¿Qué tres desarrollos clave en Inteligencia Artificial y Machine Learning darán forma al año 2022?
Hasta ahora, la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) han sido solo un sueño de futuro para muchas empresas. Pero en 2022, avanzará la democratización de estas importantes tecnologías – Inteligencia artificial tendencias 2022.
En muchas áreas, la inteligencia artificial y, muy especialmente, el aprendizaje automático, se han convertido en ayudantes indispensables. La cantidad de datos disponibles para entrenar la IA divide el mundo de la IA en dos áreas:
- los gigantes de plataforma recopilan cantidades de datos inimaginablemente grandes, y
- alimentan con ellos procesos de IA generalmente disponibles para casos de uso generalizados.
Sin embargo, las empresas solo pueden utilizar estos modelos generalizados en un contexto de uso específico de forma limitada. Para un ajuste óptimo, tienen que entrenar la inteligencia artificial con los datos reales que solo están disponibles en pequeñas cantidades, y con respecto al contexto respectivo, generalmente muy específico.
Inteligencia artificial tendencias 2022
#1 Inteligencia artificial: más enfoque en Small Data y Wide Data
Durante mucho tiempo, los grandes volúmenes de datos (Big Data) fueron indispensables cuando se trataba de entrenar inteligencia artificial. Sin embargo, el problema aquí es que, en la práctica, solo unas pocas empresas y desarrolladores tienen acceso a cantidades suficientes de datos de entrenamiento. El resultado: una gran parte de la economía está, en gran medida, excluida de las tecnologías del mañana. Por lo tanto, las nuevas tendencias, como Small Data y Wide Data, son perfectas para hacer que la IA y ML sean accesibles también para las empresas más pequeñas.
Los enfoques de Small Data tienen como objetivo crear valor a partir de cantidades más pequeñas de datos, con métodos de aprendizaje automático optimizados para ellos, utilizando nuevas técnicas de análisis. Wide Data consiste en crear sinergias a partir de una amplia gama de diferentes fuentes y tipos de datos para mejorar el contexto de las aplicaciones de IA.
Con estos enfoques, las empresas pueden utilizar su propio tesoro de datos de manera efectiva y rentable. Un estudio realizado por la empresa de investigación de mercado Gartner, muestra lo interesantes que son los nuevos enfoques. Según esto, alrededor del 70 por ciento de todas las empresas cambiarán su enfoque de Big Data a Small Data y Wide Data para 2025.
#2 Procesamiento inteligente de documentos en aumento
El análisis inteligente de documentos permite métodos de trabajo completamente nuevos, ya que las empresas pueden digitalizar procesos y automatizarlos parcial o totalmente. De esta manera, los procesos pueden optimizarse e implementarse de manera mucho más eficiente. Las grandes empresas en particular tienen grandes cantidades de datos, y agregan nuevos datos todos los días. A menudo, varios empleados tienen la tarea de filtrar la información relevante de los documentos que se requieren para su posterior procesamiento. Esto lleva mucho tiempo, y el factor humano genera una tasa de error comparativamente alta. El procesamiento inteligente de documentos (Intelligent Document Processing, IDP), es decir, el uso de software basado en IA para procesar documentos, es cada vez más importante. Y, al mismo tiempo, permite automatizar los flujos de trabajo.
Con IDP, las empresas pueden automatizar sus procesos de front y back office. Sobre todo, las comprobaciones de aplicaciones, la aceptación de pedidos y la actualización de datos de clientes y pagos son áreas de aplicación destacadas de esta tecnología. Además, el software IDP ayuda con el cumplimiento normativo o el seguimiento de productos a través de los sistemas de la cadena de suministro minorista. Las áreas de aplicación finalmente incluyen todos los procesos de trabajo basados en texto.
#3 Avances en IA conversacional
El antropomorfismo, la humanización de la tecnología, siempre ha sido un tema importante en el campo de la inteligencia artificial. Con Siri y Alexa en la televisión, este fenómeno se ha establecido en la vida cotidiana. Los expertos también llaman a estos asistentes de lenguaje inteligentes basados en IA y otros sistemas de diálogo IA conversacional. En 2022 volverán a ganar importancia.
Esta tecnología aporta un verdadero beneficio, especialmente en el servicio al cliente. Para que los chatbots y los sistemas de respuesta a preguntas como asistentes virtuales sean de verdadera ayuda para los clientes y, por lo tanto, también para las empresas, hay una serie de desafíos que deben superarse. La IA debe interpretar, «comprender» y dar respuestas correctamente a las consultas de los clientes y recurrir lo menos posible a un experto humano. El procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) se utiliza para hacer que esta experiencia sea realista. Cuanto mejor funcione el sistema de IA conversacional, más consultas de clientes podrán procesar las empresas de forma automática. Esto no solo ahorra recursos de los empleados, sino que también hace que los clientes dependan menos del horario comercial.
Nuevos métodos democratizan la inteligencia artificial
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegarán cada vez más a las empresas en 2022. Los nuevos métodos están democratizando la tecnología y permitiendo que cada vez más empresas reduzcan costes a través de la automatización. Los clientes también se benefician de este desarrollo, porque las búsquedas inteligentes, los chatbots y los asistentes de idiomas también mejoran la experiencia del usuario.
Inteligencia artificial tendencias 2022