Laura García Cuenca, Doctora en Ingeniería de la Universidad Europea

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// Laura García

Inteligencia artificial aplicada, un valor añadido

Dicen que este año 2020 será el año de la Inteligencia Artificial (IA), y no es para menos.

En resumen

  • "No podemos negar la evidencia de la contribución de la IA en la búsqueda de una cura en la crisis sanitaria originada por la COVID-19"
  • "La aplicabilidad del Machine Learning, se erige como un arma empresarial poderosa para extraer conocimiento de los datos y obtener ventajas competitivas"
  • "La combinación de algoritmos de Machine Learning con otras tecnologías están permitiendo rastrear y detectar posibles portadores del virus"

La Inteligencia Artificial Aplicada, es una innovación tecnológica que lleva tiempo ganando importancia en nuestra sociedad, y que tras la crisis de la COVID-19, ha acentuado mucha más la forma de trabajar de las empresas españolas que cada vez más, ofrecen nuevas experiencias que les permiten innovar y sorprender a sus empleados y clientes.

No cabe duda de que una de las consecuencias de Internet y de la interconexión mundial a través de la red es el enorme volumen de información al que tenemos acceso. Nos encontramos en la Era Digital, es evidente, porque en pleno siglo XXI, hablar de Internet y datos es sinónimo de Big data e IA. Actualmente, el 85% de la población mayor de 13 años accede a la red de manera intensiva, quedando registrado y clasificado todo lo que se realiza en ese espacio virtual. El impacto de la gestión masiva de datos es de tal magnitud que ya se habla del nuevo petróleo, el impacto que genera el conocimiento extraído de la información que es obtenida de los datos es abrumador.

La tendencia es creciente: cada vez hay más dispositivos conectados, desde cámaras de video de seguridad y tráfico instaladas por las calles y edificios, hasta relojes inteligentes. Industrias que capturan los movimientos de los trabajadores y materiales en las fábricas para el análisis de imágenes, personas que utilizan sensores para registrar el tiempo que duermen, vehículos autónomos que circulan sin conductor humano y generan millones de datos diarios, conductores que retroalimentan los GPS de sus automóviles para indicar situaciones de accidentes o tráfico pueden ser ejemplos significativos de la generación de datos en la que la sociedad a nivel mundial se encuentra. La generación masiva de datos crece exponencialmente y es la marca distintiva de nuestra era y la disponibilidad de estos, su buque insignia.

"Nos encontramos en la Era Digital, es evidente, porque en pleno siglo XXI, hablar de Internet y datos es sinónimo de Big data e IA"

En una sociedad como la actual, en la que la IA está en plena ebullición, la aplicabilidad del Machine Learning, se erige como un arma empresarial poderosa para extraer conocimiento de los datos y obtener ventajas competitivas. La Inteligencia Artificial Aplicada es una necesidad hoy en día para el conjunto de empresas en los múltiples sectores económicos (industrial, educativo, sanitario, marketing, automoción, banca, sector servicios, etc.) si quieren crecer y afianzarse por encima de la competencia, obteniendo conocimiento aplicado a partir de los diferentes algoritmos que utiliza la Inteligencia Artificial para el procesado de datos. La automatización de estos procesos acelerará las decisiones estratégicas y empresariales de cada una de las empresas que incorporen estos mecanismos en su toma de decisiones.

Hablar de Inteligencia Artificial aplicada a través del Machine Learning, desde el punto de vista de la innovación, no ha hecho más que aumentar en el contexto de la crisis sanitaria vivida en estos últimos meses de la COVID-19. Pero ¿cómo está ayudando esta tecnología en el combate de la pandemia? La combinación de algoritmos de Machine Learning con otras tecnologías están permitiendo rastrear y detectar posibles portadores del virus, además mediante técnicas de IA asociadas al procesamiento de imágenes se está ofreciendo ayuda en diferentes tipos de pruebas, como por ejemplo los análisis de radiografías de tórax o el uso de gafas inteligentes con tecnología IA está permitiendo poder detectar personas con febrícula en grandes aglomeraciones, por citar algunos ejemplos.

"La generación masiva de datos crece exponencialmente y es la marca distintiva de nuestra era y la disponibilidad de estos, su buque insignia"

No podemos negar la evidencia de la contribución de la IA en la búsqueda de una cura en la crisis sanitaria originada por la COVID-19, además de que la IA está siendo un agente observador y predictor de la evolución de esta, pero ¿realmente ha sido clave en su prevención? Bajo mi punto de vista, la realidad es más complicada. La IA a través de las técnicas de Machine Learning, permiten analizar datos históricos para poder detectar variables que predigan determinados eventos, estados o patrones, aunque siempre hay un obstáculo: la calidad y la disponibilidad de los datos para su procesamiento. Las pandemias no son fenómenos frecuentes y por tanto para que los modelos de datos sean realmente efectivos, sería necesario contar con muestras amplias, variadas y bien estructuradas para obtener suficientes ejemplos de datos históricos que aún a fecha de hoy son difíciles de obtener. Hoy por hoy, bajo este prisma, su eficacia en este ámbito, bajo mi perspectiva, no ha sido la esperada.

Los términos Machine Learning e IA, han llegado para quedarse. Estos son repetidos constantemente en cualquier segmento de negocio, debido sobre todo a que las nuevas tecnologías están impulsando una transformación digital en las compañías, el volumen de datos generados crece a un ritmo vertiginoso y los avances tecnológicos están posibilitando capacidades de almacenamiento, cálculo, desarrollo e implantación de procesos muy superiores a las de hace años gracias a la innovación generada por dicha tecnología.

“Los datos son el recurso natural del siglo XXI, y algunas de las empresas que han permanecido mucho tiempo dentro del marcado, en realidad no se han dado cuenta de la cantidad de datos que han generado y que podrían ser analizados para crear nuevas oportunidades no solo a nivel empresarial sino también en innovación” (Ginny Romettry).

Laura García Cuenca, Doctora en Ingeniería de la Universidad Europea

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