El futuro de la inteligencia artificial
Las últimas innovaciones en el campo de la inteligencia artificial están transformando el panorama digital y la vida de las personas como nunca antes. Por primera vez en la historia, la inteligencia humana será reemplazada por máquinas artificiales. Este cambio se acelera gracias a tecnologías avanzadas basadas en la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales profundas.
Repasemos las tecnologías de inteligencia artificial más recientes, las principales tendencias y el futuro de nuestro mundo en general.
Chips con IA
Los grandes fabricantes de microchips buscan desarrollar chips basados en inteligencia artificial que aceleren el tiempo de ejecución de las aplicaciones que dependen de la IA. Las aplicaciones de inteligencia artificial, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora, incluyen cálculos matemáticos complejos que dificultan la ejecución de las aplicaciones por parte de los procesadores. Los chips basados en IA supondrán una revolución en el desarrollo futuro de la tecnología.
Vehículos autónomos voladores
Empresas como Airbus y Uber Technologies invierten en el desarrollo de vehículos aéreos no tripulados. Están diseñados para mejorar los desplazamientos en zonas densamente pobladas, garantizar la entrega rápida de mercancías y ofrecer vuelos económicos. Incluso Amazon ha puesto en marcha una iniciativa de entrega con drones para mejorar el servicio.
Conducción autónoma de nivel cinco
El quinto nivel de conducción autónoma es la automatización total del vehículo. Esto significa que el vehículo puede funcionar por completo sin intervención humana. Los vehículos de quinto nivel deben ser capaces de recopilar datos sobre su entorno y de gestionar todas las tareas de conducción en diversas condiciones.
Los vehículos completamente autónomos permitirán a las personas aprovechar mejor el tiempo de viaje. Ya surgen diversos conceptos con un gimnasio o un puesto de trabajo instalado en el vehículo.
Reconocimiento facial
Gracias a las amplias investigaciones en el campo del reconocimiento facial (una de las formas de biometría), seguirá siendo una parte importante de la forma en que la IA cambiará el futuro. El reconocimiento facial se usará ampliamente, ya que es la «huella dactilar del futuro». Surgen nuevas investigaciones para detectar a las personas incluso mediante el análisis de sus latidos del corazón. A medida que aumenta la precisión de la detección, el uso del reconocimiento facial se expande de forma exponencial.
Plataforma de IA conversacional
Las plataformas de IA conversacional ofrecen API para que los desarrolladores de terceros puedan crear y personalizar interfaces de usuario conversacionales y asistentes virtuales como Google Assistant, Bixby y Siri. Los asistentes o los chatbots pueden detenerse o desactivarse.
Actualmente, la aplicación de la plataforma de IA conversacional incluye un estilo de mensajería, chatbots basados en reglas y conversión de texto a voz para la atención al cliente. Se están realizando esfuerzos para que los chats puedan gestionar casos más complejos y comprender mejor las intenciones del usuario.
Edge AI (IA de borde)
Edge AI implica el uso de métodos de IA como el aprendizaje automático, las redes neuronales profundas, la lógica computacional y la optimización del IoT (internet de las cosas). El IoT y la IA pueden funcionar juntos de tres formas distintas: los datos del IoT se utilizan como entrada para un sistema de IA, los métodos de IA se aplican a un sistema IoT, o bien los métodos de IA y el IoT se combinan para obtener un beneficio mutuo.
Actualmente se llevan a cabo investigaciones y pruebas que permiten usar la IA de borde en la navegación autónoma, la disponibilidad de red y la analítica de vídeo.
Robots móviles autónomos
Los robots móviles autónomos de la próxima generación funcionarán de forma independiente, sin intervención humana, gracias a sensores, navegación e inteligencia avanzados. Este nuevo tipo de robots tendrá varios detectores de movimiento y sonido, así como la capacidad de desplazarse por sí mismos (incluso por suelos con obstáculos, como cables) y de reaccionar ante situaciones inesperadas. Esta tecnología aportará muchas novedades a las fábricas.
Hogar conectado
El hogar conectado está pensado para automatizar el espacio doméstico. Varios dispositivos y aplicaciones se relacionan con el entretenimiento multimedia, la seguridad del hogar, la monitorización, la gestión del consumo energético y la salud. Los asistentes virtuales (Amazon Echo y Google Home) popularizaron el concepto de hogar conectado.
En la actualidad se están probando métodos de aprendizaje automático y un motor analítico para ir más allá del hogar programable y crear, en el futuro, un hogar inteligente gracias a las tecnologías de IA.
Espacio de trabajo inteligente
El espacio de trabajo inteligente utiliza el IoT, la inteligencia artificial, el mapeo de interiores y los edificios inteligentes para revolucionar el entorno laboral, introduciendo nuevas formas de trabajar, colaborar, planificar y coordinar. Para aplicar este concepto, las organizaciones tendrán que rediseñar sus espacios de trabajo y comprender la compleja interacción entre las personas y el espacio físico.
AI PaaS («plataforma como servicio»)
AI PaaS ofrece herramientas para construir modelos de IA, API, modelos de predicción de distintos tipos y clasificación general de datos. El enfoque en la nube de AI PaaS socava el mercado consolidado de plataformas locales para el análisis de datos y el aprendizaje automático. En el futuro, AI PaaS pretende agilizar la creación y el despliegue de soluciones de IA.
Detrás de la inteligencia artificial avanza el futuro de todas las tecnologías, desde los dispositivos inteligentes hasta los hogares inteligentes. En un futuro próximo, la IA estará literalmente en todas partes de nuestra vida cotidiana. Si una empresa de cualquier sector quiere «actualizarse» y entrar en una nueva era, debe implantar los servicios básicos de IA: aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y aprendizaje profundo.
