10 Tendencias de IA líderes que transformarán los negocios en 2023

A medida que la inteligencia artificial emerge de sus primeras etapas de adopción y entra en el ámbito principal, los analistas prevén cómo la tecnología asumirá más roles y cambiará el panorama de diversas industrias. Las empresas ya están confiando en los activos de IA para lograr una mayor eficiencia, insights más rápidos y experiencias de cliente mejoradas. Veamos qué podemos esperar del mercado de IA a medida que madure en 2023.

10 principales tendencias de IA que transformarán los negocios en 2023:

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 similar al conjunto de datos de entrada original del mundo real. Este tipo de IA utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para aprender patrones y características en ese conjunto de datos, que pueden 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 destacándose en el próximo año:

• Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)

Desarrollado en 2020, GPT-3 es un modelo de predicción del lenguaje que «completa automáticamente» el texto después de estudiar millones de páginas web e investigaciones científicas en Internet. GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros de aprendizaje automático. Este producto de IA generativa trabaja con herramientas actuales de redacción, que generan contenido escrito similar al de los humanos después de proporcionarles contextos, como temas, descripciones o frases introductorias. Puedes utilizar esta herramienta para elaborar esquemas, resúmenes, ensayos, artículos de opinión y más.

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

• ChatGPT

ChatGPT es una versión de bot de GPT-3 que debutó en noviembre de 2022. Es un modelo de lenguaje grande que puede responder preguntas y seguir instrucciones después de recibir «entrenamiento» a partir 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 respuesta.

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

Algunas de las preocupaciones relacionadas con ChatGPT son su posible uso para componer ensayos y trabajos académicos. Sin embargo, su contenido generado puede incluir frases sin sentido o incluso información incorrecta. Puede ser necesario auditar el rendimiento de ChatGPT para evitar la desinformación en 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 características de creación gráfica. El nombre del producto proviene del surrealista español Salvador Dalí y del robot de la película animada de Pixar de 2008, WALL-E.

Puedes crear arte ingresando una descripción y DALL-E genera varias versiones. O puedes crear una nueva imagen a partir de una existente utilizando indicaciones de texto. Los usuarios pueden realizar «rellenos» o eliminar partes de una imagen y reemplazarlas por otra cosa. O pueden realizar «pinturas externas», en las que DALL-E puede agregar más cosas a una foto original (sujeto principal o, El paisaje). Estas capacidades hacen de DALL-E una herramienta útil para los sectores de branding y marketing creativo.

Se informa que OpenAI ha establecido políticas que impiden que DALL-E cree imágenes «violentas, para adultos o de odio». No obstante, esta herramienta también es propensa a sesgos, al igual que GPT-3. Según informes, DALL-E generó imágenes de hombres caucásicos siguiendo la indicación «el CEO».

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

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

2. Mayor colaboración humano-IA

El alcance del apoyo de la IA a diversas funciones humanas ha alcanzado y alcanzará nuevas alturas, lo que les ha valido el nombre de cobots o robots colaborativos. Los expertos del mercado prevén que más empresas implementen máquinas con IA incorporada para realizar tareas repetitivas y físicamente agotadoras. De este modo, el personal humano podrá desempeñar tareas más especializadas. Las características de la IA también pueden permitir que los equipos detecten y respondan rápidamente a defectos o fallas, mejorando la seguridad y reduciendo los costos de reparaciones o lesiones.

Los cobots serán más comunes en los siguientes campos:

• Fabricación de automóviles: ensamblaje de automóviles, pintura en aerosol, pulido de superficies, verificación de sistemas y adaptación o reconstrucción de líneas de producción de automóviles para acomodar modelos eléctricos. Las empresas con actividades de paletización y soldadura esperan adoptar más cobots con mayor capacidad de carga y mayor alcance.
• Agricultura: drones para siembra, aplicación de fertilizantes y pesticidas, seguimiento de intrusos y especies invasoras, e iluminación LED e hidroponía para agricultura en interiores
• Salud y hospitalidad: recolección de muestras, reposición de suministros hospitalarios, cirugía, recuperación de lesiones, apoyo a los trabajadores de la salud en hogares de cuidado residencial y en hogares de ancianos o discapacitados
• Alimentos y bebidas: almacenamiento, etiquetado de alimentos
• Electrónica: inspección de calidad de chips telefónicos, procesadores de chips telefónicos y placas de circuito impreso
• Tecnologías emergentes: sensores de torsión, sensores de detección de proximidad, efector final (herramientas de extremo de brazo, como ventosas magnéticas, mecánicas, neumáticas y magnéticas
• Defensa: despeje de caminos de dispositivos 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 la salud, la construcción y la defensa pueden reemplazar los métodos de capacitación tradicionales con aprendizaje basado en realidad virtual y aumentada para mejorar la seguridad y reducir los gastos.

