Las 10 principales tendencias de IA que transformarán las empresas en 2023

A medida que la IA emerge de sus primeros moldes de adopción y entra en la corriente principal, los analistas prevén cómo la tecnología asumirá más roles y cambiará el panorama de varias industrias. Las empresas ya confían en los activos de IA para obtener una mayor eficiencia, conocimientos más rápidos y mejores experiencias de los clientes. Veamos qué podemos esperar del mercado de IA a medida que madure en 2023.

Las 10 principales tendencias de IA que transformarán las empresas en 2023:

Las 10 principales tendencias de IA a tener en cuenta en 2023

1. IA creativa o generativa

La IA generativa se refiere al subcampo del aprendizaje automático que genera nuevos datos o contenido utilizando un conjunto de datos existente. Su objetivo es producir algo parecido a los datos de entrada originales del mundo real. Este tipo de IA utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para aprender patrones y características en ese conjunto de datos, que puede consistir en código, texto, imágenes, audio, video u otros tipos de datos. La IA generativa ya tiene una amplia gama de aplicaciones. Aquí hay tres ejemplos en demanda, todos producidos por la firma de investigación de IA con sede en San Francisco, OpenAI, que seguirán brillando el próximo año:

• Transformador Generativo Pre-entrenado 3 (GPT-3)

Desarrollado en 2020, GPT-3 es un modelo de predicción de idioma que "autocompleta" el texto después de estudiar millones de páginas web y artículos científicos en Internet. GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros de aprendizaje automático. Este producto de inteligencia artificial generativa ejecuta herramientas de redacción publicitaria actuales, que generan contenido escrito similar al humano después de que lo alimenta con contextos, como temas, descripciones u oraciones introductorias. Puede usar esta herramienta para desarrollar esquemas, resúmenes, ensayos, artículos de opinión y más.

Sin embargo, GPT puede contener sesgos porque su salida proviene de contenido publicado anteriormente, que también puede tener sesgos raciales, religiosos o de género.

• ChatGPT

ChatGPT es una versión de bot de GPT-3 que hizo su debut en noviembre de 2022. Es un modelo de lenguaje grande que puede responder preguntas y realizar instrucciones después de recibir "entrenamiento" de conversaciones humanas y contenido de Internet escrito por humanos. Al estudiar fuentes de retroalimentación humana como Reddit, esta IA "aprendió" lo que los humanos esperan cuando otros les hacen una pregunta: el "estilo humano" de responder.

OpenAI diseñó ChatGPT para imitar diálogos conversacionales con humanos. Debido a que el bot puede crear y organizar listas y cartas que suenan humanas, las industrias prevén su uso más amplio como asistente de oficina y soporte de servicio al cliente.

Algunas de las preocupaciones relacionadas con ChatGPT son su posible uso para redactar ensayos y trabajos académicos. Sin embargo, su contenido generado puede incluir oraciones sin sentido o incluso información incorrecta. Es posible que sea necesario auditar el rendimiento de ChatGPT para evitar información errónea en los entornos de atención al cliente.

• DALL-E

DALL-E se convirtió en la más popular de las tres creaciones de OpenAI en 2022 debido a sus funciones de creación de gráficos. El nombre del producto proviene del surrealista español Salvador Dalí y el robot de la película animada WALL-E de Pixar de 2008.

Puede crear arte ingresando una descripción, y DALL-E genera varias versiones. O puede crear una nueva imagen a partir de una existente mediante indicaciones de texto. Los usuarios pueden "pintar" o eliminar partes de una imagen y reemplazarla con otra cosa. O pueden hacer "out-painting", en el que DALL-E puede agregar más a una foto original (sujeto principal o paisaje). Estas capacidades hacen de DALL-E una herramienta útil para los sectores de branding y marketing creativo.

Según los informes, OpenAI estableció políticas que evitan que DALL-E cree "imágenes violentas, adultas o de odio". Sin embargo, esta herramienta también es propensa a sesgos, como GPT-3. Según los informes, DALL-E generó imágenes de hombres caucásicos, siguiendo el mensaje "el CEO".

Más usuarios de DALL-E podrían usar la herramienta para crear arte animado, específicamente imágenes similares a las humanas con voz a través de plataformas de texto a video generadas por IA.

Otros líderes del mercado que también han desarrollado herramientas de inteligencia artificial incluyen a Amazon. Su herramienta de conversión de texto a voz, Polly , genera voces habladas para las marcas. El gigante minorista también está detrás de DeepComposer , que puede convertir una melodía corta en una canción completa. Mientras tanto, CodeAssist de GitHub de Microsoft puede ayudar a los desarrolladores a crear software nuevo más rápido completando códigos.

