Tendencias en inteligencia artificial para 2018 (parte 1)

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La Inteligencia Artificial nació en los años 50 con el inicio de la era de la computación, pero fue realmente a finales de los 90 cuando se dieron las condiciones para que empezara a desarrollarse.

La transformación tecnológica de los últimos años ha impulsado definitivamente esta materia y sobre todo con especial énfasis en una de sus ramas: machine learning.

Según datos de IDC, de aquí a dos años el 55% de las organizaciones invertirá en proyectos relacionados con machine learning. Perspectivas que denotan la relevancia de este paradigma en la nueva era de la computación que se abre ante nuestros ojos.

Y, para conocer qué es lo que nos depara 2018 en este segmento, en TICbeat hemos consultado a más de una veintena de empresas, universidades y expertos sobre este tema. He aquí la primera parte de este especial de tendencias para el próximo curso en el ámbito de la inteligencia artificial.

Tendencia imparable

inteligencia artificial

“Hasta ahora se han desarrollado diferentes aplicaciones en áreas de la empresa tan diversas como el servicio al cliente por medio de chatbots, la gestión de excepciones financieras, la selección de personal, las compras por medio de imágenes, la medición del nivel de exposición de una marca, el control de calidad en las fábricas, la gestión visual de los lineales de tiendas o supermercados, la inspección de fallos o problemas de mantenimiento de tuberías o torres eléctricas por medio de drones”, comenta João Carvalho, director de Preventa y desarrollo de negocio de SAP España. Pero la potencial aplicación de machine learning es inmensa y a lo largo de 2018 veremos nacer nuevas soluciones para diferentes campos y sectores de actividad”.

David Pereira, responsable de Inteligencia Artificial en Europa, y su compañero Alberto Otero, responsable de Inteligencia Artificial en Americas, ambos trabajando para la consultora Everis, coinciden en esta perspectiva positiva para este segmento. “De cara a 2018, prevemos, por un lado, un claro y creciente interés por la vertiente ética, normativa y de responsabilidad social corporativa asociada al uso de la AI, y por otro, en la vertiente más tecnológica, una batalla de los gigantes digitales (por ejemplo Google y Amazon) por el dominio en la provisión de servicios en la nube que den respuesta a la cada vez más relevante escasez de recursos capacitados para trabajar en el ámbito de la AI”.

Su recomendación pasa por una doble cuestión. “En primer lugar, adoptarla a corto plazo como ventaja competitiva, desmitificándola y buscando oportunidades reales de ROI en sus organizaciones. Por otro lado, recomendamos adaptar sus arquitecturas tecnológicas para integrar y escalar una AI que va a seguir evolucionando mucho en los próximos años hasta que existan estándares de mercado o de facto, sin casarse con ninguna solución, pero teniendo claro que en el largo plazo va a convertirse en una herramienta imprescindible para poder sobrevivir en un mercado cada vez más competitivo”.

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Misma línea que mantiene uno de los principales actores de esta industria, IBM, pioneros en computación cognitiva con su solución Watson. Elisa Martín Garijo, directora de Innovación de esta marca en España nos adelanta que el próximo curso ya estamos viendo resultados positivos en concreto en proyectos llevados a cabo en 45 países y en 20 tipos de industrias diferentes y sólo estamos empezando. Por ejemplo, Watson ha empezado a ser capaz de detectar expresiones faciales y combinarlas con palabras, voz e imágenes para llegar a comprender conversaciones completas. También está desarrollando la capacidad de comprensión de diferentes vocalizaciones de una misma palabra y como esos cambios acompañan su significado”.

Nuevas escuelas de IA

cuanta autonomia debe tener una ia

Tecnológicamente, el consenso del merado considera que las capacidades de las herramientas seguirán progresando de manera sostenida e integrando nuevas escuelas y formas de aproximarse a ese aprendizaje profundo o automático que se requiere para sacar valor de los datos. Y lo harán, por ejemplo, adoptando técnicas como el Reinforcement Learning o las Generative Adversarial Networks, aunque también es posible que estos modelos se combinen con otras “escuelas” de la IA, como el Cálculo Simbólico o la Programación Genética.

