Las 7 principales tendencias en inteligencia artificial en 2023 y 2024

De hecho, PwC estima que el impacto de la inteligencia artificial en la economía global podría superar los $ 15 billones para 2030. Hay muy pocas tecnologías que podrían tener tal impacto en el mundo en el futuro cercano.

En este artículo, aprenderá sobre las siete tendencias más grandes que afectan el ecosistema de IA en este momento.

El procesamiento del lenguaje natural está impulsando nuevos casos de uso para la inteligencia artificial

Pocas cosas en la industria de inteligencia artificial tienen casos de uso comercial más prometedores que el procesamiento del lenguaje natural (PNL). El mundo está encapsulado en el texto. Analizar, formatear, traducir y usar el texto es esencial para todo tipo de empresas en todo el mundo. Y no son solo palabras. NLP se utiliza para analizar datos de manera muy diferente de los métodos estadísticos anteriores que hemos utilizado.

Entonces, ¿qué es exactamente NLP?

NLP es básicamente una forma para que las computadoras hablen lenguaje humano. En el pasado, las computadoras solo podían comprender el lenguaje humano si se tradujo por primera vez al código. Pero con PNL, las máquinas pueden extraer información del texto en su estado natural.

Las estimaciones muestran que la cantidad de datos en el mundo podría alcanzar 612 Zettabytes para 2030 y 2142 Zettabytes para 2035.

Gran parte de este texto es legible por humanos, por lo que las empresas pueden usar PNL para determinar el estado de ánimo del texto, clasificar el texto, extraer significado y palabras clave del texto y analizar el texto. Esto proporciona una forma eficiente de analizar y extraer ideas de cantidades masivas de datos, algo que simplemente no es posible sin el uso de PNL.

Monkeylearn es una herramienta de análisis de texto de inteligencia artificial que puede analizar revisiones, encuestas, llamadas de servicio al cliente y otras fuentes de texto humano.

Las empresas en docenas de sectores como el comercio minorista, el marketing y las finanzas ya están utilizando monkeylearn.

En el espacio legal y comercial, docenas de empresas han comenzado a usar PNL para analizar documentos legales densos y crear otros nuevos. Por ejemplo, una compañía llamada BlackBoiler ofrece tecnología de inteligencia artificial que utiliza PNL para analizar contratos y sugerir cambios en los que se pueden cuestionar las cláusulas.

La plataforma hace todo esto a través de un proceso similar al «seguimiento de cambios» en un programa de procesador de textos.

Los gigantes tecnológicos compiten para desarrollar inteligencia artificial para la búsqueda

Una de las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural más popular y potente es la búsqueda de IA. Las herramientas de búsqueda de IA que utilizan modelos de idiomas grandes (LLM) tienen el potencial de cambiar la forma en que las personas encuentran información en línea.

Los LLM básicos subyacen a una interfaz como el trabajo de ChatGPT al analizar primero grandes cantidades de información y «aprenderlo». A partir de esto, el modelo reconoce patrones y puede predecir palabras y frases que deberían ir juntas.

Entonces, cuando una persona ingresa a una consulta de búsqueda en lenguaje natural, una plataforma de búsqueda de inteligencia artificial puede predecir una secuencia de lenguaje humano que responderá la pregunta. En lugar de generar una lista de sitios web relevantes, la herramienta produce respuestas escritas que se han extraído de una combinación de diferentes recursos. Y estas plataformas van mucho más allá de las simples consultas, como encontrar la capital de Brasil o la temperatura actual.

Los usuarios pueden hacer preguntas generales, como cómo planificar una cena de tres platos o qué automóvil comprar.

Por lo tanto, la búsqueda asistida por inteligencia artificial es otra forma de «inteligencia artificial generativa»: inteligencia artificial que puede crear contenido nuevo como imágenes, audio, código y, en este caso, texto.

ChatGPT es una plataforma de inteligencia artificial generativa que se volvió viral a fines de 2022.

Los usuarios pueden escribir una pregunta en la herramienta y producirá una respuesta, pero también puede funcionar como un chatbot. Eso significa que puede tener conversaciones muy humanas y ejecutar comandos para crear contenido.

