Desmontando el mito: “La IA es solo relevante para el sector tecnológico” [Mitos de la Inteligencia Artificial 13]

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema de gran relevancia en las discusiones actuales, especialmente desde el lanzamiento al público de herramientas basadas en modelos generativos como ChatGPT y DALL-E. Volviéndose soluciones muy populares entre los usuarios. Sin embargo, existe un mito entre la población de que la IA es solo relevante para el sector tecnológico. Este mito puede tener su origen en el hecho de que la IA ha sido desarrollada por empresas tecnológicas y sus primeras aplicaciones también se han creado para este sector. Algo esperable, ya que se ha aplicado para resolver algunos de los problemas de sus creadores. A pesar de esto, la IA tiene aplicaciones mucho más allá del sector tecnológico, pudiendo aplicarse a múltiples campos. En esta entrada, se explorarán algunas aplicaciones de la IA en múltiples campos, desde la salud hasta la agricultura pasando por la educación entre otros.

El origen del mito: desarrollo en el sector tecnológico

Los avances recientes en IA proceden principalmente de entornos académicos y empresas del sector tecnológico. Liderado por grandes compañías conocidas por el público general como Google, Facebook, Microsoft y Amazon, sin olvidar otras más pequeñas del sector como OpenAI. Utilizando la IA para mejorar sus productos y servicios. Los motores de búsqueda ofrecen mejores soluciones con un acceso más rápido a los resultados, los comercios electrónicos ofrecen los productos más adecuados para cada cliente, y las aplicaciones pueden ayudar en pequeñas tareas como como completar texto de una forma eficaz. Lo que puede llevar a pensar que la IA es solo relevante para el sector tecnológico.

Por otro lado, se encuentra la visión que ofrecen tanto los medios de comunicación como la ciencia ficción sobre la IA, jugando un papel significativo a la hora de moldear la percepción pública sobre la IA. Los medios de comunicación suelen hablar de las soluciones que ofrecen las grandes empresas tecnológicas. Por otro lado, las películas, series de televisión y novelas generalmente presentan la IA en contextos futuristas y tecnológicamente avanzados. Reforzando la idea de que la IA es principalmente una herramienta del sector tecnológico

Aplicaciones de la IA

Las aplicaciones de la IA se pueden encontrar casi en cualquier sector. Algunos de las áreas en las que más destaca en la actualidad son las que se muestran en las siguientes secciones.

Salud

La IA está transformando el campo de la salud de manera significativa, pudiendo ayudar tanto al diagnóstico como a la predicción de enfermedades.

• Diagnóstico médico: Una de las aplicaciones más impactantes de la IA en salud es el diagnóstico automatizado. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, con unos resultados comparables a la de los humanos expertos. Por ejemplo, el algoritmo de IA desarrollado por Google Health para detectar el cáncer de mama ha demostrado ser más preciso que los radiólogos en ciertos casos. Algo que puede ayudar a contar con diagnósticos más rápidos y precisos, reduciendo al mismo tiempo la carga de trabajo de los profesionales de la salud.
• Predicción de enfermedades: Además de para el diagnóstico, la IA también se puede emplear en salud para la predicción de enfermedades. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar los grandes conjuntos de datos de salud que existen de los pacientes para identificar en ellos patrones y factores de riesgo que pueden no ser evidentes para los médicos. Por ejemplo, IBM Watson Health ha desarrollado herramientas que pueden predecir la aparición de enfermedades como la diabetes y las enfermedades cardíacas, permitiendo intervenciones tempranas y personalizadas.

Finanzas

El sector financiero es uno de los primeros en usar la IA para mejorar la seguridad y la eficiencia de sus procesos. Algunas de las aplicaciones son:

• Detección de fraude: Una de las aplicaciones más destacadas en el sector financiero de la IA es la detección de fraude. Los algoritmos de IA pueden analizar transacciones financieras en tiempo real para identificar los patrones sospechosos y potencialmente fraudulentos. Por ejemplo, Mastercard utiliza IA para monitorear las transacciones y detectar actividades inusuales, protegiendo a los consumidores y reduciendo las pérdidas financieras.
• Asesoramiento financiero: La IA también está transformando el asesoramiento financiero. Los robo-advisors son plataformas de inversión automatizadas que utilizan algoritmos de IA para proporcionar asesoramiento financiero personalizado. Estas plataformas analizan el perfil de riesgo y los objetivos financieros de los clientes para recomendar carteras de inversión adecuadas.

Transporte

Posiblemente la conducción autónoma sea la aplicación más visible de la IA en el sector de transporte, pero no es la única.

• Conducción autónoma: Los vehículos autónomos utilizan una combinación de sensores, cámaras y algoritmos de IA para navegar y tomar decisiones en tiempo real. Empresas como Tesla, Waymo y Uber están liderando el desarrollo de vehículos autónomos. Gracias a los cuales se espera una revolución en el transporte de personas, mejorando la seguridad del tráfico al mismo tiempo que reduce la congestión en las ciudades.
• Optimización de rutas: Además de la conducción autónoma, la IA también puede optimizar las rutas de transporte. Los algoritmos de IA pueden analizar datos de tráfico en tiempo real y predecir las condiciones para recomendar las rutas más eficientes. Por ejemplo, aplicaciones de navegación como Google Maps y Waze utilizan IA para proporcionar direcciones optimizadas y alertar a los conductores sobre accidentes y atascos.

Educación

En el campo de la educación, la IA permite crear experiencias de aprendizaje personalizadas para cada estudiante.

