01. La inteligencia artificial hoy

La Inteligencia artificial hoy

El avión en marcha

Ola de innovación

En el momento que vivimos, la explosión de lo digital se estabiliza poco a poco dando paso a la siguiente ola de innovación: la inteligencia artificial y el internet de las cosas. La IA empezó a desarrollarse en los años 50, pero es ahora cuando los avances de la digitalización le han permitido florecer. Hasta la década del 2010 no contábamos con la potencia de computación necesaria. Se encuentra en plena escalada y alcanzará su pico máximo de aceptación y adopción durante la próxima década.

Fuente: Edison Institute

Triángulo de valor

La inteligencia artificial se apoya en tres pilares básicos: los datos, el hardware y el software. La combinación de datos de calidad, capacidad de computación y tecnología de software para crear soluciones de valor.

Según el Plan España Digital 2025, el volumen de datos producido en el mundo va en aumento rápidamente, de 33 zettabytes en 2018 a una previsión de 175 zettabytes en 2025.

175

zettabytes en 2025

Los datos permiten a los sistemas aprender más sobre la actividad humana y esto amplía la variedad de tareas que pueden resolver. Esto nos indica que la IA tiene por delante un largo recorrido de crecimiento.

¿Qué caracteriza el universo de la IA?

Datos masivos

Se requieren datos organizados para entrenar sistemas de inteligencia artificial. Su selección y distribución debe ser precisa y razonada.

Existe el mito de que solo emprenden estos proyectos las organizaciones con grandes cantidades de datos, pero lo cierto es que el volumen necesario va a depender de la naturaleza de la tarea, del objetivo final del sistema y de nuestra capacidad para ordenarlos y analizarlos. La tecnología ya permite entrenar ciertos modelos con un número reducido de entradas.

Transversalidad

La inteligencia artificial no es un sector, sino un conjunto de tecnologías que nos asisten en la actividad cotidiana y optimizan nuestros procesos, como ahora hacen cada día los dispositivos digitales. Esta optimización es transversal: contando con el talento adecuado, cualquier empresa puede encontrar su utilidad y aplicarla para su beneficio, con las particularidades propias de su negocio.

Incertidumbre

Los proyectos de inteligencia artificial conllevan más incertidumbre que otras tecnologías. Aprendemos a trabajar con probabilidades y márgenes de error, manteniendo la ilusión y gestionando la decepción. Reorientar el aprendizaje de los sistemas o aplicar IA a nuestros datos son métodos que pueden mejorar el porcentaje de éxito de los proyectos.

Altas expectativas

La tecnología convive siempre con la expectativa social, pero la inteligencia artificial se enfrenta a una expectación aún mayor.

Conocer las tecnologías, probarlas y experimentarlas nos permite ajustar las expectativas a la realidad de lo que pueden hacer por nosotros, e incluir la IA en nuestra organización con madurez y equilibrio, libre de prejuicios y presiones