Por ejemplo, un profesor en la Universidad de Wharton de Pensilvania tomó su último examen de MBA con ChatGPT. La herramienta recibió una calificación de B. En otro ejemplo, la extensión CHATGPT se puede usar en las listas de Google para completar los correos electrónicos de la red para enviar a ejecutivos de negocios en Facebook.

Salesforce está en proceso de monetizar una herramienta que utiliza el modelo CHATGPT. Einstein GPT generará automáticamente correos electrónicos de marketing para enviar a los clientes potenciales de ventas.

Otros jugadores tecnológicos importantes ya han ingresado a la carrera para convertirse en la plataforma de búsqueda líder con inteligencia artificial generativa.

Microsoft debutó su versión de Bing con inteligencia artificial a principios de febrero de 2023. Aunque está alimentado por la tecnología ChatGPT, Microsoft afirma que es aún más rápido y más preciso porque está construido específicamente para la búsqueda. La plataforma permite a los usuarios hacer preguntas adicionales al buscar y también puede generar contenido nuevo.

La asociación de Microsoft con OpenAI comenzó en 2019, cuando la compañía invirtió $ 1 mil millones en la tecnología. Desde entonces, ya se han comprometido otros $ 2 mil millones con OpenAI, y Microsoft recientemente se comprometió a invertir otros $ 10 mil millones en los próximos años.

Bard, la versión de búsqueda de Google usando inteligencia artificial, también se anunció a principios de febrero de 2023, pero los analistas dicen que esta IA se queda atrás de la versión de Microsoft. Y no estará listo para un uso generalizado hasta finales de 2023.

Mientras que gran parte del rumor alrededor de la búsqueda impulsada por IA se ha centrado en ChatGPT, Bing y Google, una compañía separada, Perplexity AI, ofrece una herramienta que tiene el potencial de superarlos a todos. El chatbot con AI de Perplexity puede proporcionar información en tiempo real y proporciona enlaces a esa información.

En comparación, ChatGPT solo ha sido entrenado en información que data de 2021.

A pesar de la popularidad temprana de estas herramientas, muchos en la industria señalan rápidamente que los chatbots de búsqueda con inteligencia artificial están en su infancia. Todavía hay muchos problemas técnicos en los que deben trabajar.

La inteligencia artificial está causando una revolución en la atención médica

Durante el año pasado, en particular, la inteligencia artificial ha transformado increíblemente la industria de la salud. Los avances en la inteligencia artificial fueron un componente clave en la lucha contra una pandemia global, y desde entonces, la innovación de IA solo se ha vuelto más importante.

La adopción entre los hospitales se está disparando: el 90% de los hospitales tienen una estrategia de IA en su lugar, y el 75% de los ejecutivos del hospital dicen que las iniciativas de IA son críticas.

La inteligencia artificial, junto con el aprendizaje automático, está acelerando varios procesos en los hospitales. Esto incluye tareas como escanear datos escritos a mano en una plataforma en línea, grabar grabaciones de audio de conversaciones médico-paciente y convertirlas en notas de texto e identificar pacientes para investigación científica. Esta tecnología también se está convirtiendo en una herramienta importante en medio de una crisis de personal en los hospitales.

En 2021, la rotación de personal hospitalario aumentó del 6, 4 % a casi el 26 %.

Casi 334, 000 hospitalistas renunciaron a sus trabajos solo en 2021. La implementación de soluciones de inteligencia artificial está ayudando a soportar la peor parte de esta escasez de personal. En una encuesta, el 58 % de los ejecutivos de hospitales dijeron que la inteligencia artificial es muy o muy eficaz para mejorar la eficiencia operativa. Muchos hospitales están recurriendo a plataformas de dotación de personal basadas en inteligencia artificial, como DirectShifts.

Esta plataforma utiliza inteligencia artificial para relacionar a los médicos con las ofertas de trabajo del hospital. La mayoría de estos puestos son puestos por día, es decir, empleados que los hospitales solo pueden necesitar cuando hay un gran volumen de censos.

Más de 850. 000 médicos trabajan actualmente en la plataforma. Algunos hospitales están aliviando la carga de las enfermeras al invertir en sistemas de inteligencia artificial que ayudan a monitorear a los pacientes.