3. Ética y regulación

En medio de los muchos beneficios de la IA generativa, las personas temen su mal uso, como la producción de videos deepfake. Los ciberdelincuentes pueden utilizar estas herramientas para cometer fraude, difamación, chantaje, venganza, coerción o extorsión. También surgen preguntas sobre 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 ha promulgado una Ley de IA (Ley Local 144 de la Ciudad de Nueva York) que requiere que los empleadores cumplan con los requisitos de auditoría de sesgos antes de utilizar herramientas automatizadas para evaluar a los solicitantes de empleo. Además, los equipos de contratación deben informar a los candidatos sobre el uso de estas herramientas para la contratación y selección de empleados.

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A partir de 2021, el Consejo Europeo ya ha presentado una propuesta para regular la inteligencia artificial. La legislación propuesta clasifica las aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial en categorías prohibidas, de alto riesgo y de bajo riesgo.

Cuando se apruebe, el AI Act servirá como contraparte de la Regulación General de Protección de Datos para la inteligencia artificial.

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4. Democratización: IA de bajo código y sin código

La tendencia de bajo código y sin código en el desarrollo de sitios web y aplicaciones se trasladará a la inteligencia artificial, permitiendo a las organizaciones personalizar estos sistemas inteligentes a través de plantillas preconstruidas y métodos de arrastrar y soltar. De esta manera, la integración de la IA en los flujos de trabajo existentes ocurrirá más rápidamente. El uso de la IA también escalará más rápido dentro de su estructura corporativa.

Además de utilizar IA de bajo código y sin código para automatizar tareas repetitivas como facturación, cumplimentación 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 expertos del mercado de 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 utilizando herramientas de bajo código y sin código cuesta un 70% menos y se completa más rápido (tan corto como tres días) que los métodos tradicionales, el 66% de los desarrolladores ya utilizan (39%) o planean hacerlo (27%) en 2023. Mientras tanto, Gartner pronosticó que para 2026, «los desarrolladores ciudadanos», es decir, aquellos que no tomaron cursos formales de programación, representarán el 80% de los usuarios de desarrollo de herramientas de bajo código.

5. Ciberseguridad sofisticada

Otro aspecto lamentable de la IA es que los hackers 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:

• Manipulación de datos, incluyendo clasificación, catalogación, integración y control de calidad
• Gestión de vulnerabilidades mediante la observación del tráfico de la red e identificación de patrones que sugieran comportamiento delictivo
• Detección de amenazas a través de la IA predictiva, que puede proyectar cuál de las miles de alertas tiene los riesgos más altos y ocuparse de ellas primero

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

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

6. Digital Twinning

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 será un producto o sistema

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La plataforma Omniverse del principal fabricante de GPU, NVIDIA, es un ejemplo de tecnología de gemelo digital. Así es cómo está ayudando a las siguientes compañías:

• BMW

El Grupo BMW de Alemania utiliza Omniverse como su fábrica virtual. La plataforma integra datos de diversas herramientas de diseño y planificación de diferentes productores para crear simulaciones foto realistas en tiempo real en un entorno único.

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

• Lowe’s

La empresa minorista estadounidense Lowe’s Companies Inc. también ha utilizado Omniverse para simular sus dos tiendas: una en Washington (Mill Creek) y otra en Carolina del Norte (Charlotte). El personal puede acceder a estas tiendas simuladas utilizando sus computadoras de escritorio o los auriculares de realidad aumentada Magic Leap 2.

