13 tendencias en inteligencia artificial

Parece que el tirón que está experimentando la inteligencia artificial en esta década va en serio y es poco probable que caiga en otro periodo invernal, como el que vivió en 1970, cuando después de haber generado grandes expectativas llegó la decepción y pasó a segundo plano. En el momento actual podemos comprobar de primera mano cómo está saliendo del entorno experimental de los laboratorios y se va introduciendo en nuestras vidas cotidianas, desde las recomendaciones personalizadas de contenidos en las plataformas de televisión, hasta las sugerencias de palabras al escribir textos en los smartphones.

Dejando de lado los debates de gran calado sobre los posibles efectos perniciosos que las máquinas inteligentes puedan tener sobre el empleo y la privacidad, no está de más analizar las tendencias que presenta esta tecnología en el estricto corto plazo. Ya reflejamos en este blog las predicciones que realizó al respecto PwC y ahora traemos un ejercicio parecido llevado a cabo por la consultora de análisis de datos CBInsights.

El informe Top AI Trends To Watch In 2018 pone sobre el tapete 13 tendencias relacionadas con la inteligencia artificial que ya se están manifestando en 2018. Los autores se muestran cautos sobre la capacidad actual de este campo tecnológico, pues si bien ya existen algoritmos que pueden ganar a campeones de póker y robots que hacen saltos mortales hacia atrás, los sistemas todavía están muy lejos de realizar acciones básicas que hacen los humanos, como entender la escena que se desarrolla en una imagen, por ejemplo.

Con todo, CBInsights ha identificado las siguientes 13 tendencias que van trazando el recorrido de la inteligencia artificial.

1. La automatización toma las fábricas, pero requiere de ayuda humana

Es innegable que la automatización de las plantas industriales es un proceso en marcha que avanza a grandes pasos. También es evidente que las cifras de empleo industrial jamás volverán a ser como en el pasado, pero introducir robots en las fábricas no siempre excluye al trabajador humano.

El informe pone como ejemplo la planta que la empresa textil china Tianyuan Garments Company ha creado en Arkansas, Estados Unidos, que, aunque operada por máquinas, ha supuesto la contratación de 400 trabajadores que se ocupan, entre otras cosas, del mantenimiento de los robots.

Otro ejemplo son los almacenes de Amazon, que utilizan hasta 100.000 robots para trasladar y manipular mercancías, pero que necesitan de trabajadores humanos porque las máquinas tienen problemas para identificar y coger objetos en entornos no estructurados.

2. La inteligencia artificial está en todas partes

Las máquinas que aprenden están en todos aquellos sectores de actividad que cuenten con el volumen de datos necesario para alimentar su aprendizaje. Recordemos que el aprendizaje automático consiste en que los algoritmos aprenden a identificar patrones mediante la asimilación de ejemplos que le son suministrados: cuanta más información recibe, más perfecto será su funcionamiento.

3. China parece estar ganando la batalla por el liderazgo en IA

En muchos aspectos China está superando a los EE.UU. en el campo de la inteligencia artificial. El gobierno chino está llevando a cabo un plan estratégico en este terreno que introduce esta tecnología en cualquier actividad, desde la agricultura a la defensa, en muchos casos a través de startups locales.

Aunque las empresas chinas solo acaparan el 9% del volumen de los negocios relacionados con la inteligencia artificial en el mundo, estas startups en 2017 se llevaron el 48% de todos los dólares invertidos en el mundo en inteligencia artificial, superando a las estadounidenses.

4. Los campos de batalla se trasladan a los centros de datos

La defensa del futuro se basará en inteligencia artificial. Durante la Guerra Fría, los países competían en número de misiles y cabezas nucleares; hoy en día la preocupación de los responsables de la defensa nacional se centra en las cibercapacidades.

Los algoritmos de IA tienen un gran campo de actuación en la ciberseguridad, puesto que los ataques evolucionan constantemente y las defensas deben tener la capacidad de anticipar agresiones desconocidas. La inteligencia artificial puede analizar los millones de ciberataques que se producen en el mundo y crear patrones sobre cómo pueden ser las amenazas futuras para poder prevenirlas.

