma invisible en segundo plano. Se logra interrogando grandes volúmenes de datos, buscando tendencias, anomalías y patrones, y presentando los resultados en un contexto empresarial adecuado. Facilitar los procesos de toma de decisiones es, sin duda, increíblemente útil para todos los usuarios y se desarrollará aún más en [year] y más allá.
Durante el brote de COVID-19, se recopilaron, organizaron y analizaron datos a una escala y tamaño que nunca se había hecho. Durante este período, se desarrollaron herramientas de inteligencia artificial para sacar conclusiones y crear respuestas críticas en nuevas áreas e industrias. De acuerdo a Previsiones de IDC, para fines de [year], el gasto en tecnologías de inteligencia artificial aumentará hasta los 97.900 millones de dólares. Es más de dos veces el nivel de gasto de [year]. Estos números demuestran que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático desempeñarán un papel importante en la transformación de nuestras vidas y negocios.