Tendencias en inteligencia artificial para 2019

Para conocer qué es lo que nos depara 2019  en el segmento de la inteligencia artificial, en TICbeat se consultaron a las empresas de tecnología, universidades y expertos sobre este tema.

Para encontrar los orígenes de la inteligencia artificial hemos de remontarnos a los años 50, casi al mismo tiempo que el inicio de la era de la computación que hoy disfrutamos. Pero no fue hasta los años 90 cuando comenzarían a darse las condiciones de hardware para poder explotar estas capacidades y, finalmente, ha sido en nuestra década cuando ha comenzado su explosión. No en vano, la transformación tecnológica de los últimos años ha impulsado definitivamente esta materia y sobretodo con especial énfasis en una de sus ramas: machine learning.

Los datos corroboran esta visión: para el año que viene, el 55% de las organizaciones invertirá en proyectos relacionados con machine learning, según IDC. Y, para conocer qué es lo que nos depara 2019  en este segmento, en TICbeat hemos consultado a más deuna treintena de empresas, universidades y expertos sobre este tema… 

Electricity flowing through computer printed circuitboard style brain graphic

José Manuel Barrutia, Director de Estrategia en Ibermática

La aplicación de la inteligencia artificial es creciente, comenzando por chatbots interactivos, analítica avanzada, asistentes personales, etc. A medida que mejoran las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, su adopción se extenderá aún más en todas las facetas (industria, asistencia sanitaria, venta directa, entretenimiento, logística, etc). Las smart machines distribuirán el trabajo humano actuando como intermediarias entre la organización, los empleados y los trabajadores externos. Cada vez más, las interacciones con la tecnología serán a través de smart machines.

A ello hay que añadir que habrá millones de dispositivos conectados, lo que supondrá una cantidad casi infinita de información a tratar. Gracias al machine learning(combinación de enormes cantidades de datos, capacidad de procesamiento escalable y cultura de datos) irán incorporándose aplicaciones y herramientas capaces de adoptar inteligencia humana. Así, las máquinas serán capaces de realizar tareas humanas tales como búsqueda proactiva, análisis cognitivo, y actuar como asistentes digitales. Surge el concepto de hybrid business, los trabajos serán una combinación de automatizaciones y human augmentation. Este último se centra en crear mejoras cognitivas y físicas como una parte integral del cuerpo humano, de forma que se puedan superar las capacidades normales de las personas.

Joaquín Alviz Martín, COO en Renacen

En mi opinión, el desarrollo de la inteligencia artificial se va enfocando a la predicción más que a la actuación. Esto es, más que automatismos (que es algo que lleva con nosotros décadas), el potencial es el poder adelantarse a las necesidades del ser humano para actuar en consecuencia. Esto está muy relacionado con el Big Data y el análisis predictivo, herramientas que sustentan dicho desarrollo.

Moisés Camarero, Director General en Grupo Compusof

La innovación en IA, al menos la que se puede rentabilizar a corto plazo, se centra en el desarrollo de sistemas para comercio electrónico que permitan incrementar la venta cruzada –cross selling- y aumentar los márgenes de venta –up selling -. En banca y seguros se está empezando a utilizar para detectar el fraude.

Armando Salvador, cofundador en Ecomm360

Ya este año hemos observado los primeros chatbots con machine learning e inteligencia artificial aplicada en ámbitos como el comercio online de productos y servicios. En el 2019 la comprensión de frases y contextos pegará un salto cualitativo que abrirá nuevas puertas a ofrecer nuevas experiencias para los usuarios finales.

Borja Torres, CEO de Next Best
Target

2019 va a ser el año en el que la IA esté presente en la mayoría de las acciones comerciales que realicen las compañías a sus clientes. Aunque las técnicas de Machine Learning que se aplican en la optimización de campañas llevan ya unos años utilizándose en algunos sectores innovadores, aún no están siendo implementadas de forma masiva en los más tradicionales. La principal razón es la falta de preparación de los datos, tarea en la que las grandes compañías han realizado importantes inversiones desde 2016 hasta la actualidad, y que ya están cerca de completar. Una vez que los datos están preparados, es cuándo podremos sacar conocimiento y valor mediante técnicas de IA. Otro hecho importante que hace que 2019 sea un año en el que la IA vaya a tener un crecimiento exponencial es que la oferta de científicos de datos es mucho menor que la demanda existente. Esto hace necesario que algunas de las tareas que éstos realizan tiendan a democratizarse todo lo posible con soluciones que llevan a cabo procesos predictivos complejos de forma totalmente automática yque no necesitan de una intervención humana para ser utilizadas.

