La mayor disrupción de la IA radica en medir su poder y saber quién lo ostentará

Existen diversos ámbitos que pueden ser revolucionados por la inteligencia artificial, pero antes de lanzar propuestas es necesario evaluar adecuadamente sus capacidades.

En 2030, la inteligencia artificial provocará un incremento adicional de 15,7 billones de dólares (15,7 trillones americanos) del PIB mundial. Así lo predice un reciente informe de PwC, que puntualiza que este impacto obedecerá a tres factores fundamentales: el aumento de la productividad por la automatización de procesos, incluido el uso de robots y de vehículos autónomos; el crecimiento de esa misma productividad debido al apoyo de la fuerza laboral en aplicaciones de inteligencia artificial; y el incremento del consumo gracias a la existencia de productos y servicios de mayor calidad y más personalizados.

¿Qué áreas serán las protagonistas de las mayores disrupciones? Para José Hernández-Orallo, catedrático de Sistemas Informáticos y Computación de la Universitat Politècnica de València y profesor visitante de la Universidad de Cambridge, la IA no es una tecnología más, sino “la tecnología detrás de la tecnología y, por lo tanto, en el futuro impactará en todos los aspectos de la vida, igual que la inteligencia misma, en general, ha sido disruptiva en todos los ámbitos: desde cómo hemos cambiado el planeta como especie hasta cómo se transforma la cultura y la sociedad”.

Hernández-Orallo, autor del libro The Measure of All Minds, explica a EL PAÍS RETINA que a corto plazo es más fácil imaginar las disrupciones de la IA, como las provocadas por los vehículos autónomos o la traducción en tiempo real. Sin embargo, las predicciones a medio plazo ya son más complejas, aunque en su opinión podrían estar marcadas, además de por la automatización, por “una combinación e hibridación mayor entre humanos y sistemas de IA donde estos últimos se convertirán en una extensión de nuestras capacidades cognitivas, con el fin de modelar desde nuestra red de contactos a nuestras actividades diarias y ayudarnos a tomar mejores decisiones y tener experiencias diferentes en todos los ámbitos”.

Por lo que respecta al largo plazo, según Hernández-Orallo sólo podemos elucubrar, aunque este catedrático recalca dos aspectos que conviene tener siempre presentes: “En primer lugar, sería una temeridad, además de una aberración científica y tecnológica, diseñar sistemas de IA sin saber evaluar adecuadamente sus capacidades; y en segundo lugar, el impacto de la inteligencia artificial depende no sólo de lo que se pueda realizar con ella, sino de quién esté detrás. ¿Seguirá la inteligencia distribuida, como aún lo está actualmente, en millones de mentes de aproximadamente las mismas capacidades o se concentrará en un oligopolio de gigantes tecnológicos con un poder, ese que da la inteligencia, sin precedentes ni contrapesos?”.

Sea como fuere, el informe de PwC desgrana ocho sectores donde no sólo ya se está aplicando la IA, sino que además incluyen áreas con grandes posibilidades de desarrollo en torno a esta tecnología.

Sanidad

La identificación temprana de pandemias para ayudar a prevenirlas o evitar su propagación, la mejora del diagnóstico por imágenes y la detección anticipada de posibles variaciones en la salud de los pacientes a través del análisis de datos son algunos de los objetivos en este ámbito. Además, José Santos, profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de La Coruña, afirma que en la industria farmacéutica la IA ayudará a descifrar las estructuras nativas tridimensionales de las proteínas, uno de los actuales retos de la biología computacional. “Una vez que esto sea posible, gracias a la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático que analizan diferentes modelos de posibles composiciones de esas estructuras, se acelerará y simplificará el desarrollo del fármaco más adecuado contra un componente específico. Se trata de una aplicación que aún está en una fase incipiente, pero ya se están entrenando sistemas de IA con algoritmos de búsqueda inspirados en sistemas biológicos y en modelos de representación atómica”, comenta Santos.

