coche volador no en el futuro de la IA

Diez formas en las que la IA influirá en la próxima década

La innovación nunca duerme. Todos los días aparecen en los titulares nuevos avances en inteligencia artificial (IA) y tecnologías de apoyo, es decir, si está leyendo las publicaciones adecuadas.

Pero primero, dejemos de lado la cuestión candente. ¿Coches voladores? No. O, al menos, no los que se parecen a los de Regreso al futuro . ¿Autos autónomos? Ya están aquí. Ahora, pasemos a cosas reales.

coche volador no en el futuro de la IA
© Pavel Chagochkin / Shutterstock.com

Considere esta línea de tiempo:

  • A finales del siglo XVIII, la máquina de vapor impulsó la primera revolución industrial.
  • Ciento veinte años más tarde, a principios del siglo XX, la electricidad disponible comercialmente provocó la segunda revolución industrial.
  • Sesenta años después de eso, la primera computadora basada en silicio desencadenó la tercera revolución industrial.
  • Treinta años después, en 1991, la World Wide Web se puso a disposición del público, sentando las bases para el big data, junto con la informática y el almacenamiento, los principales impulsores de la cuarta revolución industrial.

Hmm, 120 años entre el primero y el segundo, 60 años entre el segundo y el tercero, 30 años entre el tercero y el cuarto. Dada esa línea de tiempo, ¿se pregunta qué impulsó la quinta revolución que evidentemente pasó por alto en 2006?

¿Crees que en 1989, Tim Berners-Lee, quien inició la World Wide Web al publicar una descripción del proyecto en el grupo de noticias alt.hypertext, tuvo la idea de que con el clic del mouse había sentado las bases para ¿El renacimiento de la IA más largo, un renacimiento que no tiene un final a la vista?

Proliferación de la IA en la empresa

La información gobernará el futuro, y la IA seguirá aprovechándose para procesar esa información y resolver desafíos complejos. Se seguirán superando los límites actuales de la IA y las aplicaciones se duplicarán en una amplia gama de industrias.

En el comercio minorista, verá que la IA maximiza la venta cruzada al proporcionar contenido hiperpersonalizado a través de recomendaciones inteligentes, mientras que los fabricantes aumentarán los márgenes a través del mantenimiento predictivo, que maximiza la vida útil de los equipos y reduce el costoso tiempo de inactividad. En el sector inmobiliario, la inteligencia artificial se utilizará para analizar cantidades masivas de datos sobre ventas de viviendas pasadas, distritos escolares, transporte y patrones de tráfico para proyectar con precisión el valor futuro de las viviendas y el costo por pie cuadrado. En recursos humanos y reclutamiento, la inteligencia artificial acelerará el proceso de búsqueda de talentos al seleccionar los currículos 15 veces más rápido que un humano para identificar a los mejores candidatos. En el sector de la salud, AI ayudará en la revisión médica, legal y regulatoria de las empresas farmacéuticas para verificar el desarrollo y la comercialización de nuevos medicamentos que cumplan con todos los requisitos legales.

A medida que estas industrias dependen de más datos de los usuarios, la IA seguirá avanzando, aprendiendo e innovando en la empresa.

La IA llegará a todas las funciones

Los equipos multifuncionales, a veces denominados centros de excelencia (CoE), empoderarán a las organizaciones para crear proyectos de IA efectivos. Estos equipos representarán a toda la organización e incluirán personas con conocimientos comerciales, experiencia en TI y habilidades especializadas en inteligencia artificial, como ingenieros de datos, científicos de datos, expertos en la materia y gerentes de proyectos.

A menudo, incluirán miembros integrados en líneas de negocios, como operaciones, ventas, marketing e I + D, para garantizar que el trabajo esté alineado para cumplir con los mandatos departamentales, como reducir costos, aumentar los ingresos o desbloquear nuevos modelos comerciales. Al mismo tiempo, las mejores organizaciones tendrán miembros en una función centralizada de TI o similar a TI para escalar el aprendizaje de diferentes departamentos en toda la organización, y garantizarán que se suministre la potencia informática y el acceso a los datos. Este tipo de configuración dual de concentrador y radio, donde las líneas de negocio (LOB) son los radios y la TI es el centro para ayudar a escalar, se considera una práctica recomendada para los COE de IA.

LEER  Cómo instalar un disco duro interno en su computadora

En cualquier caso, estos equipos identificarán casos de uso y gestionarán una plataforma digital que respalde la colaboración en iniciativas comerciales clave. También deben asociarse con el proveedor adecuado que tenga las herramientas y la experiencia necesarias para ayudar a la organización a iniciar un viaje exitoso de IA. La combinación de recursos internos y externos será imperativa para construir y ejecutar proyectos de inteligencia artificial poderosos que vean la luz y brinden un valor comercial real en lugar de quedarse encerrados en algún rincón de la oficina.