2. Mayor colaboración IA-humano

El alcance del soporte de AI para varias funciones humanas ha alcanzado y se elevará a nuevas alturas, lo que les valió el nombre de cobots o robots colaborativos. Los conocedores del mercado prevén que más empresas implementen máquinas con IA integrada para implementar tareas repetitivas y físicamente extenuantes. Si lo hace, permitirá que el personal humano realice tareas más especializadas. Las funciones de IA también pueden permitir que los equipos detecten y respondan rápidamente a defectos o fallas, mejorando la seguridad y reduciendo los costos de reparación o lesiones.

Los cobots estarán más extendidos en estos campos:

• Fabricación de automóviles: ensamblaje de automóviles, pintura en aerosol, pulido de superficies, verificación de sistemas y líneas de producción de automóviles de adaptación o reconstrucción para adaptarse a modelos eléctricos.Las empresas con actividades de paletización y soldadura esperan adoptar más cobots con mayores cargas útiles y un mayor alcance.
• Agricultura : drones para la siembra de semillas, aplicación de fertilizantes y pesticidas, seguimiento de intrusos y especies invasoras, e iluminación LED e hidroponía para granjas de interior
• Atención médica y hotelería : recolección de muestras, reabastecimiento de suministros hospitalarios, cirugía, recuperación de lesiones, apoyo de trabajadores de la salud en residencias y hogares de ancianos para ancianos o discapacitados
• Alimentos y bebidas : almacenamiento, envasado de alimentos
• Electrónica : inspección de calidad para chips telefónicos, procesadores de chips telefónicos y placas de circuito impreso
• Tecnologías emergentes : sensores de torsión, sensores de detección de proximidad, efectores finales (herramientas al final del brazo como pinzas de vacío, mecánicas, neumáticas y magnéticas)
• Defensa : limpieza de caminos de artefactos explosivos, sensores para detectar explosivos

Las empresas también pueden recurrir a estas máquinas para aliviar la escasez de mano de obra y los problemas en la cadena de suministro. En particular, las industrias de salud, construcción y defensa pueden reemplazar los métodos de capacitación tradicionales con aprendizaje basado en VR y AR para seguridad y reducción de gastos.

3. Ética y regulación

En medio de los muchos beneficios de la IA generativa, la gente teme su mal uso, como la producción de videos falsos profundos. Los ciberdelincuentes pueden utilizar estas herramientas para cometer fraude, difamación, chantaje, venganza, coerción o extorsión. También surgen preguntas con respecto a los límites del contenido original y propietario. El sector de la IA espera que los usuarios y clientes exijan transparencia, seguridad y prácticas responsables.

El Departamento de Protección al Consumidor y al Trabajador de la Ciudad de Nueva York ya aprobó una Ley de AI (Ley Local 144 de la Ciudad de Nueva York) que requiere que los empleadores cumplan con los requisitos de auditoría de sesgo antes de usar herramientas automatizadas para evaluar a los solicitantes de empleo. Además, los equipos de contratación deben informar a los candidatos sobre el uso que hacen de estas herramientas para la contratación y los anuncios de empleo.

Ya en 2021, el Consejo Europeo ya presentó una propuesta para regular la IA. La legislación propuesta clasifica las aplicaciones y los sistemas de IA en categorías prohibidas, de alto riesgo y de bajo riesgo.

Cuando se apruebe, la Ley de AI servirá como la contraparte de AI del Reglamento General de Protección de Datos.

4. Democratización: IA de bajo código y sin código

La tendencia de código bajo y sin código en el desarrollo de sitios web y aplicaciones se trasladará a la IA, lo que permitirá a las organizaciones personalizar estos sistemas inteligentes a través de plantillas preconstruidas y métodos de arrastrar y soltar. De esta forma, la integración de la IA en los flujos de trabajo existentes será más rápida. El uso de IA también escalará más rápido dentro de su configuración corporativa.

Además de usar IA de código bajo y sin código para automatizar tareas repetitivas como facturación, llenado de formularios y validación de contactos, las empresas pueden programar herramientas de IA, como Sway AI y Akkio para el análisis de datos de los procesos actuales y la visualización del rendimiento futuro.

Los conocedores del mercado de la IA también esperan que más proveedores de servicios en la nube integren la IA en sus ofertas debido a su adopción prevista a largo plazo.

Debido a que la modernización de TI con herramientas de bajo código y sin código cuesta un 70 % más barato y se completa más rápido (en tan solo tres días ) que los métodos tradicionales, el 66 % de los desarrolladores ya usan (39 %) o planean hacerlo (27 %). en 2023. Mientras tanto, Gartner pronosticó que para 2026, los "desarrolladores ciudadanos", o aquellos que no tomaron cursos formales de codificación, constituirán el 80% de los usuarios de desarrollo de herramientas de código bajo.

5. Ciberseguridad sofisticada

Otro aspecto triste de la IA es que los piratas informáticos pueden usarla y sus características para acortar el ciclo de vida de sus ataques de unas pocas semanas a solo días u horas, según un informe de McKinsey .