Automoción

Las flotas autónomas para compartir viajes marcan el futuro de la automoción. En este sentido, durante su intervención en Retina LTD, el encuentro para los líderes de la transformación digital celebrado el pasado 28 de noviembre, Thomas Beermann, CEO de car2go Europe, vaticinó que en 2030 el carsharing será “autónomo y eléctrico”, para lo cual su compañía está trabajando en una gestión inteligente de su flota de vehículos a través de algoritmos que permiten predecir la demanda de los clientes y mejorar su experiencia de usuario.

Los vehículos con funciones semiautónomas para prestar asistencia al conductor y la monitorización del motor a través de IA para un mantenimiento predictivo son otras de las predicciones apuntadas por PwC.

Servicios financieros

Los bancos ya están recurriendo a robo advisors para asesorar a sus clientes y automatizar las carteras de inversión. Pero, además, en los próximos años, gracias a la IA veremos nuevos avances en la configuración de planes financieros personalizados, en la detección de fraudes y blanqueo de dinero y en la automatización de operaciones orientadas al cliente.

Establecimientos comerciales

Según PwC, las tres áreas con mayores posibilidades de desarrollo de la IA en el sector retail son la oferta de productos con diseños personalizados; la gestión automatizada del inventario y las entregas; y la anticipación a la demanda de los clientes. En relación a este último punto, muchos comercios ya han comenzado a aplicar algoritmos de aprendizaje automático para predecir pedidos.

Tecnología, comunicaciones y entretenimiento

En este ámbito, la computación afectiva y el aprendizaje automático están logrando la aparición de dispositivos cada vez más empáticos, de tal modo que serán capaces de ofrecer contenidos personalizados en función del estado de ánimo del usuario o del contexto. Este es el caso de los nuevos móviles Huawei Mate 10, cuyo procesador Kirin 970 simula el pensamiento humano y es capaz de analizar el entorno, lo cual hace que estos teléfonos sean más “conscientes” de las necesidades de los usuarios en cada momento. Además, gracias a la inclusión de la IA dentro del propio chipset del terminal, estos smartphones se caracterizan por unas capacidades muy avanzadas: asistentes personales mucho más veloces, traducción simultánea sin conexión a Internet, visión artificial en tiempo real en la palma de la mano o identificación de objetos y personas en las imágenes, entre otras.

Fabricación

Estíbaliz Garrote, responsable de Computer Vision en el centro de investigación y desarrollo tecnológico Tecnalia, recuerda que “cada día hay más ejemplos en los que la IA ayuda a solucionar problemas y a generar nuevos productos y negocios en el sector industrial, donde está presente en muchas líneas de producción y logística”. En este sentido, Tecnalia ha colaborado en el desarrollo de un equipo que inspecciona el 100% de la producción de tubos de acero, lo que en una economía tan competitiva ayuda a generar un producto de la máxima calidad.

La supervisión y autocorrección de los procesos de fabricación, la optimización de la cadena de suministro y la producción bajo demanda son los principales aspectos que se verán revolucionados de aquí a 2030.

Energía

Desde el punto de vista del consumo, la medición inteligente mostrará al usuario información en tiempo real sobre el uso de las distintas fuentes de energía, lo que ayudará a reducir las facturas. Por lo que respecta al suministro, la IA se aplicará para conseguir un funcionamiento y almacenamiento más eficientes, así como el mantenimiento predictivo de las infraestructuras.

Transporte y logística

Desde hace años, gracias a la inteligencia artificial se han construido máquinas con diferentes grados de autonomía destinadas al transporte y la logística: desde el metro de la ciudad japonesa de Sendai hasta los populares drones. Ahora, las principales revoluciones en este ámbito por mejorar el seguimiento de cada entrega, por obtener un mayor control del tráfico, incluida la reducción de atascos, y por incrementar la seguridad durante los desplazamientos.

Fuente: retina.elpais.com

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