El informe “Inteligencia Artificial” de ICEMD ofrece un debate conciso y transparente sobre el futuro de los profesionales que se dedican a la Inteligencia Artificial. Trata de predecir, de comprobar suposiciones, en lugar de hacerlas. De esta manera, proporciona una orientación y asesoramiento valiosos a todas aquellas personas interesadas en entender hacia dónde va la profesión.
Los objetivos del estudio sobre IA de ICEMD son identificar y descifrar las tendencias e innovaciones en torno a la Inteligencia Artificial; ayudar a las empresas a innovar en sus diferentes áreas funcionales a través del entendimiento profundo de la tecnología de Inteligencia Artificial; identificar las diferentes tecnologías y herramientas de IA que están utilizando las empresas para automatizar y hacer más eficientes sus procesos; mostrar los perfiles profesionales que existen en el mercado y que están demandando actualmente las empresas, e identificar las habilidades y competencias específicas que han de adquirir y desarrollar los profesionales de la Inteligencia Artificial.
Tendencias en Inteligencia Artificial: hacia dónde se dirigen los esfuerzos de innovación
La aplicación de la Inteligencia Artificial en el negocio está en la estrategia de las empresas para los próximos años. La innovación es interminable y tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando el mundo. La IA ha mostrado tendencias prometedoras a lo largo de los años y está afectando a prácticamente todas las industrias y áreas corporativas.
La pandemia COVID-19 ha desencadenado cambios en las tendencias de los consumidores y los negocios, pero, incluso antes de la pandemia, el mundo ya estaba empezando a adoptar lentamente la IA, ya sea aplicada a la estrategia de automatización o a las necesidades de privacidad.
El informe detalla ocho tendencias de innovación basadas en Inteligencia Artificial que serán impulsadas por las empresas durante este año y los próximos.
Añadir inteligencia a los RPA
Muchas empresas están recurriendo a los RPA para mejorar sus flujos de trabajo. Un RPA puede manejar y automatizar tareas repetitivas. Sin embargo, la integración de la IA con RPA puede llevar a la automatización y al control de tareas al siguiente nivel.
Por ejemplo, los RPA se utilizan habitualmente en la industria de seguros, pero, al agregar IA a procesos RPA de seguros habituales, el proceso de automatización puede utilizar el reconocimiento de imágenes para acceder y procesar reclamaciones con una interacción humana mínima. La colaboración de estas dos tecnologías tiene el potencial de abordar muchos problemas en tiempo real.
Este año se verán avances más innovadores en el sector de la automatización con IA y RPA.
Automatización inteligente de procesos (IPA)
La automatización inteligente de procesos (IPA) es otro caso de uso de la IA para automatizar tareas específicas. Con IPA, las empresas pueden automatizar procesos de contenido no estructurado.
Esta tecnología también puede colaborar con otras tecnologías como Cognitive Automation, Machine Learning, RPA y Computer Vision para obtener resultados sólidos.
IPA está sirviendo a industrias como el comercio minorista, la banca, las finanzas, etc. Los banqueros de inversión utilizan IPA para identificar inconsistencias en los datos de investigación, lo cual es casi imposible de identificar por parte de las personas.
Este año habrá más industrias estudiando la adopción de IPA.
IA para ciberseguridad y privacidad de datos
A medida que las tecnologías crecen, también lo hacen las amenazas a la ciberseguridad. Este año y los próximos, el riesgo de datos y el phishing seguirán siendo un problema. Este año, la IA será más prominente a la hora de proporcionar seguridad y apoyo frente a actividades maliciosas.
Con medidas mejoradas de ciberseguridad, la IA evitará la ciberdelincuencia mediante la detección de transacciones y actividades digitales falsas, siguiendo patrones para detectar actividades delictivas.
Este año, más organizaciones implementarán la IA para gestionar sus tareas de ciberseguridad.
IA con el Internet de las Cosas (AIoT)
La inteligencia artificial es una tecnología extraordinaria que, junto con el potencial del Internet de las Cosas (IoT), logra una solución muy potente para las empresas. Este año, la combinación de estas dos tecnologías conllevará cambios en la industria de la automatización.
En el futuro, dispositivos domésticos inteligentes como Google Nest, Smart Plugs, smart locks, etc. predecirán y atenderán las necesidades humanas.
Actualmente, los dispositivos solo funcionan bajo comandos, pero, al conectarse con la tecnología de IA, estos dispositivos pueden predecir automáticamente las necesidades humanas y poner en marcha otros aparatos y procesos sin intervención humana.
Las herramientas con AIoT liderarán el recorrido hacia hogares más inteligentes al llevar la eficiencia y la seguridad al siguiente nivel.
Aprendizaje automático para aficionados
Muchas industrias y organizaciones están interesadas en adoptar machine learning (ML). Este año, se registrará un aumento en el número de científicos de datos.
El aprendizaje automático permitirá a personas no expertas comprender y utilizar algoritmos de ML. Herramientas como Google Cloud AutoML serán más populares en el futuro. Estas herramientas ayudan a las empresas a agregar personalización sin necesidad de conocer el complejo proceso de desarrollo de ML.
Las empresas se basarán en proveedores de servicios en la nube como Amazon Web Services (AWS) y Azure, que ofrecen plantillas de ML fáciles de usar.
Avances en la visión por computadora
El mundo ya ha estado usando técnicas de reconocimiento facial, ya sean plataformas de redes sociales o smartphones, pero en el lugar de trabajo esta tecnología no es tan habitual. Sin embargo, debido a la COVID-19, muchas empresas han exigido a sus empleados que usen mascarillas y otros PPE en el lugar de trabajo.
Computer Vision puede monitorizar si se cumplen estos procedimientos de seguridad para garantizar la seguridad en el puesto de trabajo.
