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Inteligencia Artificial: 10 Principales tendencias del 2021

Cualquiera que se dedique a la tecnología siempre debe estar al día de lo que ocurre en su profesión y, a ser posible, entrever lo que depara el futuro. Esto es aún más cierto en campos como el Big Data o la Inteligencia Artificial donde los cambios son especialmente acelerados.

Antes de que la pandemia global golpeara en 2020, la inteligencia artificial (IA), y específicamente la rama de la IA conocida como aprendizaje automático (ML), ya estaban causando una disrupción generalizada en casi todas las industrias. La pandemia de Covid-19 ha afectado muchos aspectos de nuestra forma de hacer negocios, pero no ha disminuido el impacto que la IA está teniendo en nuestras vidas. De hecho, se ha hecho evidente que los algoritmos de autoaprendizaje y las máquinas inteligentes desempeñarán un papel importante en esta nueva época.

Es por ello que, desde Baoss, vamos a analizar las tendencias en Inteligencia Artificial para 2021, siempre con un ojo puesto en cómo afectan al presente y al futuro de los profesionales de estos campos.

Tendencias IA 2021

1. La Inteligencia Artificial ayudará a automatizar los DevOps

El desarrollo de aplicaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial se hará mayor. Muchos aspectos de las Operaciones de Desarrollo (DevOps) pueden ser automatizados y, con el tiempo, ser más eficientes al usar capacidades de IA. Algunas de las áreas clave que esperamos ver un crecimiento significativo:

  • Desarrollo asistido por IA, que incluye sugerencias de entidades y flujos de trabajo.
  • Modelado y auditoría de datos.
  • Limpieza de datos y mantenimiento de la integridad.
  • Buscar funcionalidades en un ecosistema de aplicaciones con Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL).
  • Conjunto de pruebas automatizadas centradas en la seguridad y la privacidad de los datos.
  • Extracción y procesamiento inteligente de datos mediante operaciones prediseñadas, servicios de predicción y herramientas de previsión.
  • Gestión y optimización de los procesos.

2. La privacidad de los datos tendrá un rol más importante

La preocupación por la privacidad de los datos también afectará el desarrollo de software en 2021. Con las recientes aprobaciones de la Regulación General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR) la regulación de la privacidad está en aumento.

Los desarrolladores están cada vez más preocupados por la privacidad de sus usuarios y de sus propias aplicaciones, pero tendrán que ser conscientes de las nuevas políticas de privacidad para los servicios que ofrezcan. El aumento de la regulación cambiará los tipos de relación que varias empresas tecnológicas actualmente tienen con sus clientes. Además, el trabajo a distancia aumenta los riesgos de privacidad y seguridad de los datos, especialmente en las industrias altamente reguladas por lo que el control de acceso a los datos en la nube y los formularios de autenticación desempeñarán un papel fundamental en la mitigación de esos riesgos.

3. Análisis y previsión empresarial

Con las técnicas de análisis de datos, los analistas recopilan y revisan un conjunto de datos durante un período de tiempo que luego se analizan y utilizan para tomar decisiones inteligentes. Las redes de Machine Learning pueden proporcionar pronósticos con una precisión de hasta un 95% si se entrenan con diversos conjuntos de datos.

En 2021 podemos esperar que las empresas incorporen redes neuronales recurrentes para pronósticos con alta fidelidad. Por ejemplo, se pueden incorporar soluciones de aprendizaje profundo para encontrar patrones ocultos y pronósticos precisos.

4. Automatización del análisis de datos

A través de la inteligencia artificial, cabe esperar que el análisis de grandes cantidades de datos se automatice aún más. En este año de pandemia, la necesidad de analizar de manera ágil los datos que se han generado se ha hecho más que patente. Tanto si hablamos de analizar datos derivados de la propagación y rastreo del virus como del análisis de las enormes cantidades de literatura médica generadas, la aplicación de mecanismos de IA y ML será clave para una gestión ágil de la salud global. Cabe esperar por tanto nuevos desarrollos que podrán aplicarse posteriormente a todo tipo de industrias.

5. La IA y la industria de la salud

Al implementar las capacidades de predicción y análisis de datos de las herramientas de Inteligencia Artificial, especialmente su variante Machine Learning, se pueden obtener información sobre los registros médicos de las personas, permitiéndoles tomar medidas preventivas necesarias.

