Los resultados reales de las inversiones ya hechas en tecnología es una de las tendencias del área.
El futuro de la Inteligencia Artificial prevé muchas transformaciones y durante el 2019 se prevé una materialización de muchos esfuerzos que fueron realizados a lo largo de una jornada.
Las empresas que desde hace tiempo ya habían implantado el concepto de Transformación Digital, están más que ansiosas por los resultados reales de tantas inversiones y para el año 2019 los equipos de TI serán cuestionados por esas respuestas. Aquellas tecnologías que no trajeron los resultados esperados serán descartadas, por otro lado, las que hayan presentado mayor rendimiento recibirán mejores inversiones.
El Reporte de Tendencias de Tecnología del Future Today Institute apuesta que la revolución de la AI parta hacia la cognición, que los sistemas actúen con base en el aprendizaje y racionamiento, realizando deducciones por cuenta propia a partir de datos que son alimentados por las máquinas y de la programación de patrones.
Además del uso del Machine Learning, en que las máquinas aprenden, con la cognición, éstas también logran pensar y planear sus propias conclusiones a partir de la referencia de datos con los que cuentan en sus bancos.
Una serie del reporte de Forrester Research que discutió la expectativa contra la realidad en el que se refiere a la ejecución de TI durante el 2018, especialmente cuando se trata de implementar la IA, enumeró algunas previsiones de la Inteligencia Artificial para el 2019. Entérate mejor aquí:
1- El desafío en la calidad de los datos
Usar los datos reales, limpios y confiables es una acción primordial para que la Inteligencia Artificial funcione correctamente. Trabajar con una base infectada significa un análisis fuera de la realidad de la empresa y conclusiones equivocadas por parte de las máquinas.
Para el equipo que trabaja con AI, el desafío es saber seleccionar la información que ofrecerán algún tipo de beneficio para el negocio, así como realizar el almacenamiento correcto de esos datos para que no se pierdan o sean editados a lo largo de su recorrido.
2- La mano de obra humana se vuelve parte importante del proceso
La capacidad del racionamiento humano es un factor fundamental para la programación correcta de las máquinas y por eso, la Forrester previó que el 10% de las empresas que utilizan verdaderamente la Inteligencia Artificial traerán de regreso el conocimiento humano para incorporarlo al proceso.
Las funciones pueden ser diversas, como programadores de un robot en la producción, para así continuar con el desarrollo de la programación, enlistando cuestiones éticas y morales a lo largo del aprendizaje. En fin, la colaboración hombre-máquina tendrá mayor relevancia en un futuro próximo.
3- La búsqueda incansable por talentos en AI
El 83% de las empresas que actúan con AI están con programas para retener talentos en sus empresas, con el fin de que den continuidad al trabajo a través de la tecnología. Además de ello, dos tercios de las empresas entrevistadas por la Forrester están buscando especialistas en el mercado para todavía mejorar más sus bases en tecnología.
Existe una escasez de científicos de datos, así como de arquitectos en aprendizaje de máquinas, además de la experiencia jurídica para los colaboradores, con el fin de saber las reglas que pueden ser impuestas por las máquinas en el trato, especialmente con los clientes.
4- Más tecnología RPA
Automatización de Procesos Robóticos (RPA) (LINKEAR) es una herramienta que se distingue de la automatización tradicional de TI, específicamente por el uso de robots basados en la Inteligencia Artificial (AI).
Con RPA, el robot se adapta a los cambios del sistema de forma autónoma a partir del aprendizaje de la máquina. Ésta analiza los comandos más comunes dictados por el programador y aprende lo que está siendo realizado para anticipar las acciones humanas para próximas ocasiones, logrando interpretar procesos específicos, manipulando datos e iniciando nuevas acciones.
Esta tecnología se destacará durante el 2019, con mayores inversiones por parte de las empresas.
5- Latente requerimiento explicable por AI
Significa que toda inversión realizada en la tecnología debe generar un resultado real para el negocio y los CIOs serán cuestionados por ello.
En resumen, el éxito de los proyectos con AI se basa en la utilización de la tecnología para resolver alguna cuestión del negocio, por medio del uso práctico de las herramientas, realizando pruebas, incorporando nuevos datos, haciendo nuevas preguntas y modelando a la AI para trabajar en pro del negocio.
Una vez más, el colocar en práctica las soluciones y probarlas con los datos y contextos reales será una demanda cada vez más impuesta para los CIOs, que son requeridos por resultados rápidos sobre las inversiones.
La inteligencia Artificial todavía se encuentra lejos de ver agotadas sus posibilidades, teniendo aún mucho espacio para crecer en diferentes sectores.
