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Inteligencia Artificial: aplicaciones específicas para las necesidades del mercado

 
 
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La inteligencia artificial (IA) se está extendiendo por todas las industrias: desde la medicina a la agricultura, pasando por la educación o el comercio. Cada año se lanzan nuevas y mejoradas aplicaciones para usar esta tecnología pero, ¿cómo cubren las necesidades del mercado? ¿Cuáles son las tendencias en este campo? En este artículo lo analizamos.

Inteligencia artificial: aplicaciones y clasificación

Según un informe realizado por CB Insight, que pretende predecir las futuras tendencias analizando millones de datos de la red, las aplicaciones de la inteligencia artificial se dividen en 4 grupos:

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  • Transitorias: Tendencias que se pueden adoptar pero hay incertidumbre en la oportunidad de mercado
  • Experimentales: Tendencias que están en etapas iniciales que todavía no tienen una aceptación generalizada.
  • Amenazantes: Tendencias con una gran inversión que todavía no ha tenido mucha aceptación en la industria o en el cliente.
  • Necesarias: Tendencias en las que se entiende la necesidad  del mercado y además son soluciones ampliamente adoptadas.

Aplicaciones “necesarias” que son tendencia en IA

Este es el grupo más interesante, ya que tiene la mayor aceptación y un mercado más fuerte y consolidado. Se trata de las siguientes aplicaciones en inteligencia artificial:

Open-Source Frameworks (Entornos de trabajo de código abierto)

El nivel de entrada a nuestras vidas de la IA es más fácil que nunca gracias a los programas de código abierto. Los entornos de trabajo de código abierto para IA son bidireccionales: hace que cualquiera tenga acceso a la IA y, a su vez, la empresa se beneficia de una comunidad de contribuyentes que ayudan a acelerar su investigación de IA.

Este es el caso de Google: marcó tendencia cuando abrió su librería de aprendizaje automático TensorFlow en 2015. Ahora, cientos de personas contribuyen con este programa, usado hoy por empresas como Coca-Cola, eBay o Airbnb.

Edge AI (IA al “límite”)

La necesidad de tomar decisiones en tiempo real está llevando a la IA más cerca del "límite". Esto es que la ejecución de algoritmos de IA en dispositivos, como un smartphone o un automóvil, en lugar de comunicarse con la nube o un servidor, da a los dispositivos la capacidad de procesar información localmente y responder más rápido a situaciones. Por ejemplo, un vehículo autónomo debe responder en tiempo real a lo que sucede en el camino y funcionar en áreas sin conexión a Internet. Empresas como Nvidia, Qualcomm o Apple, junto con otras empresas emergentes, trabajan en la creación de chips que se centren en este trabajo.

Facial recognition (Reconocimiento facial)

El reconocimiento facial ha llegado ya hasta nuestros hogares. Acciones tan simples como desbloquear el smartphone o abrir la puerta de casa, pueden tener esta tecnología.  Tanto es así, que en los últimos años, China y Estados Unidos han aumentado su interés por esta tecnología para aplicarla en su seguridad nacional.

Apple trajo el desbloqueo facial para sus teléfonos; Amazon trabaja con la ley en programas de reconocimiento facial; y la universidad de Carnegie Mellon ha desarrollado un software, para las autoridades de la ley, con la finalidad de hacer retratos robots a partir de la región periocular de las personas.

Medical imaging and diagnostics (Imagen médica y diagnóstico)

Hay numerosos programas que ayudan en el diagnóstico y cuidado de las personas. En el entorno hospitalario, ya existen programas que pueden detectar retinopatía diabética sin la necesidad de la opinión de un experto. O analizar tomografías computarizadas y notificar a las clínicas sobre posibles accidentes cerebrovasculares en sus pacientes.

A nivel particular, en casa ya podemos usar apps para smartphones que analizan tu orina haciendo una foto a una tira reactiva con orina, detectando infecciones o problemas con el embarazo, por ejemplo. 

Predictive maintenance (Mantenimiento predictivo)

La unión de la IA y el IoT (Internet of Things), pueden ayudar a encontrar fallos en los dispositivos. Los algoritmos de mantenimiento predictivo recopilan datos continuamente para predecir errores en sus equipos antes de que ocurran. Gracias a la bajada del coste de los sensores, los avances de la IA y el impulso hacia la informática de vanguardia, el mantenimiento predictivo se ha vuelto más disponible. 

Ecommerce search (Búsqueda comercio electrónico)

Muchos usuarios buscan productos en lenguaje natural (como "una camisa roja sin botones") o pueden no saber cómo describir lo que están buscando. Esto hace que el lenguaje natural para la búsqueda de comercio electrónico sea todo un desafío. Empresas como Amazon o, eBay fueron las primeras en crear un buscador que aprendiera de las búsquedas de los usuarios. Esta solución está saliendo de su fase experimental, pero aún queda mucho recorrido en el aprendizaje del lenguaje humano.

Como ves, la Inteligencia Artificial no son solo robots que aprenden de nuestro comportamiento para realizar acciones al servicio de los humanos. La IA está más metida en nuestro día a día de lo que parece y, aunque todavía tiene mucho que mejorar, las empresas pueden disponer de ella para mejorar sus resultados y ofrecer un servicio más personalizado, así como optimizar recursos. Y esta es, precisamente, la especialidad de Enzyme: somos expertos en llevar la IA al terreno de las empresas. Contacta con nosotros y descubre todo lo que la tecnología puede hacer por mejorar los resultados de tu negocio.cta post cognitive computing

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