Liderazgo | Noticias | 12 SEP 2019

Tendencias clave en inteligencia artificial

El 'Hype Cycle' de IA de Gartner permite profundizar en el desarrollo que tendrán las principales versiones de la tecnología, con los aceleradores de GPU, el reconocimiento del discurso y el software RPA como los que antes alcanzarán productividad.
inteligencia artificial
Redacción

El despliegue de la inteligencia artificial se está acelerando: entre 2018 y 2019, ha crecido en un 10%, hasta el 14%, el porcentaje de organizaciones que han desplegado herramientas de este tipo. Una parte importante de las firmas de análisis y los especialistas del sector perciben que la IA permeará todas las áreas de actividad y la infraestructura en que se apoyan, en alguna de sus distintas adaptaciones.

Porque bajo el paraguas de inteligencia artificial se aglutinan múltiples herramientas. Gartner analiza el estado de las distintas encarnaciones de la IA en su Hype Cycle, en el que identifica en qué estado se encuentran: la fase inicial de lanzamiento de innovación, el pico de expectativas infladas, el canal de la desilusión, el repunte y la meseta de productividad. Además, calculan cuándo llegarán a esta última fase, la de su pleno desarrollo. 

En relación a este último aspecto, hay dos tecnologías que ya están dando productividad y una que se espera que alcance esta fase en menos de dos años: aceleradores de GPU y reconocimiento del discurso ya están en la meseta; mientras que el software RPA llegará ahí en menos de 24 meses. 

Desde la firma de análisis distinguen, además, otras tendencias en inteligencia artificial que el CIO debe tener en su radar para aprovechar su impacto empresarial en un plazo de dos a cinco años. Aquí entraría la inteligencia aumentada, un modelo de asociación basado en el trabajo conjunto de IA y personal humano para mejorar el rendimiento cognitivo, en donde la inteligencia artificial apoya a las capacidades humanas y con el que se busca ser más eficiente con la automatización.

El desarrollo de chatbots está también en auge, con su aplicación para la relación con el cliente o el usuario. Estas herramientas pueden estar basadas ??en texto o voz, o en una combinación de ambos. Para el responsable de TI es un recurso a tener muy en cuenta. 

El aprendizaje automático o machine learning emplea modelos matemáticos para extraer conocimiento y patrones de los datos; es de las principales tendencias en IA y permite aplicaciones como la resolución de problemas comerciales, como el trato personalizado al cliente, recomendaciones de la cadena de suministro o el diagnóstico médico.

Gartner destaca la gobernanza de la IA como uno de los aspectos que las empresas deben cuidar, siendo conscientes de los posibles riesgos regulatorios y de reputación que implica el trabajo con la tecnología. Aquí se encuadra todo el proceso de crear políticas para combatir los prejuicios, la discriminación y otras implicaciones negativas de la IA.

Por último, la consultora detecta un cambio en la preferencia de la mayoría de las organizaciones, que pasan de adquirir capacidades de IA a obtenerlas en aplicaciones inteligentes empresariales, que la llevan integrada.



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