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Tendencias en inteligencia artificial para 2019

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Para conocer qué es lo que nos depara 2019  en el segmento de la inteligencia artificial, en TICbeat hemos consultado a más de una treintena de empresas, universidades y expertos sobre este tema.

Para encontrar los orígenes de la inteligencia artificial hemos de remontarnos a los años 50, casi al mismo tiempo que el inicio de la era de la computación que hoy disfrutamos. Pero no fue hasta los años 90 cuando comenzarían a darse las condiciones de hardware para poder explotar estas capacidades y, finalmente, ha sido en nuestra década cuando ha comenzado su explosión. No en vano, la transformación tecnológica de los últimos años ha impulsado definitivamente esta materia y sobre todo con especial énfasis en una de sus ramas: machine learning.

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Los datos corroboran esta visión: para el año que viene, el 55% de las organizaciones invertirá en proyectos relacionados con machine learning, según IDC. Y, para conocer qué es lo que nos depara 2019  en este segmento, en TICbeat hemos consultado a más de una treintena de empresas, universidades y expertos sobre este tema… 

José Manuel Barrutia, Director de Estrategia en Ibermática

La aplicación de la inteligencia artificial es creciente, comenzando por chatbots interactivos, analítica avanzada, asistentes personales, etc. A medida que mejoran las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, su adopción se extenderá aún más en todas las facetas (industria, asistencia sanitaria, venta directa, entretenimiento, logística, etc). Las smart machines distribuirán el trabajo humano actuando como intermediarias entre la organización, los empleados y los trabajadores externos. Cada vez más, las interacciones con la tecnología serán a través de smart machines.

A ello hay que añadir que habrá millones de dispositivos conectados, lo que supondrá una cantidad casi infinita de información a tratar. Gracias al machine learning (combinación de enormes cantidades de datos, capacidad de procesamiento escalable y cultura de datos) irán incorporándose aplicaciones y herramientas capaces de adoptar inteligencia humana. Así, las maquinas serán capaces de realizar tareas humanas tales como búsqueda proactiva, análisis cognitivo, y actuar como asistentes digitales. Surge el concepto de hybrid business, los trabajos serán una combinación de automatizaciones y human augmentation. Este último se centra en crear mejoras cognitivas y físicas como una parte integral del cuerpo humano, de forma que se puedan superar las capacidades normales de las personas.

Joaquín Alviz Martín, COO en Renacen

En mi opinión, el desarrollo de la inteligencia artificial se va enfocando a la predicción más que a la actuación. Esto es, más que automatismos (que es algo que lleva con nosotros décadas), el potencial es el poder adelantarse a las necesidades del ser humano para actuar en consecuencia. Esto está muy relacionado con el Big Data y el análisis predictivo, herramientas que sustentan dicho desarrollo.

Moisés Camarero, Director General en Grupo Compusof

La innovación en IA, al menos la que se puede rentabilizar a corto plazo, se centra en el desarrollo de sistemas para comercio electrónico que permitan incrementar la venta cruzada –cross selling- y aumentar los márgenes de venta – up selling -. En banca y seguros se está empezando a utilizar para detectar el fraude.

Armando Salvador, cofundador en Ecomm360

Ya este año hemos observado los primeros chatbots con machine learning e inteligencia artificial aplicada en ámbitos como el comercio online de productos y servicios. En el 2019 la comprensión de frases y contextos pegará un salto cualitativo que abrirá nuevas puertas a ofrecer nuevas experiencias para los usuarios finales.

Borja Torres, CEO de Next Best Target

2019 va a ser el año en el que la IA esté presente en la mayoría de las acciones comerciales que realicen las compañías a sus clientes. Aunque las técnicas de Machine Learning que se aplican en la optimización de campañas llevan ya unos años utilizándose en algunos sectores innovadores, aún no están siendo implementadas de forma masiva en los más tradicionales. La principal razón es la falta de preparación de los datos, tarea en la que las grandes compañías han realizado importantes inversiones desde 2016 hasta la actualidad, y que ya están cerca de completar. Una vez que los datos están preparados, es cuándo podremos sacar conocimiento y valor mediante técnicas de IA. Otro hecho importante que hace que 2019 sea un año en el que la IA vaya a tener un crecimiento exponencial es que la oferta de científicos de datos es mucho menor que la demanda existente. Esto hace necesario que algunas de las tareas que éstos realizan tiendan a democratizarse todo lo posible con soluciones que llevan a cabo procesos predictivos complejos de forma totalmente automática y que no necesitan de una intervención humana para ser utilizadas.