También se acelerará la adopción de la IA distribuida, es decir, su uso en dispositivos IoT, muy posiblemente basados chips especializados en algoritmos IA“, explica Celestino Güemes, Head of R&D Atos Worldgrid Spain.

Pero hay un campo de la IA que emergerá en 2018 con gran fuerza, y es el relacionado con los aspectos éticos y legales de la IA. Temas como la ‘explicabilidad’ de las decisiones algorítmicas, el desarrollo de IA según modelos de ‘diseño ético’, o sobre cómo deben ser las regulaciones en modelos de negocio que emplean agente autónomos basados en IA, serán escenario de una fértil discusión e incluso oportunidades de desarrollo de nuevas soluciones”.

Quizás antes de llegar a esta explosión de la inteligencia artificial en el Internet de las Cosas debamos pararnos a incorporarla a nuestros smartphones. En esa línea, Fabio Arena, Product Marketing Manager de Huawei Consumer Business Group en España admite que hasta ahora “la inteligencia artificial en nuestros móviles se basaba en responder a una pregunta con cientos de páginas web en donde se encontraba la solución”.

En un futuro, el terminal podrá entender los hábitos de uso del usuario, permitiéndole predecir cuál es el modo de uso más eficiente y optimizar así el rendimiento del terminal para mantenerlo siempre en su máximo potencial y con una gran eficiencia, brindando al usuario más potencia y agilidad (…) La IA está lista para impulsar el desarrollo inteligente de los dispositivos, ya que en lugar de responder de forma pasiva a las necesidades del usuario, la IA detectará nuestro estado de ánimo y nuestro entorno, y ofrecerá de proactivamente nuevas formas para que podamos interactuar con el mundo que nos rodea a través de servicios específicos”.

Enrique Puertas, director del Máster Universitario en Big Data Analytics y profesor del Departamento de Ciencias y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Universidad Europea, también hace hincapié en la aplicación de la IA en dispositivos móviles.

“Los teléfonos cuentan cada vez con mayores capacidades, pero más importante que eso es que grandes empresas han apostado también por este tipo de soluciones en móviles”, explica el experto. Fabricantes de procesadores como Qualcomm, Nvidia o Intel han presentado modelos optimizados para tareas de Inteligencia Artificial y algunas bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow de Google cuentan ya con versiones para este tipo de dispositivos. Esto hará que en los próximos meses veamos cómo aparecen gran cantidad de apps inteligentes”.

Hardware y software evolucionarán de la mano. Fabricantes como Intel, Nvidia y otros están creando sistemas de silicona mucho más rápidos en machine learning y deep learning, sostiene Mike Olson, fundador de Cloudera. “Por otra parte, los desarrolladores de algoritmos están aprovechando estos avances y empujando a que el desarrollo continúe. El resultado será un progreso continuado en potencia y velocidad del machine learning. Además, lo veremos aplicado a cada vez más soluciones para el negocio, lo que permitirá a las personas tomar mejores decisiones, gracias a guías y recomendaciones obtenidas en situaciones poco evidentes“.

Democratizando la inteligencia artificial

inteligencia artificial en la salud

Pero la clave en 2018 cuando hablamos de inteligencia artificial no pasa tanto por mejores tecnológicas, sino por hacer que esta innovación llegue a todos los capilares de la economía y sociedad mundiales.

Así opina Manuel Záforas, responsable de Inteligencia Artificial en Paradigma Digital: “La tendencia será la democratización de la IA, por ejemplo, mediante la inteligencia artificial como servicio, con la que veremos cómo estas tecnologías llegan a todos los negocios y su uso se extiende en todo tipo de productos y servicios. Técnicas como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural están al alcance de todas las compañías a unos costes muy razonables”.

