7 Tendencias en inteligencia artificial para 2022

tendencias inteligencia artificial 2022

Con el arranque del nuevo año, te preguntarás cuáles serán las líneas maestras que marcarán el camino de la inteligencia artificial durante estos 12 meses. Para ayudarte a despejar esta cuestión, desde Datision hemos identificado un conjunto de 7 aspectos que debes seguir muy de cerca. No esperes más e infórmate sobre sus claves.

¿Qué tendencias marcarán al mundo de la inteligencia artificial en 2022?

1.- Un mercado que sigue al alza

La madurez de la inteligencia artificial se verá reflejada en una mayor adopción de sus soluciones en todo tipo de sectores. Esto se traducirá en un crecimiento de su mercado. Según Gartner, en 2022 el mercado del software basado en inteligencia artificial será de 62.500 millones de dólares, un 21.3% más que el 2021.

Además, se identificaron los principales casos de uso de este tipo de software, que serán:

  • Gestión del conocimiento.
  • Asistentes virtuales.
  • Vehículos autónomos.
  • Lugar de trabajo digital.
  • Datos de crowdsourcing.

2.- Hiperautomatización de procesos

La inteligencia artificial seguirá siendo en 2022 una pieza clave para la automatización de procesos empresariales. Dentro de las líneas de producción, tecnologías como la visión artificial o visión por computador agilizará enormemente las tareas de control de calidad de materias primas, productos terminados y semielaborados.

Estas herramientas también participan en la monitorización permanente de variables relacionadas con el estado y funcionamiento de los equipos. Así, se recopilan datos sin la necesidad de que los operarios tengan que hacer revisiones continuas en persona.

La automatización con IA, además de acelerar operaciones, también elimina los sesgos propios del ser humano, los errores que acarrea nuestra propia naturaleza y las diferencias de criterio entre distintas personas.

3.- Optimización de los recursos humanos

La progresiva implementación de soluciones de inteligencia artificial en los diversos procesos productivos ha ido mitigando ciertos temores por parte de los trabajadores. Unos temores relacionados con la idea de que sus puestos de trabajo peligraban por la incorporación de soluciones tecnológicas capaces de automatizar sus tareas.

Sin embargo, se ha ido demostrando que esto no es así, sino que más bien ha supuesto una mejora en las condiciones de los empleados y en la gestión de recursos humanos. Por ejemplo, ahora pueden abandonar tareas repetitivas y sin apenas valor añadido para dedicarse a operaciones más relevantes y motivadoras.

Además, el uso de soluciones como las de mantenimiento predictivo hace que se administren más eficientemente los recursos humanos, ahorrando tiempo en realizar revisiones de los equipos innecesarias cuando estos se encuentran en buen estado. Para marketing, ventas y atención al cliente, la inteligencia artificial permite detectar las oportunidades y clientes más valiosos y que los principales esfuerzos se enfoquen en ellos.

4.- Comprensión del lenguaje humano

El Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN lleva un tiempo siendo uno de los usos más frecuentes de la inteligencia artificial y en los que más se sigue y se seguirá trabajando. Una clara son los cada vez más habituales y mejorados chatbots que podemos encontrar en muchas webs para resolver nuestras dudas.

Pero el Procesamiento del Lenguaje Natural es mucho más que los chatbots. Éste se aplica en funciones como el análisis de publicaciones en redes sociales para detectar las emociones que se esconden tras estas, traducciones automáticas, generación de subtítulos, clasificación de documentos y su contenido, detección de topics, etc.

Actualmente el modelo PLN más avanzado existente es el conocido como GPT-3, que maneja más de 175.000 millones de parámetros. Actualmente, se está trabajando en su siguiente versión, GPT-4, que incluye más de 100 billones de estos parámetros, multiplicando por mucho las oportunidades de esta tecnología.

Datision - Tendencias inteligencia artificial 2022

5.- Datos más y mejor protegidos

A medida que cada vez estamos más conectados digitalmente, los ciberataques se vuelven cada vez más peligrosos y críticos para las empresas. La mayor presencia de computadoras y sistemas y el aumento de los flujos de información por ellos hace que debamos ser más cuidadosos con su protección.

Durante el recién terminado 2021, en España se produjeron unos 40.000 ciberataques diarios, lo que supuso un 125% más que en 2020. A esto debemos sumar el hecho de que cada ciberataque tiene un coste medio de 30.000 euros para una PYME. Un precio que puede suponer para muchos negocios un lastre del que es imposible librarse, provocando su cierre en muchas ocasiones.

Frente a este panorama, las soluciones de Machine Learning son una barrera cada vez más efectiva frente a estos riesgos. Sus algoritmos son capaces de analizar grandes cantidades de datos, direcciones IP y muchas más fuentes, reconociendo patrones de actividades maliciosas y sospechosas.

6.- Vigilancia y cuidado del medio ambiente

Aunque no lo parezca, trabajar con inteligencia artificial puede dejar una huella de carbono importante. De hecho, algunos pronósticos indican que para el año 2040, el funcionamiento de los centros de datos representará el 15% de las emisiones totales de CO2 en el planeta.

Por otra parte, el estudio “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP” afirmó que entrenar un modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural para traducción llegó a emitir CO2 en cantidades equivalentes a 4 coches familiares a lo largo de toda su vida útil.

Por tanto, todos los actores implicados en el ecosistema de la inteligencia artificial debemos esforzarnos en buscar las mejores vías para generar modelos eficientes, y a la vez sencillos, cuyo impacto ambiental sea el mínimo posible.

Desde otra perspectiva, la propia inteligencia artificial seguirá ayudando a diferentes escenarios a conocer mejor sus patrones de consumo energético y así ahorrar en él. Unas soluciones que se pueden aplicar en fábricas o en otras ubicaciones, como ascensores en toda clase de edificios.

7.- Comunicaciones 5G

La tecnología de comunicación 5G debe despegar definitivamente en este 2022. Las partes implicadas están decididas a dar el todo por el todo para el despliegue del 5G. Como muestra de ello, el Gobierno de España ha incluido en los Presupuestos Generales del Estado una partida de 600 millones de euros destinada a la implementación de esta tecnología en entornos como núcleos urbanos y corredores de transporte.

5G será clave para la comunicación en general y para el crecimiento de muchas empresas en particular. Un recurso que servirá como impulso para la implementación de soluciones IoT e IIoT en sus instalaciones, consiguiendo más y mejores datos sobre todo lo que ocurre en ellas. Una información que podrá procesarse con algoritmos de inteligencia artificial para detectar tendencias, anomalías, errores, oportunidades de mejora, etc.

Desde el punto de vista de las compañías de telecomunicaciones, la inteligencia artificial es una opción muy a tener en cuenta para gestionar y orquestar automáticamente las redes 5G y toda la infraestructura implicada. Con ello, su funcionamiento siempre será óptimo, adaptando sus recursos a las circunstancias, con una mayor capacidad de respuesta. Como resultado, los clientes conseguirán la mejor experiencia de usuario posible.

Hasta aquí este repaso a las principales tendencias en inteligencia artificial para este 2022. De ahora en adelante, estaremos muy pendientes a su evolución, además de comprobar si surgen algunas más. Por supuesto, te mantendremos al tanto de todas las novedades que surjan, tanto por este blog, como por nuestros perfiles en redes sociales (LinkedIn y Twitter). ¡Síguenos!

ARTÍCULOS RELACIONADOS

Categorías