Ayer dio comienzo la conferencia anual para desarrolladores de Google, Google I/O, que reúne a más de 7.000 desarrolladores en un evento durante tres días. I/O brinda una oportunidad única para compartir algunas de las innovaciones más recientes de Google.
Este año, la apuesta de la compañía está centrada en la inteligencia artificial. Entre otras novedades, Google ha incorporado nuevas funcionalidades a su asistente virtual y recomendaciones a su aplicación de mapas, basadas en las preferencias del usuario y en el conocimiento que Google tiene del mismo.
Estamos ante una gran oportunidad para que la inteligencia artificial transforme diversos ámbitos. Por ejemplo, Google ha desarrollado una red neuronal capaz de detectar signos de retinopatía diabética usando imágenes médicas del ojo. Este año, el equipo de IA demostró que su sistema de deep learning puede utilizar algunas de esas mismas imágenes para predecir el riesgo de ataque o paro cardíaco de un paciente con un gran nivel de precisión.
Las soluciones de inteligencia artificial, ya sea ‘machine learning’ o ‘deep learning’, están llamadas a convertirse en el mejor amigo de las empresas de aquí a 10 años. De hecho, tal es la implementación de este tipo de tecnología, que a nivel mundial el 80% de las empresas ya utilizan algún tipo de inteligencia artificial y el 30% tienen pensado aumentar su inversión en los próximos tres años.
En España, esta cifra no se queda atrás, ya que el 58% de las empresas está intentando, en mayor o menor forma, sacar partido de la inteligencia artificial. En concreto, el 46% tiene en marcha algún tipo de proyecto piloto, y un 12% ya está viendo resultados, sobre todo, en la mejora de la satisfacción del cliente, en la toma de decisiones y en la reducción de costes, tal y como informa Digital Innovation Center.
TELCO y banca, los sectores más punteros en la aplicación de IA
A pesar de que las tecnologías de inteligencia artificial son de reciente creación, hay sectores más punteros que otros en la aplicación de este tipo de tecnologías. En concreto, “los sectores de telecomunicaciones y de banca, son los más punteros en la aplicación de este tipo de tecnologías, mientras que los de retail y energía son los próximos que se sumarán en masa a esta tendencia” declara Cristina Aranda, Chief Marketing Officer de las empresas de desarrollo de software de calidad e inteligencia artificial aplicados a negocio, Intelygenz y Terminus 7, respectivamente.
Falta de talento especializado
A pesar de la positiva implementación de la inteligencia artificial en las compañías, esta no va todo lo rápido que las empresas desearían. De hecho, la principal barrera para la implantación de este tipo de soluciones es la falta de talento especializado (19%), seguida de la no existencia de un caso de negocio y ROI claro (16%). A estos hay que añadir aspectos culturales como la gestión del cambio (13%) y la falta de liderazgo para impulsar las iniciativas (12%).
“Las soluciones de inteligencia artificial y más concretamente, la aplicación de machine learning, supondrán cambios totalmente disruptivos en el ecosistema de las compañías de aquí a 10 o 15 años.
Sin embargo, esta implementación podría darse de forma mucho más rápida, si no fuera por la dificultad que tienen las empresas para encontrar profesionales cualificados en tecnologías como el data scientist, big data developer, big data architect y data analyst” afirma Mayte Ruiz de Velasco, directora del Digital Innovation Center -el centro de estudios que ofrece la formación especializada en disciplinas digitales más vanguardista y actualizada del mercado. “La inmensa mayoría de las empresas están buscando estos nuevos perfiles para dar respuestas las necesidades que genera la IA” aclara.
En la actualidad, algunas de las aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning más usadas por las compañías son el reconocimiento facial o de voz, los motores de búsqueda, las aplicaciones antispam, los coches autónomos o la sugerencia de productos en base los gustos personales. “Sin la inteligencia artificial, empresas como Amazon o Netflix no serían lo que son hoy en día” sentencia Aranda.
Para paliar esta carencia de formación especializada, el Digital Innovation Center en colaboración con Intelygenz, pondrán en marcha próximamente un ‘bootcamp’ de 20 horas sobre ‘applied machine learning’, que hace referencia a la aplicación de técnicas de machine learning desde un punto de vista práctico para la resolución de problemas del día a día en entornos de operación y negocio.
“Partiendo de los fundamentos sobre los que se asienta machine learning, se realiza un recorrido por las distintas técnicas existentes, así como una revisión de casos de uso que ayuden a entender el valor del machine learning en ámbitos industriales y empresariales. ¿Qué tipo de problemas puede resolver? ¿En qué dominios la aplicación puede tener mayor repercusión? Entender machine learning no sólo como disciplina científica, sino como propuesta de valor del negocio” resalta Ruiz de Velasco.