Aplicaciones de la inteligencia artificial | ¿Cuáles son y serán sus usos?

De la inteligencia artificial hemos oído hablar en todos lados. En el cine, ficción, ciencia, empresas, universidades, seminarios y otros más mencionan a esta tecnología como un elemento que, para bien o para mal, cambiará el mundo. Es tanto lo que se habla de ella que para muchos es un concepto abrumador y confuso. ¿Es real todo lo que se dice? ¿Qué es realmente lo que la IA puede hacer? Lo cierto es que ya es parte de nuestras vidas y las aplicaciones de la inteligencia artificial abarcan un sinnúmero de sectores y aspectos.

Desde los teléfonos celulares hasta el diagnóstico de enfermedades, la inteligencia artificial ya nos acompaña en el día a día. Parece algo limitado a grandes empresas y personas con un importante poder adquisitivo. Sin embargo, tampoco es así. En realidad, tú ya has usado la inteligencia artificial, aunque no lo sepas. ¿Cómo es posible? Porque está en todos lados. Si quieres conocer más sobre todo el potencial de la IA y cómo está cambiando el mundo, en Futuro Eléctrico te contamos cuáles son los usos de la IA en diferentes sectores.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Gran parte de las aplicaciones y avances en inteligencia artificial se reducen a dos conceptos: machine learning y deep learning. El primer concepto es una aplicación de IA que le permite aprender por sí misma. Para ello, realiza el estudio de algoritmos y modelos estadísticos capaces de mejorar con la experiencia. No depende de una programación previa. De esta forma, ayuda a automatizar la toma de decisiones, inspirar acciones, evitar fallos y ajustar procesos.

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El deep learning (o aprendizaje profundo) está diseñado para el estudio de muchos datos a la vez. Estos se analizan por medio de una estructura lógica que simula las redes neuronales del cerebro humano, lo que le permite obtener mayor precisión y generar mejores resultados.

Además, es utilizada por medio del procesamiento del lenguaje natural, que busca mejorar la comunicación entre el hombre y la máquina; las redes neuronales artificiales, que generan respuesta por medio de un sistema colaborativo mediante procesamientos automáticos; minería de datos, la extracción de información que se encuentra implícita en los propios datos; y análisis de sentimientos, el procesamiento del lenguaje natural y lingüística computacional para extraer información subjetiva.

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Aplicaciones de la IA en los negocios

Dentro de la lógica empresarial mantenerse a la vanguardia es esencial. Si una empresa quiere mantenerse vigente, debe estar en la capacidad de responder a las dinámicas necesidades del mercado. Adaptarse a la transformación tecnológica no es nuevo, pero todas las posibilidades que les ofrece la IA sí puede ser novedoso.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios convierten a esta tecnología en un aliado perfecto de las organizaciones. Sus aplicaciones y potencial han despertado un gran interés por los empresarios, al reunir ramas tan diversas. En sí, la IA agrupa conocimientos de robótica, visión artificial, técnicas de aprendizaje y gestión del conocimiento para ayudar en el día a día de las compañías.

De esta forma, la IA ayuda a racionalizar procesos de negocios, ofrece estrategias competitivas, mejorar los servicios al cliente y obtener información valiosa para la toma de decisiones. Según un informe de la consultora McKinsey & Company, en 2019 aumentó el uso de la inteligencia artificial en empresas en un 25 % más que años anteriores.

Las aplicaciones que puede tener en el sector son las siguientes:

Atención al cliente

La IA puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario desde diferentes puntos. Permite implementar programas de asistencia virtual para brindar atención en tiempo real al usuario. Además, facilita construir una experiencia personalizada al ofrecer recomendaciones basadas en los intereses del mismo.

Marketing y ventas inteligentes

Mejorar la efectividad de las acciones de mercadeo es otra de las aplicaciones de la IA. La tecnología nos permite saber cuál es el momento adecuado para lanzar ofertas; qué productos ofrecer a consumidores nuevos o habituales; qué ofertar en determinada época del año y qué busca determinado perfil del comprador. En otras palabras, permite optimizar el resultado de las campañas publicitarias y, además, realiza un seguimiento del comportamiento del usuario.

Automatización de procesos

Mediante el uso de aprendizaje automático y máquinas inteligentes, la IA también facilita automatizar los procesos. Las máquinas recopilan y analizan los datos de las operaciones de la empresa y usan algoritmos para clasificar el trabajo. Así, pueden enrutar automáticamente las solicitudes del servicio y programar operaciones que antes se realizaban de forma manual. Aplica tanto para líneas de ensamblaje como para procesos de reclutamiento en el área de Recursos Humanos.

Seguridad

Por supuesto, la seguridad es un espacio fundamental para aplicar la IA. Son cada vez más los softwares maliciosos que han implementado esta tecnología para acceder con más eficiencia a los datos de las empresas. Por lo tanto, se requieren soluciones que implementen la misma tecnología para defenderse. Existen alternativas que enseñan a las máquinas a aprender por medio de algoritmos de datos o machine learning para conocer todo el funcionamiento de la empresa.