La tecnología ayuda a las empresas a realizar un seguimiento de sus empleados, identificarlos, etc. Muchos sectores -como la salud, la aviación, el comercio minorista y las finanzas- incrementarán el uso de computer vision. Este año se lanzarán sistemas de visión computarizada más precisos y sensibles, con una adopción más generalizada.
Chatbots basados en IA
El año pasado, muchas empresas e industrias implementaron chatbots impulsados por IA. Los chatbots de IA pueden proporcionar una mejor automatización del servicio al cliente.
Este año, estos chatbots conversacionales de IA seguirán aprendiendo y mejorando en términos de comprensión y comunicación con los clientes.
Estos chatbots utilizan Machine Learning (ML) y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para entender los comandos naturales. Estos chatbots proporcionan comunicación natural imitando la conversación humana con los usuarios.
Un enfoque diferente proviene de STAR Labs, subsidiaria de Samsung, que presentó oficialmente su proyecto de “humanos artificiales”, Neon, en el evento de CES. Neon se basa básicamente en crear avatares digitales, semejanzas humanas animadas por ordenador.
Hacia una fuerza de trabajo híbrida con IA
El lugar de trabajo moderno está transformándose en una fuerza de trabajo híbrida, donde la fuerza de trabajo humana colaborará y trabajará con los bots para hacer su trabajo de manera más eficiente.
En los últimos años, se ha observado la aparición de asistentes digitales como Siri, Alexa y VERA. Esta tendencia de colaboración humano/robot seguirá creciendo.
La IA es una tecnología excepcional que ha desempeñado un papel clave a la hora de ayudar a las industrias y oficinas a mejorar sus flujos de trabajo. Con estas tendencias innovadoras que se verán este año y en los próximos, la IA seguirá siendo una parte integral del negocio y de la industria. Un ejemplo es Amelia.
Aplicaciones de la IA para cada área corporativa
La Inteligencia Artificial se está aplicando en todas las áreas funcionales de las organizaciones. Uno de los casos de uso es la automatización de procesos.
Estrategia corporativa
Las funciones de Business Intelligence (BI) derivan información utilizable de los datos de la empresa y abarcan las aplicaciones empresariales, herramientas y flujos de trabajo, reuniendo información de todas las partes de la compañía para permitir el análisis inteligente. Desde la racionalización de datos como Trifacta hasta la conexión de datos de forma más eficaz desde diferentes silos como Tamr y Alation, las empresas empresariales están mejorando los flujos de trabajo de BI con inteligencia artificial.
RRHH y reclutamiento
La contratación y la gestión del talento es, sin duda, una de las áreas más difíciles de abordar para las empresas. ¿Dónde pueden encontrarse los candidatos adecuados y cómo retener el talento? Empresas como HireVue, Hiretual y AllyO ofrecen soluciones integrales de reclutamiento orientadas a la IA de extremo a extremo, mientras que otras como Wade&Wendy y Paradox presentan chatbots que ayudan a los reclutadores en todo tipo de tareas repetitivas.
Finanzas y operaciones
Finanzas y operaciones incluyen los roles de back office, previsión, contabilidad y operación necesarios para dirigir una empresa. Como a nadie le gusta el papeleo, esta área está madura para la automatización. Empresas como UiPath y Kryon Systems ofrecen soluciones inteligentes de automatización robótica de procesos (RPA), facilitando la ejecución eficiente y precisa de los procesos empresariales. Otra empresa llamada AppZen es una plataforma de auditoría automatizada que puede detectar de manera instantánea problemas de fraude y cumplimiento, liberando a los equipos de T&E de tediosas auditorías manuales y comprobaciones.
Comercio digital
Más consumidores están realizando transacciones en línea, lo que convierte las conversaciones en un área crítica de enfoque para las empresas minoristas y de comercio electrónico. Criteo aprovecha su motor de IA para incrementar el conocimiento de la marca, el tráfico y las ventas, a través de recomendaciones inteligentes de producto y optimización dinámica. Utilizando NLP y técnicas de aprendizaje automático, BloomReach es capaz de adaptar el contenido del sitio para capturar el tráfico y proporcionar una búsqueda personalizada y categorías para hacerlo más relevante para el usuario.
Ventas B2B y marketing
A nadie le gusta perder el tiempo realizando tediosos inputs de datos, pasando horas en Google o haciendo búsquedas a través de LinkedIn tratando de obtener esa poca información marginal sobre un cliente potencial. Tal vez por ello los profesionales en estas funciones están dispuestos a abrazar y experimentar con nuevas herramientas. Algunos automatizan la entrada de datos y mejoran la precisión de la previsión, como el asistente de ventas impulsado por IA Tact, mientras que otros como Anaplan, Aviso y Clari mejoran la toma de decisiones al proporcionar análisis y pronósticos de ventas de extremo a extremo.
Marketing orientado al consumidor
Se pueden recopilar tanto datos como inteligencia sobre los consumidores a través de varios canales para entender lo que se está diciendo o haciendo. Las soluciones basadas en IA también pueden ayudar a crear contenido que es probable que atraiga clientes. Persado genera una combinación precisa de palabras, frases e imágenes que inspira acción. GumGum utiliza el aprendizaje profundo y las técnicas modernas de visión por computadora para colocar anuncios contextualmente relevantes allí donde los clientes potenciales son más propensos a verlos.
Logística y cadena de suministro
Amazon no es la única empresa tecnológica que revoluciona la forma en que transportamos mercancías. Optoro utiliza el aprendizaje automático y el análisis predictivo para enrutar el inventario devuelto y el exceso al siguiente hogar. ClearMetal aprovecha la ciencia de datos para resolver los problemas operativos más complejos de la cadena de suministro.
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