El 2022 está siendo un año de gran incertidumbre, y como tal será un momento para que algunas empresas prosperen a causa de ello. A diferencia de otros momentos iguales, en este, la implantación correcta de la inteligencia artificial será un elemento diferenciador que ayudará a decidir cuáles de esas empresas sacarán partido de este momento. En este post te contaré dónde centrarán las empresas sus esfuerzos de IA a medida que analicen big data y busquen nuevas oportunidades de ingresos, con el objetivo de sacar partido a este momento de incertidumbre. ¿Te apuntas? Vamos a ello. 

Los problemas en la cadena de suministro derivados de la pandemia global están afectando a la producción de todo tipo de industrias. Desde automóviles, a aparatos electrónicos, pasando por muebles o incluso el papel higiénico.  

Al mismo tiempo, los precios mundiales de los alimentos han saltado a su nivel más alto en más de una década, a medida que la escasez de trabajadores, el cierre de fábricas y los altos precios de los productos básicos destrozan los planes incluso en las operaciones logísticas y de previsión más sofisticadas. 

Ante esta situación, muchas empresas se están empezando a mover buscando alternativas relacionadas con la tecnología, que les haga más competitivos, así como que les ayude a prever tendencias coyunturales y optimizar sus procesos de fabricación. 

Según una encuesta de PWC que se realizó a mitad de 2021 entre más de 1.000 empresas al nivel global, en nueve sectores, entre ellos la banca, la salud, o la energía, encontró que el 86% de ellas estaban ya preparadas para hacer de la IA una “tecnología convencional”. 

En función de lo que salió de esa encuesta, así como de otros estudios relacionados, podemos determinar, cuáles pueden ser las principales predicciones para el 2022 sobre Inteligencia Artificial en la industria global. Vamos a verlas. 

7 principales predicciones sobre IA en la industria global, para este 2022.

Hay muchas. Unas en desarrollo, otras ya implantadas y contrastadas, pero todas aún sin ser generales en su uso a nivel internacional. Sólo unas pocas empresas se están aprovechando hoy día de las oportunidades que les ofrece esta tecnología. 

Aquí te presento algunas de las que más se hablan, y siempre en función de varios informes y opiniones de expertos al nivel internacional. Vamos a ver cuáles son: 

#1. IA conversacional.

El año pasado la Inteligencia artificial conversacional fue utilizada mayormente en el campo de los videojuegos y el entretenimiento. Esta se utilizó sobre todo, para hacer que los videojuegos fueran más inmersivos permitiendo la interacción en tiempo real con los diferentes personajes.

Este 2022, es el año de utilizarla también para el ámbito laboral. Estas nuevas herramientas de inteligencia artificial conversacional nos permitirán trabajar de manera más eficiente y efectiva, utilizando el procesamiento del lenguaje natural. La síntesis de voz está lista para volverse tan emotiva y persuasiva como la voz humana en este 2022, lo que va a ayudar a industrias como el comercio minorista, la banca y la atención médica a comprender mejor y servir mejor a sus clientes.

Yendo más allá del procesamiento del lenguaje natural, las empresas que utilizan tanto el habla como el texto para interactuar con otras empresas y con sus clientes, emplearán la IA a medida que avanzan en ella, para comprender el contexto o el sentimiento en lo que se está diciendo. ¿El cliente está frustrado? ¿Tu jefe está siendo sarcástico? A pesar de que en el lenguaje español esto es especialmente complejo, se acelerará la adopción de herramientas como OpenAI Github copilot, que ayuda a los programadores a ser más efectivos en su trabajo relacionado con esto.

#2. Automóviles programables.

Todo automóvil perdía valor en el mismo instante en el que salía del concesionario, sin embargo, muy pronto esto dejará de suceder. Veremos a más fabricantes de automóviles moverse para reinventar la experiencia de conducción mediante la creación de arquitecturas definidas por software con capacidad para admitir nuevas aplicaciones y servicios a través de actualizaciones inalámbricas automáticas. Los vehículos mejorarán y serán más seguros con el tiempo.

