La inteligencia artificial es la tecnología de moda. Según vaticinan algunos, va a ayudar a curar cánceres, hacer circular automóviles autónomos y podrá realizar funciones y trabajos que hoy realizan seres humanos.

De momento, y solo en la última década, el machine learning, el campo de la IA que permite que las máquinas aprendan automáticamente de la información recibida y mejoren su rendimiento en tareas específicas, se ha vuelto casi omnipresente, al estar detrás de la tecnología que usamos a diario. Desde el traductor de Google y los algoritmos de reconocimiento facial, pasando por los asistentes de voz como Alexa, Siri o el de Google.

Este campo de la IA ha hecho que su adopción no pare de crecer y cobre especial relevancia en nuestra sociedad. De hecho, según un estudio de IDC, el gasto de gobiernos y empresas en implementar soluciones tecnológicas de IA superará los 500.000 millones de dólares en 2023.

Omnipresente pero desconocida

No obstante, a pesar de esta importante cifra de negocio, se trata de una tecnología más desconocida para la población española de lo que a priori se podría pensar. Según una encuesta de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT), el 32,3% de los españoles afirma no tener una opinión formada sobre la IA y el 15,1% desconoce su aplicación. De hecho, el 15% asegura que esta tecnología supone “muchos riesgos” para la sociedad.

Desde Exceltic, empresa de ingeniería y consultoría que acelera la innovación en servicios de movilidad e infraestructura inteligente, industria 4.0, transición energética y transformación digital, se preguntan hasta qué punto el ciudadano medio sabe lo que es realmente la IA y si no estará siendo desconcertante asistir a avances de los que apenas se comprende su fundamento.

“El término IA abarca una rama de la informática centrada en la creación de máquinas capaces de pensar y aprender, al integrar big data, machine learning y deep learning para analizar el mundo circundante y tomar conclusiones de forma autónoma como haría un humano”, explica José Antonio Suárez, director general de Exceltic.

Los avances más significativos de la IA

Al igual que la inteligencia humana, la artificial trabaja recogiendo grandes cantidades de datos, procesándolos a través de algoritmos que han sido ajustados por experiencias pasadas, y usando los patrones encontrados para mejorar la toma de decisiones.

A su vez, la IA es capaz de analizar y hacer cálculos mucho más rápido que cualquier ser humano. Así, la tecnología permite procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo, lo que es especialmente valioso en campos como el análisis de datos o la toma de decisiones.

“En realidad, la IA no deja de ser un sistema computacional utilizado por los ordenadores que saca conclusiones de forma autónoma, como ese algoritmo que recomienda qué leer, en función de los libros adquiridos anteriormente, o un robot aspirador que tiene una comprensión básica del entorno que lo rodea”, apunta Suárez.

Aunque el avance no se detiene aquí. En lugar de que los programadores proporcionen una lista definitiva de instrucciones sobre cómo completar una tarea, ya se enseña a las máquinas a aprender a realizarla por sí mismas, bajo el modelo computacional conocido como red neuronal artificial. Esto es, una gran red de conexiones, inspirada en la forma en que las neuronas se conectan en el cerebro: las entradas se abren camino a través de la red, guiadas por la fuerza de las conexiones, para encontrar la salida adecuada.

A pesar que existan desde la década de los 50, solo han comenzado a tener éxito en los últimos años, gracias al enorme aumento tanto en la cantidad de datos que produce la propia web como en la capacidad de procesamiento.

Los ordenadores actuales están a la altura de la tarea. Algo que saben bien en Exceltic, cuyo acuerdo global con H2O.ia “nos permite ofrecer una solución de IA para la generación de modelos predictivos, deep learning, computer vision, series temporales y redes neuronales que no necesita una amplia y costosa ingeniería de ciencia de datos, soluciones a disposición de cualquier sector”, concluye José Antonio Suárez.

Sectores que aprovechan la IA

Así, diversos sectores se están viendo beneficiados por las virtudes que aporta la IA, como el farmacéutico y sanitario, para mejorar la precisión y rapidez de los diagnósticos médicos desarrollando tratamientos más eficaces y personalizados, ayudando a comprender con exactitud los resultados de los análisis, optimizando la seguridad y la eficacia de los procedimientos médicos, y controlando y gestionando los datos sanitarios de los pacientes.

Además, la IA se está implementando para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR, en sus siglas en inglés), para leer documentos de identidad y recetas médicas mediante el reconocimiento de los caracteres escritos a mano. Los beneficios incluyen desde una mejora en la eficiencia de los procesos de almacenamiento y acceso a los datos. pasando por la capacidad de carga masiva de documentos. Así, los empleados se pueden dedicar a otras tareas valiosas dentro de la organización.

Asimismo, el sector energético está experimentando un gran impulso gracias a la IA. Existe un impulso por la innovación y mejora en la sostenibilidad del sector haciendo uso de ella, con ventajas como la producción, almacenamiento y distribución de la energía sean más eficientes y seguras. Algunas de las últimas innovaciones incluyen una mayor eficiencia de la generación y distribución de energía, el desarrollo de fuentes de energía renovables más avanzadas, facilitar la comprensión y predecir mejor el comportamiento de los consumidores, mayor seguridad y fiabilidad de la red energética y supervisar y controlar el rendimiento de diversos sistemas relacionados con la energía.

Por otro lado, el sector financiero también está aprovechando el poder de la IA. Actividades como banca y seguros, son claro ejemplo los de grandes volúmenes de datos que tiene que manejar y el potencial ilimitado que ofrece si se tiene a mano las herramientas adecuadas. La IA refuerza la precisión y rapidez de las transacciones financieras, crea algoritmos comerciales más avanzados, presta asistencia a las instituciones para comprender y predice mejor las tendencias del mercado, robustece la seguridad de los sistemas financieros, y controla y detecta actividades fraudulentas.