EL INVIERNO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿Qué es y por qué hay que evitarlo?

Desde que comenzase su desarrollo en los años 70, la Inteligencia Artificial ha pasado por distintas etapas de expansión y retroceso, lo que popularmente se conoce como veranos e inviernos de la IA. Pero ¿por qué ocurre este suceso? ¿Qué provoca este crecimiento y decrecimiento? Y, más importante aún ¿por qué hay que evitar su desaceleración, más conocida como invierno?
Verano e invierno en Inteligencia Artificial

La primera vez que se acuñaron los términos “verano” o “invierno” de la inteligencia artificial fue en Estados Unidos en 1984, cuando analistas y estudiosos de la evolución de la IA descubrieron que a los primeros años de gran expansión de esta tecnología le siguió un importante periódo de desencanto, desilusión y pesimismo generalizado. En referencia al concepto también surgido en esa época de “invierno nuclear”, surge por primera vez el término “invierno de la IA”, con el objetivo de poner nombre a esta fase que acababa de entrar a formar parte de la historia de esta tecnología.

¿Qué motiva la aparición de estas dos fases? La clave principal está en el interés público, ya que éste es un factor determinante y el desencadenante de la popularización de la inteligencia artificial y su situación en el centro del debate y foco público. Este creciente interés provoca que cada vez más empresas privadas apuesten por el uso de la inteligencia artificial, consiguiendo así todavía un mayor interés en esta tecnología y un consiguiente incremento de la financiación. La inversión es lo que permite que la IA siga desarrollando y creciendo de manera exponencial, logrando así importantes avances en esta materia. Es lo que conocemos como “verano de la IA”.

¿Cómo pasamos tan drásticamente de una época de crecimiento y bonanza a una de época de desconfianza y desaceleración para la IA? Una vez más, el desencadenante vuelve a ser el interés público. El acelerado despegue de esta tecnología comienza a generar un crecimiento desmedido de las expectativas de uso de la misma que, en muchas ocasiones, se convierten en algo irreal e inalcanzable, lo que comienza a despertar la desconfianza o pérdida de interés. Y, tal y como ocurría en el “verano”, esto comienza a afectar a la financiación, provocando un retroceso en la inversión. Comienza así una etapa obligada de poco desarrollo a la que llamamos “invierno”.

¿En qué etapa estamos? ¿Se acerca el invierno?

Aunque parece una pregunta sacada de la popular serie Juego de Tronos, ésta es la cuestión que se hacen muchos analistas y expertos en IA de todo el mundo. ¿Sabemos en qué punto estamos? En la última década la Inteligencia artificial se encuentra en expansión, motivada, en parte, al desarrollo del Machine Learning y del Deep Learning.

Una época con grandes avances e importantes desafíos, que tiene por delante un gran potencial de desarrollo. Según el Gartner Report “Emerging Trends in AI”, para 2030, el 80% de las interacciones entre empresas y clientes serán gestionadas por IA, lo que refuerza todavía más la previsión de crecimiento de esta tecnología. No obstante, a pesar de las previsiones favorables, es necesario seguir apostando por la IA y trabajando en su desarrollo para garantizar así su futuro.

La única forma de evitar el invierno de la IA es conocer su verdadero potencial, apostar por ella y seguir trabajando en su desarrollo

 

A pesar de este reciente periodo de expansión, resulta esencial seguir invirtiendo en Inteligencia Artificial para evitar caer en el pesimismo del invierno y seguir trabajando en sacar el máximo potencial a esta tecnología que todavía tiene mucho que aportar.

Porque la IA ha llegado para quedarse y revolucionar el mercado a través de la extracción de conocimiento de cada dato para automatizar infinidad de procesos de utilidad real para las empresas.

Pero debemos apostar por soluciones realistas y que funcionan, como ENAIA.  Una única plataforma de Inteligencia Artificial con distintas aplicaciones para automatizar todo tipo de tareas y ofrecer el máximo rendimiento presente y futuro.

La IA va aprendiendo y mejorando continuamente mientras se encuentra en funcionamiento (continual learning), lo que la convierte no solo en una solución presente, sino en una tecnología viva capaz de adaptarse a las necesidades futuras, ayudando a empresas, como la tuya, en una amplia variedad de tareas, como:

Inspección visual. La IA de ENAIA permite hacer más eficientes todo tipo de tareas de inspección visual que realizan las empresas.

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Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). La IA de ENAIA permite optimizar procesos relacionados con el lenguaje natural de forma rápida y organizada.

Mantenimiento predictivo. La IA de ENAIA permite a las empresas anticiparse y prevenir problemas antes de que estos supongan una amenaza.

Data Mining. La IA de ENAIA permite analizar los datos que se encuentran en tablas para extraer de ellos información relevante para la empresa.

Predicciones de Series Temporales. La IA de ENAIA utiliza los datos para predecir valores (pasados o futuros) mejorando así la organización de la empresa.

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