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Reportajes y análisis

Las 5 principales tendencias de la IA para el 2019

[17/12/2018] El próximo año, algunas tecnologías de inteligencia artificial (IA) alcanzarán la adopción masiva en el mercado, según Ecosystm, una empresa de investigación tecnológica.

En un nuevo informe sobre las tendencias tecnológicas del 2019, la empresa de investigación y asesoramiento de tecnología disruptiva señala que el 2019 también será el año en que la IA comience a impactar las experiencias de los empleados y los clientes, desde la junta directiva hasta la sala de estar.

"Las empresas que hacen inversiones inteligentes en inteligencia artificial estarán listas para crear experiencias más personales, más efectivas y más fáciles para los clientes, con el fin de impulsar el crecimiento en los resultados", escribe Tim Sheedy, asesor principal de Ecosystm y autor del informe.

Sheedy comparte con CIO sus cinco principales tendencias de IA para el próximo año y cómo los CIOs, sus equipos y colegas de C-suite pueden prepararse para los cambios que se avecinan:

1. El aprendizaje automático y los análisis de sensores de IoT impulsarán el crecimiento de la IA

La IA no es un mercado único, sino que se compone de muchos componentes, a menudo considerados como los bloques de construcción de aplicaciones inteligentes, explica Sheedy.

El estudio Global Ecosystm AI Study, del cual se tomaron las cinco tendencias, muestra que el crecimiento de la IA en los próximos 12 meses vendrá del aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), afirma. Esto se debe a que esta capacidad se aplica a una serie de problemas y desafíos en toda la organización.

La analítica de sensores de Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) también experimentará un fuerte crecimiento, añade, debido al aumento de las implementaciones de IoT y al posterior crecimiento exponencial de los datos procedentes de estos sensores, además del deseo de que las organizaciones hagan algo inteligente o diferente con estos datos. La automatización de procesos robóticos (RPA, por sus siglas en inglés) continuará creciendo, al igual que los chatbots y los asistentes virtuales.

Por lo tanto, anima a las organizaciones para que construyan centros de competencia de Inteligencia Artificial con el aprendizaje automático como eje central. Una habilidad clave es la capacidad de ayudar a los líderes empresariales a comprender cómo el ML puede ayudarles, por ejemplo, dónde aplicarlo y dónde no.

El personal del centro de competencia debe recibir capacitación no solo en tecnología, sino también en pensamiento de diseño, mapeo del recorrido del cliente y otras disciplinas de la experiencia del cliente (CX, por sus siglas en inglés) para asegurar que el mejoramiento de la experiencia del cliente y/o del empleado (EX, por sus siglas en inglés) sea el eje de sus proyectos de ML, indica Sheedy.

2. El crecimiento de la IoT también impulsará el crecimiento de la IA

Sheedy observa que muchas organizaciones ya están desplegando o han desplegado una solución de IoT y, con ello, sensores que generan grandes cantidades de datos.

"Mientras que estos sensores son, en su mayor parte, unidireccionales ('recoger y analizar datos'), nos estamos acercando al punto en el que muchos de estos sensores serán bidireccionales ('sentir y responder'), afirma.

Así pues, las empresas recurrirán a las herramientas de inteligencia artificial, en particular el análisis de sensores de IoT y el análisis del ML, para que les ayuden a aprender de esos datos y a responder en consecuencia.

Muchas implementaciones no tendrán tiempo para que los datos se envíen de vuelta a una base de datos central o a una herramienta central de ML. Algunos necesitarán que el sistema de aprendizaje esté más cerca del sensor para que actúe de forma diferente, en entornos en constante o regular cambio.

Los sistemas y arquitecturas que hemos construido hoy no siempre funcionarán en los entornos de aprendizaje constante del mañana, anota Sheedy. "Examine su propia IA y arquitecturas de datos -¿serán capaces de servir a los puntos finales inteligentes?"

