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Las 4 principales tendencias de inteligencia artificial para 2021

Antes de que la pandemia global golpeara en 2020 y el mundo se volviera de cabeza, la inteligencia artificial (IA) , y específicamente la rama de la IA conocida como aprendizaje automático (ML), ya estaban causando una disrupción generalizada en casi todas las industrias.

La pandemia de Covid-19 ha afectado muchos aspectos de nuestra forma de hacer negocios, pero no ha disminuido el impacto que la IA está teniendo en nuestras vidas. De hecho, se ha hecho evidente que los algoritmos de autoaprendizaje y las máquinas inteligentes desempeñarán un papel importante en la lucha continua contra este brote, así como otros que podamos enfrentar en el futuro.


Indudablemente, la IA sigue siendo una tendencia clave cuando se trata de elegir las tecnologías que cambiarán la forma en que vivimos, trabajamos y jugamos en el futuro cercano. Entonces, aquí hay una descripción general de lo que podemos esperar durante lo que será un año de reconstrucción de nuestras vidas, así como de repensar las estrategias y prioridades comerciales.

Análisis e información más inteligentes de Big Data Data


Durante esta pandemia en curso, hemos visto de primera mano la necesidad urgente de analizar e interpretar rápidamente los datos sobre la propagación de virus en todo el mundo. Los gobiernos, los organismos de salud mundial, los centros de investigación académica y la industria se han unido para desarrollar nuevas formas de recopilar, agregar y trabajar con información. Nos hemos acostumbrado a ver los resultados de esto en las noticias todas las noches, cuando se dan las últimas tasas de infección o muerte para nuestras propias regiones.


El avance tecnológico es la razón principal por la que esta pandemia no ha matado (todavía) a tantos como, por ejemplo, el brote de gripe española de 1918 que se cobró hasta 50 millones de vidas. Desde los avances en la tecnología médica y los estándares de atención, hasta los avances en la tecnología de la comunicación que permitieron detectar los brotes con mayor rapidez e imponer bloqueos. Durante el próximo año, la IA se agregará a la lista de desarrollos tecnológicos que nos permiten enfrentarnos a las pandemias de manera más efectiva.


Solo el crecimiento en la cantidad de literatura científica y médica es enorme, con más de 28,000 artículos publicados hasta abril de este año relacionados con Covid-19. Un motor de búsqueda dedicado impulsado por procesamiento de lenguaje natural (NLP) algoritmos ya ha sido puesto a disposición, por lo que cualquiera puede obtener la asistencia de AI en la investigación de este conjunto de datos masiva.


También se está trabajando para desarrollar soluciones de inteligencia artificial para ayudar a lidiar con la enorme acumulación de otros problemas médicos, como el cáncer , donde el tratamiento se ha visto afectado a medida que se desvían recursos para combatir el Covid-19. Durante el próximo año, es probable que veamos la adopción acelerada de la IA en muchas otras áreas de la atención médica, no solo relacionadas con la lucha contra los virus.


 Al desarrollar nuestra capacidad para aplicar la resolución de problemas de aprendizaje automático a estos conjuntos de datos globales masivos en tiempo real, detectaremos brotes con mayor facilidad, rastrearemos el contacto entre personas infectadas, permitiremos diagnósticos más precisos y, al predecir las formas en que un virus podría evolucionar en el futuro, desarrollar vacunas más eficaces y duraderas.

Detección y prevención automatizadas


Ya hemos visto el uso de drones en varias jurisdicciones, incluido Estados Unidos, para al menos probar la posibilidad de que se puedan usar para monitorear si se están siguiendo las pautas de distanciamiento social . Hay aplicaciones más avanzadas en el horizonte, como drones con la capacidad de detectar síntomas de COVID, como altas temperaturas en personas dentro de una multitud. Estos sistemas utilizan tecnología de visión por computadora para analizar los datos capturados por las cámaras en los drones e informar a las autoridades o administradores locales de las estadísticas y probabilidades en torno a la propagación del virus. 


Otra área de crecimiento relacionada será el uso de tecnología de reconocimiento facial, también impulsada por algoritmos de visión por computadora. Algo más controvertido ya que se centra en la identificación de individuos, en lugar de patrones entre grupos de personas, el reconocimiento facial ha sido utilizado por la policía para detectar bloqueos y personas que evitan la cuarentena , así como para rastrear los movimientos de individuos que muestran síntomas dentro de una multitud.


La evidencia parece sugerir que el público se ha vuelto más tolerante con las tácticas de vigilancia que anteriormente se habrían considerado demasiado draconianas, debido a los riesgos para la salud que presenta el virus. Es probable que esta tolerancia se pruebe más a fondo en los próximos 18 meses a medida que los tecnólogos se vuelvan más expertos en la vigilancia impulsada por la IA e incluso en la aplicación.

Negocios en recuperación: prediciendo la transformación del comportamiento


La forma en que vivimos, trabajamos y socializamos se ha visto enormemente afectada por la propagación de Covid-19. Si bien ha habido una fuerte y constante tendencia hacia lo digital en muchos aspectos de la sociedad, este año hemos sido testigos de una estampida. Las ventas de Amazon durante el segundo trimestre de 2020 aumentaron un 40% con respecto al mismo período del año pasado, ya que incluso aquellos que hasta ahora han evitado el comercio minorista en línea se vieron obligados a reevaluar sus opciones.


Ya existen herramientas y plataformas de IA para ayudar a las empresas a comprender la forma en que sus clientes se están adaptando a una nueva realidad. Las organizaciones que anteriormente estaban rezagadas en su adopción de canales digitales para el comercio y el fomento de las relaciones, han llegado a comprender la urgencia de la situación y se están familiarizando rápidamente con conceptos como el análisis del comportamiento y la personalización. Las herramientas que brindan a las organizaciones acceso de autoservicio a esta tecnología serán cada vez más frecuentes a lo largo de 2021, a medida que las pequeñas y medianas empresas buscan establecer su ventaja competitiva.

Apagar la próxima pandemia antes de que comience


La mayoría de los algoritmos de IA están orientados a la predicción, y el santo grial de la epidemiología asistida por IA será construir sistemas que puedan predecir con precisión cuándo y dónde se producirán brotes futuros. Esta investigación ha estado en curso durante algún tiempo y, de hecho, algunas de las primeras alertas sobre el brote actual fueron generadas por IA. La herramienta BlueDot, con sede en Toronto, ya estaba escaneando 100.000 fuentes de datos gubernamentales y de los medios de comunicación a diario cuando emitió una alerta sobre un posible brote en Wuhan, China, el 31 de diciembre de 2019.



Podemos esperar que la investigación de la IA produzca más avances en los próximos 18 meses que aumentarán nuestra capacidad para detectar y reaccionar ante el peligro de brotes virales. Sin embargo, para que esto suceda, también se requerirá una cooperación global continua entre los gobiernos y la industria privada. La forma en que esto se desarrolle probablemente se verá afectada por la política global y los legisladores, así como por el curso del desarrollo tecnológico. Por esta razón, cuestiones como el acceso a conjuntos de datos médicos y las barreras al intercambio internacional de información también serán temas candentes durante el próximo año.


Fuente

Bernard Marr Bernard Marr es un autor de best-sellers a nivel internacional, popular orador principal, futurista y asesor estratégico de negocios y tecnología para gobiernos y empresas.

Forbes


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