Raúl Arrabales Moreno, socio cofundador en Serendeepia Research y profesor del Programa Superior de Big Data Analytics en ICEMD

Bajo mi punto de vista existen varias tendencias de mercado claras, en el ámbito de la Inteligencia Artificial, que van a ver su auge durante 2019. Una de ellas es “Edge AI”: mientras que hoy en día la inteligencia, es decir, los algoritmos de IA, residen principalmente en los servicios en nube, cada vez más los fabricantes de dispositivos quieren proporcionar directamente estos servicios, sin tener que depender tanto de la red o infraestructuras de terceros. La situación predominante actual es que las aplicaciones capaces de realizar tareas de visión artificial y de comprensión del lenguaje natural funcionen enviando los datos (imágenes y audio) por la red, para que unas máquinas que están en la nube realicen dichos procesos. La tendencia es llevar este procesamiento al borde (edge), es decir, a los propios dispositivos. Así, se eliminan retardos por la comunicación de red y se puede ofrecer un servicio más ágil en tiempo real, aunque por otro lado requiere mucha más capacidad de cómputo en los dispositivos.

Otra es el “Hardware especializado en IA”: en línea con la tendencia anterior, los fabricantes de dispositivos están incorporando nuevos microprocesadores especializados para ejecutar algoritmos de IA. Por ejemplo, veremos como cada vez es más común que los dispositivos móviles cuenten con NPUs (Neural Processing Units), capaces de ejecutar de forma muy eficiente los cómputos que requieren las redes de neuronas profundas (deep learning). Por otro lado, el gigante Google también está optando por desarrollar nuevo hardware específico para IA: se trata de las TPU (Tensor Processing Units), diseñadas para ejecutar mucho más rápido las aplicaciones programadas con su entorno de desarrollo para IA (TensorFlow).

Y, finalmente, hablamos de la “Democratización de la IA”: hay una tendencia clara en cuanto a la accesibilidad a los algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial. Durante los últimos años sólo los perfiles profesionales muy especializados, conocidos como Data Scientists eran capaces de usar estas tecnologías. Lo que se busca ahora es hacer más fácil el uso y aumentar la productividad de estas tecnologías mediante herramientas más amigables y disponibles en nube. Los principales ejemplos son los servicios de IA que ofrecen IBM, Amazon, Google o Microsoft en sus respectivas plataformas de nube (Bluemix, AWS, Google Cloud y Azure).

Juan Antonio Fernández, Director General de ekon

¿Cómo nos va a permitir la tecnología convertir nuestras organizaciones en empresas todavía más humanas? Y digo todavía más humanas porque las empresas no son, ni más ni menos, que el talento de las personas que las forman. Parece contradictorio que todos los aspectos que nos trae la revolución tecnológica en la que estamos inmersos –robótica, Inteligencia Artificial, Business Analytics, Internet of Things, etc.– sirvan para humanizar nuestras empresas. En mi opinión, no debería ser contradictorio. Como en anteriores revoluciones industriales, la transformación digital va a facilitar el día a día de los trabajadores, liberándoles de tareas repetitivas y sin importancia, y permitiéndoles aportar verdadero valor a sus organizaciones. E incluso me atrevo a decir que, como ocurrió en todas las revoluciones anteriores, aumentando la ocupación, digan lo que digan muchos agoreros frente a la robotización. Como conclusión añadiría que, a día de hoy, las empresas tecnológicas manejamos y trabajamos con mucha información, pero no tanta como para adivinar el futuro. Aun así, de lo que estamos seguros es que la humanización de las empresas, si nunca dejaron de serlo, pasa por una utilización racional e inteligente –otros dos atributos humanos– de la tecnología.

Jose Murillo, cofundador y CEO de Smart IoT Labs

La IA tendrá que aterrizarse en casos de uso reales que aporten un valor tangible a los usuarios. El mayor reto que nos encontramos actualmente es la disponibilidad de gran volúmenes de datos para entrenar a los algoritmos, algo para lo cual en el mundo físico el Internet de las Cosas será clave, creando una simbiosis IA+IoT muy potente.

Enrique Puertas, director del máster universitario en Big Data Analytics y profesor de Inteligencia Artificial de la Universidad Europea

El Deep Learning y Procesamiento del Lenguaje Natural van a a recibir aún más atención a lo largo del 2019. Veremos además la aparición de nuevos dispositivos con hardware específico que implementa capacidades de Inteligencia Artificial.

JJ Delgado, Chief Digital Officer de Estrella Galicia

Vivimos un ‘hype’ en torno a la inteligencia artificial, pero es una de las disrupciones digitales que están para quedarse y a partir de 2019 se verá su impacto real en las empresas. También apostamos por la inteligencia artificial colectiva, puesto que más del 80% de las decisiones que tomamos se hacen de manera conjunta con otras personas o entidades. Podríamos resumirla como “aquello que yo sé que tú no sabes y aquello que tú sabes que yo no sé”, es decir, si ponemos en común distintos conocimientos, conseguimos una inteligencia artificial colectiva que nos da una perspectiva mucho más potente de lo que está pasando. Otra importante apuesta es el Internet de las Cosas que, si bien no es novedosa, está generando casos de éxito en los que, gracias a la sensorización y conectividad de la cadena productiva, las empresas son capaces de aportar valor final a sus consumidores. Y en relación a estos, se seguirá trabajando dentro de las organizaciones en desarrollar los mecanismos necesarios para conectar con los clientes de manera digital a escala.

