IA, aprendizaje automático y análisis de datos: Posibles aplicaciones futuras
No hace tanto tiempo que los novelistas escribían ficción especulativa sobre lo que entonces se consideraba imposible. La idea de máquinas pensantes y dispositivos inteligentes capaces de hacer predicciones exactas no es nueva. Aunque tardó en hacerse realidad, por fin está aquí.
La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (AM) y el análisis de datos son tecnologías que avanzan con rapidez y están preparadas para revolucionar una amplia gama de sectores en un futuro próximo. Desde la sanidad y las finanzas hasta el transporte y la logística, estas tecnologías tienen el potencial de mejorar la eficiencia, la precisión y la personalización de formas que antes eran inimaginables.
En este artículo se analizan las posibles aplicaciones futuras de la IA, el ML y el análisis de datos, así como el impacto que pueden tener en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, el transporte, la fabricación y la eficiencia energética.
¿Qué pueden hacer la IA y el aprendizaje automático?
Hoy en día, disponemos de dispositivos domésticos inteligentes que realizan funciones automatizadas. Solo en 2021, el tamaño del mercado mundial de los hogares inteligentes fue de 99 410 millones de dólares.
La tecnología de reconocimiento de voz facilita el control de estos dispositivos domésticos inteligentes y está diseñada para que los mandos respondan solo a la voz. Se calcula que el número de asistentes de voz digitales en todo el mundo alcanzará las 8,4 unidades en 2024, por lo que todo apunta a que este sector crecerá aún más.
Muchas aplicaciones y servicios móviles han mejorado gracias al uso de modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, Netflix, el popular servicio de streaming de vídeo, ha conseguido mejorar la calidad de sus recomendaciones de contenidos a los usuarios. El mecanismo de aprendizaje automático incorporado recopila varios tipos de datos del usuario, como la región desde la que se transmite, los clics de pulgar hacia abajo y pulgar hacia arriba, y la hora a la que se ve el contenido.
Todos estos datos son procesados por la IA y analizados mediante algoritmos de aprendizaje automático para realizar predicciones extraordinariamente precisas y recomendar tu próximo reloj.
Perspectivas y posibles aplicaciones futuras de la IA, el análisis de datos y el aprendizaje automático
El impacto de estas tecnologías en evolución en las industrias modernas es realmente significativo. He aquí algunos datos del mercado que lo demuestran:
- Se prevé que el mercado mundial de software de IA alcance los 126.000 millones de dólares en 2025.
- El 77% de las personas utiliza un dispositivo o servicio impulsado por IA.
- Se prevé que las aplicaciones de la IA en la agricultura crezcan a una tasa anual compuesta del 20% y alcancen los 5.000 millones de dólares en 2026.
- El segmento del aprendizaje automático es el mayor del sector de la IA.
- Se espera que el mercado mundial de aprendizaje automático haya crecido a un CAGR del 39,2% hasta 2027.
- Se espera que el mercado mundial de análisis de big data crezca de 271.830 millones de dólares a 655.530 millones entre 2022 y 2029.
Las proyecciones futuras del mercado de estas disciplinas tecnológicas apuntan a su adopción acelerada en diversas industrias. Estas son algunas de las posibles aplicaciones futuras de la IA, el aprendizaje automático y el análisis de datos:
Banca y Finanzas
La banca y las finanzas son uno de los mayores campos en los que el aprendizaje automático está muy extendido. La capacidad de los algoritmos de aprendizaje automático para aprender y realizar análisis predictivos de datos complejos y cambiantes permite a los proveedores de tecnología financiera identificar nuevas oportunidades de negocio y elaborar estrategias eficientes.
Por ejemplo, el aprendizaje automático automatiza los procesos de detección del fraude, ayudando a prevenir amenazas en los procesos de seguros, pagos y banca. Además, la capacidad de procesar big data significa que los algoritmos de aprendizaje automático pueden dar a los prestamistas y bancos información sobre el historial crediticio de los clientes y las puntuaciones de riesgo antes de la aprobación de los préstamos.
