TRIBUNA de Fabiano Vallesi, analista del área Next Generation del banco Julius Baer.
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un lejano concepto de la ciencia ficción para convertirse en un área de máximo interés para los inversores durante los últimos meses, en paralelo al aumento de las inversiones de capital riesgo y la cobertura mediática sobre los avances de esta tecnología. Nos gustaría prevenir contra gran parte de esta expectación y entusiasmo desmedido, ya que creemos que las principales aplicaciones de la IA están todavía en pañales, en lo que respecta a su adopción por el mercado de masas. Esta idea coincide con el hype cycle o ciclo de expectación de Gartner para las tecnologías emergentes, que sitúa a la IA y las tecnologías relacionadas en el punto álgido de la fase de expectativas infladas.
Lo cierto es que las aplicaciones públicas reales de la IA han sido más bien discretas y van desde la mejora de las búsquedas en Internet y las recomendaciones de productos hasta la detección del fraude y el reconocimiento facial. Ello es debido a que la línea que separa el software convencional y el basado en IA se ha difuminado y seguirá haciéndolo. Los avances en IA están convirtiéndose paulatinamente en la solución para solventar el reto que plantea el big data. Además, el big data está convirtiéndose en una fuente de ventajas competitivas para las empresas, que cada vez recurren más a la IA para extraer información estratégica de ingentes bases de datos. Desde esta perspectiva, consideramos que la IA está infravalorada a largo plazo, ya que está teniendo lugar un progreso acelerado que no puede desdeñarse por el que la IA cognitiva cada vez se integra más en los productos y servicios y se ofrece a través de la nube.
La IA cubre actualmente una franja de inteligencia estrecha
La inteligencia artificial es una rama de la ciencia informática que pretende imitar la inteligencia humana procesando datos y extrayendo conclusiones de forma autónoma y/o actuando a partir de información. El objetivo principal de la IA es hacer que las máquinas sean más inteligentes y más útiles. Los conceptos de la IA y el aprendizaje automático llevan varias décadas con nosotros, pero ha sido hace poco cuando los enormes conjuntos de datos se han combinado con las capacidades de cálculo y almacenamiento para aprovechar todo su potencial. Eso ha permitido a la IA cubrir una franja estrecha de inteligencia que le permite obtener en determinados ámbitos resultados al nivel de los humanos o superiores.
El aprendizaje profundo ha impulsado el avance de la IA
Los grandes progresos en el terreno del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han sido uno de los catalizadores que han impulsado los avances actuales en la IA estrecha. Eso también ha traído consigo nuevos avances en el reconocimiento de imágenes y voz, que alcanzó niveles similares a los humanos en 2015 y 2016, respectivamente (véase gráfico).
El reconocimiento de imágenes y voz de la IA se ha puesto al nivel de los humanos
Fuente: Microsoft Research, ImageNet, Julius Baer
Durante los últimos cinco o diez años, han surgido tres factores que seguirán dando forma al desarrollo de la IA:
1) La IA es una herramienta para superar el reto del big data
El big data está convirtiéndose en una fuente de ventajas competitivas para las empresas, que cada vez recurren más a la IA para extraer información estratégica de ingentes bases de datos. Están generándose inmensas y crecientes cantidades de datos gracias a las máquinas y dispositivos conectados y llenos de sensores (la Internet de las cosas), así como los smartphones, los vídeos y las redes sociales. El aprendizaje automático es más eficaz cuanto más «estructurados» están los datos que maneja, lo que significa que, a medida que aumenta la cantidad de datos, también aumenta el número de problemas que este enfoque puede resolver. Creemos que los datos de entrenamiento de alta calidad (texto, imagen, audio, actividad de usuario, etc.) son la nueva ventaja competitiva en la IA.
2) La IA avanza gracias a la informática en la nube y las unidades de procesamiento de gráficos (GPU, por sus iniciales en inglés)
La disponibilidad general de potencia informática de bajo coste, sobre todo a través de los servicios en la nube y los nuevos enfoques de aprendizaje automático, ha incrementado espectacularmente la velocidad y precisión de las aplicaciones de IA. Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) también facilitan el aprendizaje profundo y los avances en IA: nacieron en el mundo de los videojuegos y se han adaptado para realizar funciones que requieren cálculos complejos.
3) Las plataformas de código fuente abierto mejoran los algoritmos de IA
Hemos observado una aceleración clara en la investigación básica en el campo de la IA, gracias a una colaboración estrecha entre el mundo académico y la industria. Las grandes empresas tecnológicas han contratado a destacados investigadores para encabezar sus departamentos internos de I+D para IA, mientras que las herramientas de IA y la capacidad de cálculo se han hecho accesibles al gran público a través de plataformas de código fuente abierto.
Los servicios en la nube ofrecerán IA
Las aplicaciones de IA se ejecutarán en la nube, podrán procesar grandes cantidades de datos a costes asumibles y traerán consigo mejoras que permitirán a las empresas entender mejor a sus clientes, lo que podría elevar la rentabilidad de la inversión. La flexibilidad que propician las nubes podría permitir a las empresas evolucionar sus productos y servicios de forma mucho más rápida que las empresas tradicionales, lo que acelerará la velocidad de la disrupción.
El gasto en informática en la nube e IA va a crecer
Fuente: Gartner, IDC, Jefferies, BofAML, Citigroup, Julius Baer; E = estimación; CAGR = siglas en inglés de tasa de crecimiento anual compuesto. Nota: Las estimaciones sobre servicios en la nube engloban las nubes públicas y privadas.
Todas las empresas utilizarán herramientas básicas de IA para impulsar la productividad, pero estas ofertas básicas terminarán cayendo en la indiferenciación por la acción de los proveedores de software para la nube. A medida que el big data vaya convirtiéndose en un elemento diferenciador clave, los inversores deberían centrarse en empresas que sean capaces de aprovechar ventajas competitivas en aplicaciones de IA a través de datos propios.