• Tutoría personalizada: Los sistemas de tutoría basados en IA pueden adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes, proporcionando recursos y ejercicios personalizados. Por ejemplo, la plataforma de aprendizaje inteligente de Carnegie Learning utiliza IA para identificar las áreas donde los estudiantes necesitan más ayuda y adaptar las lecciones en consecuencia.
• Evaluación automatizada: La IA también se puede utilizar para automatizar la evaluación de los trabajos. Mediante el uso de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural es posible analizar y evaluar los trabajos, proporcionando retroalimentación a los estudiantes. Siendo una tecnología que no solo ahorra tiempo a los profesores, sino que también ofrece una evaluación más consistente y objetiva.

Agricultura

La agricultura es un área donde la IA también puede ofrecer soluciones para aumentar la productividad y seguridad de los cultivos.

• Monitoreo de cultivos: Los sistemas de IA pueden combinar la información de imágenes satelitales con los datos de sensores para monitorizar la salud de los cultivos y predecir la aparición de problemas como enfermedades y plagas. Por ejemplo, la plataforma Climate FieldView utiliza IA para ayudar a los agricultores a optimizar el uso de recursos y mejorar los rendimientos de los cultivos.
• Automatización de tareas agrícolas: La automatización de tareas es otra área en la que la IA destaca, incluyendo las tareas agrícolas. Robots agrícolas equipados con IA pueden realizar tareas como la siembra, la cosecha y el deshierbe de manera eficiente y precisa. Por ejemplo, el robot agrícola de Blue River Technology utiliza visión por computadora y aprendizaje automático para identificar y eliminar las malas hierbas de los campos de cultivo.

Recursos Humanos

En el ámbito de los recursos humanos, la IA se está utilizando para mejorar el proceso de reclutamiento, selección y evaluación del desempeño del personal.

• Reclutamiento y selección: Los algoritmos de IA pueden analizar currículos y perfiles de candidatos para identificar a los mejores candidatos para un puesto. Por ejemplo, la plataforma de contratación de HireVue utiliza IA para evaluar las entrevistas en video de los candidatos, analizando factores como el lenguaje corporal y el tono de voz para predecir su idoneidad para el puesto.
• Evaluación del desempeño: La IA también se está utilizando para una evaluación del desempeño de los empleados más objetiva y consistente. Facilitando a las empresas la identificación de áreas de mejora y la creación de planes de desarrollo profesional más efectivos.

Comercio

El sector de comercio es otra área donde las soluciones de IA destacan, pudiendo mejorar la experiencia de los usuarios, al mismo tiempo que mejora la cadena de suministro.

• Personalización de la experiencia del cliente: Los algoritmos de recomendación pueden analizar las preferencias de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas. Basado todo ello en modelos de IA. Por ejemplo, Amazon utiliza IA para recomendar productos a los clientes en función de sus compras anteriores y su historial de navegación.
• Optimización de la cadena de suministro: La optimización de la cadena de suministro es otra área donde la IA está teniendo un gran impacto. Los algoritmos de IA pueden predecir la demanda de productos, facilitando la optimización del inventario y la logística. Ayudando a las empresas a reducir costes, evitar roturas de stock, y mejorar la eficiencia. Por ejemplo, Walmart utiliza IA para predecir la demanda de productos y optimizar su cadena de suministro.

Atención al cliente

Los chatbots y asistentes virtuales son aplicaciones basadas en IA que están transformando la atención al cliente. Permitiendo resolver las principales dudas de los clientes de una forma eficiente y sin tiempos de espera.

• Chatbots: Estos sistemas resuelven muchas de las consultas de los clientes de una forma rápida y eficiente, proporcionando respuestas instantáneas y soluciones a los problemas más comunes. Por ejemplo, IBM Watson se utiliza para mejorar la atención al cliente y reducir la carga de trabajo del personal de soporte.
• Análisis de sentimiento: Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural pueden identificar y analizar los comentarios y las opiniones de los clientes para ayudar a las empresas a comprender mejor las necesidades de sus clientes y mejorar sus productos y servicios. Usando muchas veces las opiniones que los clientes vierten en redes sociales. Por ejemplo, la plataforma de análisis de sentimiento de Brandwatch utiliza IA para monitorear y analizar las conversaciones en línea sobre marcas y productos.

Gestión de infraestructuras

En el ámbito de la gestión de infraestructuras, la IA se puede emplear tanto para el mantenimiento predictivo como para la gestión energética.

• Mantenimiento predictivo: Los sistemas de IA pueden analizar datos de sensores para predecir cuándo es probable que ocurran fallos en el equipo. Programando así tareas de mantenimiento antes de que ocurra el fallo. Lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de reparación. Por ejemplo, General Electric utiliza IA para predecir el mantenimiento de sus turbinas eólicas y otros equipos industriales.
• Gestión energética: Los algoritmos de IA pueden analizar el consumo energético en tiempo real. En base a lo que puede crear estrategias para reducir el consumo y mejorar la eficiencia energética. Por ejemplo, las ciudades inteligentes utilizan IA para optimizar el uso de energía en edificios públicos y sistemas de transporte, reduciendo así la huella de carbono y los costos operativos.

Conclusiones

Desmontar el mito de que la IA es solo relevante para el sector tecnológico es realmente fácil, solo se tiene que enumerar diferentes aplicaciones fuera del sector tecnológico. Lo que se ha hecho en esta entrada. La IA no solo está transformando las industrias tecnológicas como son la informática y las telecomunicaciones, sino que también está revolucionando sectores tan diversos como la salud, las finanzas, el transporte, la educación, la agricultura, los recursos humanos, el comercio, la atención al cliente y la gestión de infraestructuras.

En resumen, la IA está lejos de ser una tecnología limitada al sector tecnológico; es una herramienta que está transformando la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos en una amplia gama de sectores.

Imagen de Alexandra_Koch en Pixabay