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Optimizar la logística

La inteligencia artificial también permite mejorar toda la cadena de procesos. Planificar rutas de transporte y ajustar las necesidades de inventario son dos espacios en los que da grandes resultados. Sin embargo, también mejora la toma de decisiones y ayuda a optimizar todo el funcionamiento de la compañía.

Análisis de datos

Hay una realidad innegable para todos: en la era actual el verdadero poder se encuentra en los datos. Por medio de los datos, las empresas pueden conocer a sus clientes, el personal, los activos y nuevas líneas de trabajo. Por medio del big data se pueden almacenar y darle valor a la enorme cantidad de datos que las empresas reúnen día a día. Sin embargo, es la inteligencia artificial la que aprovecha los resultados generados por el big data. La IA aprende de los datos y reconoce patrones para desarrollar soluciones especializadas.

Recursos humanos

En los procesos de reclutamiento, la IA también puede ser bastante útil. Ayudan a optimizar la tarea al encargarse ellas de evaluar, asignar, localizar candidatos y coordinar las entrevistas. De esta manera, reducen el trabajo del personal del área en varias horas y ayudan a ahorrar recursos.

¿Qué empresas ya usan la IA?

Uber

Ya existen varias empresas que han comenzado a aplicar la inteligencia artificial en sus procesos. Uber es una de ellas. La empresa ha implementado recientemente un sistema que busca aprender cómo el usuario usa su aplicación. Por medio de la IA busca determinar si está en estado de ebriedad analizando la hora y el lugar en el que se solicita el servicio, el cómo hace clic en los botones y la velocidad al caminar.

De esta forma, la compañía proveería conductores con más experiencia para atender mejor a los clientes. Además, avisaría a los conductores si el pasajero está ebrio.

Amazon

Amazon es otra de las empresas que ha implementado la inteligencia artificial en sus operaciones. De hecho, algunos afirman que es la compañía que más usa la IA en el mundo. Amazon basa gran parte de su negocio en sistemas de aprendizaje automático para mejorar la experiencia y selección de los clientes. En realidad, está presente en casi todo el proceso de compra. Esto incluye la plataforma web, robots en su almacén, tiendas sin cajeros y más.

Además, creó recientemente Amazon Web Services, que permite a otras empresas disfrutar de tecnologías de la información con agilidad y beneficios de costos. Por supuesto, no se puede dejar de mencionar a Alexa, el asistente inteligente de la compañía. Es un sistema de IA que vive en la nube y permite a los usuarios hacer llamadas, reproducir música, establecer recordatorios, consultar el tiempo, noticias y más.

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Aplicaciones de la IA en la Educación

La inteligencia artificial está expandiendo los límites del aprendizaje y brindando posibilidades nunca antes vistas. Por un lado, reduce la carga laboral de los profesores y logra que se centren en su razón de ser: el enseñar. Por el otro, ayuda a maximizar el proceso de aprendizaje de los estudiantes y brindar respuestas en todo momento.

Entre las aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación se encuentran soluciones que favorecen el aprendizaje personalizado, sistemas de tutoría, adición de contenido inteligente, espacios de aprendizaje virtuales y otros más.

Y es que, tal y como lo afirma la Unesco, la IA tiene el poder de transformar la educación. Esta tecnología tiene el potencial de que más personas accedan a procesos educativos y estimular la formación personalizada.

Las tecnologías que más impacto tendrán son el learning analytics, que mide las necesidades educativas del alumno; el aprendizaje adaptativo, que permiten ofrecer modelos de aprendizaje individualizados; el análisis de big data, útil para que los profesores obtengan información del proceso de los estudiantes; y la robótica, que permite adecuar al alumno a nuevas tecnologías.

Tutores virtuales

La Universidad de Stanford estima que el uso de tutores virtuales se expanda en los próximos 15 años. Esta tecnología contribuye a facilitar la labor docente al ayudarlos con algunas tareas no relacionadas estrictamente con la enseñanza.

Entre estas actividades se encuentran la calificación de cuestionarios, la identificación de los errores más comunes de los estudiantes. Asimismo, se pueden implementar chatbots a los que los estudiantes puedan preguntar diferentes cuestiones por medio de aplicaciones web. Estos chatbots podrían resolver dudas, explicar cuestiones o realizar evaluaciones.

Procesos de aprendizaje personalizados

La IA también contribuye a personalizar los programas de estudio y el proceso de enseñanza. Por un lado, los profesores pueden apoyarse en la IA para actualizar sus conocimientos de ciertas temáticas. Si las clases tienen lugar en espacios virtuales, las máquinas pueden generar preguntas y ejercicios sobre los contenidos.

Por otro lado, la inteligencia artificial puede ayudar a conocer los procesos educativos de cada estudiante. Es decir, medir, comparar y analizar cada proceso académico de manera que los maestros puedan identificar los estudiantes más rezagados y trabajar más como ellos. Se dice que la tecnología podría identificar la curva de aprendizaje de cada estudiante y podría identificar algunos trastornos de aprendizaje.

