El sector de la inteligencia artificial deberá reducir el miedo a esta tecnología

05/01/2023

diarioabierto.es. La compañía de 'software' SAS analiza las tendencias en IA y análisis de datos.

En 2023, el mundo de la inteligencia artificial (IA) y la analítica de datos estará protagonizado por tecnologías emergentes como la blockchain (cadena de bloques) o los eSports, y el desarrollo de marketplaces donde mostrar y comercializar modelos de IA. Junto a ello, crecerá la demanda de científicos de datos con formación especializada y cada vez se dará mayor importancia a la ética a la hora de aplicar la IA.

Se trata de tendencias que han sido analizadas por la compañía especializada en analytics o análisis de datos SAS. La mayoría marcarán el panorama empresarial y algunas de ellas también al de las administraciones públicas. Estos son, según SAS, los protagonistas de la innovación en 2023:

♦ Tecnologías emergentes. Diferentes tecnologías como la blockchain, los eSports y la simulación están transformando las industrias tradicionales. Están provocando una explosión en el ritmo, la complejidad y el volumen de los datos, creando así una necesidad cada vez más urgente de análisis, aprendizaje automático o machine learning e IA, que ayuden a darles sentido. De cara al futuro, estas tecnologías pueden ofrecer oportunidades para reimaginar la forma en que resolvemos problemas complejos e incluso escalar la observación humana y la toma de decisiones.

♦ Marketplaces de modelos de IA. No se pueden desplegar cientos de modelos de IA en una empresa si los resultados no son fiables. Los marketplaces de modelos de IA aumentarán, permitiendo las empresas consumir e integrar fácilmente la IA en su negocio sin tener que crear y gestionar su ciclo de vida. Según SAS, serán útiles para que aumente la confianza en esta tecnología, siempre y cuando en ellos se explique con claridad el cómo, cuándo y el porqué es útil aplicar la IA.

“Últimamente se ha visto cómo las compañías luchan por mantenerse al día dedicando el 80% de su tiempo simplemente a la gestión de los datos y el 20% a realizar análisis y modelos”, señalas en su comunicado los responsables de SAS. Su vicepresidente y director de tecnología o CTO, Bryan Harris, explica: “Uno de los mayores impactos que puede tener la IA en la próxima década, para superar la sobrecarga de información, es la automatización de los procesos de gestión de datos, de tal forma que los clientes puedan dedicar el 80% de su tiempo simplemente a realizar análisis y a desplegar más modelos en producción”.

♦ La demanda de científicos de datos. Crecerá más aun en 2023, y organizaciones privadas y públicas se encontrarán ante el reto de encontrar a los mejores candidatos, dificultando la puesta en producción de modelos y la operatividad de la IA. Por este motivo, las organizaciones consolidarán la IA y el análisis recurriendo para ello a herramientas modernas, abiertas y multilingües —que aumentarán la productividad al aplicar la ciencia de datos—, y capacitarán a los usuarios finales para realizar tareas analíticas básicas. “Al democratizar la analítica, más profesionales podrán incorporarse a este campo”, sostienen los responsables de SAS.

En los últimos años, la ciencia de datos o data science ha estado orientada, tal y como sostienen desde SAS, a formar perfiles especializados en escribir líneas de código de manera genérica y desarrollar algoritmos básicos en open source. Sin embargo, cuando se enfrentan a un problema de su negocio, carecen de conocimientos de industrias específicas (retail, banca, energía, seguros o sanidad). En 2023, los científicos de datos que tengan una formación más especializada en los distintos sectores en los que trabajan, serán los que más éxito tengan a la hora de satisfacer las expectativas de las empresas.

Imagen: Andrea Piacquadio (obtenida en pexels.com y modificada).

♦ Una IA ética que evite sesgos. En 2023, la industria empezará a examinar la posibilidad del sesgo positivo de la inteligencia artificial y cómo esta puede dar forma a un mundo más equitativo. Para ello, será preciso ampliar las creencias de las personas para aceptar que los prejuicios están en nosotros y en nuestro alrededor, y que tenerlos en cuenta es fundamental para la toma de decisiones. Por ello, desarrollar una IA que prediga y mitigue los sesgos perjudiciales es el primer paso para garantizar esa confianza que se necesita para avanzar.

En 2022, la industria tecnológica comenzó a plantearse, como nunca antes, la importancia de una IA ética. Ahora, las organizaciones empezarán a establecer las normas y pautas de la IA antes de que lo hagan las regulaciones, fijando por sí mismas cuáles son sus umbrales ante los riesgos y principios específicos. Esto solo funcionará si el sector sigue desmitificando la IA con ejemplos claros y definiciones estándar, cuyo fin será reducir el miedo que sigue rodeando a esta tecnología.

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