En estas áreas genera más valor la inteligencia artificial

La inteligencia artificial está demostrando que su mayor valor será en tres áreas, principalmente: mercadotecnia, cadena de suministro y manufactura. A escala global, se estima que el valor que esta tecnología puede agregar en estas tres ramas podría alcanzar hasta los dos mil millones de dólares. De hecho, es en la manufactura donde está su mayor valor.

En este podcast abordaremos lo que se espera de esta tecnología para llevarla de las pruebas de concepto a proyectos transversales.

La inteligencia artificial está demostrando que su mayor valor será en tres áreas, principalmente: mercadotecnia, cadena de suministro y manufactura. A escala global, se estima que el valor que esta tecnología puede agregar en estas tres ramas podría alcanzar hasta los dos mil millones de dólares. De hecho, es en la manufactura donde está su mayor valor.

Las áreas de mayor impacto

La esencia de la inteligencia artificial es el aprendizaje. Así como los humanos aprenden a comunicarse, identificar patrones visuales, o conducir un auto, las máquinas pueden ser entrenadas de forma similar para ejecutar tareas basadas en poderosos algoritmos de aprendizaje. Un método común para entrenar máquinas consiste en proveerles información y datos etiquetados. Por ejemplo, vamos a entrenar a una máquina para distinguir gatos en imágenes; entonces entrenamos esa máquina con miles de fotografías de gatos combinadas con la palabra “gato” como etiqueta.

Se dice entonces que tales máquinas poseen inteligencia artificial si, dado su entrenamiento, son capaces de atribuir la etiqueta correcta, con suficiente exactitud, a un conjunto de datos que era previamente desconocido.

Siguiendo el ejemplo anterior, una máquina podría entonces ser capaz de identificar correctamente un gato de una fotografía que no le resulte familiar.

Cuando escuchas inteligencia artificial quizá pienses en una tecnología compleja, pero tiene aplicaciones en tu día a día; algunas de ellas incluyen conducción autónoma, visión artificial o computer vision, toma de decisiones o procesamiento del lenguaje natural. Esta última es, por ejemplo, la tecnología que opera detrás de los traductores automáticos de Google, o los asistentes tipo Siri o Alexa.

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El valor de la inteligencia artificial

La IA tiene el beneficio de adaptarse a muchos contextos heterogéneos, tal y como lo hacen los humanos.

Un Sistema de IA bien entrenado es capaz de ejecutar ciertas tareas con el mismo nivel de habilidad que un humano, pero con las ventajas adicionales de tener una alta escalabilidad y sin necesidad de hacer pausas. La IA puede descubrir patrones en los datos que son demasiado complejos para que los expertos los humanos los reconozcan.

En algunas aplicaciones específicas tales como computer vision, la IA ya ha alcanzado niveles de ejecución que sobrepasan el nivel de los humanos, por ejemplo, en diagnósticos de cáncer de piel.

NO es nueva

La idea de la IA data de la décadas de los 50, cuando sus avances estaban limitados únicamente al campo científico. Sin embargo, en los últimos años, gigantes de las Tecnologías de la Información -alimentados por la abundancia de los datos, avances en algoritmos, y el uso de hardware de alto rendimiento para el procesamiento paralelo -han comenzado a cerrar la brecha entre la ciencia y las aplicaciones de negocio. Y desde luego muchísimas empresas han reforzado la oferta tecnológica en este campo, ampliando el portafolio de opciones en el mercado hacia soluciones más personalizadas.

Hoy en día, la adopción de la IA se ha vuelto mucho más fácil debido a librerías y algoritmos de código abierto que están disponibles, desde luego, de forma gratuita, una mayor potencia informática basada en la nube que es relativamente barata, así como la proliferación de sensores que facilitan la generación y extracción de enormes conjuntos de datos en tiempo real. Por lo tanto, no solo grandes empresas, sino sobre todo startups, como decíamos, están jugando un rol significativo para traer la IA a nuestras vidas y hacerla más alcanzable.

Este podcast fue elaborado con información de McKinsey