Campus inteligentes

Tras la pandemia de COVID-19, la importancia de las plataformas de aprendizaje en línea quedó en evidencia. La pandemia obligó a gran parte de las instituciones educativas a dar un salto a los espacios virtuales. Sin embargo, esta era una dirección que inevitablemente tomarían.

Los espacios virtuales ofrecen la posibilidad de estudiar donde y como quieran más allá de las aulas. Con la IA se puede optimizar la formación de manera que aumente la participación de los estudiantes y las tasas de finalización. ¿Cómo? Identificando las lecciones efectivas y cuáles son sujetas a mejoras.

Asistencia al docente

Entre las aplicaciones de la inteligencia artificial en la docencia se encuentra la asistencia al docente. Por medio de la tecnología se pueden automatizar ciertas tareas administrativas. Mediante las plataformas virtuales se pueden realizar exámenes y su correspondiente calificación; corregir cierto tipo de trabajos; realizar ciertos reportes de calificaciones y elaborar informes.

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Proyectos de IA en la educación

• Unesco: La Unesco junto con la empresa Ericsson han desarrollado una serie de materiales didácticos en línea. Estos recursos buscan que los talleres de formación sean accesibles para todos los alumnos. Además, permiten reforzar las capacidades tecnológicas de los profesores y fomentar la creatividad de los estudiantes.
• Pearson & Watson: Watson es un sistema diseñado por IBM que es parte de un proyecto experimental de la compañía Pearson. Watson es un programa que puede procesar lenguaje natural para responder cualquier cuestión planteada de los estudiantes. De esta forma, se busca proporcionar una experiencia de aprendizaje más inmersivo. Este proyecto, bajo el nombre «Watson va a clase» se ha utilizado en algunos colegios de Madrid, España.
• Squirrel AI: Es un proyecto que ha desarrollado China en su apuesta por la inteligencia artificial. Es una tecnología de IA que ofrece clases extraescolares a los alumnos. Está presente en casi dos mil centros de enseñanza y ha ayudado a más de 2 millones de alumnos.
• Duolingo: Se ha convertido en una de las plataformas de aprendizaje de idiomas más populares del mundo. No requiere de un tutor humano, sino que cuenta con bots que orientan el aprendizaje. La IA puede responder dudas y ofrecer materiales didácticos.
• Snappet: Es una herramienta que utiliza la IA para generar recursos educativos según las necesidades de cada estudiante. Después de algunas pruebas y actividades, el sistema personaliza el programa.
• Eduband: Es una iniciativa de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburg. Hace uso de la IA en la educación secundaria para aplicar metodologías según las reacciones de los alumnos. De esta forma, se busca potenciar las disciplinas para las que el estudiante tiene más aptitudes y no solo las buenas calificaciones.

Aplicaciones de la IA en la Industria

En fábricas

La inteligencia artificia actúa como un motor de cambio en todos los sectores en los que se implemente sin importar su tamaño o su foco de acción. La implementación de esta tecnología en las fábricas e industrias pasa por la digitalización de las cadenas de valor hasta las Industrias 4.0. Se puede decir que la llegada de la Cuarta Revolución Industrial se relaciona directamente con las aplicaciones de la inteligencia artificial en estos espacios.

Las herramientas que incorporan la IA ayudan a generar un mayor rendimiento en los procesos industriales. Su objetivo principal es manipular distintos procesos de manera independiente y en coordinación con otros procesos. De esta forma, aumenta la productividad; ahorra tiempo y costos de producción; genera una mayor disponibilidad de productos con IA.

Según un estudio de Roland Berger, para el año 2035, los sistemas de procesos inteligentes conectados digitalmente en red podrían representar un crecimiento adicional de 420 mil millones de euros, solo en Europa Occidental.

Por medio de soluciones inteligentes, se pueden aprovechar los grandes volúmenes de datos generados durante todo el proceso para identificar tendencias y patrones que contribuyan a mejorar la eficiencia. Pueden reconocer conexiones complejas no evidentes para el ojo humano.

Asimismo, la incorporación de la IA, junto con el internet de las cosas (IoT) y el big data ayuda crear plantas que interactúan en tiempo real en la identificación de la demanda, cadena de suministros, reconfiguración de la producción, mantenimiento, logística y más. Esto también contribuye a generar información predictiva.

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¿Qué tecnologías permitirán todo esto? El internet de las cosas; sensorización avanzada; big data; interoperabilidad y lenguajes comunes; visión artificial; y realidad virtual y realidad aumentada.

Mantenimiento

Usualmente, el mantenimiento del equipo industrial se programa para días fijos; no se programa por tiempo y condiciones de funcionamiento, sino en función de los años de instalación. Esto genera más riesgos de que se presenten daños inesperados y aumenten los costes de mantenimiento.

Por medio del aprendizaje automático, se utilizan algoritmos que pueden anticipar las posibles incidencias o errores de un componente o máquina con anticipación. Esto permite reducir costos, aumentar la productividad y aumentar la vida útil de la maquinaria.

