Mantenerse al día con las nuevas tendencias en tecnología es crucial para las empresas que buscan ser cada vez más competitivas en el mercado.
Y es que, en la era digital en la que vivimos, las novedades en el sector llegan a gran velocidad. Al fin y al cabo, los impactos se sienten en la sociedad de una forma muy ágil, lo que hace que la evolución de estas herramientas sea continua.
Precisamente por eso, es necesario estar atento al escenario y las oportunidades que se presentan, pues, hoy en día, uno de los factores que ayudan a determinar el éxito de una empresa es la rapidez de decisión e implementación de nuevos recursos.
Y para que tú y tu negocio no os quedéis atrás, hemos enumerado en este artículo cuáles son las principales tendencias en Inteligencia Artificial (IA)
Las últimas tendencias de IA que su negocio necesita adoptar
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido rápidamente en un componente esencial de los procesos comerciales en todas las industrias. Ahora es más común que las herramientas comerciales utilicen tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Según el Informe sobre el estado de la inteligencia artificial global del primer trimestre de 2022 de CBInsights, cada vez más empresas recurren a la IA para aumentar el valor de sus negocios. Y el 50% de los encuestados informan que sus empresas han adoptado la IA.
Claramente, la IA es una gran noticia así que hoy vamos a discutir las principales tendencias de IA que harán que su negocio se destaque.
1. IA para ciberseguridad
Una de las mayores tendencias de IA que estamos viendo es el mayor uso de la tecnología de IA para la ciberseguridad y la vigilancia. Con una cantidad cada vez mayor de negocios en línea, el delito cibernético es un problema cada vez más apremiante para las organizaciones. Esto es especialmente cierto para aquellos con extensas redes de dispositivos conectados.
Las técnicas de IA están ayudando a producir medidas de seguridad más sólidas de muchas maneras. Primero, la IA puede aprender a reconocer y marcar la actividad delictiva antes de que se convierta en un problema.
En segundo lugar, la IA se puede utilizar para mejorar las medidas de seguridad de acceso con funciones como:
• Reconocimiento facial y de voz
• Análisis de vídeo
• Autenticación biométrica
Son ideales para mejorar los sistemas de seguridad y anticipar actividades sospechosas.
2. IA para comunicaciones
La próxima tendencia en la que nos vamos a centrar es la IA para las comunicaciones. Las herramientas de IA de última generación utilizan procesamiento de lenguaje natural (o NLP, por sus siglas en inglés) para generar automáticamente datos visuales, auditivos y basados en texto.
Además, estos procesos se han vuelto tan buenos que los resultados de la IA son prácticamente indistinguibles de los datos reales.
Una de las mayores tendencias de PNL que se ha arraigado ha sido el desarrollo de chatbots de IA. Los chatbots se pueden usar para automatizar las interacciones comerciales con los clientes para brindarles interacciones humanas a pedido. Esto elimina la presión de los equipos de atención al cliente mediante la automatización de tareas repetitivas. Y mejora el acceso general a los servicios de atención al cliente.
Por ejemplo, los chatbots pueden reemplazar fácilmente a los humanos para:
• Responder preguntas sencillas de los clientes
• Organizar citas
• Enviar recordatorios y ofertas personalizadas
Pero además de la comunicación en tiempo real, la tecnología de IA también es capaz de crear contenido. Cada vez más, las herramientas de IA se utilizan para generar resultados creativos, como escribir títulos o crear logotipos.
3. Procesos comerciales automatizados
Cada vez más organizaciones utilizan tecnologías de inteligencia artificial para automatizar sus procesos comerciales. Esto puede implicar la automatización de sus esfuerzos de marketing, citas... y la lista continúa. Las herramientas de IA pueden memorizar y seguir protocolos de tareas definidos. Y como resultado, pueden ayudar a las empresas a optimizar los procesos comerciales y ser más eficientes.
Además, los procedimientos manuales de datos están siendo reemplazados por la automatización. La automatización inteligente puede:
• Resolver desafíos comerciales comunes
• Reducir la presión sobre los empleados
• Eliminar error manual
• Aumentar la productividad y la eficiencia
La clave para lograr una transformación digital exitosa es la escalabilidad.
La automatización del marketing está conquistando el mundo de los negocios. Con tantos modelos comerciales para elegir en este espacio, es posible que se pregunte qué procesos se pueden automatizar con éxito.