5. La revolución de la voz

Alexa, el asistente de voz de Amazon, revolucionó el sector de la inteligencia artificial. Ahora Echo de Amazon y Google Home se reparten el mercado de los asistentes virtuales que hablan, una de las principales tendencias en 2018.

Sin embargo, la expansión internacional en este campo podría estar limitada por la cuestión del idioma. Los dispositivos que incorporan Alexa solamente pueden hablar en inglés, japonés y alemán; Goggle Home, además de los anteriores, también habla francés; Apple Homepod por ahora solo es angloparlante. Un mercado del tamaño del hispanohablante ha sido dejado de lado, aunque probablemente sea el próximo campo de batalla entre las compañías a corto plazo.

6. Se acelera la automatización de puestos de trabajo cualificados

Los trabajadores cualificados corren el riesgo de ser sustituidos por la inteligencia artificial al igual que los poco cualificados. Se trata de puestos como consultor, abogado, periodista, experto en finanzas o comercial, entre otros. Por el contrario, las profesiones relacionadas con la educación y la sanidad son más inmunes a la automatización porque requieren un alto nivel de inteligencia emocional.

7. La inteligencia artificial se hace periférica

Se aprecia una tendencia hacia la descentralización de la inteligencia artificial, en el sentido de que cada vez está más presente en los extremos finales de las redes, es decir, en los terminales y dispositivos. De acuerdo con el informe, la inteligencia en un dispositivo, como puede ser un teléfono o un coche, aporta la posibilidad de procesar la información localmente y responder más rápido ante cualquier situación que si hay que comunicarse con un servidor central o con la nube.

8. Llegan las redes de cápsulas

Hasta ahora el aprendizaje profundo en inteligencia artificial ha estado basado en redes neuronales convolucionales, pero ahora se empieza abogar por otra arquitectura más eficiente: las redes de cápsulas. El concepto aparece en un paper publicado por Google en 2017 que defiende que estas redes, también llamadas CapsNet, serían capaces de aprender a identificar patrones utilizando muchos menos datos que las convolucionales y con un menor margen de error.

9. La escasez de talento disponible dispara los salarios

La demanda creciente de expertos en inteligencia artificial crece a mayor ritmo que la disponibilidad de los mismos, creando una batalla entre las empresas por llevarse el talento y disparando los sueldos en el sector a cifras de seis dígitos.

10. El revuelo en torno al machine learning acabará

Todo el alboroto que ha levantado el machine learning morirá al convertirse este en algo normal y cotidiano. A partir de ahora no bastará con mostrar tecnología puntera y las startups deberán presentar modelos de negocio sólidos para atraer el interés de los inversores.

11. Amazon, Google y Microsoft copan el mercado

Los esfuerzos en inversión e investigación en inteligencia artificial de las grandes tecnológicas les han llevado a monopolizar el mercado dejando obsoleto el modelo anterior basado en la pequeña startup techie. Los gigantes se repartirán el pastel.

12. Los reguladores a favor del diagnóstico médico

Una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial, el uso en medicina en el análisis de imágenes y la realización de diagnósticos, puede recibir el beneplácito de las autoridades reguladoras y convertirse en algo común en los hospitales y centros de salud. La capacidad de estos algoritmos para comparar en poco tiempo grandes cantidades de datos de pacientes e imágenes médicas será un apoyo decisivo al trabajo del personal sanitario.

13. Llega a la inteligencia artificial el “hágalo-usted-mismo”

Pronto no hará falta ser ingeniero o informático para poder construir un sistema casero de inteligencia artificial. Ya existen empresas que están desarrollando kits para que cualquiera pueda construir un sistema inteligente.

El proyecto de Google AIY (Artificial Intelligence Yourself) ha lanzado un kit de Raspberry Pi para que el usuario pueda montar su propio sistema para el reconocimiento de voz. También ha lanzado un software de redes neuronales para que el aficionado pueda diseñar algoritmos que reconozcan perros y gatos o que identifiquen expresiones en el rostro.