Control de calidad

Las fábricas son susceptibles a muchos factores que pueden implicar una baja productividad y rendimiento. Por medio de la automatización de tareas y los sistemas de gestión de procesos, se pueden automatizar ciertas actividades. Esto también permite que se genere una trazabilidad total, lo que facilita identificar cuándo alguno de los procesos no sigue con todas las regulaciones o es defectuoso. Además, mediante softwares de control se pueden detectar cuándo hay desviaciones de calidad en la producción.

Sistemas de control

También existen sistemas de control avanzado que utilizan la inteligencia artificial para predecir y controlar los procesos industriales. Con su uso, se puede conducir el proceso a su mejor rendimiento. Es decir, tener el mejor funcionamiento con el mínimo consumo energético. Por medio de este también se añade flexibilidad y control de calidad a los sistemas tradicionales.

Diseño generativo

Los algoritmos de diseño generativo pueden simular o pronosticar el proceso de fabricación. Además, estos algoritmos permiten producir numerosas alternativas de diseño para un mismo producto. De esta forma, se pueden encontrar los mejores diseños y optimizar los procesos de fabricación.

Robots y cobots

La robótica todavía está en desarrollo y sujeta a múltiples mejoras, pero en las fábricas e industrias encuentran su escenario ideal. Si a esta se le agrega la IA, podrá flexibilizar aplicaciones que antes eran estáticas. Es decir, les permite a los robots realizar tareas precisas y tomar decisiones en tiempo real; además de darles la posibilidad de adaptarse a diferentes procesos.

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La IA facilita la automatización e interacción de sistemas de fabricación avanzados y permite la cooperación con los trabajadores. A estos últimos se les conoce como cobots, robots colaborativos que trabajan de la mano de los humanos para mejorar la eficiencia. Estos robots aprenden como lo hace un humano. Además, la inteligencia artificial reúne datos del entorno y hace predicciones para tomar mejores decisiones.

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Gemelo digital

Con los gemelos digitales se ponen a prueba una variedad de escenarios para fomentar decisiones inteligentes. Generan una copia virtual de las fábricas en los que se pueden hacer representaciones de la maquinaria y los procesos de fabricación. De esta forma, se puede identificar la manera más eficiente de producir cierto producto, verificar si cumple con los requisitos de calidad y garantizar la uniformidad.

Ejemplos de IA en fábricas

• Siemens está trabajando constantemente en soluciones y aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria. La compañía ofrece soluciones en la nube y abierto IoT como MindSphere. También ofrecen sistemas de mantenimiento predictivo y de gemelos digitales. Recientemente, en el evento de Hannover, expusieron la representación virtual de una planta completa con tecnología de laboratorio, de automatización y de control.
• Material Project, una empresa estadounidense, utiliza la IA para calcular las propiedades de todos sus materiales. De esta forma, realiza una investigación que permite que haya un mayor análisis de los compuestos. Esto será utilizado en el desarrollo de futuros materiales.
• Bosch en Alemania ha invertido en numerosas soluciones de IA en sus líneas de producción. Gastó 25 mil euros para incorporarles sensores y barreras ópticas. También presenta una solución de control basada en softwares con capacidad 5G, que está abiertas a terceros. Ellos consideran esta plataforma de automatización el centro de control de la fábrica del futuro. Ofrece transparencia, sistemas de medición, más eficiencia y un control del consumo energético.
• Hyundai Motors recientemente adquirió el 80 % Boston Dynamics. Con esta adquisición, que comparten con Alphabet y Softbank, Hyundai espera obtener sinergias en conducción autónoma y fábricas inteligentes. Hyundai ha estado invirtiendo en el uso de inteligencia artificial, conducción autónoma y materiales avanzados recientemente. Además, anunció que pretende invertir en la automatización del sector logístico.
• En general, las empresas de automoción se mantienen en el ranking mundial de competitividad. Eso es gracias a la robotización y constante innovación. Gran parte de las fábricas de automóviles se pueden considerar inteligentes, ya que han ido incorporando las últimas tecnologías y la inteligencia artificial para mejorar su eficiencia.

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En la agricultura

La inteligencia artificial impacta a la agricultura en diferentes etapas desde la investigación de semillas y el proceso previo al sembrado hasta el crecimiento y recolección de cultivos. Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la agricultura son tan variadas como las actividades y labores que existen en el campo.

Además, gana una importancia mayúscula con la llegada de nuevos retos para el sector. Entre estos factores se encuentran el cambio climático, el crecimiento de la población, la disminución de la mano de obra y la seguridad alimentaria. Todo esto llama a apostar por la innovación que permita aumentar la productividad y obtener mejores resultados.

Es por ello que la implementación de soluciones con inteligencia artificial en la agricultura ha sido promovida desde diferentes sectores. Y es que la IA permite identificar enfermedades, controlar malezas, evaluar daños, monitorear el ganado, gestionar recursos agronómicos o usar robots que ayuden en la recolección de los productos. La IA permitirá duplicar la producción sustentable del sector agropecuario, lo que también se traduce en más rentabilidad.