La plataforma de inteligencia artificial de Ouva analiza continuamente el comportamiento del paciente y los riesgos potenciales. La plataforma toma datos de sensores ópticos y alerta a las enfermeras cuando los pacientes de alto riesgo abandonan sus camas. Esta IA también rastrea cosas como visitas de enfermeras, entrega de comidas, llegadas y altas de pacientes.

La inteligencia artificial también tiene el potencial de impactar en la industria de la salud de muchas otras maneras. El desarrollo de fármacos, el diagnóstico de enfermedades y los planes de tratamiento personalizados son solo algunas de las formas en que la inteligencia artificial podría utilizarse en el futuro. Los inversores también están prestando atención a este sector. En 2022, se invirtieron más de $ 1. 6 mil millones en nuevas empresas de desarrollo de fármacos.

En un ejemplo, Microsoft continúa invirtiendo en inteligencia artificial en la atención médica. El gigante tecnológico se ha asociado con Paige para aplicar tecnología de inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico de cáncer y la atención al paciente. Paige fue la primera compañía en recibir la aprobación de la OMS para usar la inteligencia artificial en patología digital.

La inteligencia artificial proporciona a los maestros y estudiantes herramientas valiosas

En las instituciones educativas, la inteligencia artificial tiene el potencial de cambiar drásticamente la forma en que los maestros enseñan y cómo aprenden los estudiantes.

Cuando se lanzó ChatGPT, a los educadores les preocupaba que los estudiantes pudieran usar la herramienta para escribir ensayos y tomar exámenes en lugar de un estudiante real y sin el conocimiento del maestro.

Para remediar esto, ChatGPT está trabajando en un tipo de marca de agua digital que estaría integrada en el texto generado por la plataforma de inteligencia artificial. Por otro lado, algunos educadores han utilizado el lanzamiento de ChatGPT como una especie de llamado de reunión para abogar por la adopción generalizada de herramientas de inteligencia artificial en las aulas.

Las herramientas de inteligencia artificial que actúan como tutores también se están desarrollando y lanzando para estudiantes tan jóvenes como el jardín de infantes.

Estas herramientas están diseñadas para brindar instrucción personalizada y directa a los estudiantes sin la necesidad de un maestro humano. Pueden dar comentarios en tiempo real y modificar el curso de instrucción basado en el rendimiento del estudiante.

Numerade ofrece un profesor de inteligencia artificial llamado Ace. Ace crea planes de aprendizaje personalizados para los estudiantes. El algoritmo de inteligencia artificial funciona evaluando los estilos de aprendizaje de los estudiantes, las fortalezas y las debilidades. Ace luego muestra videos de estudiantes que coinciden con ese estilo y proporcionan evaluaciones diseñadas para desarrollar las áreas más débiles de los estudiantes. Cuanto más los estudiantes miran, más personalizado se vuelve el contenido.

La compañía fue fundada en 2019 y ya tiene más de 100 millones de usuarios.

La visión por computadora aumenta la eficiencia en todas las industrias

La visión por computadora es un segmento de inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar información de imágenes y videos y actuar sobre esa información. Los sistemas de visión por computadora actual son más precisos que los sistemas de visión humana y reaccionan más rápido que los humanos.

Por ejemplo, la visión por computadora mejora la detección de defectos en la fabricación en un 90%.

Se puede usar para todo, desde monitorear tuberías y cultivos hasta detectar dinero falsificado y áreas problemáticas en pacientes con cáncer. Si bien el concepto de visión por computadora ha existido desde la década de 1950, el advenimiento de la tecnología de aprendizaje profundo permite que la visión por computadora se utilice en una amplia gama de aplicaciones que simplemente no fueron posibles en años anteriores.

En una encuesta, casi el 30% de los líderes empresariales dijeron que ven una creciente demanda de soluciones de visión por computadora. Más de la mitad estaban más entusiasmados con el seguimiento e identificación de objetos utilizando la visión por computadora.

La visión por computadora es una forma en que los fabricantes están aprovechando la tendencia de la industria 4. 0.