La IA ayudará a desestresar la conducción diaria, por ejemplo, hasta el centro de trabajo. Esta inteligencia artificial actuará como un asistente personal, mejorando el viaje en el vehículo, aportando una experiencia más segura y agradable.

Los ocupantes del vehículo tendrán acceso a servicios inteligentes que siempre están activos, permitiéndoles utilizar IA conversacional en tiempo real para recomendaciones, alertas, controles de vehículos y mucho más.

Además, la inteligencia artificial y el análisis de datos ayudarán a entrenar y validar los vehículos autónomos para una amplia gama de condiciones de conducción, brindando seguridad diaria diseñada para el largo plazo.

#3. Estándares emergentes para 3D enfocados en el Metaverso.

Estos avances irán dirigidos a la descripción de mundos virtuales como el del Metaverso. Los estándares como Universal Scene Description (USD) y glTF evolucionarán rápidamente para satisfacer las necesidades fundamentales de la Web3 y los gemelos digitales.

La tasa de innovación en IA se ha acelerado durante toda esta década, pero la IA no puede avanzar sin grandes cantidades de datos diversos y de alta calidad. Hoy en día, los datos capturados del mundo real y etiquetados por humanos son insuficientes tanto en términos de calidad como de diversidad, para saltar al siguiente nivel de inteligencia artificial. En 2022, veremos una explosión de datos sintéticos generados a partir de mundos virtuales (Si quieres saber un poco más sobre cómo será el Metaverso y su aplicación en el área del marketing, te recomiendo nuestro post “Qué es el Metaverso y cómo influirá en las marcas”).

#4. AI4Science. La IA facilitará el descubrimiento de nuevos fármacos.

En los últimos 25 años, la industria farmacéutica ha pasado de desarrollar fármacos a partir de fuentes naturales (por ejemplo, plantas) a realizar cribados a gran escala con moléculas sintetizadas químicamente. El machine learning o aprendizaje automático permite a los científicos determinar qué fármacos potenciales merece la pena evaluar en el laboratorio, y la forma más eficaz de sintetizarlos, generando, según dicen los expertos, hasta un millón de fármacos nuevos.

La IA conducirá a avances en el descubrimiento de nuevos medicamentos y tratamientos, y revolucionará la atención médica. 

La categoría “medicamentos, cáncer, molecular, descubrimiento de fármacos” recibió la mayor cantidad de inversión privada en IA en 2020, con más de USD 13.800 millones, 4,5 veces más que en 2019, por poner un ejemplo.

La industria de dispositivos médicos tiene una oportunidad innovadora, habilitada por la inteligencia artificial, para minimizar y reducir costos, automatizar y aumentar la accesibilidad, y ofrecer innovación continuamente durante la vida útil del producto. Las empresas de dispositivos médicos evolucionarán desde la entrega de hardware hasta la provisión de sistemas de software como servicio (SaaS) que se pueden actualizar de forma remota para mantener los dispositivos utilizables después de la implementación.

La IA se integrará profundamente con HPC (computación de alto rendimiento) y hará posibles las simulaciones y modelos científicos a una escala y fidelidad sin precedentes en áreas como los modelos meteorológicos y climáticos.

#5. IA perimetral en procesos de fabricación.