Álvaro San Juan, profesor en el Centro Universitario U-tad

La penetración de los sistemas de inteligencia artificial en la vida cotidiana es cada vez mayor. A diario realizamos multitud de interacciones con ellos, muchas veces sin darnos cuenta. El correo electrónico de nuestra bandeja de entrada pasa por un sistema de IA que ha separado los correos que ha considerado que son spam e incluso puede clasificar los correos por su naturaleza. El hardware necesario para estas tareas es cada vez más potente y accesible, y gracias a ello, por ejemplo, cuando realizamos una fotografía con un smartphone moderno, éste realiza millones de operaciones de IA para obtener el mejor resultado posible. Para poder hacer todo este trabajo, estos sistemas, generalmente redes de neuronas, tienen que ser entrenados.

Los datos sintéticos, la clave para mejorar la Inteligencia Artificial

Las mejoras en el hardware nos permiten aumentar la velocidad de aprendizaje de las redes, pero también su complejidad; y gracias a los avances en el propio diseño de estas redes, tendremos sistemas capaces de aprender mejor y más rápido que los actuales. Actualmente se están explorando las llamadas redes de cápsulas, que suponen uno de los mayores avances de los últimos años, ya que pueden corregir algunas de las limitaciones más importantes de la actualidad, como la cantidad de datos necesarios para el entrenamiento y la pérdida de información entre capas de la red. Además, empresas como Google o Apple se están encargando de hacer el uso de redes neuronales más accesibles para los desarrolladores menos experimentados, facilitando su implementación y disminuyendo la cantidad de datos necesarios para entrenarlas. Gracias a esto, cada vez más áreas están haciendo uso del aprendizaje automático: sistemas de ciberseguridad capaces de detectar nuevos tipos de ataques, sistemas de vigilancia masiva y reconocimiento facial, mejoras en los servicios de atención al cliente mediante la detección de emociones, mejora en los diagnósticos médicos, etc.

Pilar García Garzón, Directora General de Orbit Consulting Group

Las empresas no son ajenas a todas las ventajas de la inteligencia artificial que se transmiten continuamente por los medios de comunicación. Quieren integrarla también en su negocio, pero lo que resulta difícil es decidir dónde. Además, la IA no es un ‘producto mágico’ plug&play, es necesario explicarles que las aplicaciones de IA sin una infraestructura fuerte de computación, almacenamiento y red (sea física, cloud o híbrida) no pueden dar los resultados esperados. Por eso, el primer paso para implantar IA es revisar y actualizar el datacenter. Es menos ‘glamuroso’, pero imprescindible.

Raúl Bartolomé, director Insights&Data en Capgemini España

El uso de la IA continuará extendiéndose a todos los sectores a medida que se integra en la cadena de producción de las empresas. De cara al particular, el asistente virtual, con los chatbots y los altavoces inteligentes, consolidará su posición. Gracias a ellos, las empresas seguirán perfeccionando sus técnicas de comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de voz y capacidades de diálogo e interacción, lo que propiciará un nuevo tipo de uso de la IA en forma de recomendadores hiperpersonalizados de productos, de contenidos o de acciones, a realizar por los asistentes. En el caso particular del sector retail y el gran consumo, se prevé que el uso de asistentes digitales lleve asociado un mayor volumen de pedidos más pequeños, lo que supondrá una presión mayor aún sobre la logística y distribución, especialmente en la última milla.

Desde la perspectiva de la operativa de las empresas, para 2019 se vislumbra un auge de la automatización inteligente, es decir, la aplicación de IA y desarrollos cognitivos a los sistemas tradicionales de automatización, como RPA, dotándolos de la capacidad de tomar decisiones. La integración de la capacidad de leer documentos y de identificar imágenes en los procesos de back-office ayudará a reducir los tiempos de proceso y de respuesta a los clientes, resultando en una mayor eficiencia de los procesos y mayores niveles de satisfacción. En 2019 proliferarán las iniciativas con plataformas de circuitos neuronales artificiales para imitar las funciones del cerebro humano y tener más capacidad de conocer al consumidor y de interactuar con él. Igualmente, 2019 estará marcado por la mayor intersección de la IA con la ciberseguridad, en su doble cara. Con la IA, se espera tanto el auge de una nueva generación de ataques informáticos de ingeniería social, cada vez más automatizados y elaborados, como una nueva generación de sistemas de seguridad que usen la ciencia de datos y la IA para tener más capacidades de anticipación y detección, y «pensar» como los hackers. En esta línea, se acrecentará el debate sobre el uso ético de la IA y las iniciativas globales de la industria para promover un uso seguro de ella.

