Una nueva herramienta denominada Emo Risk permitirá a los empresarios conocer el estado de ánimo, fatiga, preocupaciones, estrés, burnout y desmotivación de sus empleados con el fin de evitar riesgos para la salud y accidentes laborales.
Es una app que, a través de inteligencia artificial (IA), mide el estado emocional a través de respuestas instantáneas o frases a preguntas aleatorias, generando indicadores que pueden ser analizados a través de una plataforma de gestión.
“Es una facilidad que tienen las empresas”, dijo Salvador Ismayel, director de Grupo Innova.
AI tiene una amplia gama de aplicaciones en varias industrias y su uso continúa creciendo tanto a nivel local como global. También sus desafíos. Pero lo visto hasta ahora, incluidos los coches autónomos, es solo el principio.
“Estamos en pañales”, advirtió Francisco Vargas, fiscal del Colegio de Profesionales en Informática y Computación (CPIC).
Un estudio de la Promotora de Comercio Exterior (Procomer) publicado el 17 de mayo muestra que al menos el 19% de las empresas del país están invirtiendo en IA, una de las tecnologías de la llamada cuarta revolución industrial o tecnológica (4.0).
A nivel mundial, Gartner, una firma de investigación de mercado de tecnología, estima que las ventas de soluciones de IA aumentarán un 21,3 % a casi 62 500 millones de dólares. En el sector financiero, su uso se multiplicará por seis para acelerar la digitalización y automatización de los procesos internos.
CB Insights, otra firma que supervisa las inversiones en nuevas empresas y fintech, calificó el movimiento global de inversiones, adquisiciones y fusiones en la industria relacionada con la IA en 2021 como un “récord”. Solo en el primer trimestre de 2022, las transacciones superaron los 15.100 millones de dólares, y ese fue el segundo mejor trimestre en dos años tanto en volumen de transacciones como en la aparición de 14 nuevos unicornios (empresas no cotizadas, pero con un valor de más de 1.000 dólares estadounidenses). ). Millón).
Se destacaron dos de los acuerdos más grandes: el de la firma estadounidense Streamilit, que desarrolló un marco de código abierto para crear aplicaciones de aprendizaje automático (ML) para Snowflake Computing ($800 millones); y el de Israels Granulate, un desarrollador de software de optimización basado en IA que Intel compró en un acuerdo de $650 millones.
La propia Intel informó el 10 de mayo sobre avances en el procesamiento de aprendizaje profundo utilizando procesadores Habana Gaudi construidos sobre una única pila de software llamada Synapse AI que admite diferentes arquitecturas para aprovechar mejor su potencia y eficiencia. Según Intel, Gaudí ofrece el doble de rendimiento de entrenamiento de IA que las ofertas actuales.
aplicaciones
La aplicación de la IA es muy amplia, desde las finanzas y la salud hasta los videojuegos y la agricultura. Destacan estas tendencias:
1. Desarrollo de IA
La tecnología de IA sirve a las empresas para desarrollar herramientas de ML y nuevas aplicaciones de la misma IA.
El aprendizaje continuo basado en el uso por parte de los propios usuarios es un principio de esta tecnología, identificando patrones (por ejemplo, las solicitudes más frecuentes) para optimizar las aplicaciones con respuestas automatizadas.
2. Chatbots
Uno de los usos más populares de la IA es en los chatbots en sitios web y aplicaciones de mensajería, donde crean accesos directos para brindar respuestas automáticas a las consultas de los usuarios y los clientes empresariales.
Normalmente, se determinan las consultas más frecuentes y las respuestas correspondientes: por ejemplo, horarios de apertura o sucursales. Los chatbots también pueden mostrar menús, facilitar las compras y realizar otras operaciones comunes.
3. Automatización de la gestión
De manera similar a los chatbots, la automatización se puede implementar utilizando sistemas de automatización de procesos robóticos (RPA), donde las aplicaciones toman acciones o decisiones de acuerdo con patrones predeterminados. También se pueden desarrollar aplicaciones de colaboración y espacios de trabajo digitales automatizados.
Con IA, puede automatizar procesos y aumentar la eficiencia operativa y de toma de decisiones. También facilita el desarrollo de aplicaciones de ventas, el diseño de ingeniería y otras funciones de nivel gerencial, tales como: B. Reconocer el sentimiento de un cliente que llama al servicio de asistencia sobre un problema con un producto o servicio. En las plantas de producción, la IA permite la automatización de equipos mecánicos.