En este caso, la tecnología 5G puede suponer nuevas oportunidades para la computación perimetral. La IA-on-5G desbloqueará casos en los que la IA perimetral podría aportar importantes soluciones para la industria. Esto abriría el camino a lo que se denomina como “Industria 4.0”: automatización de plantas, robots de fábrica, monitoreo e inspección, además de facilitar sistemas autónomos en carreteras de peaje o en aplicaciones de telemetría de vehículos. Del mismo modo, supondrá un avance en lo relacionado con espacios inteligentes en el retail, ciudades, cadenas de suministro, incluso lo que se llama la fábrica inteligente. Estas fábricas usan cámaras y otros sensores para realizar una inspección y un mantenimiento predictivo. Sin embargo, la detección es solo el primer paso. Una vez detectado, se deben tomar medidas. Esto requiere una conexión entre la aplicación de IA que hace la inferencia y los sistemas de monitoreo y control, u OT, que administran las líneas de ensamblaje, los brazos robóticos o las máquinas de recoger y colocar.

#6. IA para acelerar el servicio en negocios como el de la hostelería, el retail y la logística.

Los clientes cada vez demandan más un servicio más rápido. Por ello, precisamente los restaurantes de comida rápida han sido los primeros en implantar la IA para la toma de pedidos automatizada. Eso es posible gracias a los avances en la comprensión del lenguaje natural y el habla, combinados con los sistemas de recomendación. De este modo, los ‘fast food’ implementarán la toma de pedidos automatizada para acelerar los tiempos de entrega y mejorar las recomendaciones.

En los supermercados y las grandes tiendas, los minoristas aumentarán el uso de análisis de video inteligente para crear cajas automatizadas y compras autónomas o sin cajero.

La logística es otro de los puntos en los que la IA tendrá especial importancia. Y es que, si tenemos en cuenta que el punto fuerte de la inteligencia artificial está en simplificar los problemas increíblemente complejos, como es el caso de la cadena de suministros, en este aspecto va a tener mucho que decir. Tras la falta de aprovisionamiento que estamos viviendo actualmente (ver post “La crisis del desabastecimiento: La atención al cliente como solución”), optimizar la cadena de suministros, disponiendo del producto y realizando envíos mucho más rápidos, va a ser un área crítica para desarrollar con la IA, en el sector logístico.

La IA puede permitir pronósticos más frecuentes y precisos, asegurando que el producto correcto esté en la tienda correcta en el momento correcto.

Del mismo modo, la IA y el Data Science, ayudarán en todo lo relacionado con el almacenamiento (montacargas autónomos, automatización del empaquetado…) y la entrega de última milla (simulaciones de rutas).

#7. Descongelación de los Data Lakes como elementos clave en la analítica de datos.

Los data lakes han supuesto desde el inicio del trabajo del Big Data, un elemento fundamental, sin embargo, han estado, por así decirlo, congelados, debido a que están aislados y desacoplados del machine learning. Sin embargo, estos son muy efectivos, como he comentado, en el procesamiento de datos a gran escala (ver “Data Warehouse y Data Lakes. Qué son y para qué sirven”).

En este 2022 se prevé que los Data Lakes se modernicen definitivamente, a través de canalizaciones de datos de un extremo a otro debido a tres puntos de inflexión: infraestructura centralizada, la agilidad de las aplicaciones basadas en Kubernetes y el mejor almacenamiento adecuado a la tarea de su clase.

Durante la pandemia, a medida que los confinamientos se convirtieron en la nueva normalidad, las empresas y los consumidores se ‘digitalizaron’ cada vez más, proporcionando y comprando más bienes y servicios online. Este hecho trajo consigo un incremento exponencial de datos sobre esos consumidores, abriendo la puerta a un nuevo uso de esos datos que, junto con la IA, pueden abrir una nueva dimensión y convertirse en los impulsores de múltiples aplicaciones en todos los sectores.

Al nivel interno empresarial, la inteligencia artificial influirá sobre todo en la automatización de procesos, evitando que los empleados dediquen demasiado tiempo a trabajos repetitivos, pudiéndose centrar en tareas más creativas, por poner un ejemplo. Esto mejorará la productividad.

Llevamos años hablando de ella, pero quizás sea ahora en el 2022 cuando realmente empecemos a ver de una manera más evidente su aplicación real. La explosión de la Inteligencia Artificial no ha hecho más que empezar.