Finalmente, veremos como la IA nos ayuda a procesar y entender la inmensa cantidad de datos generada mediante todos los nuevos dispositivos interconectados a través de la IoT. La incorporación de esos datos dentro de los procesos de toma de decisión de las empresas ahondará en una mayor y mejor hiperpersonalización de las relaciones con los clientes.

José Ruíz Cristina, Director de Big Data en Paradigma Digital

Machine Learning está cambiando el desarrollo de software, los nuevos algoritmos inteligentes son capaces de aprender de los datos, extraer valor de los mismos y solucionar problemas hasta ahora muy complejos. Hasta ahora la complejidad de afrontar un proyecto de machine learning era grande, pero los fabricantes de tecnología cloud están ofreciendo soluciones que simplifican el proceso de entrenamiento y productivización de modelos de machine learning, esto va a permitir que muchas compañías tengan acceso a esta tecnología, lo que hará que 2019 será el año del boom del machine learning.

Marco Blanco, Country Manager de España y Portugal de Pure Storage

A medida que la brecha de las habilidades de inteligencia artificial (AI) se convierte en un abismo, el próximo año veremos cómo la guerra de talentos tecnológicos se intensifica aún más. La inteligencia artificial está reinventando nuestra forma de trabajar, redefiniendo las estrategias comerciales y ayudando a las organizaciones a comprender el volumen cada vez mayor de datos que poseen. Esto hace que roles como el científico de datos y el especialista en AI sean una necesidad en lugar de una ventaja competitiva. ¿El reto? No hay suficiente talento para trabajar en ello. Los especialistas en inteligencia artificial y datos no se están capacitando lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda, y es probable que los mejores profesionales sean monopolizados por grandes empresas con mucho dinero. Esto podría provocar un vacío de innovación en las startups y pymes.

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En un estudio que encargamos a MIT Tech Review Insights, descubrimos que los líderes empresariales sienten que la falta de recursos y talento es una de las mayores barreras que impiden una mejor gestión de los datos en su organización. Con los datos como la nueva moneda de cambio en las empresas, este es un problema grave para la industria y es necesario tomar medidas. Teniendo esto en cuenta, esperamos que empresas de todos los tamaños e industrias comiencen a trabajar con instituciones educativas, asegurando que los cursos que se dediquen a la formación de perfiles que trabajen con los datos estén diseñados para preparar a los estudiantes con las habilidades que necesitan las organizaciones. Para terminar esta guerra por la captación talento, necesitamos ver la creación de prácticas específicas para la IA y programas de estudios universitarios flexibles que se actualicen en tiempo real, junto a los cambios tecnológicos. También esperamos ver nuevas herramientas que simplifiquen la adopción de la inteligencia artificial, reduciendo la curva de aprendizaje para nuevos talentos. Estos esfuerzos, entre otros, ayudarán a acelerar la creación de nuestros futuros científicos de datos.

Miguel Valdés Faura, Director general de Bonitasoft

Los algoritmos y servicios explotables de AI obtendrán impulso y se combinarán con tecnologías de automatización cognitiva para mejorar los procesos de negocios críticos y fundamentales existentes en grandes organizaciones. Surgirán nuevas implementaciones de tecnologías de minería de procesos para empoderar a los servicios explotables de AI que harán predicciones y recomendaciones sobre los procesos de negocios y las ineficiencias de la automatización de negocios.

Marc Altimiras, Vicepresidente Regional para el Sur de Europa en Cornerstone OnDemand

El aumento del protagonismo de la Inteligencia Artificial en las empresas será una de las tendencias más potentes para 2019, ya que las empresas, independientemente del sector al que se dediquen, lo demandan cada vez más. Digitalizar los procesos con la ayuda de la Inteligencia Artificial y Machine Learning, se está convirtiendo en la prioridad de las compañías. El uso de la inteligencia artificial en los procesos permite no solo una mejor toma de decisiones con un análisis más objetivo y abundante de información, permite agilizar los procesos dotando de más tiempo a los directores y responsables de los departamentos de recursos humanos para que la dediquen a aumentar la calidad de su relación con los colaboradores de la empresa, logrando humanizar a las compañías, que es otra de las tendencias clave que demanda la era digital.

Uno de los objetivos principales de la digitalización es situar al empleado en el centro, simplificando su relación con la empresa y ofreciéndole la posibilidad de obtener lo necesario para lograr cumplir sus proyectos y objetivos de negocio y de carrera profesional. Solo mediante la inteligencia artificial se puede dar una respuesta individualizada a cada empleado de forma eficiente. No puede existir digitalización completa sin uso de AI y machine learning. La evolución tecnológica con la aplicación de Inteligencia Artificial seguirá avanzando hasta tal punto que cambie nuestra forma de acceder y usar las plataformas. Se eliminarán las pantallas en favor de una relación de conversación directa con nuestros dispositivos.