Logística empresarial
Hoy en día existen varias aplicaciones y herramientas empresariales. Muchas de ellas se basan en la capacidad de un programa informático para recopilar, comprender y analizar datos. Para contextualizar, el 25% de las empresas incorporan tecnologías de IA en sus procesos.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a las personas a conservar y analizar datos sobre hábitos de consumo y previsiones de mercado. Además, estos algoritmos pueden ayudar a identificar internamente errores manuales en la logística empresarial y optimizar los procedimientos corporativos.
Robótica
Desde que se desarrolló el primer robot industrial en 1954, este campo tecnológico ha progresado a pasos agigantados.
Hoy en día, el campo de la robótica es uno de los mayores terrenos de juego para las aplicaciones de IA, y el futuro depara perspectivas aún más brillantes que el presente. De hecho, se espera que el mercado mundial de robots de IA alcance un valor aproximado de 55.000 millones de dólares en 2030, con un crecimiento interanual anual del 21,81% entre 2022 y 2030.
Con la IA, los robots pueden trabajar como máquinas más eficientes, más allá del mero transporte de mercancías en fábricas y almacenes y de la limpieza de grandes equipos y oficinas. En el futuro, los modelos de aprendizaje automático ayudarán a innovar una nueva raza de robots con inteligencia casi cognitiva para ayudar a realizar operaciones humanas cruciales.
Recursos humanos
Muy pronto, los especialistas en contratación podrán realizar mejor las operaciones de contratación a ciegas. Gastarán menos en identificar a los candidatos adecuados y ahorrarán más tiempo. ¿Cuál es la razón? La IA, el ML y las tecnologías de análisis de datos.
Una investigación reciente revela que casi el 82 % de los equipos de recursos humanos integrarán más soluciones de IA en sus procesos entre 2021 y 2025.
Con el software de aprendizaje automático, será posible analizar solicitudes de empleo masivas y reducir la lista en función de parámetros preestablecidos. El algoritmo puede escanear eficazmente currículos y perfiles de candidatos y hacer inferencias informadas y precisas a través de un análisis exhaustivo de los datos de la reserva de talento.
Sanidad
En el sector sanitario, las aplicaciones de la IA son diversas, cada una más prometedora que la anterior. A modo de contexto, se espera que el mercado mundial de la IA en el sector sanitario alcance los 174 400 millones de dólares en 2030.
La IA puede ayudar a desarrollar máquinas altamente cognitivas especialmente entrenadas y programadas para detectar enfermedades terminales y células cancerosas. El diagnóstico precoz suele ser clave para la supervivencia de una persona enferma. Por ello, la capacidad de la IA para analizar enfermedades crónicas a partir de los datos médicos disponibles puede ayudar a garantizar un diagnóstico precoz.
Otra aplicación futura de la IA en el sector sanitario es la capacidad de recopilar datos médicos históricos para descubrir nuevos fármacos. Además, los asistentes de enfermería virtuales pueden ayudar a monitorizar a los pacientes a distancia, mientras que el análisis de big data de los historiales médicos puede ayudar a personalizar la experiencia de cada paciente.
Atención al cliente
Los asistentes virtuales y los chatbots ya están sustituyendo a los agentes físicos de atención al cliente. Sin embargo, aún queda mucho trabajo por hacer para que estas herramientas funcionen de forma óptima.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), un subcampo de la Inteligencia Artificial, facilita la comunicación con frases enteras y humanas, en lugar de una jerga robótica cortante.
En el futuro, los canales de atención al cliente estarán totalmente equipados y optimizados con bots que dispondrán de integración NLP. Con el tiempo, esto conducirá a una traducción de idiomas más precisa, ya sea por voz o por texto.
Reflexiones finales
El futuro del software inteligente nacido de las tecnologías de IA, los modelos de aprendizaje automático y el análisis de datos es muy amplio, y su potencial es mucho mayor de lo que la mayoría de la gente especula. Gigantes tecnológicos como Oracle, IBM, Amazon, Google, Microsoft y Apple gastan miles de millones de dólares al año en desarrollar servicios y productos relevantes.
Estos proyectos disruptivos serán sin duda revolucionarios, y varios sectores y la humanidad se beneficiarán de ellos en distinta medida. De hecho, el análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial seguirán creciendo y evolucionando. El futuro es brillante y con infinitas posibilidades.