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Para lograrlo se reúne la biotecnología, la robótica, la IA, el Big Data, el machine learning, sensores y la robótica. De esta forma, se puede reunir la información necesaria para una toma de decisiones más consciente. Su capacidad de predecir y analizar es donde más impacto puede tener.

Otras aplicaciones de la inteligencia artificial en la agricultura son:

Agricultura de precisión

La agricultura de precisión permite obtener datos necesarios para optimizar la toma de decisiones. Es casi como la convergencia final entre la agricultura y la IA. Con la ayuda de la inteligencia artificial pueden determinar cómo, cuándo y dónde plantar. Los programadores adiestran a la computadora para que detecten patrones.

Así, pueden saber si tienen plagas, están enfermas o si necesitan más agua o herbicida. Para ello, se requieren drones, sistemas de fertirrigación inteligentes y cosechadoras inteligentes. La inteligencia artificial acompaña todo el proceso de cultivo.

Monitoreo de cultivos y suelos

Por medio de dispositivos electrónicos, algoritmos de aprendizaje, big data, sensores y más, la inteligencia artificial puede monitorear la sanidad del suelo y los cultivos. Cabe recordar que cada cultivo es distinto y requiere de diferentes cuidados.

La inteligencia artificial reconocería las particularidades de cada uno y determinaría cuándo una acción es necesaria. Esto es particularmente útil en terrenos con alta variabilidad de lluvias y suelos con limitada capacidad para conservar la humedad.

Robots

Con la ayuda de la inteligencia artificial, los robots pueden contribuir en distintas fases de las labores agrícolas como la siembra, la cosecha, el control de malezas y la pulverización. Con la inteligencia artificial monitoreando cultivos y suelos, los robots pueden recibir órdenes de cuándo es el mejor momento de realizar cierta acción.

Análisis predictivo

Con modelos de aprendizaje automático se facilita monitorear las condiciones ambientales y predecir los impactos que pueden tener sobre los cultivos. Sobre todo, permite comprender los impactos individuales según las características de cada producto. Así, los agricultores pueden prever algunas dificultades y actuar en consecuencia.

Datos de calidad y toma de decisiones

Siempre se habla de la importancia de los datos, y lo cierto es que en la agricultura toman especial valor. No todos los terrenos son iguales ni tampoco permanecen igual con el paso del tiempo. Los ciclos hídricos están variando, el uso excesivo de agricultura se puede traducir en la pérdida de nutrientes en la tierra, existen plagas nuevas cada tanto, etc.

Por lo tanto, la asistencia de la IA agrega datos de valor en todo el proceso de cultivo. Esto permite que se tomen decisiones más eficientes y estratégicas, que eviten mayores impactos y pérdidas en los cultivos o las tierras. Y, además, que faciliten una labor agrícola más eficiente donde se aproveche el máximo potencial en los campos.

Iniciativas de IA en la agricultura

E-kakashi

Es un proyecto liderado por el Centro Internacional de Agricultura Tropical. E-kakashi es un servicio que combina el IoT, el big data, la IA y el sistema ciberfísico. Con todas estas tecnologías quieren transformar la agricultura en una ciencia de datos en tiempo real. Es un cerebro de IA que recopila y analiza gran cantidad de datos ambientales de los cultivos y medioambiente. Así, los productores pueden crear ambientes óptimos de producción. El sistema ayuda a solucionar problemas como suministros de agua inestables y emisiones de gases invernadero.

John Deere

La empresa de fabricación de equipos de agricultura está comercializando un rociador para cultivos que funciona con IA. El sistema incorpora cámaras, visión artificial y machine learning para eliminar las malezas con pesticidas y rociar con fertilizantes los cultivos. La tecnología interpreta los datos visuales para realizar aplicaciones precisas y medidas de pesticidas químicos planta por planta. Así, se minimiza la resistencia a los herbicidas, se ahorra en pesticidas (cerca del 90 %) y se mitiga el impacto medioambiental.

Blue River

La compañía estadounidense ofrece también utilizar drones con sensores para sobrevolar campos y recoger datos. De esta forma, se pueden gestionar mejor los cultivos y la producción.

Hemav

Con el uso de cámaras y sensores se pretende recopilar múltiples datos de los cultivos. ¿Pero qué los analiza? Hemav es una iniciativa que ofrece el análisis de datos por medio de IA e imágenes de drones y satélites. La plataforma permite identificar los valores cualitativos y cuantitativos de los cultivos con alta precisión. Además, ofrece información predictiva para brindar recomendaciones agronómicas para responder a ciertas situaciones y aumentar la eficiencia.

Root AI

Root Ai cuenta con un robocolector llamado Virgo. Este ha trabajado recolectando tomates maduros en una planta. Recientemente, se lo ha visto recogiendo pepinos y fresas. Esto es innovador dado que los robots usualmente se diseñan para recoger un tipo de cultivo específico. Por medio de sensores e IA, el robot navega por el cultivo e identifica la madurez de los cultivos. Luego, usa una pinza especial para recoger los que estén listos.