Roberto Beitia, presidente de Sarenet, suscribe esta misma premisa. La inteligencia artificial se desmitificará al comprender los potenciales usuarios que en realidad estamos hablando de algoritmos que se van perfeccionando en sucesivas reiteraciones. Su integración en las aplicaciones cotidianas será transparente para el usuario, que si notará una mejoría en el servicio porque será más personalizado”, concluye el directivo.

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“Hasta la fecha, la Inteligencia Artificial ha sido empleada como un modelo matemático en entornos de Big Data. Estas tecnologías han podido ser aplicadas dentro de los diferentes ámbitos del modelo económico nacional e internacional: bancos, aseguradoras, inmobiliarias, empresas tecnológicas, etc. Sin embargo, aunque las técnicas de IA han sido aplicadas, no han interactuado directamente con la sociedad”, reconoce Fernando Ortega, responsable de la disciplina de Inteligencia Artificial en el Centro Universitario U-tad. Durante el próximo año veremos una explosión de estas tecnologías ampliando la cantidad de acciones que podamos realizar con los mismos y mejorando la personalización de los resultados proporcionados. Los asistentes podrán identificar las diferentes personas que se encuentran en el hogar y planificar su rutina diaria minimizando la interacción con los humanos. Los asistentes escucharán y aprenderán para poder mejorar la vida de las personas”.

Más y más casos de uso

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Y, fruto de esa democratización de la inteligencia artificial, lo que nos encontramos es con una creciente variedad de casos de uso en el tejido empresarial.

Manuel Esteban, director de estrategia en Callcredit, opina que la IA está cambiando la forma de tomar decisiones, especialmente en el mundo del riesgo y del fraude. La experiencia positiva del cliente es una variable clave del éxito, ya que proporciona información útil y a tiempo. La IA apuesta por el aprendizaje desde el ejemplo y ayuda a la definición de patrones de comportamiento a partir de datos brutos para reducir y prevenir el fraude a través de una mejor identificación del consumidor que reducirá el uso fraudulento de nuestra identidad y las consecuentes perdidas por mal uso. El reconocimiento de imágenes y de voz nos permitirá anticiparnos a muchos problemas a partir de la extracción de patrones”.

A su vez, Javier Iglesias, director senior de Ingeniería de Soluciones de Salesforce Iberia, cree que “esta inteligencia artificial que analiza toda esta incontrolable cantidad de información recogida y que nos puede aconsejar cuándo o con quién contactar, detectar los mejores leads, qué prospects tienen más posibilidades, adelantar incidencias, proyectar escenarios comerciales y más, se extenderá hasta convertirse en el día a día de cada departamento de las distintas empresas. Apostar, invertir, crear los equipos adecuados y formarlos en la IA apropiada, será vital”.

Jordi Damià, CEO de la consultora Setesca, amplía las miras de la inteligencia artificial hacia el ámbito industrial: “Las principales tendencias serán, por un lado, los avances en la implantación de soluciones reales de análisis predictivos -sobre todo en los ámbitos de comportamiento de clientes y de mantenimiento Industrial- y, por otro lado, las soluciones de Robotics process automation (RPA’s) , cuyo principio se basa en la automatización de procesos repetitivos realizados por usuarios informáticos, a la que, uniendo la inteligencia artificial para la toma de decisiones, pueden suponer un elevado grado de automatización de acciones hoy realizadas de manera manual o semi manual”.

Humanos ‘vs’ máquinas

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En un análisis sobre el devenir de la inteligencia artificial, no podíamos obviar el sempiterno debate sobre si las máquinas inteligentes nos quitarán el trabajo. Para João Carvalho, director de Preventa y desarrollo de negocio de SAP España, “desde una perspectiva del ser humano, veremos cómo la automatización que propicia la IA deja de percibirse como una amenaza para el empleo, a medida que nacen y se potencian nuevos puestos de trabajo relacionados con la tecnología y aumenta la colaboración hombre-máquina, que redundará en una mayor productividad y creatividad”.

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