Seis aplicaciones y tres retos de la inteligencia artificial en diferentes industrias

Se trata de una app que, a través de la inteligencia artificial (IA), mide el estado emocional mediante respuestas o frases inmediatas a preguntas aleatorias, generando indicadores que pueden ser analizados mediante una plataforma administrativa.

“Esta es una facilidad que tienen las empresas”, dijo Salvador Ismayel, director de Grupo Innova.

La IA tiene un amplio rango de aplicaciones en diferentes industrias y su utilización sigue creciendo, tanto a nivel local como global. También, sus retos. Pero lo visto hasta ahora, incluyendo autos autónomos, es el principio apenas.

“Estamos en pañales”, advirtió Francisco Vargas, fiscal del Colegio de Profesionales en Informática y Computación (CPIC).

Un estudio de la Promotora de Comercio Exterior (Procomer), dado a conocer el pasado 17 de mayo, muestra que en el país al menos el 19% de las empresas invirten en IA, una de las tecnologías de la llamada cuarta revolución industrial o tecnológica (4.0).

A nivel mundial Gartner, una firma de investigación de mercados tecnológicos, estima que las ventas de soluciones de IA aumentarán 21,3% hasta casi $62.500 millones. En el sector financiero su utilización se sextuplicará para acelerar la digitalización y automatización de operaciones internas.

CB Insights, otra firma que lleva el monitoreo de la inversión en startups y fintech, calificó de “récord” el movimiento global de inversiones, adquisiciones y fusiones del 2021 en la industria relacionadad con IA. Solo en el primer trimestre del 2022 los acuerdos superaron más de $15.100 millones y ese fue el segundo mejor trimestre desde hace dos años, tanto por el volumen de los acuerdos como por el surgimiento de 14 nuevos unicornios (firmas sin presencia en la bolsa, pero con un valor superior a los $1.000 millones).

Entre los mayores acuerdos se destacaron dos: el de la firma estadounidense Streamilit, que desarrolló un marco de código abierto para crear aplicaciones de aprendizaje automático (ML, por machine learning), por Snowflake Computing ($800 millones); y la de la israelí Granulate, un desarrollador de software de optimización basado en IA, que Intel compró en un acuerdo de $650 millones.

La misma Intel informó, el pasado 10 de mayo, avances en el procesamiento de aprendizaje profundo con procesadores Habana Gaudi, construidos sobre una única pila de software denominado Synapse AI, el cual soporta diferentes arquitecturas para aprovechar mejor su rendimiento y la eficiencia. Según Intel, Gaudi ofrece un rendimiento de entrenamiento de IA dos veces superior al de las ofertas actuales.

Usos

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La aplicación de la IA es muy amplia, abarcando desde el campo financiero y de salud hasta los videojuegos y la agricultura. Se destacan estas tendencias:

1. Desarrollo de IA

La tecnología de IA sirve a las compañías para desarrollar herramientas de ML y nuevas aplicaciones de la misma IA.

El aprendizaje continuo, a partir del uso que le dan los mismos usuarios, es un principio de esta tecnología, donde se identifican los patrones (las consultas más usuales, por ejemplo) para afinar las aplicaciones con respuestas automatizadas.

2. Chatbots

Uno de los usos más popularizados de la IA, son los chatbots en sitios web y aplicaciones de mensajería, donde realizan asociaciones para brindar respuestas automáticas a las consultas de usuarios y clientes de las compañías.

Típicamente se determinan las consultas más usuales y las respuestas respectivas: por ejemplo, horarios o sucursales. Los chatbots también pueden mostrar menús, facilitar compras y otras operaciones comunes.

3. Automatización gerencial

De la misma forma que con los chatbots, se puede implementar la automatización con sistemas de Robotic Process Automation (RPA) donde las aplicaciones adoptan acciones o decisiones de acuerdo a patrones preestablecidos. También pueden desarrollarse aplicaciones de colaboración y espacios de trabajo digital automatizdos.

La IA permite automatizar procesos y aumentar la eficiencia opeativa y de las decisiones. También facilita el desarrollo de aplicaciones en ventas, el diseño de ingeniería y otras funciones a nivel administrativo, como el de detectar el estado de ánimo de un cliente que llama al servicio de atención por un problema con un producto o servicio. En las plantas de producción, la IA permite automatizar equipos mecánicos.