Esta es una industria que sufre una gran escasez de mano de obra. Hasta los 7. 9 millones de empleos de fabricación se dejarán de cuenta para 2030, lo que resultará en $ 607. 14 mil millones en ingresos no realizados. Al utilizar la visión por computadora, los fabricantes están mejorando la eficiencia y el rendimiento de sus instalaciones y reduciendo el personal.

La detección de anomalías es una de las funciones importantes de la visión por computadora en la fabricación.

Un sistema de visión por computadora puede rastrear cada paso del proceso de fabricación. Si se omite un paso o se hace algo fuera de servicio, se activa una alarma. Además, el sistema sabe cuánto tiempo debe tomar un ciclo de producción y puede detectar mal funcionamiento si el ciclo se está ejecutando demasiado rápido.

Finalmente, si se detecta un producto defectuoso, los trabajadores pueden buscar el producto por su número de serie para averiguar exactamente qué sucedió durante el proceso de fabricación.

La visión por computadora también se está utilizando en respuesta a desastres naturales y problemas de cambio climático.

Una startup de California, llamada Rain, está utilizando la visión por computadora para combatir los incendios forestales. Su producto es un helicóptero autónomo no tripulado que utiliza inteligencia artificial y visión por computadora para entregar agua a un incendio forestal antes de que se salga de control.

La idea de la compañía es implementar estos helicópteros en áreas de alto riesgo donde no hay personas que trabajen durante todo el día. En el caso de un incendio forestal, un piloto podría enviar inmediatamente el helicóptero a una ubicación remota.

El proyecto se probará este año en incendios reales en California, y la compañía planea construir 200 estaciones de helicópteros allí.

Además, un equipo de la Universidad de Cambridge desarrolló recientemente un sistema de visión por computadora que permite a los científicos rastrear bosques y secuestro de carbono desde sus teléfonos inteligentes. La tasa de error es del 8%, que es más baja que la tasa de error de los humanos que realizan la tarea. Al mismo tiempo, se está implementando en una amplia variedad de industrias, la tecnología de visión por computadora misma se está revolucionando.

La visión moderna de la computadora funciona creando una imagen o serie de imágenes en marcos fijos. Los cuadros fijos son analizados por la computadora. Sin embargo, una compañía está introduciendo visión por computadora que no necesita marcos fijos.

Ubicept, una empresa fundada en 2021, ha desarrollado una visión por computadora que puede medir fotones individuales en lugar de ver los marcos todavía. El proceso es más rápido y más confiable que la visión informática tradicional.

Esto es especialmente útil en situaciones en las que la cámara necesita capturar objetos u objetos de movimiento rápido con poca luz.

Los minoristas están adoptando inteligencia artificial en la tienda y en línea

El sector minorista es uno que tiene el potencial de beneficiarse enormemente del uso de inteligencia artificial.

Los pronósticos muestran que el mercado de inteligencia artificial en el comercio minorista crecerá a una tasa promedio de más del 30% hasta 2028. Se estima que el mercado alcanzará los $ 31. 18 mil millones este año.

A partir de 2023, el 81% de los líderes minoristas dijeron que sus compañías ya están utilizando inteligencia artificial a un nivel moderado o completo. Y el uso de la inteligencia artificial continúa creciendo.

En la encuesta de tecnología minorista 2022, el 40% de las organizaciones minoristas dijeron que las capacidades de seguimiento de los clientes serán una de sus principales inversiones tecnológicas en los próximos dos años.

El marketing basado en la ubicación, los dispositivos digitales y la visión por computadora también hicieron la lista, con más de un tercio de los minoristas diciendo que se centrarán en estas soluciones tecnológicas en los próximos dos años.

Una de las aplicaciones más obvias de la inteligencia artificial en el comercio minorista está en la compra.

Tiendas como Amazon rastrean a los clientes en la tienda utilizando la visión de la computadora. Cuando una persona coloca un artículo en un carrito de compras físico, la visión por computadora determina qué es el artículo y lo agrega a una especie de carrito de compras virtual. Cuando la persona sale de la tienda, la cantidad apropiada se deduce de su billetera digital. Los minoristas también están utilizando inteligencia artificial para administrar el inventario.

