La tecnología puede ayudar a las empresas más que en ningún otro momento de la historia, y si está leyendo esto, probablemente no sea ajeno a los (enormes) beneficios que la inteligencia artificial (IA) aporta a una empresa.

Esta tecnología de vanguardia puede generar su propio código, predecir cómo actuarán los clientes e incluso recibir instrucciones de los comandos de voz.

El año pasado se disparó el número de empresas de IA, que recaudaron más de 50.000 millones de dólares para invertir en nuevas investigaciones y desarrollos. La IA se está volviendo tan poderosa que el CEO de Google, Sundar Pichai, predice que tendrá un mayor impacto en nuestras vidas que el fuego, la electricidad o internet.

¿Qué le ha llevado a hacer una afirmación tan atrevida? Echemos un vistazo a las cinco principales tendencias de la IA que hay que observar en 2022, y veamos cómo pueden suponer un cambio de juego para nuestro negocio.

1. Mejora del modelado del lenguaje

El modelado del lenguaje es una IA que permite a las máquinas comunicarse y entender el lenguaje humano. Puede tomar un lenguaje humano y traducirlo a un código informático que luego puede utilizarse para construir, ejecutar y gestionar software y aplicaciones.

Este tipo de modelado y procesamiento del lenguaje solía basarse en conjuntos de datos con unos pocos miles de ejemplos de los que podía aprender. Los nuevos modelos lingüísticos tienen acceso a mayores cantidades de datos, por lo que pueden entrenarse utilizando millones (o miles de millones) de ejemplos anotados. Por eso, las grandes empresas tecnológicas han empezado a apostar por ellos.

Google ha creado un modelo de lenguaje llamado BERT que utiliza tecnología bidireccional como word2vec o GloVe, por lo que no depende del contexto para entender las instrucciones. BERT se enseña a sí mismo las relaciones entre las frases entendiendo la estructura de las mismas y el corpus, de forma similar a la mente humana. Por ejemplo, si le das a BERT dos frases (A y B), puede entender si la frase B tiene sentido logístico en relación con la frase A. He aquí un ejemplo:

Otros modelos lingüísticos, como el GPT-3 de OpenAI, utilizan miles de millones de parámetros y variables lingüísticas para procesar el lenguaje al instante. Los desarrolladores pueden crear productos dando a la plataforma una indicación de texto (como una oración o frase) que puede convertir en código. También se puede utilizar para obtener un desglose instantáneo de sus datos y obtener valiosos conocimientos sobre su negocio.

Por ejemplo, si le preguntas a GPT-3 cuál es el mayor obstáculo para tus clientes cuando utilizan tu pago online, puede responderte con algo como "El principal obstáculo para los clientes en la caja es la lentitud de la carga. Tampoco tienen la opción de inicio de sesión único o de utilizar métodos de pago distintos de las tarjetas de débito/crédito".

Estos valiosos datos pueden ayudarle a realizar ajustes en su sitio web para ofrecer a sus clientes una mejor experiencia.

2. AIOps está cambiando la forma en que los equipos manejan las interrupciones tecnológicas

Ahora las empresas recogen datos sobre todo. Sabemos lo que compramos como clientes, cuándo un sitio web está más concurrido y qué productos se venden mejor. Con todos estos datos llegan tecnologías y procesos más complejos. Nuestros sistemas informáticos se están convirtiendo en monstruos.

AIOps espera cambiar todo esto. Ayuda a los equipos de tecnología a mejorar sus procesos clave y la toma de decisiones y les permite tener mejores formas de analizar sus conjuntos de datos. Utilizando una mezcla de aprendizaje automático (ML) y ciencia de datos, AIOps ayuda a los equipos de TI a encontrar, resolver y solucionar problemas en su pila tecnológica o si están experimentando retrasos u otros problemas.

¿Cómo ayuda esto exactamente?

Piensa en la última vez que tuviste una interrupción del sistema. Puede que haya tardado horas en solucionarlo, su equipo no puede trabajar y sus clientes se frustran. Un sistema de AIOps puede detectar problemas (o incluso patrones para predecir que algo puede ocurrir) y luego utilizar conjuntos de datos y ciencia para recomendar cómo solucionarlos automáticamente. En lugar de invertir horas en una costosa solución manual a una interrupción de TI, AIOps puede ayudar fácilmente a su equipo técnico a solucionar las interrupciones.