Esteban García Pérez, Socio-Director en Hydra.Digital

La inteligencia artificial seguirá su proceso de implantación cada vez más generalizada fundamentalmente en dos líneas: La primera en mejorar la experiencia de consumo de los clientes, ofreciendo a estos siempre la mejor opción posible con base a sus preferencias. La segunda, anticipando predictivamente tendencias de consumo y oportunidades de servicios de alto valor añadido.

Rafael Quintana, director regional de Qlik en España y Portugal

La inteligencia artificial, en el caso del análisis de datos, hará que la toma de decisiones sea más humana, no menos. Las herramientas de Business Intelligence de tercera generación, las que marcan la hoja de ruta en el sector, son aquellas que combinan la IA con la intuición humana. Esta suma dará lugar a un nuevo concepto, el de la Inteligencia Aumentada.

Miguel Ángel Barrio, Head de Entelgy Digital

Dentro de todas las innovaciones en tecnología digital, una realmente avanzada y disruptiva es la inteligencia artificial, gracias a los múltiples usos que permite para dar respuesta a problemáticas de negocio. Esta tecnología está cada vez más adoptada, desde soluciones totalmente de uso cotidiano, como los asistentes de los smartphones, hasta modelos complejos cognitivos, como los utilizados en el campo médico para encontrar tratamientos oncológicos. En el momento actual, y más en el futuro cercano, el imparable desarrollo de la tecnología y la capacidad de procesamiento permiten habilitar la adopción de modelos de inteligencia artificial que aporten valor dependiendo del caso de uso concreto.

La tendencia de adopción es al alza. Cada vez aparecerán más soluciones basadas en inteligencia artificial, y, lo que es más importante, asumidas sin impacto en entornos y sectores absolutamente heterogéneos. Las soluciones ya disponibles son diferentes dependiendo el sector y la problemática a resolver, como si lo hiciera un humano. Algunos ejemplos son roboadvisors, que facilitan el asesoramiento a los clientes en términos de ahorro o inversión, como si fuera un analista financiero experto; los chatbots, que gracias al procesamiento de lenguaje natural, permiten agilizar y mejorar el soporte, la atención al cliente y la contratación. Sin olvidar los teleperitajes desasistidos con identificación de los daños del siniestro Una de las grandes líneas de evolución y desarrollo en la transformación digital es la inteligencia artificial, y los analistas comentan que será uno de los motores del cambio y de generación de riqueza más importante, como lo ha sido previamente Internet.

Isabel Fernández, managing director de Inteligencia Aplicada en Accenture

Sin duda la hiperpersonalización o los asistentes virtuales seguirán modificando el tablero de juego de nuestras interacciones como consumidores. De la mano de la visión artificial y otras técnicas de reconocimiento se desarrollarán nuevas aplicaciones en áreas tales como la biometría, la seguridad o la agricultura, mejorando y abaratando procesos que hasta ahora no han sido viables. Energía, industria, movilidad, desarrollo sostenible o educación son áreas donde la IA está contribuyendo cada vez más en la toma de decisiones. Quizás sea en el área de la salud donde haya mayores expectativas, desde el abaratamiento de los ensayos clínicos, la democratización de pruebas complejas, que mediante nuevas tecnologías permitan llegar a países en vías de desarrollo, o la medicina personalizada de la mano de terapias génicas.

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Por otro lado, habrá dos cuestiones que se repetirán a lo largo de los próximos meses: ¿Favorece la IA la toma de decisiones justas? Y, por otra parte, ¿cómo podemos en un ecosistema altamente digitalizado ejercer el derecho a la privacidad? Ambas cuestiones requieren de una IA responsable, en la que los resultados de los algoritmos puedan ser replicados y explicados, que permita a las organizaciones garantizar que sus sistemas de IA tratan a los individuos de manera justa e imparcial y de cuyos resultados puedan responsabilizarse. Una IA responsable para la que se construya un marco regulatorio que asegure que los sistemas de IA respetan la ética, las normas de convivencia de las sociedades actuales y los derechos individuales.

José Luis Gugel, Socio y fundador de The Key Talent

Dentro del universo de los recursos humanos, estamos ante una escasez de talento cualificado muy notoria. Por eso, tenemos claro que la mayoría de las empresas que se enfrenten al reto de apostar por la inteligencia artificial se encontrarán con dificultades para atraer, reclutar y retener a este tipo de talento. Y no hablamos sólo de empresas centradas en esta tecnología. Cada vez más en el entorno industrial, legal y operativo la IA supone una ventaja competitiva clara. Encontrar al personal que se encargue de formar, gestionar y crear sistemas fiables será un problema al que quizá haya que enfrentarse… haciendo uso de la propia inteligencia artificial.