A medida que más industrias adoptan recursos de IA, la infraestructura crítica, incluida la infraestructura civil nacional que suministra energía y agua a los hogares, puede verse amenazada por actividades de piratería. Al mismo tiempo, las organizaciones más pequeñas y menos protegidas seguirán siendo vulnerables.

Las oportunidades de carrera en seguridad de la información crecerán debido a estos nuevos riesgos. Los especialistas pueden implementar y supervisar la IA de seguridad para:

• Manejo de datos , incluida la clasificación, catalogación, integración y control de calidad.
• Gestión de vulnerabilidades analizando el tráfico de la red e identificando patrones que sugieran un comportamiento delictivo
• Detección de amenazas a través de IA predictiva, que puede proyectar cuál de las miles de alertas tiene los riesgos más altos y tratarlas primero.

IBM informó en 2022 que las empresas con estructuras y políticas de gestión de riesgos cibernéticos ahorraron un promedio de USD 3 millones y redujeron los ciclos de vida de las infracciones en 74 días debido a la detección y respuesta rápidas.

Las crecientes amenazas cibernéticas también pueden empujar al mercado de seguros a adoptar nuevas tecnologías y estrategias para evaluar y gestionar los riesgos cibernéticos. Las aseguradoras también pueden introducir precios basados ​​en el riesgo y cláusulas de exención para ransomware y ataques cibernéticos.

6. Hermanamiento digital

Un gemelo digital es una réplica digital de un objeto o proceso en el mundo físico. A través de la IA, las industrias crean modelos virtuales para simulaciones, lo que les permite predecir cómo funcionará un producto o sistema.

La plataforma Omniverse del fabricante líder de GPU NVIDIA es un ejemplo de tecnología de gemelos digitales. Así es como está ayudando a las siguientes empresas:

• BMW

BMW Group de Alemania utiliza Omniverse como su fábrica virtual. La plataforma integra datos de varias herramientas de diseño y planificación de diferentes productores para crear simulaciones fotorrealistas en tiempo real en un solo escenario.

El personal de diferentes sitios y zonas horarias puede acceder a este espacio virtual para planificar u optimizar los detalles de los procesos de producción bajo demanda, reduciendo la necesidad de desplazamientos físicos. El Omniverse simula las 31 fábricas de BMW y todos sus elementos, desde sus asociados humanos y los interiores de las fábricas hasta las piezas de ensamblaje y los robots.

• Lowe´s

El minorista estadounidense Lowe's Companies Inc. también aprovechó Omniverse para simular sus dos tiendas: una en Washington (Mill Creek) y otra en Carolina del Norte (Charlotte). El personal puede acceder a estos puntos de venta simulados utilizando sus computadoras de escritorio o los auriculares de realidad aumentada Magic Leap 2.

La versión Omniverse de la tienda ayudará a reabastecer los estantes, reconfigurar los diseños, ver información de productos de cajas cerradas en estantes difíciles de alcanzar utilizando "visión de rayos X" y optimizar la experiencia del cliente a través de mapas de calor 3D que indican el tráfico de clientes y el rendimiento de las ventas.

• HEAVY.AI (anteriormente OmniSci)

Omniverse permite que la herramienta HeavyRF de la empresa de análisis HEAVY.AI diseñe los planes de diseño de redes inalámbricas de sus clientes de telecomunicaciones. Las herramientas de IA simulan entornos del mundo real, indicando la ubicación de sus clientes y obstrucciones, incluida la composición material de estos últimos. Esto permite a las empresas de telecomunicaciones determinar la mejor ubicación para las torres celulares y las estaciones base para su infraestructura 5G, lo que reduce los costos de implementación del sitio y los ciclos de planificación.

Otros ejemplos incluyen la creación de ciudades gemelas digitales . Por ejemplo, el Centro de Gestión y Operaciones Urbanas de Shanghái tiene un clon digital de la ciudad china con sus masas de agua, aeropuertos, puertos y otros establecimientos.

Aunque el acceso a esta tecnología ha sido para casos de uso de alto valor, empresas tecnológicas como Amazon (a través de TwinMaker ) y Prevu3D están trabajando para que sea asequible incluso para empresas más pequeñas.

7. IA para personalización

Comercio electrónico : mientras que el 62 % de los consumidores expresaron su preocupación por el sesgo de la IA, el 69 % de los encuestados en una encuesta de Salesforce dijeron que están abiertos a que las marcas lo utilicen si mejora su experiencia de compra.Esta tendencia continuará, dado que el 91 % de los consumidores ya interactúan con chatbots , la mayoría de los cuales son bots impulsados ​​por IA. Las herramientas de marketing de IA ayudan a las marcas a analizar las interacciones de los clientes para personalizar las búsquedas de productos, las recomendaciones y los mensajes.