Eurecat

Eurecat lanzó recientemente un proyecto llamado «Analítica avanzada en granjas de cerdos». Por medio de este, estudió datos operacionales de granjas de crías de porcino a partir de los cuales creó un nuevo modelo inteligente. Con esta metodología, Eurecat ha identificado las variables claves y ha ofrecido una serie de recomendaciones para aumentar la productividad de las granjas.

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Aplicaciones de la IA en la medicina

En la medicina, las aplicaciones de la inteligencia artificial abarcan un enorme espectro de posibilidades. La IA llegará para cambiar distintos aspectos del sector salud, para mejorar las labores de los médicos, apoyar en los diagnósticos, acompañar los tratamientos y supervisar los postratamientos.

Esta tecnología se aplica para optimizar la eficiencia biotecnológica, el desarrollo de fármacos y ayudar a médicos y pacientes. Se especializa en procesar datos mucho más rápido que los seres humanos, en cuidar la salud y en ofrecer un alto rendimiento.

Siendo la medicina un campo tan grande, muchas soluciones se pueden aplicar en diferentes segmentos en diversas dimensiones, con la ventaja de aumentar la precisión y facilitar ciertas labores.

Ayuda en el diagnóstico y tratamiento

La IA, mediante el aprendizaje profundo y el machine learning, les brinda a las máquinas la capacidad de razonar y aprender. La tecnología tiene la capacidad de analizar datos para llevar a cabo diagnósticos precoces. Por ejemplo, un programa informático puede analizar una mancha de piel para establecer las posibilidades de que sea melanoma, incluso, identificar algunos tipos de cánceres o patologías degenerativas.

De igual forma, puede analizar los datos del paciente, de otros casos similares, de su secuencia genética y más para determinar el tratamiento más adecuado. La IA agrega rapidez y exactitud al formular tratamientos, por lo que ha contribuido a salvar miles de vidas.

Análisis de imágenes diagnósticas

La velocidad a la que procesa grandes cantidades de datos resulta de vital importancia al realizar los diagnósticos médicos. De esta manera, puede ser de gran utilidad al analizar diferentes pruebas médicas, sean estudios genéticos o imágenes diagnóstico. Para ello, aplica el machine learning que permite identificar con rapidez anomalías y relacionarlas con casos ya analizados.

Historia clínica electrónica

Las historias clínicas electrónicas son de gran valor para la IA aplicada en la medicina. En ella se recopila información médica del paciente, información de sus antecedentes de salud, diagnósticos, medicamentos, pruebas, alergias, vacunaciones y más. Toda esta información luego resulta ser muy útil al evaluar posibles enfermedades y tratamientos.

Desarrollo de fármacos

El desarrollo de nuevos medicamentos que cumplan con todos los procesos necesarios y ensayos clínicos puede llevar cerca de 10 años. La llegada de la IA también tiene un impacto en este sector. Permite analizar los medicamentos existentes que podrían rediseñarse para combatir determinadas enfermedades. De esta forma, se agilizan y economizan los procesos de investigación. Además, facilita supervisar los efectos adversos que el medicamento pueda generar y comprobar su impacto en cada fase de desarrollo.

Un ejemplo de su eficiencia se encuentra en la última crisis del ébola. En ese entonces, los científicos utilizaron un programa de IA para mirar qué otros medicamentos podrían combatir la enfermedad. En un día, el programa sugirió dos medicamentos que ayudan a reducir la infectividad del ébola. Este proceso suele tardar un meses o años.

Reducir la carga laboral de los médicos

El trabajo de los médicos incluye un amplio proceso de papeleo, entrada de datos, estudio y más. Por medio de la IA y la digitalización de procesos, es posible que el personal médico reduzca su carga de trabajo. Con programas de diagnóstico e imágenes computarizadas se pueden interpretar de manera más rápida y sencilla las pruebas de análisis, radiografías o tomografías.

Complemento de la atención sanitaria

La telemedicina, las aplicaciones móviles y diversos programas informáticos permiten que la atención de la salud no se reduzca a clínicas y hospitales. Ofrecen la posibilidad de una atención más rápida y personalizada, con mayor autonomía. También se habla de que en el futuro existirán robots que asistirán a ancianos y enfermos dependientes.

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¿Cómo se ha aprovechado la IA en la medicina?