AIOps también aprende de cada problema y de cada interrupción y mantiene las ideas archivadas. Con cada problema o cambio en el sistema, AIOps puede predecir los cambios y detectar posibles problemas en una pila tecnológica, ya que está rastreando y supervisando todo en tiempo real, algo que los humanos no pueden hacer.

3. La inteligencia de las decisiones está ayudando a las empresas a tomar decisiones más inteligentes

La Inteligencia de Decisión (ID) es cuando la IA se utiliza en un proceso comercial de toma de decisiones, centrado en los resultados en áreas como la personalización del marketing, la previsión de la demanda y la optimización del inventario, por nombrar sólo algunas.

Es diferente de la toma de decisiones "tradicional", ya que elimina el sesgo humano y puede analizar enormes conjuntos de datos al instante para ofrecer recomendaciones más inteligentes sobre lo que quieren los clientes. Las empresas utilizan ahora la Inteligencia de decisiones para mejorar su forma de actuar:

4. La aparición de la IA sin código la está haciendo accesible a todo el mundo

Uno de los principales obstáculos para las empresas que quieren empezar a utilizar la IA es la falta de conocimientos.

Como el mercado de la IA para las empresas es todavía relativamente incipiente, requiere nuevas competencias para comprender y aplicar con éxito sus algoritmos y el aprendizaje automático. Un informe reveló que la falta de ingenieros cualificados era la principal razón por la que las empresas aún no utilizaban la IA, y el 19% dijo que la falta de conocimientos era un obstáculo "importante" en el último año. La aparición de la IA sin código (y con poco código) puede resolver este problema.

La pista está en el nombre: IA sin código. Al tratarse de un sistema sin código, suele depender de una plataforma desarrollada a medida que las empresas integran en sus pilas tecnológicas existentes para poder utilizar la IA al instante. Una vez integrada la plataforma, puede empezar a alimentarse de los conjuntos de datos existentes y ayudar a tomar decisiones, automatizar procesos y crear campañas de marketing.

5. La IA multimodal está ayudando a modelar la percepción humana.

La IA multimodal se utiliza para fusionar modelos informáticos y de IA conversacional para crear un escenario que replique la percepción humana. Eso es un trabalenguas.

La IA multimodal toma datos como el habla, el texto y las imágenes y los mezcla con algoritmos. A partir de los datos, el algoritmo crea una percepción de una situación para actuar como un asistente (muy útil y bien informado).

El año pasado, Google lanzó su IA multimodal, modelo unificado de multitarea (MUM), que utiliza conjuntos de datos para entrenarse en diferentes idiomas. A diferencia de otras formas de IA, no necesita ser entrenada para aprender a realizar tareas y es multilingüe: ¡puede responder a preguntas en 75 idiomas!

Digamos que te vas a los Alpes franceses en diciembre (¡qué suerte!) y necesitas ayuda para preparar tu viaje. Si le hablases a MUM sobre el viaje y le pidieses ayuda, te respondería con todo tipo de información, desde escenarios meteorológicos hasta consejos para estar en forma y recomendaciones de equipamiento.

Fuente del vídeo: Google

OpenAI también ha lanzado plataformas de IA multimodelo como DALL-E, que puede generar imágenes a partir de descripciones de texto. Utiliza 12.000 millones de parámetros y conjuntos de datos de pares texto-imagen para crear una imagen basada en su comprensión del texto. Incluso puede combinar varios elementos y agruparlos para crear imágenes.

¿Quieres crear un emoji de un pingüino con sombrero azul... guantes rojos... camisa verde... y pantalones amarillos? No hay problema.

Esta tecnología facilitará a las empresas la planificación de situaciones y la creación instantánea de activos para campañas de marketing y ventas sin tener que esperar a un diseñador.

Conclusión

Siempre es importante que las empresas se mantengan al tanto de las tendencias tecnológicas para seguir siendo competitivas, y la IA no es diferente.

En la actualidad existen múltiples tipos de IA que están recibiendo miles de millones de dólares de inversión para mejorar la forma en que las empresas trabajan y toman decisiones. La IA afecta ahora a todo, desde la toma de decisiones humanas hasta los procesos automatizados y el desarrollo de programas.

Gracias a la aparición de tendencias como las herramientas sin código y la Inteligencia de decisiones, la IA ya no es sólo una herramienta para programadores y desarrolladores expertos. Las empresas como la suya pueden aprovechar esta tecnología y utilizarla para tomar decisiones más inteligentes y hacer crecer su cuenta de resultados, y hacerlo rápidamente.