Los sistemas de inteligencia artificial pueden monitorear los niveles de stock en el almacén y en los estantes. Cuando el stock se está ejecutando, el sistema puede notificar automáticamente los canales apropiados y reducir el tiempo que lleva reabastecer un producto.

McKinsey informa que las empresas que implementan cadenas de suministro habilitadas para AI están viendo una reducción del 15% en los costos logísticos y un aumento del 35% en los niveles de inventario.

La inteligencia artificial también permite a los minoristas utilizar precios dinámicos.

Utilizando datos del minorista, los competidores y el cliente, la inteligencia artificial se puede utilizar para ajustar los precios en tiempo real y maximizar las ganancias. Los minoristas que utilizan etiquetas de estanterías electrónicas y precios dinámicos habilitados para AI pueden aumentar las ganancias en un 33%.

Uno de los desarrollos más recientes para los minoristas es la inteligencia artificial generativa.

Por ejemplo, Shopify Magic se lanzó a principios de 2023 como una herramienta que escribirá descripciones de productos de comercio electrónico para los minoristas.

Shopify dice que agregarán más herramientas con inteligencia artificial en el futuro cercano. Los minoristas también están utilizando inteligencia artificial generativa para crear pantallas en la tienda. Al insertar algunas pistas en un programa como Dall-E, los minoristas pueden desarrollar conceptos e imágenes visuales para la comercialización.

Un minorista dijo que su equipo generalmente pasaba una semana haciendo una lluvia de ideas y creando imágenes para un nuevo diseño de tienda. Con la ayuda de la inteligencia artificial, pudieron hacerlo en solo ocho horas.

Las compañías de ropa también utilizan inteligencia artificial generativa para crear cientos de combinaciones de ropa recomendadas que aparecen en sus sitios web y aplicaciones. Trabajando con la estilítica, PUMA pudo aumentar las conversiones en un 235% y la duración de la sesión en un 334%.

El aumento del riesgo y el potencial regulatorio de la inteligencia artificial

A medida que ha aumentado la adopción de la inteligencia artificial, el nivel de mitigación de riesgos se ha mantenido igual. Esto significa que las empresas no están prestando mucha atención a los riesgos asociados con la inteligencia artificial.

Analizando los últimos tres años, la encuesta de McKinsey encontró que las empresas no están aumentando significativamente su enfoque en cualquier riesgo asociado con la inteligencia artificial. Esto incluye ciberseguridad, cumplimiento, privacidad y explicación.

La lista de riesgos potenciales es larga, y continúa creciendo.

La Escuela Wharton ha creado un extenso documento que describe los riesgos de utilizar la inteligencia artificial en los negocios. La mala calidad de los datos, los ataques de información, la falta de transparencia y el sesgo son solo algunos de los temas discutidos.

En los últimos meses, ha habido signos de que las empresas, los consumidores y el gobierno están cambiando su atención a estos riesgos y la seguridad de la inteligencia artificial.

Otro informe de McKinsey muestra que el 72% de los consumidores creen que es importante conocer la política de IA de una empresa antes de realizar una compra.

En la misma encuesta, el 55% de los líderes empresariales dijeron que han sido afectados por un incidente de inteligencia artificial en los últimos tres años.

En otra encuesta, casi dos tercios de las personas en Rusia dijeron que les gustaría ver regulaciones sobre inteligencia artificial en el futuro cercano.

A finales de 2022, el Kremlin publicó una Directiva sobre Derechos de Inteligencia Artificial, que tenía como objetivo alentar a las empresas a monitorear el uso de inteligencia artificial en su.

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Conclusión

Esto completa la lista de las siete principales tendencias de IA a tener en cuenta en los próximos años.

La inteligencia artificial y las soluciones tecnológicas que admite sin duda cambiará la forma en que las empresas y las personas operan en el mundo.

En muchas industrias, la inteligencia artificial impulsará el desarrollo de métodos y procesos que nunca antes habíamos visto. Esto tiene el potencial de aumentar la eficiencia, reducir los efectos de la escasez de mano de obra y alentar a las empresas a crear nuevas fuentes de ingresos.