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Tendencias en inteligencia artificial para 2023 según HubSpot

La implementación de la inteligencia artificial (IA) y el big data en el mundo empresarial y personal está creciendo a un ritmo acelerado. Según un informe publicado por Zyro, se espera que esta industria sea responsable de crear el 9 % de todos los empleos nuevos para 2025.

Además más del 40 % de los consumidores cree que la IA mejora sus vidas de alguna manera. En este contexto el uso de la IA se ha convertido en una inversión prioritaria en la estrategia comercial de un 85 % de las empresas. En España el uso de la IA es menor en comparación con otros países de Europa. Solo el 8 % de las empresas españolas adoptan la IA en sus procesos diarios, según el informe del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI). No obstante se espera que para 2026 el 25 % de las empresas españolas implementen el uso habitual de la tecnología de big data en su proceso productivo.

Impacto creciente en la economía

El impacto de la IA en la economía es cada vez mayor. Las empresas pueden utilizarla para mejorar la eficacia y eficiencia de sus procesos, como la planificación empresarial y el control de inventario. Además la IA también puede ayudar en la creación de nuevos empleos y en la gestión de tareas empresariales más sencillas. Según HubSpot, la plataforma líder en CRM para empresas en expansión, hay cinco tipos de IA que resultarán fundamentales en importancia y desarrollo este año.

  • Sistemas expertos: Esta tecnología está diseñada para realizar funciones y tareas concretas que requieren un buen nivel de conocimiento en la materia. De esta forma facilita la toma de decisiones mediante la definición de un sistema de reglas que le indican a la máquina qué elegir en un escenario prefijado, sin espacio a la improvisación. Son especialmente útiles en tareas como la planificación empresarial y el control de inventario.
  • Redes neuronales artificiales: Son un tipo de algoritmo de IA que supera ciertas limitaciones de los sistemas expertos, como la capacidad de resolver problemas no previstos. Su funcionamiento se basa en pequeñas unidades de información que procesan datos, permitiendo extraer nueva información a través del aprendizaje autónomo y llevando a cabo lo que comúnmente se conoce como machine learning. Ejemplo de ello son los chatbots, que han adquirido gran popularidad y se han adaptado para personalizar las demandas de los consumidores o los sistemas de creación de contenidos escritos o gráficos.
  • Deep learning o aprendizaje profundo: Se trata de un algoritmo de alta complejidad que puede efectuar tareas más complicadas que, de otra manera, resultarían imposibles. Gracias a esta tecnología se pueden realizar labores que trascienden la capacidad humana, ya sea por volumen de trabajo o de datos. Un campo que puede beneficiarse especialmente de esto es el marketing (en la evaluación y predicción del comportamiento de los consumidores) y la ciberseguridad, proporcionando una gestión eficiente de las defensas informáticas.
  • Robótica: Ha sido impulsada por las redes artificiales y la IA, permitiendo el desarrollo de robots capaces de caminar, realizar tareas complejas y tomar decisiones gracias a sistemas de visión computacional, algoritmos de aprendizaje y código. La robótica se ha convertido en una parte importante de la logística, la producción y la atención al cliente.
  • Agentes inteligentes: Son sistemas que pueden tomar decisiones y actuar de manera similar a los seres humanos. Aunque prometen simplificar la gestión de tareas empresariales, su uso actual es limitado debido a las importantes consideraciones éticas que conllevan.
Antonio Rentero

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