La I + D de IA se extenderá por todo el mundo

Actualmente, la mayor parte del nuevo trabajo en IA ocurre en los lugares tradicionales de innovación tecnológica. Pero no se puede encerrar en IA. Incluso ahora se escapa del complejo y se dirige a mercados emergentes como Brasil, Rusia, India y China; sin embargo, a medida que el conocimiento requerido y las herramientas para implementar se vuelvan cada vez más abiertos y disponibles, la IA continuará y debe continuar expandiéndose más, desde Kenia a Kansas, Turquía a Trinidad y más allá. Esta tendencia aumentará a medida que personas de todo el mundo incorporen a la IA en sus esfuerzos por abordar sus desafíos únicos.

Surgirá el iceberg de la privacidad de los datos

Si bien ya se han establecido regulaciones como la Regulación General de Protección de Datos (GDPR) de Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), continúan surgiendo nuevos desarrollos regulatorios con respecto a la privacidad de los datos. Aunque estas regulaciones tienen algunas diferencias, la intención fundamental de las leyes de privacidad de datos es brindar a los consumidores el derecho a saber qué tipos de información de identificación personal (PII) se recopilan, cómo se recopila la información y cómo ejercer la opción de eliminar o tomar acciones legales en caso de que los consumidores incurran en daños por prejuicios o violaciones de seguridad de datos.

Hasta ahora, la mayoría de las organizaciones han centrado sus esfuerzos en la información estructurada, pero también deben poder comprender qué PII se encuentra en los datos y documentos textuales. Los documentos archivados, en particular, son una preocupación especialmente urgente para la mayoría de las empresas. Las soluciones impulsadas por IA serán fundamentales para localizar datos confidenciales y administrarlos a través de flujos de trabajo automatizados. Las organizaciones también deberán establecer prácticas internas de gobernanza de datos para determinar quién es responsable de la seguridad de los datos y la política de toda la empresa, lo que puede incluir la creación de equipos que combinen experiencia técnica y regulatoria, así como aumentar esos equipos con soluciones impulsadas por IA para ayudar lo mismo.

Más transparencia en las aplicaciones de IA

Tanto en el sector público como en el privado, más organizaciones reconocerán la necesidad de desarrollar estrategias para mitigar el sesgo en la IA y explicar los resultados. Con problemas como los prejuicios amplificados en el mapeo predictivo de delitos, las organizaciones incorporarán verificaciones tanto en la tecnología de inteligencia artificial como en los procesos de sus personas al garantizar que sus muestras de datos sean lo suficientemente sólidas para minimizar la subjetividad y generar información confiable. La recopilación de datos evolucionará más allá de los conjuntos de datos selectivos que reflejan el sesgo histórico para reflejar la realidad con mayor precisión.

LEER  Comprensión de los riesgos de la exposición de la información

Además, los equipos responsables de identificar casos comerciales y crear e implementar modelos de aprendizaje automático representarán una rica combinación de antecedentes, puntos de vista y características. Las organizaciones también probarán las máquinas en busca de sesgos, entrenarán modelos de IA para identificarlos y nombrarán a un especialista en recursos humanos o ética para colaborar con los científicos de datos, asegurando así que los valores culturales se reflejen en los proyectos de IA.

En el momento de escribir este artículo, también han surgido soluciones y características de software de IA que evalúan el riesgo de IA en términos de explicabilidad, sesgo, equidad y solidez, para ayudar a remediar los mismos problemas que la tecnología habilitó para empezar.

La analítica aumentada lo hará más fácil

Con una enorme cantidad de información cada vez más disponible para las organizaciones, la analítica aumentada se convertirá en la opción preferida para procesar datos y ejecutar operaciones de inteligencia empresarial. A través de los avances en la incorporación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, la analítica aumentada ayudará a seguir allanando nuevas formas de reducir la barrera para un uso más amplio de datos y análisis con incluso menos capacitación requerida, como hacer preguntas a partir de datos con consultas de lenguaje natural (NLQ), gráficos y recomendaciones de gráficos basadas en los datos seleccionados o presentes, o preparación inteligente de datos basada en lógica asociativa, reglas o modelos. Estas funciones de descubrimiento de datos inteligentes seguirán desarrollando, comprendiendo y optimizando las experiencias analíticas.

