Presente y futuro de la IA, parte 2: 5 tendencias que definirán la IA en 2019

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Actualizado: 21 jun 2023

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La IA es la palabra de moda que está arrasando en todo el mundo y promete revolucionar todas las facetas de nuestras vidas. De hecho, ya hemos hablado de los retos alucinantes desde el diagnóstico de la malaria hasta la búsqueda de niños desaparecidos. Pero, ¿y el futuro de la IA?

Aunque las empresas prometen que la IA generalizada está a la vuelta de la esquina, aún queda mucho camino por recorrer antes de que la IA sintiente sea una realidad. Sin embargo, vamos a ver un auge en la adopción de la IA en 2019- aquí hay 5 tendencias que podemos esperar ver en los próximos 11 meses.

IA y Big Data

Aquellos de ustedes que siguen de cerca las palabras de moda de la tecnología pueden pensar que los grandes datos han muerto- pero la IA es casi seguro que va a ayudar a resucitarlo. Uno de los principales retos a los que se enfrentan muchos proyectos de ciencia de datos es la falta de datos de calidad, organizados y estructurados. Aquí es donde la IA podría tener un impacto masivo. Si el 80% de los datos del mundo son realmente no estructurados, Las capacidades de IA que permiten a las empresas estructurar y modelar los datos, así como diseñar canalizaciones, podrían tener un profundo impacto en los negocios y facilitar enormemente la vida de los científicos de datos.

Chatbots y asistentes virtuales

El bombo de los chatbots está en todas partes, y es cierto que a medida que los algoritmos de aprendizaje automático, incluida la PNL, se adopten más ampliamente, es probable que interactuemos con chatbots cada vez más. Lo que es más probable que veamos en 2019 no es solo más chatbots, sino un cambio hacia "asistentes virtuales", esencialmente, bots con mayor fluidez lingüística y personalidades distinguibles. Autodesk ha estado cantando públicamente las alabanzas de Ava, su asistente virtual, y cómo ha tenido mucho más éxito que su chatbot despersonalizado Otto. Prepárate para conocer a los agentes virtuales a nivel personal en 2019.

Ciberseguridad

Nuestras vidas están cada vez más digitalizadas y, con ello, somos cada vez más vulnerables a los ciberataques. A medida que aumenta el número de amenazas de ciberataques, las soluciones de ciberseguridad tienen que procesar cada vez más datos y encontrar amenazas potenciales a un ritmo cada vez mayor. Lo ha adivinado: aquí es donde entra en juego la IA. Los algoritmos de IA son capaces de examinar las amenazas potenciales a velocidades que los expertos en ciberseguridad humanos simplemente no pueden alcanzar. Aunque la experiencia humana seguirá siendo vital en este campo, ser capaz de agitar los datos y priorizar las mayores amenazas es un trabajo para los robots.

Interoperabilidad y ONXX

Uno de los principales obstáculos a los que se enfrentan las aplicaciones generalizadas de redes neuronales es la falta de interoperabilidad. Existe una amplia gama de marcos de aprendizaje automático -de PyTorch a Tensorflow, de Keras a Caffe2-, pero una vez que un profesional se queda encerrado en su ecosistema, la transferencia de modelos de redes neuronales a otras cadenas de herramientas puede ser increíblemente complicada.

Afortunadamente, 2019 es el año en que esto va a cambiar. El Open Neural Network Exchange (ONXX) desarrollado por Microsoft y Facebook está diseñado para hacer que portar redes neuronales entre diferentes marcos sea mucho más fácil y rápido. ONXX es compatible con una amplia gama de marcos de trabajo, convertidores y tiempos de ejecución, y deberíamos esperar ver una adopción generalizada a lo largo del año.

IA explicable

Además de un problema de interoperabilidad, las soluciones actuales de IA adolecen de un problema de interpretabilidad. Es decir: la mayoría de las aplicaciones de IA no ofrecen a los clientes y las empresas la oportunidad de mirar "bajo el capó" y entender por qué los algoritmos han llegado a determinados resultados o han hecho recomendaciones. Desde el punto de vista empresarial, la IA explicable significa que las empresas pueden obtener una visión crítica de los modelos de aprendizaje automático; desde el punto de vista del cliente, la IA explicable aumenta la confianza y disipa los temores sobre el sesgo algorítmico. Tal vez resulte sorprendente que la IA explicable sea una de las tendencias más controvertidas de esta lista, pero en una época en la que la IA tiene un impacto tan tangible en nuestras vidas, es de esperar que veamos una mayor transparencia en los próximos meses y, de hecho, años.

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