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Tendencias en proyectos innovadores en Inteligencia Artificial

 
 
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En uno de nuestros anteriores posts, titulado: “Inteligencia Artificial: aplicaciones específicas para las necesidades del mercado”, os mostramos las tendencias de la Inteligencia Artificial a lo largo de este año. En ese artículo comentábamos cómo las aplicaciones categorizadas como “necesarias” serán las más interesantes por su aceptación en nuestro día a día y por tener un gran valor de mercado. El post de hoy queremos dedicarlo más concretamente a las “transitorias” o proyectos innovadores, otro grupo con gran aceptación entre los usuarios pero con incertidumbre en el mercado.

Proyectos innovadores: ¿por qué se clasifican así?

Los proyectos innovadores o aplicaciones “transitorias” de la Inteligencia Artificial tienen una peculiaridad con respecto a las aplicaciones “necesarias”. A pesar de que es probable que ya  existan y que incluso las hayas podido usar, requieren de una mayor inversión y dificultad de implementación. Es decir, son aplicaciones que se están empezando a utilizar pero que no se sabe a ciencia cierta si van a reportar beneficios. No obstante, se trata de proyectos que se sirven de la Inteligencia Artificial para transportarnos directamente al futuro. Veamos algunos ejemplos de ello:

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Cyber Threat Hunting (Anti-Amenazas cibernéticas)

El tratamiento de ataques cibernéticos siempre ha existido de una manera reactiva. Hasta ahora, cuando una amenaza se convierte en ataque se intenta atajar el problema y ponerle solución. Los avances informáticos están convirtiendo lo que se pensaban amenazas teóricas en problemas de seguridad reales. En el primer semestre de 2018, 4.5 mil millones de registros se vieron comprometidos. En todo 2017, fueron 2.6 mil millones. Así, la reactividad debe convertirse en proactividad.

Los proyectos innovadores relacionados con el Cyber Threat Hunting (anti-amenazas cibernéticas) se basan en la defensa de los ataques, empezando con una hipótesis sobre posibles debilidades en la red, con herramientas y manuales automáticos para probar dichas hipótesis en un proceso continuo e iterativo. El gran volumen de datos en ciberseguridad hace que el aprendizaje automático sea una parte inseparable del proceso.  

Empresas como Microsoft, Raytheon, Verizon, Booz Allen Hamilton y Dow Jones, están a la cabeza de la búsqueda de “cazadores de amenazas”.

Conversational IA (Chats de Inteligencia Artificial)

Para muchas empresas, los chatbots se convirtieron en sinónimo de IA, pero la promesa no se mantiene al día con la realidad. Una de las primeras funciones para estos chatbots o máquinas es en el servicio al cliente. Los bots son la primera capa de interacción con el usuario y transfieren consultas a un humano en función del nivel de complejidad.

Esto sigue siendo un desafío para aplicaciones en salud y seguros, donde el triaje (medir la urgencia de una situación) es complejo. La salud mental es otra área en la que estos bots están apareciendo con fuerza. Del mismo modo, comprar solo a través de conversaciones de voz, sin una señal visual, es todo un desafío. De hecho, grandes marcas como Nestlé o Sephora, se han pronunciado al respecto señalando que las compras por voz son la próxima gran novedad en el comercio minorista.

Drug Discovery (Descubrimiento de fármacos)

Con la irrupción de nuevas empresas de biotecnología con inteligencia artificial, las compañías farmacéuticas buscan soluciones innovadoras para el largo ciclo de descubrimiento de fármacos a las nuevas empresas de inteligencia artificial SaaS (Software as a Service).

Grandes empresas farmacéuticas, como Pfizer, ya han iniciado contactos con empresas emergentes que trabajan con Google o Tancent para predecir las propiedades farmacéuticas de las moléculas pequeñas y desarrollar un "diseño racional de medicamentos basado en la computación".

Hay pocas métricas medibles de éxito en la fase de formulación de medicamentos, pero las compañías farmacéuticas están apostando millones de dólares en algoritmos de IA para descubrir nuevos candidatos terapéuticos y transformar el prolongado proceso de descubrimiento de medicamentos.

Estos y otros proyectos innovadores son solo una muestra de lo que la Inteligencia Artificial puede hacer por la sociedad y por el mundo empresarial. Conociendo el potencial de esta tecnología es lógico que cada vez haya mayor inversión en IA y, a su vez, vayamos descubriendo nuevas situaciones en las que aplicarla. Casos como la aplicación de IA en el descubrimiento de nuevos fármacos o en la predicción de ciberataques, son una pequeña muestra de hasta dónde puede llegar la Inteligencia Artificial. En Enzyme podemos ayudarte a aplicar estas tecnologías u otras que convengan, para un mayor desarrollo de su empresa.

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