Carlos García Villate, Director de I+D en Lantek

2019 será el año en que la IA comience a impactar en la vida de las empresas. El crecimiento provendrá sobre todo de la aplicación de Machine Learning ya que puede ser aplicado a una multitud de problemas y desafíos en las empresas. La analítica de sensores IoT experimentará un fuerte crecimiento, debido al aumento en las implementaciones de IoT y al subsiguiente crecimiento exponencial de los datos provenientes de estos sensores, más el deseo de las empresas de hacer algo inteligente con los datos. La automatización de procesos robóticos (RPA) seguirá creciendo, al igual que los chatbots y los asistentes virtuales.

Juan Miró, Director de Negocio de Grupo NLS

Son innumerables los proyectos piloto que las empresas están realizando en esta área. El reto está en aplicarlo de forma vertical para respaldar aquellos procesos de negocio que aporten valor a la gestión empresarial. La aparición de robots y la verticalización de la Inteligencia Artificial permiten acceder a esta tecnología de forma concreta y con resultados medibles.

Mariano Ferrero Socio fundador y CTO de hAItta

Este año han destacado las soluciones a problemas utilizando datos no estructurados (texto, pero principalmente imágenes), algo que venía marcando tendencia últimamente empujado desde la Academia pero que, desde nuestro punto de vista, ha terminado de despegar con la aparición de cientos de start-ups que basan su negocio central en esto, por ejemplo Spektral. Sobre lo que se avecina para el año próximo, es difícil saberlo con exactitud. Desde hAItta, estimamos que dos aspectos desempeñarán un papel importante: por un lado, la aparición de técnicas y/o modelos de IA más sofisticados que permitan resolver problemas aún demasiados complejos de modelar y adaptar para una IA. Y por otro lado, creemos que se seguirá avanzando con la sistematización, automatización y optimización de tareas, procesos y procedimientos relacionados con datos dentro de las compañías: muchas de ellas se embarcaron en ello hace tiempo y ahora están comprobando que el beneficio está ahí y el retorno de la inversión es claro y manifiesto. No obstante, aún resta camino para que esto se convierta en tendencia general con lo que los puestos de Chief Data Officer o similares serán claves y seguirán ganando terreno seguramente.

Colin Angle, cofundador y CEO de iRobot

Estamos en un momento muy emocionante en el mercado de consumo de robótica doméstica, ya que estamos viendo un crecimiento y aceptación generalizados de estas tecnologías en los hogares de todo el mundo. Buena parte de ello, proviene de la cada vez mayor confianza y aceptación estos productos en cuanto a cómo pueden ayudar a las personas en sus vidas diarias. Además de los robots que se coordinan con otros robots para hacer más en el hogar, lo que conocemos como el hogar inteligente también presenta grandes oportunidades para los robots domésticos. La casa inteligente es un espacio muy emocionante; sin embargo, actualmente, se enfrenta a numerosos desafíos, incluida la desconexión entre la promesa de un hogar inteligente intuitivo y sin fisuras y lo que con frecuencia es una experiencia fragmentada para el cliente.

Ignacio Velilla Rincón, Managing Director de Equinix España

El uso creciente de la Inteligencia Artificial en los negocios y la sociedad aumentará exponencialmente el uso de datos. En 2019 seremos testigos del boom de las arquitecturas de Inteligencia Artificial distribuidas, que sustituirán a las arquitecturas centralizadas de primera generación. Este nuevo modelo permite aprovechar óptimamente las fuentes de origen de los datos manejados por las empresas que se encuentran en el edge local. Gracias a esta tendencia, las organizaciones podrán aprovechar la innovación de la IA en múltiples nubes públicas sin quedar atrapados en una sola nube, descentralizando aún más la arquitectura de la IA.

Jordi Bueno, CIO de Nationale-Nederlanden España

La Inteligencia Artificial tiene una aplicación directa para una compañía como Nationale-Nederlanden, pues nos permite evaluar los riesgos de manera más precisa, comprender datos complejos y tener un conocimiento más preciso y sutil de nuestros clientes. En este sentido, el aprendizaje automático tiene un amplio potencial, pues posibilita ejecutar tareas simples de forma eficiente. También me gustaría destacar la proyección de las plataformas con capacidades conversacionales. Por ejemplo, los chatbots nos ofrecen un contacto directo con nuestros clientes de una forma cercana y amable, algo que nos permite crear un nuevo punto de contacto, aumentar su fidelización y ajustarnos al 100% a sus necesidades en tiempo real.

