Ha llegado el momento de la inteligencia artificial, ¿lo es usted también?

La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un tema puramente de investigación a una tecnología de uso y se ha convertido en un elemento central de la innovación digital en todos los sectores.

Las empresas de análisis coinciden en el gran futuro de esta tecnología, aunque sus estimaciones difieran algo en cifras absolutas. La empresa de estudios de mercado Tractica, por ejemplo, prevé que las ventas mundiales de software de IA ascenderán a unos 60.000 millones de dólares estadounidenses en 2025.

Las grandes expectativas en torno a la IA no son nuevas: según la empresa de análisis Gartner, que mide las tecnologías por su percepción en el mercado y el tiempo que tardan en abrirse paso, la IA ya está atravesando su tercer ciclo denominado "hype cycle".

El pistoletazo de salida se dio en los años 50, cuando científicos del Dartmouth College desarrollaron programas para estrategias de ajedrez. Sin embargo, los proyectos de esta fase inicial estaban aún muy alejados de los casos de uso en las empresas.

A principios de los años 80, la IA dio lugar a los sistemas expertos (XPS). Estos programas ayudaban a resolver problemas complejos y se utilizaban, por ejemplo, como operadores informáticos en finanzas.

Ambos ciclos fueron seguidos de decepciones, ya que la IA no estuvo a la altura de las expectativas. Los analistas están convencidos de que el entusiasmo actual no irá seguido por primera vez de un "invierno de la IA" y que el gran avance es inminente.

La razón del renovado interés por la IA desde finales de los años 90 se basa en el éxito probado de los algoritmos y modelos de aprendizaje automático, que constituyen la base de la "inteligencia" en la IA.

Ayudan a las máquinas a aprender tareas y luego realizarlas de forma autónoma, es decir, permiten a las máquinas comportarse de forma adaptativa o autónoma.

Es cierto que algunas cosas que los seres humanos hacemos con normalidad suponen un gran reto para los sistemas de IA, por ejemplo, resolver problemas con creatividad y sentido común. Pero hay una serie de operaciones que son difíciles de aprender para los humanos, pero relativamente fáciles de dominar para la IA.

Sólo en la industria existen numerosos ámbitos de aplicación y un gran potencial para aumentar la productividad. Hasta ahora, robots relativamente sencillos pero programados con precisión gestionan con fiabilidad gran parte de las operaciones manuales de las cadenas de producción alemanas.

El aprendizaje automático allana el camino a escenarios en los que los robots completan tareas mucho más complejas, sin intervención humana y sin procesos predefinidos con precisión.

Las máquinas pueden aprender relaciones complejas con la ayuda de datos históricos, por ejemplo, para predecir con precisión a partir de los datos de los sensores si una máquina podría tener problemas, cuándo y cuáles. Otro ejemplo es el control de calidad, que en el pasado siempre requería el juicio de un ser humano.

Hoy en día, las empresas pueden elegir entre plataformas informáticas especializadas que ofrecen suficiente potencia de cálculo para procesar algoritmos de IA. Estas utilizan los datos necesarios de forma mucho más rentable que antes.

Las plataformas en la nube y las herramientas de almacenamiento y procesamiento de datos, así como los potentes procesadores, están ya muy extendidos y constituyen la base que puede hacer frente a las exigencias técnicas de la IA, en el sentido más estricto de la palabra.

Gracias al reciente auge del "Big Data" y a las inversiones asociadas en lagos de datos y soluciones analíticas, las empresas tienen acceso a una gran cantidad de información sobre todos los aspectos de los procesos empresariales.

Por primera vez desde que comenzó la investigación sobre IA, se dan todos los requisitos previos para una amplia aplicación de casos de uso en la práctica.

Ahora, las empresas necesitan invertir y convertir las tecnologías y aplicaciones inteligentes en valor económico para obtener esa ventaja competitiva crucial y mantenerse preparadas para el futuro.