4. Seguridad informática

Los grupos de ciberdelincuentes utilizan IA para identificar vulnerabildiades en los sistemas de las empresas y generar ataques y utilizar sus sistemas (para enviar correos no deseados o spam a otros usuarios, para minería de criptomonedas y para otros usos que reducen la capacidad de los equipos).

La IA también se utiliza en los sistemas de seguridad o protección de información para detectar comportamientos anormales o inusuales ocasionados por software malignos (malware) y adoptar acciones automatizadas (empezando por emitir alertas o notificaciones que permitan detectar ataques, virus u otros malware que hayan infectado los sistemas corporativos).

5. Reconocimiento

Los sistemas de reconocimiento utilizan imágenes (médicas, mapas, caras, ojos o huellas dactilares) para compararlas con los patrones e identificar enfermedades, cambios geográficos o en la producción, así como en seguridad biométrica en dispositivos, aplicaciones o sistemas tecnológicos.

En algunos casos, podría ser que estas aplicaciones sean programación pura (como el reconocimiento de la huella dactilar para ingreso a instalaciones), pero para detección de enfermedades se requieren sistemas basados en IA y ML. Normalmente son aplicaciones en la nube que se brindan como servicios.

6. Vehículos autónomos

Vargas, del CPIC, advierte que el uso de la autonomía ya se viene dando en los vehículos con sistemas de frenos “inteligentes” o los sistemas de conducción que alertan sobre la distancia con respecto a otros vehículos y cambio de carril, entre otras utilidades.

La autonomía total implica la posibilidad de operar el vehículo a partir de millones de datos que son procesados en segundos para seguir parámetros de conducción y funcionar con independencia inmediata del conductor. En varios mercados, este tipo de unidades ya están disponibles.

Retos

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La mayor utilización de la IA depende de varios retos, sin embargo, que tienen que ver más con decisiones políticas o gerenciales, como el caso de las redes móviles de quinta generación (5G) que es imprescindible para vehículos autónomos.

“El problema en Costa Rica no es adoptar nuevas tecnologías, pues la gente las adopta con rapidez”, advirtió Vargas, del CPIC.

1. Madurez

El mayor avance futuro dependerá de la madurez de la tecnología de IA, que se estima hasta para dentro de tres años. Las empresas muestran interés (casi la mitad a nivel global, según Gartner) pero deben lidiar todavía con integrarla a sus operaciones, tener mayor confianza en sus resultados y visualizar cómo generar valor comercial.

En esa ruta se observan dos grandes tendencias de aplicación de la IA: la ingeniería de IA que automatiza las actualizaciones de datos, modelos y aplicaciones para agilizar la entrega de la IA haciéndola operativa y asegurando su valor comercial y la IA generativa que utiliza datos para aprender cómo son los artefactos y generar creaciones con potencial de producir nuevas formas de contenido y acelerar los ciclos de investigación y desarrollo.

2. Experiencia de usuario

Igual que en el caso de muchos chatbots, la configuración de las aplicaciones debe hacerse en función de garantizar la mejor experiencia de usuario.

El problema es que la mayoría de las veces aplicaciones como los chatbots se diseñan con un lenguaje técnico propio de los desarrolladores o de la empresa, sin tomar en cuenta cómo preguntan las personas. Así, se convierten en una barrera para que el cliente tenga acceso a alguien que lo asista y, cuando lo hace, pide datos que luego el agente vuelve a solicitar. Al cliente, le genera frustración.

3. Enfoque centrado en el ser humano

Mantener un enfoque centrado en el ser humano será vital para unir a las personas y la tecnología. La IA y el ML deben permitir a las organizaciones crear experiencias más personalizadas, centrándose en las ofertas y oportunidades disponibles, al tiempo que automatizan procesos para aumentar la eficiencia, optimizar la recolección de datos y facilitar la toma de decisiones.

“Los negocios necesitan enfocarse en estrategias de reinvención para mantenerse competitivos en un mundo en constante cambio”, advirtió Agustín Huerta, vicepresidente senior de estudios de Globant. La firma indicó que el metaverso, el blockchain, las estrategias multisectoriales, la adaptabilidad, la flexibilidad y la sostenibilidad, y la IA centrada en las personas son claves para la reinvención de los modelos de negocios.