Por David Iacobucci<\/p>\n
Los veh\u00edculos de conducci\u00f3n aut\u00f3noma, los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, y la asistencia conversacional experimentar\u00e1n avances tecnol\u00f3gicos sustanciales en esta d\u00e9cada. El 2020 marcar\u00e1 el comienzo de un nuevo escenario para la Transformaci\u00f3n Digital.<\/p>\n
Estamos a solo unos d\u00edas de iniciada una nueva d\u00e9cada, un hito temporal, una barrera psicol\u00f3gica que marcar\u00e1 la maduraci\u00f3n de algunos avances tecnol\u00f3gicos, como la versatilidad sin l\u00edmite de los smartphones, algo tan com\u00fan que ya no recordamos c\u00f3mo era la vida antes de ellos, y que tambi\u00e9n ser\u00e1 el punto de partida para el surgimiento de nuevos avances inmersos en esta era de Transformaci\u00f3n Digital y Tecnol\u00f3gica.<\/p>\n
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA), para nadie es un tema nuevo. Es m\u00e1s, como concepto, fue acu\u00f1ado hace 60 a\u00f1os, y antes de poder observar sus aplicaciones en la vida real, ya ten\u00edamos noci\u00f3n de su alcance, impacto y desaf\u00edos, en la novela futurista Yo Robot de Isaac Asimov (1950).<\/p>\n
Sin embargo, de 2020 y en adelante, seremos testigos de un nuevo nivel en lo que respecta al perfeccionamiento de la Inteligencia Artificial. En esta etapa, el desarrollo del Machine Learning (Aprendizaje Autom\u00e1tico) y el Deep Learning (Aprendizaje Profundo) permitir\u00e1 desplegar el nuevo potencial de la IA en diversas industrias.<\/p>\n
Un \u00e1rea en la que veremos avances sustanciales gracias a la IA y su evoluci\u00f3n en la capacidad de aprender es en los veh\u00edculos de conducci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n
Los veh\u00edculos ya no s\u00f3lo reaccionar\u00e1n a trav\u00e9s de sus sensores, donde los mayores avances vistos a la fecha se refer\u00edan a aumentar su cantidad y sensibilidad. Ahora, la acumulaci\u00f3n de datos que realizar\u00e1 el veh\u00edculo le permitir\u00e1 analizar en tiempo real y predecir los comportamientos de los dem\u00e1s m\u00f3viles, sean estos aut\u00f3nomos o conducidos por personas, y as\u00ed reaccionar en forma eficiente seg\u00fan la necesidad. Algo parecido a lo que hacemos los humanos, pero sin el riesgo de quedarse dormido, o ir mirando el tel\u00e9fono m\u00f3vil.<\/p>\n
Otra disciplina que se ver\u00e1 beneficiada con el auge de la Inteligencia Artificial ser\u00e1 la medicina. Gracias a la anal\u00edtica de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico y profundo, ser\u00e1 posible desarrollar f\u00e1rmacos y mol\u00e9culas a un menor costo, ya que el flujo de producci\u00f3n ver\u00e1 eficiencias notables en lo que respecta al periodo de investigaci\u00f3n y a los ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n
Adem\u00e1s, el procesamiento pr\u00e1cticamente autom\u00e1tico de grandes cantidades de datos permitir\u00e1 entregar diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos m\u00e1s precisos, especialmente en el caso de las llamadas \u201cenfermedades raras\u201d, esas que tienen incidencias m\u00ednimas en la poblaci\u00f3n, como un caso por varios millones de habitantes. Tambi\u00e9n podremos conocer c\u00f3mo se lleg\u00f3 a ese diagn\u00f3stico, y cu\u00e1l es el procedimiento m\u00e1s adecuado para su tratamiento. Sin duda, los m\u00e9dicos se ver\u00e1n muy beneficiados con este avance, pero m\u00e1s a\u00fan lo ser\u00e1n los pacientes.<\/p>\n
Finalmente, el \u00faltimo gran avance al que me referir\u00e9 y que experimentaremos en esta nueva d\u00e9cada est\u00e1 relacionado a la Inteligencia Artificial Conversacional. Asistentes como Siri, Cortana o Alexa ya lo hacen bastante bien en lo que se refiere a eficacia y tiempo de respuesta. No obstante, el pr\u00f3ximo paso es hacia un lenguaje natural, a generar una conversaci\u00f3n en la que sea dif\u00edcil distinguir si se est\u00e1 hablando con un humano, o un robot.<\/p>\n
Para ello, el porcentaje de acierto se acercar\u00e1 a 100%, o fallar\u00e1 por tan solo algunos decimales, lo que significa que, por cada 100 palabras, el asistente fallar\u00e1 en una, o menos. De esta forma, en vez de tener que adaptar nuestras expresiones a ellos, ser\u00e1n ellos los que se adecuar\u00e1n a nuestra forma de hablar, lo que implica inflexiones de voz, tonos, matices, modismos, sarcasmos, iron\u00edas, e incluso, leves cambios que denotan cuando mentimos o estamos nerviosos.<\/p>\n
Y la innovaci\u00f3n no solo alcanzar\u00e1 al lenguaje oral, sino que veremos aplicaciones avanzadas en materia escrita. Los nuevos dispositivos conversacionales podr\u00e1n, adem\u00e1s de realizar comentarios coherentes, inteligentes, hasta creativos, contar\u00e1n con la capacidad de escribir incluso historias extensas. Pronto estaremos leyendo una novela, y por qu\u00e9 no una saga, escrita por un robot. Tal vez no gane un Nobel de Literatura, \u00bfo no en esta d\u00e9cada?<\/p>\n
Antes de finalizar, debo hacer una aclaraci\u00f3n. Los nuevos alcances que acabo de explicar para el campo de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning, y el Deep Learning, los se\u00f1al\u00e9 en un contexto de computaci\u00f3n binaria, con bits, ceros y unos. Sin embargo, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, con qubits y un potencial de procesamiento de datos millones de veces m\u00e1s r\u00e1pido que lo tradicional, ya es una realidad, y es cosa de tiempo para comenzar a ver sus aplicaciones en la vida cotidiana.<\/p>\n
Cuando llegue ese momento, tendremos que nuevamente expandir nuestros l\u00edmites, ahora hacia fronteras digitales y tecnol\u00f3gicas insospechadas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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