4. Seguridad Informática
Los grupos de ciberdelincuentes utilizan la IA para identificar vulnerabilidades en los sistemas corporativos y generar ataques y utilizar sus sistemas (para enviar spam o spam a otros usuarios, minar criptomonedas y para otros fines que reducen la capacidad de los dispositivos).
La IA también se utiliza en sistemas de seguridad o protección de la información para detectar comportamientos anormales o inusuales causados por software malicioso (malware) y tomar acciones automatizadas (empezando por emitir alertas o notificaciones que permitan ataques, virus u otro malware que haya infectado los sistemas corporativos).
5. Reconocimiento
Los sistemas de reconocimiento utilizan imágenes (imágenes médicas, mapas, caras, ojos o huellas dactilares) para compararlas con patrones y detectar enfermedades, cambios geográficos o de fabricación y seguridad biométrica en dispositivos, aplicaciones o sistemas tecnológicos.
En algunos casos, estas aplicaciones podrían ser programación pura (por ejemplo, reconocimiento de huellas dactilares para el acceso a las instalaciones), pero la detección de enfermedades requiere sistemas basados en IA y ML. Por lo general, son aplicaciones en la nube proporcionadas como servicios.
6. Vehículos autónomos
Vargas, del CPIC, advierte que el uso de la autonomía ya se está dando en vehículos con sistemas de frenado o sistemas de propulsión “inteligentes” que informan, entre otras cosas, la distancia con otros vehículos y los cambios de carril.
La autonomía total implica la posibilidad de operar el vehículo en base a millones de datos procesados en segundos para seguir los parámetros de conducción y funcionar inmediatamente independientemente del conductor. Este tipo de dispositivos ya están disponibles en varios mercados.
retos
Sin embargo, un mayor uso de la IA depende de varios desafíos más relacionados con decisiones políticas o de gestión, como en el caso de las redes celulares de quinta generación (5G), que son esenciales para los vehículos autónomos.
“El problema en Costa Rica no es adoptar nueva tecnología porque la gente la adopta rápidamente”, advirtió Vargas de CPIC.
1. Madurez
El mayor avance futuro dependerá de la madurez de la tecnología de IA, que se estima en tres años. Las organizaciones están mostrando interés (casi la mitad del mundo, según Gartner), pero aún luchan por integrarse en sus operaciones, tener una mayor confianza en los resultados y visualizar cómo pueden agregar valor comercial.
En el camino, se pueden observar dos tendencias clave de aplicaciones de IA: la ingeniería de IA, que automatiza las actualizaciones de datos, modelos y aplicaciones para acelerar la entrega de IA, hacerla operativa y garantizar su valor comercial, y la IA generativa, los datos utilizados para aprenda cómo se ven los artefactos y genere creaciones que tengan el potencial de producir nuevas formas de contenido y acelerar los ciclos de investigación y desarrollo.
2. Experiencia de usuario
Como ocurre con muchos chatbots, las aplicaciones deben configurarse para garantizar la mejor experiencia de usuario.
El problema es que las aplicaciones como los chatbots se diseñan principalmente utilizando la jerga de los desarrolladores o de la empresa sin tener en cuenta cómo preguntan las personas. Así, se convierten en un obstáculo para que el cliente tenga acceso a alguien que lo asista, y cuando lo hace, pide datos, que luego el agente vuelve a solicitar. Crea frustración para el cliente.
3. Enfoque centrado en el ser humano
Mantener un enfoque centrado en las personas será fundamental para unir a las personas y la tecnología. AI y ML deberían permitir a las empresas crear experiencias más personalizadas, centrarse en las ofertas y oportunidades disponibles, al tiempo que automatizan los procesos para aumentar la eficiencia, agilizar la recopilación de datos y facilitar la toma de decisiones.
“Las empresas deben enfocarse en estrategias de reinvención para seguir siendo competitivas en un mundo en constante cambio”, advirtió Agustín Huerta, vicepresidente senior de investigación de Globant. La empresa señaló que el metaverso, la cadena de bloques, las estrategias multisectoriales, la adaptabilidad, la flexibilidad y la sostenibilidad, y la IA centrada en el ser humano son clave para reinventar los modelos de negocio.
