Desde los chatbots y los asistentes virtuales como Siri y Alexa, hasta la maquinaria industrial automatizada y los coches autónomos, la Inteligencia Artificial (IA) se ha ido incorporado durante esta última década en nuestra sociedad y nuestras vidas, siendo difícil ignorar su impacto.
Hoy en día, la tecnología más utilizada en el entorno de la IA es el Machine Learning, un sistema de algoritmos de software avanzados diseñados para llevar a cabo una tarea específica, como responder a preguntas o traducir idiomas. A medida que pasa el tiempo, estos sistemas se exponen y recopilan cada vez más datos, convirtiéndose en medios cada vez más precisos.
Según un estudio de IDC, el gasto de gobiernos y empresas en tecnología de IA superará los 500.000 millones de dólares en 2023. Pero, realmente, ¿Qué se puede llegar a hacer con Inteligencia artificial?
Existe una clara tendencia hacia el uso de plataformas que permiten usar la IA de una manera más ágil, permitiendo que el Machine y el Deep Learning sea accesible para todos los usuarios, sin necesidad de experiencia en implementación o ajuste de modelos de aprendizaje automático.
Plataformas de aprendizaje automático como H2O.ai ofrecen un conjunto completo de herramientas y algoritmos para ayudar a los usuarios a desarrollar, implementar y gestionar modelos de Machine Learning. Esta herramienta es utilizada por empresas para resolver una amplia variedad de problemas como: la optimización del rendimiento del marketing, la detección de fraudes o la predicción del comportamiento del cliente.
Estas plataformas tienen una clara ventaja: la reducción del tiempo. Esto permite que los proyectos de hasta 10 meses de desarrollo, se reduzcan a dos semanas.
Inteligencia artificial en el Sector Energético
La Inteligencia Artificial adquiere cada vez más importancia y un gran potencial para el futuro diseño en la industria energética. La IA ayuda a que el sector energético sea más eficiente y seguro al analizar y evaluar los volúmenes de datos.
Este año ya se han ido aplicando algunas innovaciones, estas son algunas de ellas:
- Mejorar la eficiencia de la generación y distribución de energía
- Desarrollar fuentes de energía renovables más avanzadas
- Ayudar a las empresas energéticas a comprender y predecir mejor el comportamiento de los consumidores
- Mejorar la seguridad y fiabilidad de la red energética
- Supervisar y controlar el rendimiento de diversos sistemas relacionados con la energía
En general, el uso de la IA en el sector energético está ayudando a impulsar la innovación y a mejorar la sostenibilidad de nuestros sistemas energéticos.
Inteligencia artificial en el Sector Financiero
Sectores como Banca y Seguros son algunos de los ejemplos mas claros de manejo de grandes volúmenes de datos. Estos datos tienen un potencial ilimitado si tienes las herramientas adecuadas. La aplicación de la misma se puede traducir en:
- Mejorar la precisión y rapidez de las transacciones financieras
- Desarrollar algoritmos comerciales más avanzados
- Ayudar a las instituciones financieras a comprender y predecir mejor las tendencias del mercado.
- Mejorar la seguridad de los sistemas financieros
- Controlar y detectar actividades fraudulentas
Inteligencia artificial en el Sector Farmacéutico y Sanitario
- Mejorar la precisión y rapidez de los diagnósticos médicos
- Desarrollar tratamientos más eficaces y personalizados
- Ayudar a los profesionales sanitarios a comprender y predecir mejor los resultados de los pacientes
- Mejorar la seguridad y la eficacia de los procedimientos médicos
- Controlar y gestionar los datos sanitarios de los pacientes
En general, el uso de la IA en estos sectores está ayudando a impulsar la innovación y a mejorar la calidad de la asistencia sanitaria.
Actualidad
Como hemos podido ver, el uso de la IA sigue ampliándose y evolucionando, surgiendo cada vez más aplicaciones y avances en este campo.
Algunas de las tendencias actuales en Inteligencia Artificial incluyen el uso creciente del Deep Learning y las redes neuronales, la integración de la IA con el internet de las cosas (IoT) y el desarrollo de capacidades más avanzadas de procesamiento del lenguaje natural.
Además, también hay una tendencia creciente hacia el uso de la IA para mejorar la toma de decisiones y automatizar diversas tareas, así como una tendencia hacia el uso de la IA para mejorar la precisión y la velocidad del análisis de datos.
