Predicciones sobre la Inteligencia Artificial en 2022 para las empresas

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Para que la inversión en IA sea verdaderamente rentable, esta debe converger con los datos y con la nube. Por otro lado, la IA está evolucionando de tal forma que puede convertir los datos desordenados y sin estructurar en algo que ella pueda utilizar. Esta tecnología será demasiado importante para que la lleven solo los expertos en IA.

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Son muchos los avances que se producen cada día en materia de Inteligencia Artificial (IA). PwC ha desgranado cuáles serán las tendencias más relevantes en el campo de la IA, las cuales incluyen desde nuevos métodos para medir y hacer crecer el Retorno de la Inversión (ROI) hasta posibles aplicaciones en el mundo virtual o metaverso. Las empresas que tengan la capacidad para aprovecharlas podrán hacer crecer sus beneficios de forma sostenible y alcanzar su propósito como compañía:

--La IA convergerá con los datos y con la nube. Por sí solos, los datos no tienen un gran valor. Es necesario organizarlos, analizarlos y utilizarlos a gran escala, algo que se puede lograr a través del uso de la IA. Sin embargo, para que la inversión en IA sea verdaderamente rentable se debe integrar en sistemas y aplicaciones que funcionen las 24 horas del día, los cuales necesitan una potencia que pueda ampliarse y reducirse para responder de forma eficiente a las distintas demandas de información. Con estos requisitos, queda claro por qué las empresas punteras están invirtiendo cada vez más en la IA y en la nube entendidas como un sistema único.

Cuando los datos, la IA y la nube se ponen a trabajar juntas, de principio a fin, el resultado es un sistema flexible y potente que te ayuda a identificar exactamente los datos que necesitas, a reunirlos o sintetizarlos y a utilizarlos para mitigar los riesgos y encontrar nuevas oportunidades de negocio.

--Las simulaciones van a descubrir toda la potencia de la IA. Las simulaciones generadas con la IA pueden ayudar a los directivos de las empresas a probar innumerables escenarios para tomar decisiones correctas. La IA, por ejemplo, puede crear gemelos digitales que, al ser combinados con otros tipos de IA, son capaces de predecir el comportamiento de ciertos grupos de consumidores. Por otro lado, existen otros tipos de simulaciones a gran escala basadas en IA que pueden recrear y prever el comportamiento potencial de los activos financieros y de los mercados.

Igualmente, la IA será un elemento fundamental a medida que la tecnología madure hacia el metaverso, una convergencia de tendencias tecnológicas que permitirá a los usuarios experimentar el mundo digital de una forma nueva y con un nuevo nivel de autonomía.

--Adiós a los datos desordenados. Los datos son la materia prima de la IA, pero hay que recopilarlos, ordenarlos, validarlos, etiquetarlos y estandarizarlos para que la IA les saque partido. Esto está cambiando, ya que la IA está evolucionando de tal forma que puede convertir los datos desordenados y sin estructurar en algo que ella pueda utilizar.

La IA puede servir para recopilar datos de múltiples fuentes, convertir los no estructurados en información, verificarlos y estandarizarlos para facilitar su uso y su gestión, y ponerlos a disposición de las personas adecuadas en el momento oportuno. A medida que se avanza en la aplicación de la IA en la gestión de los datos, se puede crear un sistema de datos. Algunas empresas centradas en los datos están yendo todavía un paso más allá, reestructurando sus organizaciones para crear una red de datos, lo que permite desarrollar y producir rápidamente productos basados en información personalizada del consumidor.

--Capacidad para calcular y estimar el valor que aporta la IA. A menudo resulta complicado prever el retorno de la inversión en IA. Afortunadamente, los nuevos métodos de valoración pueden captar tanto los beneficios y los costes duros, como el incremento de la productividad o los costes de hardware; como los beneficios y costes blandos, como la mejora de la experiencia de los empleados o la disminución de la carga de trabajo de los expertos en la materia.

--La IA tendrá un fuerte impacto en la sistenibilidad. Será importante asegurarse de que el desarrollo de la IA dentro de la compañía se ha realizado de forma fiable, ética y digna de confianza, ofreciendo siempre a los usuarios y consumidores niveles adecuados de información. Una vez mitigados los riesgos medioambientales, sociales y de gobierno (ESG) de la IA, es el momento de considerar sus beneficios. Por ejemplo, el poder de las simulaciones permite tomar decisiones más concretas sobre cómo reducir el impacto medioambiental o mejorar la vida de una comunidad. Al habilitar más herramientas de realidad virtual, también se puede facilitar que las personas con discapacidades participen de forma plena dentro de las fuerzas de trabajo en las empresas.

--La IA será demasiado importante para que la lleven solo los expertos en IA. La gestión de la IA supone enfrentarse a desafíos muy particulares, y es posible que los equipos directivos no cuenten con los conocimientos técnicos y de gestión necesarios para seguir el ritmo de la tecnología, y que los especialistas en IA no sepan entender lo que se les pide desde la empresa. La solución es hacer una gestión integral del ciclo de vida de los datos, de la inteligencia artificial y de la nube. De esta forma, se busca integrar a los responsables de riesgos, de la IA y de la empresa. Los directivos, por su parte, deberán aprender algunos de los fundamentos de la IA y de la ciencia de los datos. Sólo entonces podrán dar forma a los sistemas de IA para garantizar los resultados empresariales adecuados e impulsar la verdadera transformación digital.