Inteligencia Artificial y Machine Learning: claves del crecimiento

Antes 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.

Este año, la IA ayudará a automatizar los DevOps, siendo el desarrollo de aplicaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial mucho mayor. Los aspectos de las Operaciones de Desarrollo 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; y gestión y optimización de los procesos.

Por otra parte, 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.

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.

Respecto a la 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.

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