Por ejemplo, muchos equipos de marketing sopesan los beneficios del marketing de afiliación (un modelo de ventas en el que una empresa paga a un tercero (personas influyentes digitales o una marca, por ejemplo) para vender su producto o servicio) frente al dropshipping (el dropshipping es una forma de vender en línea). sin preocuparse por el stock o los medios de pago. El proveedor entrega los productos directamente a los clientes, por lo que el empresario no tiene que lidiar con la logística. En este caso, es necesario tener un sitio web o tienda virtual).
En realidad, la IA se puede aplicar con éxito a ambos modelos de marketing. La IA ayuda a los vendedores afiliados a obtener información valiosa sobre los tipos de contenido que disfrutan los clientes. La automatización también puede ayudar a reducir las tareas realizadas por humanos en un negocio de dropshipping.
Si está ejecutando grandes conjuntos de datos, HDFS funciona como un sistema de archivos distribuido que se ejecuta en hardware común. El beneficio de esto es que es tolerante a fallas, rápido y eminentemente escalable.
Puede aprender HDFS (Sistema de archivos distribuido de Hadoop) con Databricks (Repositorio central de recursos. El almacén de recursos de Databricks permite compartir y descubrir recursos en toda la organización y garantiza que se use el mismo código informático de recursos para el entrenamiento y el modelo de inferencia) y comenzar a usar el suyo propio. Sistema de archivos distribuido de Hadoop (Hadoop significa Plataforma orientada a objetos distribuidos de alta disponibilidad. Y eso es exactamente lo que la tecnología de Hadoop ofrece a los desarrolladores: alta disponibilidad a través de la distribución paralela de tareas orientadas a objetos).
La automatización inteligente de procesos (IPA) utiliza la automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial en combinación para automatizar los procesos comerciales de extremo a extremo. Esto está demostrando ser el ingrediente clave para el éxito de las transformaciones digitales. El IPA permite a las empresas automatizar procesos con la ayuda del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y otra automatización inteligente.
4. IA Ética
Además de centrarse en lo que la IA puede hacer por las empresas, existe una conciencia cada vez mayor sobre la ética de la IA. Y el tema se está discutiendo cada vez más en las conferencias de informática.
La demanda de IA ética está aumentando. Los consumidores de hoy están cada vez más impulsados por el valor. Y cada vez más organizaciones se preguntan cómo podemos hacer uso de estas tecnologías de la forma más ética posible. Esto crea un tipo especial de desafío cuando nos encontramos con derechos, principios y deberes en conflicto, donde es imposible seguir una regla moral sin romper otra, o cumplir con nuestros deberes morales hacia una parte interesada sin dejar de cumplir un deber moral hacia otra.
Es extremadamente importante que controlemos la calidad y el uso de los grandes datos porque las tecnologías de inteligencia artificial los utilizan. El cumplimiento de los datos de IA (también conocido como garantizar que todos los sistemas de IA cumplan con los requisitos reglamentarios previos) es fundamental para la entrega y el uso de soluciones de IA responsables y éticas.
Plataformas como Hadoop ayudan a las organizaciones a administrar aplicaciones de big data.
¿Cuáles son los desafíos éticos de la inteligencia artificial?
• La ética de las decisiones informatizadas.
• Privacidad y Consentimiento.
• Sesgo y transparencia.
• Protección contra el uso malicioso de la IA.
• Riesgos en la ciberseguridad impulsada por IA.
• Construir organizaciones éticas de ciberseguridad.
5. IA para el bien
Además de garantizar que los procesos de IA cumplan con la ética, existe un creciente atractivo para utilizar la inteligencia artificial para el bien global. Hasta la fecha, la IA se ha asociado principalmente con la automatización y optimización empresarial. Pero sus posibilidades van mucho más allá.
Algunas organizaciones están comenzando a pensar en cómo se pueden usar los modelos de IA para ayudar a resolver problemas globales apremiantes y lograr un cambio social real.
Ejemplos de esto incluyen el uso de tecnologías de IA para:
• Educación individualizada
• Investigación medioambiental (p. ej., previsión de fenómenos meteorológicos como huracanes)
• Atención más segura y eficiente en entornos sanitarios
6. La revolución No-Code
Una de las mayores barreras que impiden que las empresas adopten procesos impulsados por IA ha sido la codificación. No todas las organizaciones tienen acceso a líderes profesionales en informática e ingeniería de inteligencia artificial con las habilidades y la experiencia necesarias para crear herramientas y algoritmos automatizados.
Todo eso está cambiando gracias a las herramientas sin código y de bajo código. Es posible que haya oído hablar de las plataformas de creación de sitios web sin código. Tal vez su sitio web se construyó sobre uno. Estos tipos de software son cada vez más populares y todo gracias a la IA sin código.