Raúl Arrabales Moreno, socio cofundador en Serendeepia Research y profesor del Programa Superior de Big Data Analytics en ICEMD

Bajo mi punto de vista existen varias tendencias de mercado claras, en el ámbito de la Inteligencia Artificial, que van a ver su auge durante 2019. Una de ellas es“Edge AI”: mientras que hoy en día la inteligencia, es decir, los algoritmos deIA, residen principalmente en los servicios en nube, cada vez más los fabricantes de dispositivos quieren proporcionar directamente estos servicios,sin tener que depender tanto de la red o infraestructuras de terceros. La situación predominante actual es que las aplicaciones capaces de realizar tareas de visión artificial y de comprensión del lenguaje natural funcionen enviando los datos (imágenes y audio) por la red, para que unas máquinas que están en la nube realicen dichos procesos. La tendencia es llevar este procesamiento al borde (edge), es decir, a los propios dispositivos. Así, se eliminan retardos por la comunicación de red y se puede ofrecer un servicio más ágil en tiempo real, aunque por otro lado requiere mucha más capacidad de cómputo en los dispositivos.

Otra es el “Hardware especializado en IA”: en línea con la tendencia anterior, los fabricantes de dispositivos están incorporando nuevos microprocesadores especializados para ejecutar algoritmos de IA. Por ejemplo,veremos como cada vez es más común que los dispositivos móviles cuenten con NPUs (Neural Processing Units), capaces de ejecutar de forma muy eficiente loscómputos que requieren las redes de neuronas profundas (deep learning). Porotro lado, el gigante Google también está optando por desarrollar nuevohardware específico para IA: se trata de las TPU (Tensor Processing Units),diseñadas para ejecutar mucho más rápido las aplicaciones programadas con suentorno de desarrollo para IA (TensorFlow).

Y, finalmente, hablamos de la “Democratización de la IA”: hay una tendencia clara en cuanto a la accesibilidad a los algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial. Durante los últimos años sólo los perfiles profesionales muy especializados, conocidos como Data Scientists eran capaces de usar estas tecnologías. Lo que se busca ahora es hacer más fácil el uso y aumentar la productividad de estas tecnologías mediante herramientas más amigables y disponibles en nube. Los principales ejemplos son los servicios de IA que ofrecen IBM, Amazon, Google o Microsoft en sus respectivas plataformas de nube(Bluemix, AWS, Google Cloud y Azure).

Juan Antonio Fernández, Director General de ekon

¿Cómo nos va a permitir la tecnología convertir nuestras organizaciones en empresas todavía más humanas? Y digo todavía más humanas porque las empresas no son, ni más ni menos, que el talento de las personas que las forman. Parece contradictorio que todos los aspectos que nos trae la revolución tecnológica en la que estamos inmersos –robótica, Inteligencia Artificial, Business Analytics, Internet ofThings, etc.– sirvan para humanizar nuestras empresas. En mi opinión, no debería ser contradictorio. Como en anteriores revoluciones industriales, la transformación digital va a facilitar el día a día de los trabajadores, liberándoles de tareas repetitivas y sin importancia, y permitiéndoles aportar verdadero valor a sus organizaciones. E incluso me atrevo a decir que, como ocurrió en todas las revoluciones anteriores, aumentando la ocupación, digan loque digan muchos agoreros frente a la robotización. Como conclusión añadiría que, a día de hoy, las empresas tecnológicas manejamos y trabajamos con mucha información, pero no tanta como para adivinar el futuro. Aun así, de lo que estamos seguros es que la humanización de las empresas, si nunca dejaron de serlo, pasa por una utilización racional e inteligente –otros dos atributos humanos– de la tecnología.

Jose Murillo, cofundador y CEO de Smart IoT Labs

La IA tendrá que aterrizarse en casos de uso reales que aporten un valor tangible a los usuarios. El mayor reto que nos encontramos actualmente es la disponibilidad de gran volúmenes de datos para entrenar a los algoritmos, algo para lo cual en el mundo físico el Internet de las Cosas será clave, creando una simbiosis IA+IoT muy potente.

Enrique Puertas, director del máster universitario en Big Data Analytics y profesor de Inteligencia Artificial de la Universidad Europea

El DeepLearning y Procesamiento del Lenguaje Natural van a a recibir aún más atención a lo largo del 2019. Veremos además la aparición de nuevos dispositivos con hardware específico que implementa capacidades de Inteligencia Artificial.