• OrbitaAssist: Es un dispositivo inteligente que realiza funciones de asistencia personalizada a pacientes. Funciona como un asistente de voz al que los pacientes pueden realizar peticiones y traslada la solicitud a los profesionales sanitarios.
• iFIND: Fue desarrollado por el laboratorio BioMedIA del Imperial College. Implementa el deep learning para el análisis de imágenes fetales. Así, se busca detectar y atender posibles anomalías.
• Anaxiomics: La empresa española descubrió por medio de IA que cierta combinación de fármacos promueve mejoras en pacientes Esclerosis Lateral Amiotrófica.
• Google Brain: Descubrió cómo desarrollar nuevos medicamentos por medio de IA. Mediante la cristalización de proteínas pueden saber la reacción que genera una molécula en las células. Por lo tanto, crearon un sistema que detecta la cristalización de las proteínas con 94 % de confiabilidad.
• Pepper: Es un dispositivo portátil que asesora a los pacientes de manera personalizada. Apoya en la administración de las medicinas y el consumo de alimentos. Es muy útil en el tratamiento de la diabetes.
• RadIO: Es un sistema del Departamento TI de Moscú. Es un código de fuente abierta de detección de cáncer. Usa deep learning para encontrar signos de cáncer de pulmón en radiografías.
• Digital Surgery: Es un sistema de IA diseñado para las salas de cirugía. Proporciona mapas de ruta y actuar para cada quirófano. Ayudará a realizar cirugías más seguras.
• Alphabet y Apple: Mediante una alianza de las dos empresas se lanzó un SmartWatch que puede identificar patrones de la progresión de la enfermedad de Parkinson.
• Art Medical: Desarrolló tubos de alimentación y monitores inteligentes. El objetivo es evitar complicaciones fatales (por motivos distintos al original de hospitalización) en pacientes que están en hospitales y clínicas.
• IBM: Desarrolló una solución tecnológica capaz de predecir la presencia de psicosis en un paciente. Es una herramienta que estará disponible en cualquier momento.

Aplicaciones de la IA en la robótica

Para muchos, la aplicación natural de la IA es la robótica. Y, en parte tienen razón, la robótica y la inteligencia artificial hacen una dupla que se complementa perfectamente. Con la participación de la IA, surgen infinidad de formas de mejorar los robots, tanto en la industria como en todos los sectores donde operan.

La IA permite la automatización de la robótica tradicional. Además, le brinda más flexibilidad, autonomía y la capacidad de trabajar de manera colaborativa con los humanos. Gracias a esto, ahora podemos ver a los robots en todo tipo de espacios: en misiones espaciales y de rescate; los de carga que ayudan a mover y almacenar paquetes; robots que ayudan a personas de tercera edad o robots que apoyan a médicos en cirugías.

Por medio del deep learning y el machine learning se puede dotar a los robots de la capacidad de aprender y adaptarse a la experiencia. Aunque ahora los robots pueden realizar ciertas tareas, usualmente bastante específicas, con la IA podrían ampliar sus posibilidades de aplicación. Así, optimizarían su propio funcionamiento.

Ensamblaje robótico

La IA es muy útil en aplicaciones de ensamblaje robótico. De hecho, se usa de forma generalizada en muchas cadenas de montaje de plantas industriales y automotrices. Cuando la IA se combina con sistemas de visión avanzados, puede ayudar a corregir errores en tiempo real. Es decir, evitar que se cometan errores. Además, la IA se puede usar para ayudar a un robot a aprender por sí mismo cómo realizar ciertos procesos.

Servicio al cliente

Tiendas, hoteles, restaurantes y otros espacios de todo el mundo ya han visto los robots con aplicaciones de inteligencia artificial. Con la capacidad de procesamiento del lenguaje natural y el machine learning, adquieren habilidades en servicio al cliente. Así, pueden interactuar con los clientes de una manera más humana. Y entre más interactúan con humanos, más aprenden a actuar de manera natural.

Monitoreo, control de daños y mantenimiento

Un robot que cuente con inteligencia artificial puede monitorear constantemente las condiciones en el lugar de trabajo. Además, puede analizar y desarrollar estrategias para optimizar su funcionamiento. Esto también le permite detectar y resolver fallos y avisar cuando se requiera de mantenimiento.

Supervisión de maquinaria

Los diferentes robots dotados con IA pueden realizar la supervisión de maquinaria. Es decir, pueden controlarlas, organizarlas y optimizarlas. Además, permite recopilar datos del funcionamiento de la maquinaria y el proceso y analizarlos para facilitar una mejor toma de decisiones.