Las plataformas de IA sin código ayudan a las empresas a utilizar tecnologías complejas sin necesidad de muchos conocimientos técnicos. Ofrecen una interfaz sencilla desde la que los equipos pueden crear sistemas de IA utilizando elementos intuitivos de arrastrar y soltar y otras herramientas sin necesidad de utilizar código.
Las plataformas sin código permiten que los equipos desarrollen modelos de IA sin la experiencia o el costo necesarios que ya se han asociado. Esto significa que los procesos pueden desarrollarse a bajo costo, implementarse rápidamente y usarse fácilmente (independientemente de la capacitación técnica).
7. Priorizando la diversidad con IA
¿Sabías que la IA puede contribuir a los sesgos? La investigación sugiere que la falta de diversidad en el desarrollo de la IA puede contribuir a aumentar los prejuicios raciales y de género en las organizaciones. La falta de diversidad entre los equipos de desarrollo da como resultado productos y procesos que están sesgados hacia el grupo dominante.
Desafortunadamente, esta falta de diversidad sigue siendo común. La investigación sugiere que las mujeres representan solo el 10% de los investigadores de IA en Google y que menos del 5% de los empleados en Facebook, Google y Microsoft son negros.
Priorizar la diversidad y la inclusión en cada etapa es la mejor manera de erradicar estos sesgos. Por lo tanto, es importante que las empresas de IA construyan equipos diversos. Esto se debe a que es más probable que los equipos que son diversos en género, raza, edad, capacidad y antecedentes culturales creen y prueben aplicaciones móviles que reflejen las necesidades de todos los usuarios (en lugar de solo una pequeña selección).
8. IA en el Metaverso
La IA avanza a pasos agigantados en el metaverso digital. Si no está familiarizado con el término, "metaverso" simplemente se refiere a entornos virtuales donde los usuarios interactúan. Podría ser un lugar de trabajo en línea, un juego en línea o cualquier otro tipo de experiencia en línea inmersiva como las redes sociales.
La IA en el metaverso es un tema muy candente en este momento. El metaverso utiliza tecnologías de IA para mejorar los mundos digitales con los que interactuamos a diario. AI ahora se considera uno de los mayores contribuyentes al crecimiento del metaverso.
La IA será el soporte esencial para:
• Metaverse AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI)
• Interfaces de usuario inclusivas
• Experiencias de inmersión
9. IA para la salud
Estamos listos para ver una mayor aceptación de las tecnologías de IA en la industria de la salud. La IA ya ha demostrado ser una bendición para los profesionales de la salud, que pueden usar la tecnología para facilitar una atención más eficiente y permitir a los pacientes un mayor acceso a una atención médica segura.
AI está facilitando la adquisición de datos en tiempo real de los registros de salud de los pacientes. Esto conduce a procesos de diagnóstico y mejora de la atención más rápidos. Además, la IA está ayudando de manera efectiva al personal del hospital cuando se trata de monitorear y administrar registros de pacientes, admisiones hospitalarias y más.
Las nuevas tecnologías impulsadas por IA, como las cámaras térmicas para detectar la temperatura del paciente y las herramientas de entrega sin contacto, han demostrado ser invaluables durante el brote de COVID-19, e innovaciones como estas continuarán en la industria.
10. IA & IoT
La última tendencia de inteligencia artificial que discutiremos ahora es la relación entre la IA y el Internet de las cosas (IoT). IoT ahora es un lugar común en las empresas, pero muchas de ellas todavía luchan por usarlo de manera efectiva. El principal problema ha sido cómo obtener información procesable de IoT a pesar de que 5G aún está en pañales en el país.
Al movilizar productos de IoT junto con IA, se vuelve fácil traducir y recopilar datos. Cada vez más industrias están comenzando a combinar IA e IoT para obtener mejores resultados, lo que da como resultado lo que se conoce como AIoT.
Reveladas las principales tendencias de inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial ya forma parte del día a día de gran parte de la población y ha sido cada vez más utilizada en empresas de todo el mundo. En un mundo donde la información es rápida y los datos aparecen en grandes cantidades, es fundamental invertir en tecnologías que puedan cubrir las necesidades de las empresas. Así que eso es lo que tenemos para hoy.
¿Estás al día con las últimas tendencias en inteligencia artificial? La IA continúa creciendo para empresas de todas las industrias y sus casos de uso continúan diversificándose. A medida que su negocio crezca, ¡considere priorizar estos desarrollos de IA en sus propias operaciones para obtener resultados aún mejores!
Larry Sackiewicz – socio de Impact Strategy en Brasil
