Pese al tiempo que lleva entre nosotros, la inteligencia artificial (IA) sigue siendo un término un tanto nebuloso debido, en gran medida, a la visión que la industria del cine ha ofrecido de ella durante años. De hecho, y gracias a su naturaleza fundamentada en una gran variedad de aspectos y aplicaciones, la IA ofrece múltiples facetas: desde Terminator a HAL 9000. Teniendo en cuenta el amplio espectro de posibilidades que ofrece la IA, las expectativas de lo que podría ser capaz de lograr se tornan estratosféricas.

Juniper Research contempla la IA como un gran programa informático que emplea una combinación de bloques digitales, como si se tratase de ladrillos, que contienen formulas matemáticas, algoritmos y datos destinados a la resolución de problemas complejos que, normalmente, son realizados por personas.

El renacimiento de la IA y la probabilidad de poder obtener éxito de un modo sostenido en esta ‘era’ ha venido propiciado por una combinación de factores entre los que se encuentran Big Data, la computación en la nube –que permite el acceso a los recursos de computación masiva–, y la disponibilidad de ancho de banda para el aprovisionamiento de servicios en internet.

Todos estos elementos han permitido llevar a la práctica conceptos relacionados con el aprendizaje automático a costos mucho más reducidos. Así, los avances conseguidos en potencia computacional, en especial a través de la programación de unidades de procesamiento gráfico y fuentes de informática distribuida, han permitido el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para constatar –a escalas de tiempo mucho más reducidas—que la IA era ya una realidad diez años atrás.

El surgimiento de gigantes de internet como Alphabet, Amazon y Facebook ha reducido la necesidad de contar con muchos actores relacionados con la innovación a la hora de poseer sus propias infraestructuras de servicios de IA. Como contrapartida, estas compañías han creado un espacio en el que grandes proveedores de servicios han visto la oportunidad de hacer realidad recursos en la parte del cliente a través de la extensión de servicios en cloud.

Mientras tanto, el trabajo en la digitalización de activos, como por ejemplo registros e imágenes médicas, ha favorecido la creación de datasets desde los que los proveedores de servicios pueden “entrenar” a sus sistemas de inteligencia artificial. Los expertos en analítica de datos podrán ahora diferenciarse ofreciendo servicios de análisis predictivos y prescriptivos en contextos en los que, desde hace poco tiempo, los servicios de big data han revolucionado la retrospectiva de análisis, incluso en sistemas que trabajan en tiempo real como hace HANA, la base de datos de SAP.

Firmas como Google DeepMind y Vicarios buscan algoritmos genéricos de IA que sean aplicables para un amplio abanico de aplicaciones ya que, en el momento actual, la mayoría de servicios mantiene un enfoque muy limitado y resultan difíciles de adaptar a nuevos casos. En este sentido, la emergencia de algoritmos más generales agilizará la aparición de proveedores de servicios más específicos.

Juniper predijo que los proveedores de servicios que ofrecen aprendizaje automático asistido por técnicas de bid & optimisation se espera que generen un volumen de ventas cercano a los 13.400 millones de dólares en 2021.

-IDG.es