Ya en 1950, el informático pionero Alan Turing hizo algunas predicciones sobre la Inteligencia Artificial (IA) afirmando: “Creo que, a finales del siglo, el uso de las palabras y la opinión general habrá cambiado tanto que uno podrá hablar de “máquinas pensantes” sin esperar a que lo repliquen o contradigan”.

Casi 70 años después, aunque rara vez se hable de “máquinas pensantes”, interactuamos con ellas todos los días. Cuando miramos hacia atrás, espero que este año sea un punto de inflexión en términos de que la IA se convierta en una realidad, y que las empresas la aprovechen con éxito para obtener importantes beneficios.

Así es como creo que la industria continuará avanzando a lo largo de 2018:

1) Auxiliares virtuales ubicuos: La mayoría de nosotros ya interactuamos frecuentemente con IA, por ejemplo, cuando llamamos a nuestros bancos y compañías de seguros. Los chatbots que responden y dirigen nuestras llamadas, obviamente no son humanos, pero creo que pronto será cada vez más difícil de distinguir entre uno u otro. De hecho, en unos pocos años, ni siquiera notaremos que estamos lidiando con bots. Esta también es una gran noticia para los trabajadores de los call que ya no tendrán que responder repetidamente a las mismas preguntas básicas y que podrán enfocarse en resolver problemas más complejos que aún requerirán las características más “humanas” de creatividad y empatía.

2) Los programas de salud del gobierno recurrirán a la IA: Si bien la industria médica puede describirse como cautelosa cuando se trata de transformar los sistemas de tecnología, en los últimos años se ha visto cómo los hospitales migran del papel a lo digital. La IA se está utilizando ya en muchos casos para revisar los registros médicos recientemente digitalizados y para ayudar al personal clínico a predecir las condiciones, factores o conductas potencialmente mortales. Dado que el gasto médico se está convirtiendo en un tema cada vez más controvertido en la mayoría de los países, es probable que veamos que la IA se utilice para acelerar el diagnóstico y la medicina preventiva: después de todo, es más barato solucionar problemas médicos si se detectan lo más rápido posible. Por ejemplo, es probable que la IA se implemente para detectar anomalías en los Rayos X para que los radiólogos la revisen con expertos o para visualizar células cancerosas.

3) Al menos dos modelos de negocios disruptivos de AI surgirán en los próximos 12 meses: La digitalización ha transformado muchas industrias: hace sólo unos pocos años habría sido impensable imaginar que Alibaba, el minorista más valioso, no tiene inventario, o que Airbnb, el mayor proveedor de alojamiento del mundo, no posee bienes inmuebles. Mi consejo es mantener el foco en la industria minorista, que está lista para la primera ola de innovaciones basadas en la IA. Veremos que IA tomará el lugar de su cónyuge y / o amigo mientras realiza la compra y hará sugerencias, no sólo sobre accesorios, sino también sobre el estilo.

4) El 80% de todas las organizaciones más grandes investigarán IA: No hay absolutamente ninguna gran empresa que no se beneficie del apoyo de IA de una forma u otra. Y este año, esperamos ver un aumento marcado en la cantidad de implementaciones. Creo que seis de cada 10 empresas en el mundo pasarán de la etapa teórica a las pruebas reales de concepto. Sin embargo, una vez que lleguen a la fase de implementación 100%, también se encontrará con una falta de empleados con habilidades apropiadas.

5) En el transcurso de 2018, el efecto neto de la IA será positivo para la fuerza de trabajo: Este año, vamos a ver el surgimiento de un mercado completamente nuevo para los puestos de trabajo basados en IA. Inicialmente, seguiremos viendo la demanda de personas con habilidades especializadas, desde expertos en experiencia del usuario hasta redactores enfocados en el cliente que redactarán scripts de chatbot. A medida que la IA penetra más en el lugar de trabajo, su adopción exitosa dependerá de la confianza de la gente en las recomendaciones que brindan los sistemas de IA.

Más allá de este año (y posiblemente los próximos dos), esperamos que el panorama cambie más dramáticamente, ya que los sistemas de IA automatizarán muchos empleos tradicionales, una tendencia que creará un desafío creciente en el mercado laboral para 2020.

6) Los trabajadores de la línea de montaje tendrán cada vez más colegas robóticos: Hasta la fecha, los robots se han limitado, en gran medida, a trabajar en las líneas de fabricación. Sin embargo, la generación emergente de robots autónomos inteligentes puede ver, tocar y colaborar de forma segura con los seres humanos, mientras realiza el trabajo pesado de ensamblaje, además de otras tareas rutinarias. En nuestra fábrica en Augsburgo en Alemania, hemos colaborado con el experto en robótica Kuka para desarrollar un robot “inteligente” que reconoce cuando los humanos están cerca, asegurando que no haya peligro de lesiones, por ejemplo, por el movimiento repentino e inesperado de un brazo robótico. Vamos a ver esta colaboración humano-robot cada vez más frecuente, con seres humanos controlando y monitoreando los procesos. Este es el primer paso hacia un entorno de trabajo híbrido, donde los humanos y los robots trabajarán mano a mano.

7) Todos los aspectos de la fabricación utilizarán IA hasta cierto punto en 2018: Creemos que todas las empresas manufactureras grandes usarán IA, por lo menos para una parte de la cadena de valor, ya sea en logística, fabricación o mantenimiento. En la fabricación, el rendimiento es el rey, por lo que vamos a ver muchas más implementaciones de IA en el nivel de control del proceso, utilizando el aprendizaje automático para controlar mejor los procesos para la producción. También vamos a ver a los fabricantes implementar IA a nivel de la planta, lo que ayuda a planificar continuamente para acomodar eventos inesperados como demoras en los proveedores o tiempos de inactividad de la máquina. Y sobre el tema del tiempo de inactividad, vamos a ver cómo se implementa el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo, lo que facilita reemplazar los sistemas antes de que fallen y coordinar cualquier tiempo de inactividad, permitiendo ahorros significativos y una mayor disponibilidad.

-Dr. Joseph Reger, CTO de Fujitsu