3. A corto plazo, la IA creará más puestos de trabajo de los que elimina

Sheedy cita tres razones principales por las que este será el caso en los próximos años.

Primero, la IA está haciendo muchos trabajos que ni siquiera son realizados por humanos. Esto incluye el análisis de imágenes de tendencias que los humanos no vieron, o la búsqueda de correlaciones en conjuntos de datos que no sabíamos que existían.

En segundo lugar, incluso cuando la automatización y la IA están impulsando la productividad, la mayoría de las organizaciones están capacitando a las personas afectadas, o quizás para ofrecer un servicio más humano.

La automatización y el aumento de la productividad impulsado por la tecnología han estado ocurriendo durante más de 20 años, pero los niveles de empleo no han disminuido, señala.

Considera que los beneficios impulsados por la IA se reinvierten en las empresas y crean más oportunidades de empleo.

En tercer lugar, las organizaciones han comenzado a contratar las habilidades que necesitarán para hacer que sus negocios sean más inteligentes con la IA. Muchos de estos puestos de trabajo hoy en día se suman a los recursos existentes y no los reemplazan.

"Empiece a entrenar al personal en habilidades de inteligencia artificial", aconseja a las empresas. Esto reducirá los costos globales a largo plazo, ya que no tendrán que contratar externamente estas competencias.

Aprenda cómo y dónde la IA puede ayudar a sus clientes y a su negocio, añade. "Busque oportunidades para hacer el CX o EX más personal y más `humano' -ahí es donde encontrará sus oportunidades para invertir en AI".

4. Los CIOs y sus departamentos de TI ralentizarán la implementación de la IA

Muchas de las capacidades digitales que las empresas han estado construyendo en los últimos cinco años, no han necesitado la participación activa del equipo de TI.

Lo que comenzó como "TI en la sombra", observa, se convirtió en la forma estándar de ofrecer valor al cliente y al negocio, a medida que las organizaciones introducían sus recursos tecnológicos en el producto y en los equipos de los clientes, para que pudieran impulsar la innovación al mismo ritmo.

Sheedy señala, sin embargo, que las iniciativas de IA implican algoritmos de entrenamiento con datos: cuantos más datos, mejor serán los algoritmos. Los líderes de negocios necesitarán trabajar con TI para obtener acceso a estos datos, que normalmente residen en los sistemas back-end, para capacitar a sus modelos.

El tipo de liderazgo de TI en su negocio determinará la velocidad a la que puede acceder a esos datos y, por lo tanto, la rapidez con la que puede implementar su solución basada en la IA, señala Sheedy.

Algunas organizaciones, sin embargo, tienen un CIO que ha aportado activamente ideas sobre cómo hacer que los procesos y sistemas sean más inteligentes y automatizados.

Su consejo a las organizaciones: "Trabaje con su equipo de TI para comprender los plazos de entrega y los requisitos de seguridad/privacidad de estos datos. Ayúdeles a comprender sus necesidades actuales y futuras, y anímelos a establecer un proceso para proporcionar rápida y fácilmente datos a los equipos de negocio para sus necesidades de IA/ML".

5. Una fusión a gran escala será impulsada por activos de IA

El estudio global de Ecosystm encuentra que cuatro compañías -Microsoft, IBM, AWS y Google- representan el 62% de las implementaciones de IA actuales y previstas. Ecosystm espera que este dominio continúe en un futuro próximo.

Al mismo tiempo, las empresas de tecnología acostumbradas a dominar sus industrias -como Cisco, HPE, Dell EMC y SAS- podrían quedarse atrás si no consiguen escalar rápidamente en el dominio de la IA.

"Una gran fusión está en juego", predice Sheedy.

"Debe que tener en cuenta en todas sus decisiones de aprovisionamiento de sistemas, plataformas y herramientas de inteligencia artificial, la pregunta, '¿qué pasa si se adquiere esta empresa?", concluye.