Ferran Serrano, director de Marketing y Comunicación de T-Systems Iberia

El alcance y posibilidades de la inteligencia artificial a día de hoy es un paradigma que aún desconocemos. La clave se encuentra en el momento en el que podamos aplicar tecnología cuántica, con capacidad para gestionar cantidades ingentes de datos, a la inteligencia artificial. En ese momento se producirá un salto exponencial en esta área y podremos hacer cosas hasta ahora impensables, como es el de que tu asistente virtual, como Alexa de Amazon, pueda hacerte el pedido de alimentación, o suministros de casa con 15 días de antelación en función de los sitios visitados en Internet, cruzados con datos de tiempo meteorológico, etc.

Alberto Sierra Pantoja, Platform & Data Management Solution Advisor Expert en SAP

La principal tendencia en Inteligencia Artificial es la integración de Machine Learning en el núcleo de las propias soluciones y aplicaciones de software, es decir crear soluciones inteligentes en sí mismas. De esta forma se simplifican las infraestructuras, ya que no se necesita una capa externa de IA, ni personal dedicado a analizar y preparar los datos, de forma que resulta más sencillo aplicar la inteligencia a los procesos de negocio y aumentar por tanto la productividad de una forma natural y constante.

Otra de las grandes tendencias es el aumento en la precisión que logran los algoritmos de reconocimiento de imágenes, de voz y de comprensión del lenguaje natural, así como la facilidad para desarrollarlos, de forma que las empresas puedan crear chatbots corporativos más complejos y de una forma más sencilla. La precisión en el reconocimiento de imágenes hoy en día supera incluso a la del ser humano, que es de un 95%, mientras que la IA logra un 97% y se espera que alcance el 99% en 2020 en lo que respecta a voz y vídeo.
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Carlos García Villate, Director de I+D en Lantek

2019 será el año en que la IA comience a impactar en la vida de las empresas. El crecimiento provendrá sobre todo de la aplicación de Machine Learning ya que puede ser aplicado a una multitud de problemas y desafíos en las empresas. La analítica de sensores IoT experimentará un fuerte crecimiento, debido al aumento en las implementaciones de IoT y al subsiguiente crecimiento exponencial de los datos provenientes de estos sensores, más el deseo de las empresas de hacer algo inteligente con los datos. La automatización de procesos robóticos (RPA) seguirá creciendo, al igual que los chatbots y los asistentes virtuales.

Miguel A. González Serrano, Director de Appian Spain

La inteligencia artificial ha existido durante décadas, pero ahora las organizaciones tienen fácil acceso — y barato — al Cloud, el Big Data y a la expansión de los algoritmos de inteligencia artificial. Esta combinación de tecnologías hace que agregar capacidades cognitivas sea una experiencia casi sin esfuerzo, proporcionando información importante. El problema es que la visión sin acción no ofrece ningún valor. Es mejor considerar la inteligencia artificial como elemento de una estrategia integral para la Automatización Inteligente que no solo descubre ideas, sino que también organiza acciones basadas en esas ideas. Algunas acciones se llevarán a cabo por personas que interaccionen con los clientes en tiempo real. Otras pueden no requerir ninguna intervención humana. Algunas incluso pueden ejecutarse a través de sistemas como la automatización robótica de procesos o a través de la gestión de procesos de negocio. Además, los análisis predictivos son posiblemente la forma más valiosa de negocio e inteligencia artificial (IA), dada su capacidad para anticipar eventos previsibles del futuro de una organización y proporcionar una base para preparar medidas preventivas de mitigación. Por último, la conciencia sigue siendo una capacidad que las utilidades modernas de la inteligencia artificial aún no han cruzado.

Isabel Granda Alonso, Directora de Marketing, Talent & Communication en Atos Iberia

La inteligencia artificial (IA) plantea un desafío crítico para las organizaciones. La percepción general es que aquellos que adoptan la IA con éxito obtendrán enormes ventajas en términos de competitividad y eficiencia y el resto quedará atrás. El nivel de automatización y el descubrimiento de conocimientos a través de estas tecnologías y procesos será su indicador, al crear una nueva forma de gestión estratégica y operativa predictiva para la empresa. Mientras, la conciencia y la estrategia del contexto seguirán siendo lideradas por las personas para evitar el riesgo de que los procesos excesivamente automatizados se conviertan en una restricción o fuente de incertidumbre para las empresas. En 2022, la toma de decisiones será responsabilidad de los equipos híbridos de sistemas y personas de Inteligencia Artificial. La IA generará conocimiento a partir de grandes volúmenes o flujos de datos, y las personas proporcionarán inteligencia y flexibilidad en casos de tareas impredecibles o definidas de forma incompleta, relaciones complejas con personas y contextos de dominios cruzados. Los humanos también tomarán la iniciativa en aspectos éticos y matices culturales.