El brote de COVID se mitigó en gran medida con la incorporación de IA y Big Data que se utilizaron para identificar a pacientes de COVID y posibles puntos calientes. Se utilizaron cámaras térmicas y aplicaciones para teléfonos inteligentes para monitorear la temperatura de las personas y los datos del pool de datos para las autoridades sanitarias.

6. Soluciones en la nube para la eficiencia

La adopción del cloud computing sigue creciendo a un ritmo vertiginoso, impulsada por la demanda por parte de los clientes de mayor agilidad, innovaciones y la mejora de la velocidad y la eficiencia de las operaciones. Muchas organizaciones consideran que el cloud computing ofrece la posibilidad de reducir el gasto o de reequilibrar los gastos operativos y de capital mediante el aprovechamiento de las capacidades de la infraestructura como servicio (IaaS).

7. Adopción de código bajo

El mercado de desarrollo de aplicaciones en código bajo (plataformas Low-Code) ha crecido de manera constante en los últimos años. Sin embargo, en 2021 la adopción de estas plataformas se acelerará precipitadamente debido a los cambios en las condiciones comerciales.

Las buenas plataformas de código bajo logran un equilibrio entre la abstracción y el control, lo que hace que sea tan importante elegir la opción correcta. Permiten a los desarrolladores de negocios construir y actualizar aplicaciones (añadiendo funcionalidades o flujos de trabajo) más rápidamente, sin comprometer la calidad, la complejidad o la escala. Por esta razón, prevemos que el desarrollo de aplicaciones de código bajo se disparará el próximo año en áreas como de producción masiva, la logística, la educación y los servicios profesionales.

8. Mantenimiento predictivo mediante AloT

Al aprovechar las tecnologías de IA/IoT (conocidas como inteligencia artificial de las cosas o AIoT) en el software y la gestión de relaciones con el cliente (CRM), las compañías pueden obtener información en tiempo real y supervisar el rendimiento de los dispositivos interconectados. Estas soluciones inteligentes se pueden utilizar para el mantenimiento predictivo en máquinas industriales y para abordar problemas tanto de forma remota como en el lugar.

Los agentes de campo utilizan las soluciones AIoT para resolver problemas en el sitio en poco tiempo. Con una aplicación móvil impulsada por AIoT, los técnicos pueden tener información detallada sobre la queja y maniobrar con las herramientas adecuadas para resolver el problema.

9. IA Conversacional

La IA conversacional es la tecnología en la que funcionan las aplicaciones automatizadas de mensajería y voz. Se puede usar para comunicarse como un humano reconociendo el habla y el texto, entendiendo la intención de un cliente, descifrando diferentes idiomas y dando respuestas similares a la humana. Los asistentes inteligentes como Google Home y Alexa son ejemplos de este tipo de IA.

Sin embargo, hay muchas áreas de mejora que los desarrolladores deberán abordar. El reconocimiento de voz y el reconocimiento de texto automatizado son dos de esos desafíos que requieren un gran dominio del procesamiento del lenguaje natural.

10. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje reforzado (Reinforced Learning) es una aplicación especial de aprendizaje profundo que utiliza sus propias experiencias para mejorar la efectividad de los datos capturados. En el RL, el software de inteligencia artificial se configura con numerosas condiciones que definen qué tipo de acción realizará el software. Basado en diversas acciones y resultados, este software aprende automáticamente las acciones que se deben realizar para alcanzar el objetivo final deseado.

Conclusión

Si analizamos el estado actual y las tendencias en inteligencia artificial para los próximos años, podemos comprobar que, en muchos sentidos, la pandemia del COVID-19 ha funcionado como catalizador del desarrollo de esta disciplina, y parece que así seguirá siendo por algún tiempo. Esto hace que el contexto sanitario vaya a ser uno de los principales escenarios de actuación de la IA, siempre en consonancia con el big data y la analítica de información.

La IA abre paso a una revolución donde muchos procesos serán llevados a cabo de forma automática por parte de código, dejándonos el camino libre para enfocarnos en trabajos que requieran de nuestras cualidades más humanas, por ello es importante aprovechar al máximo la incorporación de Artificial Intelligence y analizar sus últimas tendencias para la creación de soluciones que respondan a las expectativas del mercado, en cuanto a flexibilidad y velocidad en su integración.

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