Inteligencia artificial: tendencias en 2019

En la actualidad, ya existen bastantes ejemplos de aplicaciones reales de la inteligencia artificial en distintas industrias mediante el uso de algoritmos que permiten utilizar los datos para predecir distintas situaciones e incidencias, así como para automatizar determinados procesos.

Una oportunidad que hay que saber aprovechar, tal y como sugería el matemático Marvin Minsky, uno de los mayores especialistas de robótica y computación en el siglo XX, desde su laboratorio en el MIT durante la entrega de los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento de 2014: “No hay nada que temer de la inteligencia artificial, ya que los humanos no somos otra cosa que máquinas muy evolucionadas”.

Estas son algunas de las tendencias destacadas en un informe de la consultora CB Insights, que están marcando el año 2019 con nuevos avances que están cambiando diversas industrias:

• ‘Chatbots’ médicos

La utilización de ‘chatbots’ para la atención ‘online’ es algo cada vez más cotidiano en países como EE.UU., tanto para la solución a preguntas médicas como para que los usuarios localicen a los profesionales que mejor pueden atenderles.

• Asistentes para la compra ‘online’

Los ‘bots’ se establecen cada vez más como el canal ideal para comercializar los productos en la red, acompañando al cliente en todo el proceso de compra e, incluso, solucionando la mayoría de sus quejas. Desde el lado del consumidor, están ya en el mercado nuevos sistemas de tecnologías de búsqueda que personalizan aún más la información de acuerdo a sus preferencias, mientras que, desde la óptica de las marcas, la IA está permitiendo desarrollar sistemas para detectar de manera muy precisa las falsificaciones.

• ‘Insurtech’ al volante

En relación al pago de primas de seguros, existen ya los primeros prototipos que establecen predicciones sobre los comportamientos de los conductores de vehículos, gracias al uso de algoritmos de reconocimiento de imagen, que evalúan entre otros parámetros las posibilidad de sufrir accidentes.

• Pagos invisibles

El ‘machine learning’ aplicado al reconocimiento de imagen también está generando nuevos servicios como el de Amazon Go, que permite a los clientes pagar por productos en tiendas físicas sin pasar por caja, gracias a sistemas que identifican al usuario y los productos y realizan el cobro de manera automática.

BBVA puso en marcha un sistema similar para pagar mediante reconocimiento facial en su sede en Madrid, mediante el cual los usuarios ahorraban hasta cinco minutos de su tiempo en cada compra.

• Prótesis inteligentes

En el campo de las prótesis, los científicos están realizando grandes progresos gracias a modelos de aprendizaje automático que, por medio de sensores adheridos a nuestro cuerpo, reciben y procesan datos y sirven para que se desarrollen comandos que hacen que los dispositivos se muevan casi inmediatamente.

En la investigación clínica, la IA está ya empezando a permitir que se extraiga información valiosa de los registros médicos para sugerir ensayos relevantes.

• Asistentes de viaje

El valor agregado de los ‘chatbots’ es algo que perciben hoy los clientes a través del asesoramiento en las reservas, de las sugerencias que se les realizan ‘online’, de los asistentes virtuales o a la hora de valorar cualitativamente las opiniones recibidas.

• Diagnósticos por IA

El supervisor sanitario norteamericano, la FDA, está dando luz verde a proyectos que utilizan la IA en dispositivos médicos, por ejemplo, para mejorar los diagnósticos mediante reconocimiento de imágenes.

La IA en la banca

En el mundo de la banca, la IA ya ha demostrado su potencial y BBVA ha dado recientemente importantes pasos para afianzar su apuesta por esta disciplina y hacerla global y escalable dentro de la organización. La Factoría de Inteligencia Artificial, inaugurada este año, es un nuevo centro global de desarrollo especializado en inteligencia artificial que se centrará en cuatro líneas de trabajo principales:

• Interacciones máquina-humano: la creación de nuevas formas de relación con el cliente mediante canales que se apoyan en la inteligencia artificial.
• Avance en la personalización de los productos: ofrecer una experiencia basada en datos que se adapte a las circunstancias vitales de cada persona.
• Apoyo a los gestores comerciales del banco en su trabajo diario gracias a la automatización de tareas y procesos repetitivos de forma que se libere tiempo para tareas de mayor valor añadido.
• Protección y seguridad: reforzar la protección frente a fraudes y ciberataques.