Jesús Otero, Director en Arquitectura Digital e Innovación en Gfi España

2018 ha sido el año de consolidación del uso de servicios de inteligencia artificial ofrecidos por proveedores cloud, siendo frecuente encontrarlos en todo tipo de negocios desde chats de atención a clientes hasta el reconocimiento de matrículas en parkings. Los servicios cognitivos capaces de reconocer imágenes, entender voz y textos y realizar acciones como realizar compras o poner música, agilizan la creación de nuevos productos, pudiendo obtener tiempos de puesta en el mercado mucho más eficientes que su equivalente on-premise y con la posibilidad de escalar de forma ilimitada en un esquema de pago por uso. Cada vez será más frecuente disponer de modelos entrenados para negocios específicos como cadenas de distribución, plantas de fabricación, controles de calidad, atención a cliente en callcenters, salud y medicina e incluso servicios enfocados al arte y a la mejora de la sociedad. La facilidad para obtener datos procedentes de dispositivos IoT, la disponibilidad de redes inalámbricas de alta velocidad que facilitan la ejecución de proceso en la nube intercambiando datos procedentes de sistemas locales, y el flujo de información cada vez mayor en internet permiten seguir creando nuevos servicios y entrenarlos de forma continua supervisados por humanos. La inteligencia artificial vive en la nube.

Francisco Bermejo, Strategic Sales Director en Oracle

Indudablemente, la incorporación de la Inteligencia artificial en todas las capas de la tecnología empresarial es una de las tendencias más claras en el sector TIC. La inteligencia artificial tiene también aplicaciones en otras áreas de la plataforma. Por ejemplo, la estamos incorporando con éxito en herramientas de Big Data y analítica, lo que permite realizar análisis predictivos sobre el comportamiento de los sistemas, anticipando posibles fallos y errores.

Por último, también se está incorporado IA en toda clase de aplicaciones. Así, las herramientas de Customer Experience dotadas con IA y machine learning, permiten ofrecer experiencias mucho más personalizadas a los clientes. Además, al integrar estas tecnologías con otras como el reconocimiento de lenguaje natural, se está desarrollando una nueva generación de asistentes digitales basados en agentes conversacionales (chatbots). En el caso de HCM, la IA se está utilizando con éxito para detectar los mejores candidatos para puestos de trabajo concretos e identificar los mejores talentos dentro las compañías. Y en el caso de los sistemas de gestión (ERP/EPM), estas herramientas permiten mejorar los análisis predictivos sobre el rendimiento de las empresas.

Lluís Altés, Director General en Dgital Enterprise Show (DES)

Las capacidades de procesamiento siguen incrementándose a un ritmo muy elevado, esto permite que se saque mucho más jugo a los datos que tenemos en todas las empresas y nos permite crear nuevos modelos de negocio, productos y servicios. Entre las derivadas más activas en 2019 veremos los asistentes de voz y los bots.

Isaac Hernández, Country Manager de Google España y Portugal

No podemos negar el increíble poder que tienen hoy en día tanto la inteligencia artificial como el machine learning, dos tendencias que las empresas no pueden pasar por alto en su camino hacia la transformación digital. Este 2019 considero que vamos a ver reflejada toda esta tecnología en los asistentes inteligentes y en los usos que se le pueden dar tanto a nivel personal como empresarial. Veremos cómo la inteligencia artificial nos hace a todos la vida más fácil no sólo a la hora de encender un televisor o apagar una luz en casa, si no también en las comodidades que un asistente inteligente nos va aportar en nuestra relación con las empresas.

Antonio Budia, Director de Operaciones y Marketing de Microsoft Ibérica

La Inteligencia Artificial se está convirtiendo en el tema central de la transformación digital de las organizaciones. De cara al 2019, viviremos un incremento en el despliegue de soluciones de IA, ya que actualmente solo el 20% de las empresas españolas cuenta con soluciones de IA en funcionamiento, doce puntos por debajo de la media europea (según un informe de Microsoft elaborado por EY sobre el estado de la IA en Europa). La IA seguirá evolucionando e implantándose en las empresas y es obligación de compañías como Microsoft llevar la inteligencia artificial a todos los ámbitos, democratizando su uso desde un esquema de diseño ético que tenga en cuenta el impacto de estas tecnologías en las organizaciones y en las personas.

Rodrigo Miranda, director general de ISDI

Los próximos cuatro años van a suponer una auténtica explosión en todo el área de AI, que será la estrella indiscutible de los avances en tecnología y negocio digitales. Una de las principales tendencias que veremos es cómo cobran importancia las disciplinas de “letras” entre los nuevos profesionales de este campo. Capacidades como creatividad, resolución de problemas, pensamiento crítico, inteligencia emocional y liderazgo de personas son claves al adentrarse de manera consistente en este maravilloso mundo de posibilidades que proporciona la Inteligencia Artificial.

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.