4 tendencias disruptivas de IA de 2021 que han cambiado el juego

La Inteligencia Artificial prevalece dondequiera que vayas. Ya sea negocios, salud, entretenimiento, navegación, manufactura o logística; La IA ha tenido un impacto de una forma u otra.

Cuando el mundo sufría las consecuencias de la pandemia, la Inteligencia Artificial jugó un papel esencial para acelerar los procesos de trabajo en la industria de la salud.

También en el pasado, la IA y el aprendizaje automático han sido fundamentales en la creación de tecnologías, dispositivos y mecanismos que nos ayudaron a cambiar la forma en que realizamos nuestras tareas diarias. Algo tan trivial como abrir las cortinas ahora se puede hacer con la ayuda de la IA. Fascinante, ¿no?

Se especula que el valor del mercado mundial de IA superará los 126 mil millones de dólares para 2025, y un informe de Global New Wire predice una tasa compuesta anual del 35,6% entre 2021 y 2026.

El aprendizaje automático es uno de los componentes principales de la IA. Ayuda a brindar servicios de alto impacto, como comprender el comportamiento del usuario, brindar recomendaciones, datos sobre análisis importantes y mucho más.

Las empresas están utilizando la IA y sus tecnologías asociadas para generar mayores ingresos mediante la implementación de tecnologías como optimización de inventario, recomendación de precios, análisis de servicio al cliente, pronóstico de ventas y demanda, proporcionando así una cobertura general de servicios basados ​​en tecnología.

Aunque la IA tiene capacidades operativas en todas las industrias, algunas áreas han visto más innovación basada en IA que otras.

Aquí hay cinco tendencias de IA de 2021 que debería aprovechar para su negocio.

Tendencias de la IA en 2021

Procesamiento natural del lenguaje

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una técnica que permite a las máquinas y sistemas comprender datos no estructurados. Como resultado, las máquinas pueden responder mediante texto o voz, imitando la forma de comunicación de un ser humano.

En otras palabras, la PNL impulsada por IA transmite la capacidad de comprender un fragmento de texto y palabras habladas a una computadora, de manera similar a como lo haría un humano. Así como nos comunicamos con otra persona, la PNL ayuda a que una máquina posea la misma cualidad.

Puede ayudar a procesar y analizar textos extensos o cualquier información presente en artículos, blogs, informes o incluso un correo electrónico.

¿Qué puede hacer la PNL?

• Reconocimiento de voz: proporciona servicios de voz a texto como se puede ver en Siri o el Asistente de Google.
  

• Etiquetado de partes del discurso: ayuda a reconocer algunas palabras/frases específicas en una oración al comprender su parte del discurso. El etiquetado de voz también se denomina etiquetado gramatical.
  

• Análisis de sentimientos: con una comprensión práctica del lenguaje del texto, la PNL puede ayudar a identificar las emociones en el texto. Puede resaltar cualidades subjetivas como sarcasmo, confusión, emociones, etc.
  

Con estos elementos incluidos en las aplicaciones y sistemas técnicos cotidianos, podemos implementar medidas como detección de spam, traducción automática (Google Translate), chatbots, agentes virtuales, análisis de sentimiento en las redes sociales y resumen de texto.

Transformador generativo preentrenado (GPT)

La primera versión de GPT se lanzó en 2018 con 117 millones de parámetros. GPT-2 salió en 2019 con 1.500 millones de parámetros. GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en una mejor opción.

La tecnología GPT es una creación de OpenAI de Elon Musk, que tiene la misión de " descubrir y promulgar el camino hacia una Inteligencia General Artificial (AGI) segura".

GPT funciona siguiendo la línea de un modelo de lenguaje autorregresivo que aprovecha el aprendizaje profundo para seleccionar textos similares a los humanos. En pocas palabras, es un programa de autocompletar que predice "lo que vendrá después".

Uno de los mejores ejemplos de GPT-3 en acción es este artículo publicado por The Guardian. GPT-3 se considera el modelo de lenguaje más poderoso jamás creado, ya que comprende cómo se comunican los humanos y procesa una amplia reserva de oraciones en inglés.

GPT-3 utiliza redes neuronales para crear y descubrir nuevos patrones de oraciones mientras comprende las reglas del idioma.

Existen varias herramientas impulsadas por IA para escribir artículos, blogs, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y muchos otros formatos de contenido. Scalenut crea y emplea una de estas herramientas, el 'Asistente SEO', y la presenta como un asistente de inteligencia artificial para que los creadores de contenido y especialistas en marketing produzcan contenido personalizado y generen nuevas ideas de contenido.