Algunos ejemplos de robots con IA

• Sophia: Fue desarrollada por Hong Kong Hanson Robotics. Es el primer robot con nacionalidad: saudita. Sophia es un robot humanoide, hecho a semejanza de un humano, que puede mantener contacto visual, reconocer rostros y comprender el lenguaje humano. Incluso puede mantener conversaciones con sentido y formular preguntas.
• Ballie: Es un asistente inteligente desarrollado por Samsung. Cuenta con movilidad autónoma y funciona como el controlador de los sistemas de un hogar inteligente. Es capaz de reconocer a su dueño, sus rutinas y gustos y automatizar todo tipo de tareas del hogar.
• Boston Dynamics: Ha producido dos robots que han maravillado al mundo. Se trata del humanoide Atlas y del cuadrúpedo Spot Mini. Se caracterizan por la naturalidad de sus movimientos y su resiliencia. En 2019 anunciaron la primera versión de su robot Spot Mini.
• Asimo: Es el robot humanoide de Honda. Su apariencia recuerda a un astronauta y es capaz de mostrar un comportamiento autónomo. Nació con el objetivo de ayudar a personas con movilidad reducida y promover el estudio de ingeniería robótica. Se actualiza constantemente.
• TMiRob: Es una máquina robótica que se desplegó en los hospitales de Wuhan durante la crisis por el coronavirus. Su objetivo fue desinfectar las zonas sin necesidad de intervención humana.
• Cobots: La compañía danesa Universal Robots ha desarrollado robots más pequeños que puedan trabajar junto a humanos. Tienen la capacidad de adaptarse a distintos entornos y situaciones y brindan flexibilidad en las líneas de producción.
• Robots de seguridad: Con la pandemia, Túnez despegó una serie de robots de seguridad. Con ellos, buscaban evitar que los agentes de seguridad tuvieran contacto con la población y evitar la propagación del virus.

Aplicaciones de la IA en la sociedad

Por último, encontramos algunas aplicaciones de la inteligencia artificial que son más cercanas a la vida diaria. Por medio de técnicas como machine learning, visión artificial, reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural, nos hemos encontrado con la IA más veces de las que cabe sospechar.

La IA ayuda a detectar patrones de grandes cantidades de datos, tomar mejores decisiones, entender lo que una persona quiere decir, reconocer e interactuar con el entorno. ¿En qué se traduce esto? En aplicaciones sorprendentes para muchos.

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Transporte autónomo

La IA es esencial para el desarrollo del transporte autónomo. Para lograr la autonomía, se requieren sistemas de conducción virtuales, mapas de alta definición, carreteras optimizadas para el tráfico, sensores y procesamiento de datos.

Ya existen algunos autos con distintos grados de autonomía con sistemas de freno de emergencia; habilidad de parquear solos; sistemas de control de cambio de carril; y reconocimiento de señales. Todo esto es resultado de la inteligencia artificial aplicada al mundo del automóvil.

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Seguridad y vigilancia

La vigilancia, seguridad y detección de delitos también mejorará con la IA. La tecnología de reconocimiento facial está evolucionando a pasos agigantados. Esta tecnología se volverá tan común como las huellas digitales al momento de identificar criminales. En el sistema de justicia y seguridad pública, el uso de la IA también permitirá generar más eficiencia e imparcialidad. Por ejemplo, permitirá evaluar los riesgos de reincidencia.

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Asistentes de voz

«Okay, Google»; Alexa; Siri… todos estos asistentes de voz que están integrados a los celulares, televisores y altavoces inteligentes funcionan con inteligencia artificial. La IA cognitiva y el machine learning se encuentran dentro de estos sistemas. De esta forma, se logra que el dispositivo entienda el sentido de las palabras que dices mediante el procesamiento del lenguaje natural.

El GPS y Google Maps

Google Maps es uno de los sistemas de IA más usados del mundo. Waze también aplica la IA para operar. Detrás del sistema de mapas y rutas se encuentra un sistema de inteligencia artificial que utiliza distintos algoritmos para establecer las mejores rutas según el día y la hora del trayecto. Con técnicas de deep learning y machine learning aprenden también a conocer tus rutas habituales, tus destinos y tus hábitos de desplazamiento.

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Traducción instantánea

Ya existen varios dispositivos que ofrecen el servicio de traducción instantánea. Estos dispositivos deben mantenerse conectados constantemente a servidores a la nube para funcionar. Además, con la optimización de procesos de machine learning la unidad neural del dispositivo puede analizar y procesar el reconocimiento de las palabras en cualquier idioma y traducirla en tiempo real. Todo sin conexión a internet.

Recomendaciones personalizadas

Cuando compras algo en línea y vuelves a entrar a esa página luego, te encuentras con sugerencias relacionadas con tus últimas compras. ¿A qué se debe? A algoritmos de inteligencia artificial diseñados para conocerte.

Los encuentras en Amazon, Spotify y otras empresas en línea. Usan el machine learning para establecer patrones de compra y sugerirlos según el perfil del comprador. Funciona de manera similar a las plataformas de contenidos en streaming como Netflix.

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Palabras finales

¿Ya conocías algunas de estas aplicaciones de la inteligencia artificial? ¿Te imaginabas que podían estar presentes en tantos sectores de maneras tan diversas?

Mucho se ha hablado de las ventajas y desventajas de la IA y de cómo ella vendrá a cambiarnos la vida. Ahora esperamos que tras conocer estas aplicaciones puedas tener una idea más clara de cómo lo hará. No se trata de una tecnología que nos dominará y de la cual seremos mascotas, como afirma Elon Musk; sino de una herramienta que hará nuestra vida más fácil y los procesos más eficientes —si se proyecta para bien—.

Por supuesto, las aplicaciones de la inteligencia artificial mencionadas son las que se pueden vislumbrar en la actualidad. Probablemente, a medida que continúe avanzando la tecnología, surgirán nuevas aplicaciones que nos sorprenderán.

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