Entretenimiento : la dependencia de la IA también puede crecer en el cine, donde las compañías cinematográficas ya están recurriendo a herramientas de análisis de audiencia para encontrar las mejores historias para sus próximas películas.Screenvision Media presentó su Cinelytics patentado a sus anunciantes en 2022, mientras que Warner Bros. adoptó una tecnología similar antes para predecir la venta de entradas. Ya en 2018, 20th Century Fox co-desarrolló Merlin Video con Advanced Solutions Lab de Google para pronosticar el interés de los cinéfilos en función del estudio de tráileres de películas de la IA. Además, Netflix usa el historial de visualización de sus suscriptores para sugerir qué ver a continuación.

Lugar de trabajo : las preocupaciones sobre el sesgo de la IA también existen entre los empleadores.Sin embargo, los expertos del mercado dicen que las herramientas de IA seguirán siendo una opción para mejorar el compromiso a través del software de comunicación del equipo (como Glint y Leena.AI ) y el aprendizaje en el lugar de trabajo (usando plataformas como Hone y EdApp ).

Según PwC, el 54 % de los ejecutivos de las empresas que ya usan IA ven mejoras en la productividad de los empleados, mientras que el 80 % cree que la automatización será útil en cualquier decisión comercial.

8. IA en tecnología de voz

Biometría de voz : más empresas explorarán el uso de biometría o autenticación de voz para proteger la identidad en lugar de contraseñas o PIN.Los asistentes de voz harán una "huella de voz" de su muestra grabada y la usarán para comparar cualquier voz nueva que reciba cada vez que desbloquee su dispositivo a través del habla. Un número creciente de bancos está utilizando el reconocimiento de voz, lo que permite a los clientes acceder a sus cuentas a través de la autenticación de voz.

Clonación de voz : AI puede usar la muestra de voz de una persona para generar audio nuevo.La tecnología acelerará la grabación de voces en off para un proyecto y contenido de voz para películas, videojuegos y otros. VoCapsule tiene una plataforma de "banco de voz" llamada My Legacy Voice . Los miembros pueden acceder a sus datos de voz si comienzan a tener dificultades para hablar. Los "destinatarios principales" designados también pueden acceder a los datos cuando el miembro original fallece.

Las empresas también pueden usar la clonación de voz para localizar contenido, lo que permite a las personas escuchar promociones o instrucciones en su idioma nativo. Mientras tanto, los cineastas pueden usar esta tecnología para manipular la voz de un actor para hablar diferentes idiomas. Transferirán elementos extraídos de la grabación original del artista a una pista secundaria que contenga el discurso de un intérprete o de un locutor. El proceso conserva el acento y la interpretación vocal de la voz de traducción secundaria.

9. IA en automovilismo

La industria automotriz prevé una mayor adopción de sistemas de monitoreo de conductores basados ​​en IA que pueden alertar a los conductores humanos o activar la conducción autónoma si detectan somnolencia o enfermedad. Los controles de crucero adaptativos pueden enviar advertencias de colisión frontal y ajustar automáticamente la velocidad del vehículo.

Además, los fabricantes ven la automatización, no la electrificación, como el futuro de la conducción. Renub Research pronostica que el mercado de vehículos autónomos se disparará a $ 186,4 mil millones para 2030 desde $ 4 mil millones en 2021.

Las características de los vehículos autónomos continúan avanzando, desde la presencia de sensores y radares para la detección de objetos hasta las redes neuronales convolucionales. Estas redes reconocen y clasifican el terreno, allanando el camino para la planificación de caminos, la optimización de rutas y, en última instancia, el "entrenamiento" de automóviles autónomos para conducir de manera segura. Además, están surgiendo soluciones de conectividad de vehículos que permiten a los coches autónomos "comunicarse" y evitar chocar entre sí, peatones y otros objetos.

10. IA en medicina

Medicina de precisión : a medida que la IA optimiza los registros de salud electrónicos, los profesionales médicos pueden brindar diagnósticos específicos, desarrollar medicamentos específicos para pacientes y personalizar planes de tratamiento.Los diagnósticos mejorados por IA pueden reducir el daño que uno de cada cuatro pacientes experimenta anualmente debido a la negligencia o la supervisión del hospital.

Exámenes virtuales y ensayos clínicos descentralizados : Telesalud ampliará sus poderes para incluir exámenes físicos remotos con la ayuda de soluciones de teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles.Las entidades farmacéuticas y de investigación pueden usar los mismos dispositivos para realizar ensayos clínicos, de modo que los participantes no tengan que viajar al lugar del ensayo para responder encuestas y evaluaciones.

Tecnología de IA emocional : la IA con reconocimiento de emociones y capacidades de generación involucrará a niños autistas, pacientes deprimidos y otros con enfermedades degenerativas como la demencia.

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