IA en la atención sanitaria

La pandemia de COVID ralentizó el ritmo de la innovación impulsada por la IA en otras áreas y la desvió hacia la búsqueda de mejores soluciones sanitarias en medio de una crisis global. Desde la entrega de mejores soluciones de atención médica, el monitoreo de la salud, la administración y el cumplimiento, podemos esperar algunos cambios increíbles en la industria.

La IA puede ayudar a la industria médica y de la salud a acelerar su tasa de descubrimiento de enfermedades e innovación para aumentar la esperanza de vida, el acceso a los servicios de atención médica y mejorar la experiencia del paciente.

Además de esto, la IA se utiliza para sistemas de apoyo y no médicos. En el primero, el personal del hospital puede utilizar sistemas impulsados ​​por IA para procesar y organizar datos administrativos. Puede ayudar a acelerar el procesamiento de documentos, el mantenimiento de registros, el almacenamiento y el acceso a los datos.

Como sistema de apoyo, los médicos y técnicos de laboratorio pueden utilizar las capacidades de la IA para analizar resonancias magnéticas, rayos X y tomografías computarizadas para obtener resultados más rápidos. Virtum es un ejemplo de cómo se utiliza la IA para el análisis y la detección de imágenes.

IA en el arte

Esta podría ser una de las aplicaciones más inesperadas y menos conocidas de la Inteligencia Artificial. Si bien la creación de contenido original y el descubrimiento de patrones se han convertido en un caso de uso habitual de la IA, producir arte repleto de emociones y sentimientos es algo nuevo que vale la pena explorar.

El arte creado con la ayuda de la IA se llama medios sintéticos. Aquí es donde los artistas utilizan la IA para automatizar el resultado o mejorar los medios y los sistemas de producción de obras de arte existentes.

Esta pintura se crea con una herramienta impulsada por inteligencia artificial llamada The Painting Fool.

La creatividad computacional representa otro subcampo de la IA en el arte. En esto, los programas informáticos replican los elementos creativos del pensamiento y el comportamiento artístico.

Aunque es una versión siniestra de la IA, Deep Fake describe la creatividad y aplicabilidad de esta tecnología para crear emociones, voces, acciones y formas de decir o hacer cosas similares a las humanas. Pero también tenemos empresas emergentes como Sensity que utilizan la misma tecnología para aplicar ingeniería inversa a las falsificaciones profundas e identificar imágenes, noticias y videos manipulados.

Además de las artes visuales, también se puede hacer composición musical con un sistema basado en inteligencia artificial llamado enfoques probabilísticos. Algunas nuevas empresas como Brain.fm ya han llevado esta tecnología al siguiente nivel.

IA en análisis profundo e hiperautomatización

La creación de flujos de trabajo automatizados es, con diferencia, uno de los casos de uso más increíbles de la IA. También en este caso, la IA y la PNL trabajan juntas para crear procesos de negocio que funcionen de forma eficaz sin intervención humana.

Las empresas que utilizan IA dentro de sus operaciones y sistemas obtienen un mejor valor comercial siempre que tengan un plan bien engrasado para aprovechar la IA. En la imagen a continuación, encontrará la diferencia entre empresas que utilizan IA y otras que no la utilizan.

Un sistema que automatice los procesos comerciales diarios y reduzca la intervención humana se beneficiará de un alcance reducido de errores. Con una implementación continua, el margen de error se reducirá aún más, lo que conducirá a una mejora en el resultado empresarial.

Por ejemplo, un proceso simple de recomendaciones de productos utilizado por Amazon genera el 35% de sus ventas totales.

Conclusión

Estas tendencias de la IA no sólo están creando nuevas formas de hacer negocios e interactuar con el mundo que nos rodea, sino que también están ampliando los límites de los sistemas y operaciones existentes.

Las empresas que utilizan IA se distinguen del resto. Experimentan un mejor rendimiento general, procesos de trabajo más optimizados y una mayor optimización de los recursos.

Además de mejorar los procesos de trabajo, la IA también se utiliza para predecir y mitigar riesgos, ayudando a las empresas a salvaguardar sus intereses, flujos de trabajo y operaciones de problemas y contingencias no deseadas.

La mejor parte de la IA es su flexibilidad. Se puede moldear según los requisitos del usuario, siempre que tenga los recursos adecuados para aprovechar la IA para su trabajo.

En resumen, con la cantidad de innovaciones que observamos en el campo, podemos decir que la Inteligencia Artificial llegó para quedarse.