La versión de Omniverse de la tienda ayudará a reabastecer los estantes, reconfigurar los diseños, ver información de productos desde cajas cerradas en estantes de difícil acceso 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 ventas.

• HEAVY.AI (anteriormente OmniSci)

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

Otros ejemplos incluyen la creación de ciudades virtuales. Por ejemplo, el Centro de Operaciones y Gestión Urbana de Shanghái tiene un clon digital de la ciudad china que muestra sus cuerpos 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 hacerla más accesible incluso para empresas más pequeñas.

7. IA para personalización

eCommerce: Aunque el 62% de los consumidores expresaron preocupación por el sesgo de la IA, el 69% de los encuestados en una encuesta de Salesforce dijeron que están dispuestos a usarla por parte de las marcas si esto mejora su experiencia de compra. Esta tendencia continuará, dado que el 91% de los consumidores ya interactúa con chatbots, la mayoría de los cuales son bots con IA. Las herramientas de marketing de IA ayudan a las marcas a analizar las interacciones con los clientes para personalizar las búsquedas de productos, las recomendaciones y los mensajes.

Entretenimiento: La dependencia de la IA también puede aumentar en la industria cinematográfica, donde las compañías de cine ya están recurriendo a herramientas de análisis de audiencia para encontrar las mejores historias para sus próximas películas. Screenvision Media presentó su tecnología propia Cinelytics a sus anunciantes en 2022, mientras que Warner Bros. adoptó una tecnología similar anteriormente para predecir las ventas de boletos. Desde 2018, 20th Century Fox co-desarrolló Merlin Video con el Laboratorio de Soluciones Avanzadas de Google para predecir el interés de los espectadores en función del estudio de los trailers de películas por parte de la IA. Además, Netflix utiliza el historial de visualización de sus suscriptores para sugerir qué ver.

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

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

8. IA en tecnología de voz

Biometría de voz: Más empresas explorarán el uso de biometría o autenticación de voz para la protección de identidad en lugar de contraseñas o PIN. Los asistentes de voz crearán una «huella de voz» a partir de su muestra grabada y la utilizarán para comparar cualquier nueva voz que reciban cada vez que desbloquee su dispositivo a través del habla. Un número creciente de bancos utiliza el reconocimiento de voz, lo que permite a los clientes acceder a sus cuentas a través de la autenticación por voz.

Clonación de voz: La IA puede utilizar una muestra de voz de una persona para generar nuevo audio. La tecnología acelerará la grabación de locuciones para un proyecto y contenido de voz para películas, videojuegos y otros. VoCapsule tiene una plataforma de «banco de voces» 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 utilizar la clonación de voz para localizar contenido, permitiendo a las personas escuchar promociones o instrucciones en su idioma nativo. Mientras tanto, los cineastas pueden utilizar esta tecnología para manipular la voz de un actor y que hable diferentes idiomas. Transferirán elementos extraídos de la grabación original del artista a una pista secundaria que contiene la voz de un intérprete o talento vocal. El proceso conserva el acento y la interpretación vocal de la voz de traducción secundaria.

9. IA en automoción

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 prevé que el mercado de vehículos autónomos aumentará 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 rutas y la optimización, y en última instancia, «entrenando» a los autos autónomos para conducir de manera segura. Además, están surgiendo soluciones de conectividad de vehículos que permiten a los autos autónomos «comunicarse» y evitar colisiones con otros vehículos, peatones y objetos.

10. IA en medicina

Medicina de precisión: A medida que la IA optimiza los registros electrónicos de salud, los profesionales médicos pueden ofrecer diagnósticos específicos, desarrollar medicamentos personalizados y personalizar planes de tratamiento. Los diagnósticos mejorados por IA pueden reducir el daño que uno de cada cuatro pacientes experimenta anualmente debido a negligencia u omisión hospitalaria.

Exámenes virtuales y ensayos clínicos descentralizados: La telemedicina ampliará sus poderes para incluir exámenes físicos remotos con la ayuda de soluciones para teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles. Entidades de investigación y farmacéuticas pueden utilizar los mismos dispositivos para llevar a cabo ensayos clínicos, de modo que los participantes no necesiten viajar a un sitio de ensayo para responder encuestas y