Las 5 principales tendencias en inteligencia artificial que pueden dominar la década de 2020

La inteligencia artificial es un tema candente para todas las industrias en los tiempos actuales. De hecho, el 77 % de las personas en el mundo ya usan IA de alguna forma (¡y el resto del 23 % comenzará a usarla pronto!) La inteligencia artificial no solo impacta en la industria de la tecnología, ¡sino en todas y cada una de las industrias que se te ocurran! Y con las principales empresas como Google, Facebook, Microsoft, Amazon, etc. trabajando en todas las aplicaciones posibles de IA en múltiples campos, ¡no hay duda de que marcará una gran diferencia en el futuro! Adobe incluso predice que el 80% de todas las tecnologías emergentes tendrán algunas bases de IA para 2021 .

Y esta integración de la Inteligencia Artificial en todas las tecnologías existentes y emergentes solo aumenta año tras año. Teniendo eso en cuenta, ¡veamos algunas de las principales tendencias de inteligencia artificial que podrían continuar en 2020 y dar forma al futuro para que sea más inteligente!

1. Chips habilitados para inteligencia artificial

Los chips habilitados para IA son la última tendencia en inteligencia artificial. Su popularidad se puede calcular a partir del hecho de que alcanzará un ingreso estimado de $91,185 millones en 2025 desde $6,638 millones en 2018 . Si bien algunas marcas ya han integrado chips habilitados para IA, pronto se agregarán a todos los teléfonos inteligentes más recientes. Y esto es necesario porque la IA requiere procesadores especializados junto con la CPU, ya que solo la CPU no es suficiente. El hardware adicional es necesario para realizar los complejos cálculos matemáticos necesarios para los modelos de IA. Por lo tanto, estos chips habilitados para IA se asegurarán de que las tareas que requieren IA, como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de objetos, la visión por computadora, etc., sean mucho más rápidas.

Hay muchas empresas como NVIDIA, Qualcomm, AMD, etc. que están creando chips habilitados para IA que aumentarán el rendimiento de las aplicaciones de IA. De hecho, Qualcomm lanzará sus nuevos procesadores Snapdragon habilitados para IA en 2020 que podrán realizar 15 billones de operaciones por segundo con eficiencia. Esto mejorará todos los servicios basados ​​en IA en el teléfono, como la traducción de IA en tiempo real, la fotografía, los asistentes virtuales, etc. Y todo esto mientras utiliza una potencia considerablemente menor de la esperada.

2. Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas

¡La inteligencia artificial y el Internet de las cosas juntos son una combinación hecha en el cielo técnico! Estas dos tecnologías usadas juntas pueden cambiar la forma en que operan las tecnologías actualmente. Los dispositivos IoT crean una gran cantidad de datos que deben extraerse para obtener información procesable. Por otro lado, los algoritmos de Inteligencia Artificial requieren los datos antes de sacar conclusiones. Por lo tanto, los datos recopilados por IoT pueden ser utilizados por algoritmos de inteligencia artificial para crear resultados útiles que los dispositivos IoT implementan.

Un ejemplo de esto son los dispositivos domésticos inteligentes que se están volviendo cada vez más populares. De hecho, el 28% de todos los hogares en los EE. UU. podrían convertirse en hogares inteligentes para 2021. Y las empresas también están adoptando cada vez más dispositivos inteligentes a medida que reducen costos y también son más eficientes. Nest , propiedad de Google, es el nombre más popular en este mercado, ya que produce productos inteligentes como termostatos, sistemas de alarma, timbres, etc.

La integración de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas también ha llevado a ciudades cada vez más inteligentes como Nueva York. Aquí, hay instalaciones como el sistema de lectura automática de medidores (AMR) para monitorear el uso de agua y contenedores inteligentes que funcionan con energía solar que pueden monitorear los niveles de basura y programar la recolección de desechos a tiempo. Y esta integración de inteligencia solo aumentará en el futuro con más y más innovaciones por venir.

3. Aprendizaje automático automatizado

Cada vez más organizaciones se están cambiando hacia el aprendizaje automático automatizado en los próximos años. Es bastante complicado y costoso aplicar modelos tradicionales de aprendizaje automático en el mundo real para todos los problemas comerciales. Entonces, una mejor solución es usar el aprendizaje automático automático, que permite que incluso los no expertos en ML usen algoritmos y técnicas de aprendizaje automático sin ser un mago de la tecnología de ML.

Esto significa que las herramientas como Google Cloud AutoML , que se pueden usar para entrenar modelos de ML personalizados y de alta calidad, mientras se tiene la experiencia mínima requerida en aprendizaje automático, se volverán muy populares en el futuro. Estas herramientas pueden crear tanta personalización como sea necesario sin conocer en detalle el complejo flujo de trabajo de Machine Learning. Sin embargo, AutoML no es un juego de niños total y aún se requiere algo de experiencia en ML para establecer parámetros adicionales según sea necesario. Muchas empresas en los EE. UU. que ya usan AutoML son BlackLocus, Zenefits, Nationstar Mortgage, etc., y muchas más seguirán.

4. Inteligencia artificial y computación en la nube

La Inteligencia Artificial y el Cloud Computing pueden revolucionar totalmente el mercado actual y crear nuevos métodos de mejora. Actualmente, es obvio que la IA tiene un enorme potencial y es la tecnología del futuro, pero la integración de la IA también requiere empleados experimentados y una enorme infraestructura. Aquí es donde la computación en la nube puede brindar una ayuda inmensa. Incluso si las empresas no tienen una potencia informática masiva ni acceso a grandes conjuntos de datos, aún pueden aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial a través de la nube sin gastar grandes sumas de dinero.

Al mismo tiempo, la IA también se puede usar para monitorear y administrar problemas en la nube. Algunos expertos predicen que la IA se puede usar primero para automatizar el flujo de trabajo básico de los sistemas de computación en la nube públicos y privados y luego, eventualmente, se puede usar para crear escenarios de trabajo independientes que sean más eficientes.

Actualmente, los líderes en la nube más famosos del mercado que incorporan IA en sus servicios en la nube son Amazon Web Service (AWS), Google, IBM, Alibaba, Oracle , etc. Se espera que estos crezcan aún más en el futuro con la creciente popularidad de tanto la Inteligencia Artificial como la Computación en la Nube.

5. Ciberseguridad de Inteligencia Artificial

Con la creciente popularidad de la IA, incluso se está convirtiendo en un actor clave en la ciberseguridad. La incorporación de la Inteligencia Artificial puede mejorar el análisis, la comprensión y la prevención del delito cibernético. También puede mejorar las medidas de ciberseguridad de las empresas para que estén seguras y protegidas. Sin embargo, también es costoso y difícil de implementar en todas las aplicaciones. Además, la IA también es una herramienta en manos de los ciberdelincuentes que la utilizan para mejorar y potenciar sus ciberataques.

A pesar de todo esto, la IA será un elemento crítico de ciberseguridad en el futuro. Según un estudio realizado por el Instituto de Investigación Capgemini , la IA es necesaria para la ciberseguridad porque los piratas informáticos ya la están utilizando para los ciberataques. El 75% de los ejecutivos encuestados también creen que la IA permite una respuesta más rápida a las brechas de seguridad.

Por lo tanto, las empresas pueden comenzar con la ciberseguridad de inteligencia artificial implementando primero la IA en sus protocolos de ciberseguridad existentes. Esto se puede hacer mediante el uso de análisis predictivos para detectar amenazas y actividades maliciosas, utilizando el procesamiento de lenguaje natural para la seguridad, mejorando las técnicas de inicio de sesión basadas en datos biométricos, etc.