Con él, seguirá viendo ajustes importantes en el mercado de la inteligencia empresarial, con una tendencia al alza de compradores empresariales que compran más de estas herramientas y aplicaciones aumentadas y las incorporan a sus prácticas de datos. Como resultado, los roles de los programadores de computadoras y desarrolladores de software volverán a ser compatibles con la creación de funciones básicas para su negocio. Y los roles de los científicos de datos y los ingenieros de datos en la empresa cambiarán del trabajo de analista de negocios para el que a menudo se ven obligados a realizar debido a la falta de conocimientos generales de análisis de la empresa, para volver a centrarse en los proyectos y modelos de datos más complejos para los que fueron contratados. abordar desde el principio.

Auge de la minería de texto inteligente

Las organizaciones utilizarán cada vez más soluciones sofisticadas de inteligencia artificial para clasificar contextualmente y derivar el significado de todo tipo de contenido, incluido el contenido estructurado, semiestructurado y no estructurado. Gartner ha estimado que hasta el 80 por ciento del contenido empresarial no está estructurado, lo que deja una gran cantidad de información para que las empresas la aprovechen. Los datos contenidos en estos correos electrónicos, las transcripciones de servicio al cliente y otros documentos textuales pueden proporcionar un valor comercial real, así como información sobre las decisiones comerciales clave que se pueden tomar. A través de la minería de texto inteligente, las soluciones de IA pueden leer y comprender rápidamente grandes almacenes de contenido para obtener resúmenes precisos y análisis de sentimientos, lo que permite a las organizaciones acceder rápidamente a los conocimientos que exigen el mayor nivel de atención.

Chatbots para todos

El consumidor medio puede conversar con un chatbot más de lo que habla con sus compañeros de trabajo, familiares o incluso su cónyuge, ya que la demanda de una respuesta instantánea en cualquier momento sigue aumentando. Con sus capacidades contextuales avanzadas que pueden personalizar cualquier experiencia a través del aprendizaje profundo, los chatbots prevalecerán como la próxima interfaz digital preferida.

LEER  Cómo configurar el cuaderno de Cortana

A medida que los chatbots dominan las interacciones humanas más que nunca, las empresas orientadas al consumidor que desean seguir siendo competitivas incorporarán estas personas de inteligencia artificial de apariencia humana en su servicio. Además, la implementación del chatbot se expandirá al lugar de trabajo de nuevas formas para ayudar con el reclutamiento, la capacitación (a través de asistentes de conocimiento) y la eficiencia general (a través de asistentes virtuales), entrelazándose más con todas las facetas de la vida.

La ética surgirá para la generación de la IA

Los niños nacidos a partir de 2010 forman la generación de la IA, aquellos que nunca han conocido un mundo sin la influencia diaria de la IA. Sin embargo, debido a que muchos niños usarán juguetes, programas y software educativo impulsados ​​por IA mucho antes de que desarrollen habilidades de pensamiento crítico, depende de los adultos hacer cumplir los usos éticos de la IA. Esto significará ayudar a los niños a establecer una lógica para cuestionar la credibilidad de la información y sus fuentes, además de responsabilizar a las empresas por sus productos y prácticas destinados a un público joven. Las empresas deben establecer políticas transparentes sobre cómo se recopila y utiliza la información en juguetes, software educativo, juegos y aplicaciones. Específicamente, el software utilizado en el aula debe estar libre de sesgos que puedan negar a los niños oportunidades educativas.

Auge de las ciudades inteligentes a través de la IA

Las ciudades inteligentes están llegando a la mayoría de edad. La siguiente fase de esta evolución será un despliegue significativo de la implementación de la IA de la ciudad inteligente. Las grandes organizaciones han utilizado durante mucho tiempo la inteligencia artificial y el análisis para convertir los datos no estructurados en conocimientos más prácticos. Ahora, la inteligencia artificial está abriendo la puerta a aplicaciones y redes fuera del lugar de trabajo para aprovechar el big data de manera más inteligente e interactuar con los ciudadanos de nuevas maneras y, como resultado, hacer que las ciudades sean más eficientes y sostenibles.

Por ejemplo, la IA puede transformar la infraestructura y el uso de energía de una ciudad y también puede avanzar en la seguridad pública y la atención médica, e incluso puede hacer que el estacionamiento público sea más eficiente. Las ciudades utilizarán tecnología inteligente para encontrar soluciones innovadoras a algunos de sus desafíos urbanos más urgentes. La IA generará oportunidades aún mayores para hacer realidad el sueño de la ciudad inteligente.

En última instancia, los avances en análisis e inteligencia artificial han permitido a los humanos hacer tantas cosas que no eran posibles hace solo unos años, y solo estamos rascando la superficie. Con el cambio de década, la adopción e implementación de la IA continuará elevándose a nuevas alturas, pintando un futuro que es primero digital y está lleno de posibilidades.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *