Desmitificación del núcleo del aprendizaje automático

El aprendizaje automático o ML es el subconjunto de inteligencia artificial que permite capacitar algoritmos en los datos reconociendo patrones y tomando decisiones basadas en él. A diferencia de la programación tradicional, donde el código está escrito en la máquina, los sistemas ML aprenden de la experiencia y mejoran con el tiempo desarrollando los patrones correctos. Es uno de los aspectos de ML que hace que los algoritmos sean increíblemente potentes y uniformes en diferentes áreas. El objetivo de Machine Learning (ML) es producir una salida basada en los datos dados. A través de una detección de patrones en los datos, esta técnica de aprendizaje automático brinda la oportunidad de que el sistema aprenda y mejore continuamente por sí solo, a diferencia del software tradicional que reciben reglas fijas para cada situación.

ML se puede utilizar en diversas industrias, como la atención médica, las finanzas, el transporte y el comercio minorista. En vehículos autónomos, el aprendizaje automático se utiliza para el transporte, en el comercio minorista, está impulsando la experiencia del cliente, la optimización de inventario y los precios. En la atención médica, se utiliza para análisis de imágenes médicas, análisis predictivo o descubrimiento de fármacos. En el campo de las finanzas, impulsa los algoritmos para la puntuación crediticia, la detección de fraude y el comercio automatizado.

Desarrollo histórico

La historia del aprendizaje automático se caracteriza por un rápido crecimiento y períodos de crecimiento más lentos. El aprendizaje automático progresó de los sistemas básicos basados ​​en reglas hasta el aprendizaje estadístico y las metodologías de aprendizaje profundo. El algoritmo más temprano fue diseñado para encontrar patrones y construir base para la futura investigación y teoría de la red neuronal es Perceptron. El aprendizaje automático se inspiró y se basa en la teoría estadística y las matemáticas. Basado en el trabajo temprano en el campo de las estadísticas y la probabilidad, y la optimización (mejora incremental) ha permitido avances posteriores en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural se transformaron mediante la creación de modelos basados ​​en transformadores como GPT-3 (transformador generativo previamente capacitado). Una variedad de aplicaciones, incluida la generación de texto y la finalización del código, fueron posibles posibles por el extenso pre-entrenador de estos modelos en enormes conjuntos de datos.

1950 a 1980

El concepto de aprendizaje automático se remonta a principios de la década de 1950, con pioneros como Alan Turing y John McCarthy colocando los cimientos de la IA. Además, Frank Rosenblatt creó el Perceptron, la primera red neuronal en forma de un modelo temprano donde podría "aprender" para poder clasificar las entradas. Los primeros algoritmos, como la regresión lineal y el perceptrón, se desarrollaron en los años sesenta y setenta. La década de 1980 vio el advenimiento de las redes neuronales, con el algoritmo de backpropagation permitiendo que las redes aprendan de manera más eficiente.

Fue en la década de 1980 cuando Geoffrey Hinton desarrolló la idea de las redes neuronales que no hubieran sido posibles sin avances significativos de ML.

1990 a 2010

La década de 1990 introdujo modelos más sofisticados, como máquinas de vectores de soporte (SVM) y bosques aleatorios. Estos funcionaron mejor que los algoritmos anteriores en numerosas tareas, ganando popularidad en la década de 1990. Grandes conjuntos de datos y una mayor capacidad informática (debido a unidades de procesamiento de gráficos o GPU) fueron los principales impulsores de esta explosión, lo que permite el entrenamiento de modelos mucho más grandes y más precisos. El éxito de Alexnet, una red neuronal profunda que ganó la competencia de Imagenet 2012 al reducir drásticamente las tasas de error en la categorización de imágenes, marcó un punto de inflexión crucial. El aprendizaje profundo, que implica capacitar a las redes neuronales con muchas capas, ganó tracción en la década de 2000.

2010 para presentar

La 2010 marcó el aumento de modelos basados ​​en transformadores como GPT, que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural. En 2012, Deep Learning logró un avance con el éxito de Alexnet en la competencia Imagenet, mejorando significativamente las tareas de reconocimiento de imágenes. Hoy, ML está en el corazón de las innovaciones en sistemas autónomos, IA generativa y mucho más. Asistentes de voz como Siri y Alexa, motores de recomendación como Netflix y Spotify, e incluso autos autónomos como Tesla son solo algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ahora se incorporan a muchas facetas de la vida diaria. Los proyectos de aprendizaje profundo ahora representan el 70% de la investigación de ML a nivel mundial.

Una multitud de sectores, incluidos la robótica, la atención médica y las finanzas, ahora dependen ampliamente de la tecnología de aprendizaje automático. El progreso implacable en las capacidades computacionales combinadas con la expansión del acceso a los datos crea oportunidades sin precedentes para futuras innovación y exploración científica. El aprendizaje automático funciona como un componente crítico para el avance tecnológico impulsando el progreso en IA generativa, sistemas autónomos y procesamiento del lenguaje natural. Según los informes de Fortune Business Insights, se espera que el mercado de aprendizaje automático crezca de USD 21 mil millones en 2021 a USD 209 mil millones para 2029, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 38.8%.

Innovaciones emergentes y direcciones futuras

IA generativa

Generative AI es un subgrupo de aprendizaje automático destinado a crear contenido nuevo, como imágenes, texto, música e incluso video, basado en algún conjunto de datos. Entre los modelos AI generativos se encuentran GPT-3 de OpenAI para la generación de texto coherente y contextualmente relevante y Dall · e, que convierte las indicaciones textuales en imágenes. Esta tecnología está cambiando los paradigmas para diversas industrias, incluidos el entretenimiento, el marketing y la generación de contenido, dando a las máquinas el poder de ayudar a realizar tareas que anteriormente se consideraron el dominio único de los humanos. Según las estimaciones de Fortune Business Insights, se proyecta que la IA generativa alcance los USD 967.65 mil millones para 2032.

Para descubrir la distribución subyacente de los datos, la capacitación de modelos generativos se basa en enormes conjuntos de datos, por ejemplo, un modelo generativo entrenado en cientos de pinturas crearía nuevas pinturas originales basadas en la composición, esquemas de color, técnicas de cepillos y estilo que aprendió. Después del entrenamiento, los modelos generativos son capaces de producir contenido completamente original. Esto podría contener nuevas imágenes, texto, música o incluso películas que son únicas por derecho propio, pero se parecen mucho al material original en el que fueron entrenados.

La IA generativa también transformó la industria de la salud. Por ejemplo, utiliza modelos basados ​​en IA para crear imágenes médicas sintéticas para capacitación y aumento de datos mientras protege la privacidad del paciente de la divulgación. En la industria del entretenimiento, la IA crea nuevos efectos especiales para los ojos y los oídos o incluso ayuda a escribir guiones.

La información errónea, los problemas de propiedad intelectual y las creaciones de defake profundizan una gran preocupación. La proliferación de la IA generativa ha dejado preguntas difíciles para resolverse, la mayor de ellas es regulaciones estrictas para el uso responsable.

Borde ai y tinyml

Edge AI denota la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático directamente en dispositivos locales, incluidos teléfonos inteligentes, sensores IoT y wearables en lugar de depender del procesamiento del servidor en la nube. Varias ventajas surgen de este enfoque, como la disminución de la latencia junto con los gastos reducidos de ancho de banda y la privacidad mejorada ya que la información confidencial sigue siendo local sin ningún procesamiento de servidor externo.

TinyML representa una rama distinta de la IA de borde que se concentra en la implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos extremadamente pequeños con recursos limitados. Los algoritmos TinyML logran una eficiencia excepcional porque estos dispositivos generalmente poseen capacidades de procesamiento restringido junto con recursos de memoria y energía limitados. Tinyml Technology encuentra la aplicación en el mantenimiento predictivo de la máquina industrial, así como el monitoreo de la salud a través de dispositivos portátiles y sistemas inteligentes de automatización del hogar. Según eBay 2025, se espera que el 75% de los datos empresariales se procesen en el borde, destacando la creciente importancia de esta tendencia.

Gobierno y ética de IA

El aprendizaje automático se está volviendo más integrado en la vida cotidiana de las personas, lo que facilita que las preocupaciones sobre sus implicaciones éticas se intensifiquen. Los problemas de sesgo algorítmico, privacidad de datos y transparencia traen preguntas sobre el gobierno de los sistemas de ML. Hay marcos para la IA ética y varias organizaciones y varios gobiernos de todo el mundo han presentado pautas para garantizar que los sistemas de IA se usen de manera justa y responsable. Fortune Business Insights dice que para 2026, la integración de la gestión de riesgos de IA mejorará los resultados organizacionales en un 75%.

Por ejemplo, la Unión Europea ha desarrollado la Ley de AI de la UE, y busca regular las aplicaciones de IA de alto riesgo, como el reconocimiento facial y la vigilancia biométrica para garantizar que sean seguros y transparentes al tiempo que respetan los derechos fundamentales. Del mismo modo, Estados Unidos ha estado desarrollando sus propias pautas de ética de IA, mientras que compañías como Google y Microsoft invierten en el desarrollo de sistemas de IA que sean más transparentes e imparciales.

Perspectiva regional: adopción, desafíos y avances en el aprendizaje automático

América del norte

América del Norte sigue siendo un líder mundial en la adopción de aprendizaje automático y tecnologías de IA. Estados Unidos representa el 40% de las inversiones globales de IA. El país es un hogar de los principales gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y Apple, que continúan empujando los límites de la investigación y el desarrollo para el aprendizaje automático. Silicon Valley, en particular, ha visto un aumento en las inversiones relacionadas con la IA y la ML, con un enfoque en la computación cuántica, los sistemas autónomos y la IA generativa. Las Neurips (Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural), la Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR) y la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Autor son algunas de las principales conferencias que tienen lugar en América del Norte. Estas conferencias ayudan a las personas de renombre en todo el mundo a obtener y compartir información sobre nuevos inventos o descubrimientos.

Canadá también se destaca en términos de investigación de IA, con ciudades como Toronto y Montreal se convierten en centros para la innovación de IA. El gobierno canadiense ha apoyado activamente la IA a través de iniciativas como la Estrategia de Inteligencia Artificial Pancanadiense, que tiene como objetivo fortalecer la investigación de la IA y garantizar las prácticas éticas de la IA.

Muchas contribuciones importantes tanto de la industria como de la academia, el aprendizaje automático puede verse como una fuente importante de avance tecnológico y crecimiento en América del Norte. El área es el hogar de algunas de las principales instituciones académicas, instalaciones de investigación y empresas tecnológicas que influyen en la dirección de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. América del Norte probablemente continuará siendo uno de los principales continentes cuando se trata de crecimiento en el aprendizaje automático, pero hay algunos problemas como la ética, el talento y las regulaciones que deberán abordarse para obtener más éxito.

Europa

Europa ha adoptado un enfoque único para la IA, centrándose en gran medida en la regulación y asegurando que la IA se desarrolle y se use de manera responsable y transparente. La Unión Europea ha presentado la Ley de AI de la UE, que es el primer marco legal para regular la IA, centrándose en aplicaciones de IA de alto riesgo, como la identificación biométrica e infraestructura crítica. Alemania ha liderado la investigación y el desarrollo de la IA, particularmente en el campo de la automatización industrial. Las instituciones académicas fuertes, las nuevas empresas creativas, las corporaciones tecnológicas bien establecidas y los esfuerzos gubernamentales han contribuido al ascenso de Europa a la prominencia en el sector.
Los laboratorios de investigación de IA han sido establecidos en toda Europa por numerosas empresas tecnológicas e instituciones de investigación. Hay operaciones de investigación considerables administradas por empresas como Facebook AI Research (Fair) y DeepMind (ahora parte de Google). El Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes (ELLIS), que une a los principales investigadores de ML de toda Europa, es un ejemplo de una red de investigación de IA regional. La Conferencia Europea sobre aprendizaje automático y principios y práctica del descubrimiento de conocimiento en bases de datos (ECML PKDD), la IA para una buena cumbre global y la Alianza Europea de IA son solo algunas de las importantes conferencias y concursos de inteligencia artificial que tienen lugar en Europa. Estas reuniones proporcionan foros para la creación de redes, la resolución de problemas y el intercambio de investigaciones.

La iniciativa Industry 4.0 de Alemania integra la IA en la fabricación para mejorar la productividad, reducir el desperdicio y mejorar la calidad del producto. Mientras tanto, el Reino Unido es el hogar de algunas de las principales instituciones de investigación de IA del mundo, como DeepMind y la Universidad de Cambridge. Debido a varios programas gubernamentales realizados, organizaciones académicas y negocios comerciales, el aprendizaje automático en Europa está en aumento y expansión. Europa ocupa una posición distinta en el campo de la inteligencia artificial, haciendo malabares con la innovación con énfasis en la moral y los marcos legales. Europa está trabajando para crear un ecosistema de IA responsable y sostenible para un desarrollo e innovación futura sólida en el aprendizaje automático.

Asia Pacífico

Asia Pacific es una región de rápido crecimiento para AI y ML, con China liderando el camino en la adopción de IA. La región está viendo un aumento en el uso del aprendizaje automático e inteligencia artificial, debido a la cantidad de inversiones que se realizan en nuevas innovaciones, en las instituciones y lugares de trabajo ya establecidos por el gobierno. La región se posiciona como un jugador clave en el ecosistema de aprendizaje automático global debido a su énfasis en la IA en sectores que incluyen atención médica, finanzas, fabricación y comercio electrónico, así como su uso creciente de IA en iniciativas de ciudades inteligentes. A pesar de que Asia Pacífico enfrenta ciertos desafíos a medida que ocurren nuevos descubrimientos e inventos, la región está bastante avanzada tecnológicamente.

China se ha convertido en una potencia global en la innovación de IA, presentando más del 60% de las patentes relacionadas con la IA a nivel mundial. El país ha establecido objetivos ambiciosos para convertirse en el líder mundial en IA para 2030 al invertir fuertemente en la investigación y el desarrollo de la IA. La regulación de IA y la garantía del uso adecuado del aprendizaje automático aún están ocurriendo en varias naciones del Pacífico de Asia. China ha publicado estándares para el uso seguro y responsable de las tecnologías de IA, mientras que naciones como Singapur y Japón se están concentrando en desarrollar marcos para el uso ético de la IA, la protección de datos y la privacidad.

India, por otro lado, se ha centrado en los servicios e investigaciones de IA de bajo costo, aprovechando su fuerte fuerza laboral tecnológica para impulsar la adopción de IA en sectores como la atención médica, la educación y la agricultura. Con la introducción de muchas empresas e instituciones académicas centradas en la tecnología de IA, India se está convirtiendo rápidamente en un centro de innovación en IA y aprendizaje automático. En industrias que incluyen finanzas, atención médica y servicios de TI, empresas como Infosys, Tata Consultancy Services (TCS) y Wipro están encabezando el uso de IA y ML. La investigación del aprendizaje automático está siendo impulsada por las diversas instalaciones de investigación de IA en la India, incluidos el Instituto Indio de Tecnología (IIT) y el Instituto Indio de Ciencias (IISC).

Medio Oriente y África

En el Medio Oriente, la adopción de IA está aumentando rápidamente en sectores como fintech, petróleo y gas, y atención médica. Países como los EAU y Arabia Saudita están invirtiendo fuertemente en IA para impulsar sus planes de diversificación económica. Los EAU, por ejemplo, han designado un ministro de inteligencia artificial para guiar la estrategia de IA del país. Según las estimaciones de Fortune Business Insights, se pronostica que el mercado de Medio Oriente y África AI crece a una tasa compuesta anual del 29.7% para 2028.

El gobierno juega un papel importante en el desarrollo y el crecimiento tecnológico del aprendizaje automático e inteligencia artificial, por ejemplo, las inversiones en automóviles sin conductor, las ciudades inteligentes con IA y los servicios basados ​​en IA para una variedad de industrias. Iniciativas como Dubai AI y Smart Dubai, que utilizan tecnologías de aprendizaje automático para mejorar las operaciones municipales, la salud, el transporte y la gobernanza, se han utilizado específicamente en Dubai.

Promover la diversificación económica y mejorar los servicios públicos en una variedad de industrias, incluidas las finanzas, la energía, las ciudades inteligentes y la atención médica con la ayuda del aprendizaje automático, hace que la región sea una potencia creciente en todo el mundo. Independientemente de algunos problemas relacionados con la protección de datos, obstáculos continuos con talento y ética, la región todavía ha hecho su lugar en este mundo tecnológicamente impulsado. Esto ha abierto puertas para una mayor expansión e innovación en el futuro cercano para IA y ML en varios sectores privados y públicos.

La creciente revolución digital del continente está dando como resultado un rápido crecimiento del aprendizaje automático (ML) y un campo fascinante en África. La falta de recursos, las brechas en la infraestructura y la demanda de trabajadores más calificados no han detenido el crecimiento de las tecnologías de aprendizaje automático y inteligencia artificial (IA) y aún están ganando popularidad y financiación. Debido a muchas colaboraciones internacionales, varios programas realizados por el gobierno y el crecimiento de las empresas, África se está estableciendo como un jugador notable en las escenas globales de IA y aprendizaje automático. En África, la adopción de IA todavía está en sus primeras etapas, pero existe un potencial significativo de crecimiento. La IA se está utilizando en la atención médica para mejorar la precisión del diagnóstico y en la agricultura para optimizar las prácticas agrícolas.

Avances y desarrollos tecnológicos en el aprendizaje automático

Computación cuántica

Quantum Computing promete revolucionar ML resolviendo problemas que actualmente están fuera del alcance de las computadoras convencionales. Las máquinas cuánticas usan qubits, que pueden existir en múltiples estados simultáneamente, lo que les permite realizar ciertos tipos de cálculos exponencialmente más rápido. Las aplicaciones ML para la computación cuántica incluyen problemas de optimización, descubrimiento de fármacos y criptografía. Porque la computación cuántica permite un procesamiento más rápido, una mejor optimización y capacidades de aprendizaje mejoradas, presentando oportunidades emocionantes para el futuro del aprendizaje automático. Pero antes de que el aprendizaje automático cuántico se pueda usar ampliamente, todavía hay muchos obstáculos algorítmicos y técnicos que superar. El nexo entre el aprendizaje automático y la computación cuántica se está desarrollando rápidamente, lo que tiene el potencial de transformar completamente una amplia gama de sectores, incluidos la atención médica, la banca y la logística. La investigación y el desarrollo continuos sin duda continuarán impulsando la innovación.

En 2023, las inversiones globales en tecnología cuántica alcanzaron USD 1.9 mil millones, con gigantes tecnológicos como IBM, Google y Microsoft haciendo avances significativos en el desarrollo de computadoras cuánticas. Aunque la computación cuántica todavía está en su infancia, tiene un inmenso potencial para acelerar los algoritmos de aprendizaje automático y crear nuevas soluciones ML.

Aprendizaje federado

El aprendizaje federado es una tecnología emergente que permite que múltiples dispositivos descentralizados colaboren en la capacitación de un modelo de aprendizaje automático sin compartir sus datos. Este enfoque es particularmente útil en industrias como la atención médica y las finanzas, donde las preocupaciones de privacidad son primordiales. El aprendizaje federado permite que los modelos ML se entrenen en datos que residan en varios dispositivos, como teléfonos inteligentes o sensores de IoT mientras mantienen la privacidad de esos datos.
Un servidor central recibe datos de múltiples fuentes y los utiliza para entrenar el modelo en una técnica estándar de aprendizaje automático. Sin embargo, el procedimiento de capacitación se dispersa entre varios dispositivos (o "clientes") en el aprendizaje federado. Estos clientes, que incluyen computadoras de borde, teléfonos inteligentes y dispositivos de Internet de las cosas, capacitan un modelo local usando sus propios datos y luego envían solo las actualizaciones del modelo (como pesos o gradientes) a un servidor central. El servidor mejoró el modelo global después de combinar estas actualizaciones.

Para 2024, se espera que más del 40% de los sistemas de salud adopten el aprendizaje federado, ya que les permite aprovechar los datos de los pacientes de múltiples fuentes sin violar las leyes de privacidad.

Computación neuromórfica

La computación neuromórfica tiene como objetivo imitar la estructura y la función del cerebro humano para crear modelos ML más eficientes y potentes. Los chips neuromórficos están diseñados para procesar información de una manera que se parezca a cómo funcionan las neuronas biológicas, lo que les permite realizar tareas de ML con mayor eficiencia energética. Esta tecnología todavía se encuentra en las primeras etapas, pero tiene el potencial de revolucionar campos como robótica, sistemas autónomos y análisis en tiempo real. Se proyecta que el mercado informático neuromórfico crecerá a USD 8.58 mil millones para 2032, a medida que más empresas invierten en el desarrollo de tecnologías inspiradas en el cerebro.

La computación neuromórfica representa un salto significativo en la forma en que las máquinas procesan la información al imitar la arquitectura del cerebro. Su potencial para revolucionar la IA, la robótica y la neurociencia, combinada con su eficiencia energética y su capacidad para manejar el procesamiento complejo en tiempo real, lo convierte en un área prometedora de investigación y desarrollo. Aunque enfrenta desafíos en el hardware, el software y la escalabilidad, la computación neuromórfica podría convertirse en una tecnología fundamental en el futuro de los sistemas inteligentes.

AIML y NO CODE AI

 Las plataformas AUTOML (Automated Machine Learning) están diseñadas para automatizar el proceso de selección, capacitación y ajuste de modelos de aprendizaje automático. Estas plataformas tienen como objetivo hacer que ML sea accesible para los no expertos, lo que permite a las personas con poca o ninguna experiencia de codificación para construir e implementar modelos de aprendizaje automático. El aumento de las plataformas AI sin código, que permite a los usuarios crear aplicaciones de IA a través de interfaces simples de arrastrar y soltar, democratizar aún más la tecnología. Se proyecta que el mercado de IA sin código alcanzará USD 45 mil millones para 2028, ya que más empresas buscan adoptar soluciones de IA sin necesidad de una experiencia técnica profunda.

Aplicaciones industriales

Cuidado de la salud

El aprendizaje automático está desempeñando un papel transformador en la atención médica al permitir la detección de enfermedades anteriores, personalizar los tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes. Los algoritmos de ML se utilizan en el análisis de imágenes médicas para detectar afecciones como el cáncer y en la genómica para descubrir nuevos medicamentos y tratamientos. Además, el análisis predictivo impulsado por los modelos ML puede ayudar a los proveedores de atención médica a pronosticar brotes de enfermedades y optimizar los planes de tratamiento. Según Fortune Business Insights, se espera que el mercado de IA de atención médica alcance los USD 102 mil millones para 2028.

• Análisis predictivo para los resultados del paciente:El aprendizaje automático ayuda a evaluar el historial médico de un paciente, lo que a su vez ayuda a los médicos a tomar decisiones más informadas con respecto a qué condición se ha diagnosticado.
• Descubrimiento de drogas: El aprendizaje automático también ayuda a crear medicamentos, prediciendo el tipo de compuesto que será útil como terapias. La IA ha sido utilizada por empresas como DeepMind para pronosticar el plegamiento de proteínas, lo que tiene consecuencias para la creación de nuevos medicamentos.
• Imagen médica: Las imágenes médicas (rayos X, MRI, tomografías computarizadas) se analizan utilizando algoritmos de aprendizaje automático para encontrar anomalías y enfermedades como la neumonía y el cáncer. Por ejemplo, los radiólogos pueden detectar tumores con la ayuda de sistemas como la IA de Google Health para la detección del cáncer de mama.

Finanzas

En finanzas, el aprendizaje automático está revolucionando la detección de fraude, la puntuación crediticia y el comercio algorítmico. Los algoritmos de ML pueden analizar grandes volúmenes de transacciones financieras para detectar actividades fraudulentas en tiempo real. También evalúan el riesgo de crédito con mayor precisión que los métodos tradicionales, lo que permite a los prestamistas tomar mejores decisiones. El comercio algorítmico utiliza ML para analizar los datos del mercado y ejecutar las operaciones en momentos óptimos. La IA podría generar USD 1 billón anual para el sector bancario para 2030.

• Detección de fraude: Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para detectar cualquier tipo de actividades inusuales que ocurran en línea relacionadas con las transacciones de datos. El aprendizaje automático es utilizado por sistemas como el sistema de detección de fraude de PayPal para evaluar el riesgo de transacciones en tiempo real.
• Puntuación de crédito:La evaluación de la solvencia de un prestatario se realiza mediante el aprendizaje automático a través del examen de datos financieros pasados ​​y otros patrones de comportamiento, por parte de los bancos. FICO, por ejemplo, proporciona herramientas de puntaje de crédito con IA que mejoran las opciones de préstamos.
• Servicio al cliente: El aprendizaje automático ha facilitado a los clientes, ya que hay diferentes chatbots y asistentes virtuales que ofrecen servicio al cliente las 24 horas. El asistente virtual con IA Erica de Bank of America ayuda a los clientes con transacciones, información de la cuenta y orientación financiera.

Minorista

En el comercio minorista, el aprendizaje automático ayuda a las empresas a mejorar la experiencia del cliente a través de la personalización, el análisis predictivo y la optimización de la cadena de suministro. La personalización con IA aumenta los ingresos minoristas hasta en un 15%. Los algoritmos de ML analizan el comportamiento del cliente para ofrecer recomendaciones personalizadas, mientras que el pronóstico de la demanda ayuda a los minoristas a optimizar la gestión de inventario y reducir los desechos.

• Sistemas de recomendación: Para aumentar los productos de compromiso y ventas de los clientes, los minoristas como Amazon, Netflix y Spotify utilizan algoritmos ML para hacer recomendaciones de productos, películas y música basadas en el comportamiento y las preferencias del usuario.
• Análisis de sentimientos del cliente: Los minoristas utilizan el aprendizaje automático (ML) para examinar los comentarios, las publicaciones en redes sociales y las revisiones de los clientes para determinar cómo se siente el público en general sobre sus bienes y servicios. Esto ayuda en el desarrollo y el marketing de productos.
• Pronóstico de demanda: Las empresas pueden optimizar los inventarios y minimizar la exageración o las existencias mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar la demanda futura del producto. ML es utilizado por empresas como Walmart y Target para optimizar sus cadenas de suministro.

Fabricación y transporte

El aprendizaje automático se usa ampliamente en la fabricación para mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de la cadena de suministro. En el transporte, ML impulsa vehículos autónomos, permitiendo que los autos y camiones autónomos naveguen de manera segura. Además, ML optimiza las rutas y los horarios para las empresas de logística, reduciendo los costos y mejorando la eficiencia. El mercado de vehículos autónomos se pronostica para alcanzar USD 556 mil millones para 2028 como los informes sugeridos por Fortune Business Insights.

• Mantenimiento predictivo: Las empresas pueden ejecutar el mantenimiento antes de que ocurra un desglose utilizando modelos de aprendizaje automático para examinar los datos del sensor de las máquinas y pronosticar cuándo es probable que un equipo se rompa. Este método es utilizado por General Electric (GE) para vigilar y mantener maquinaria industrial.
• Control de calidad: Para detectar cualquier problema de calidad durante la producción y mantener altos estándares, se emplean algoritmos de aprendizaje automático para examinar los defectos del producto en tiempo real. Para la inspección visual y la detección de defectos en los procesos de producción, las empresas como Siemens emplean el aprendizaje automático.

Desafíos en el aprendizaje automático de adopción

La adopción del aprendizaje automático está lleno de dificultades, que van desde las técnicas que involucran la complejidad de los datos y los modelos hasta los dilemas morales y legales. No obstante, estas dificultades pueden superarse con una cuidadosa preparación, infraestructura e inversiones de talento, y un énfasis en cuestiones morales. Las organizaciones que superen con éxito estos obstáculos estarán en una posición sólida para realizar todo el potencial de la tecnología de aprendizaje automático a medida que se desarrolla y se vuelve más ampliamente disponible.

Calidad de datos y sesgo

Uno de los mayores desafíos en la adopción de ML es garantizar que los datos utilizados para entrenar modelos sean de alta calidad. La mala calidad de los datos puede conducir a predicciones inexactas, que pueden tener graves consecuencias, especialmente en sectores como la atención médica y las finanzas. Se ha informado que los problemas de calidad de los datos cuestan a las organizaciones USD 12.9 millones anuales. Otro problema es el sesgo algorítmico, donde los modelos ML perpetúan inadvertidamente los sesgos existentes en los datos, lo que lleva a resultados injustos o discriminatorios.

Costos computacionales e impacto ambiental

La capacitación de modelos ML a gran escala requiere una potencia computacional significativa, que puede ser costosa y con un impuesto ambiental. El consumo de energía asociado con la capacitación de modelos grandes como GPT-3 ha generado preocupaciones sobre el impacto ambiental de la IA. Encontrar formas de reducir los costos computacionales de ML mientras se mantiene la precisión es un desafío clave.

Escasez de profesionales calificados

Hay una escasez global de profesionales calificados en el campo de ML, que ha creado una barrera para muchas organizaciones que buscan adoptar la tecnología. Esta brecha de habilidades es particularmente evidente en las economías emergentes, donde el acceso a la educación y los recursos puede ser limitado. Más del 40% de las organizaciones globales han informado una brecha de habilidades de IA.

Futuro del aprendizaje automático: oportunidades y avances tecnológicos

Con los avances en varios dominios anticipados, el aprendizaje automático tiene un futuro brillante. ML continuará remodelando y reinventando las industrias y la vida diaria, desde una mejor privacidad y personalización hasta la creación de marcos éticos y la posibilidad de IA mejorada. Será crucial concentrarse en el desarrollo responsable de las tecnologías de ML a medida que avanzan, asegurándose de que minimicen los riesgos y los sesgos mientras aún benefician a la sociedad. La IA, la computación cuántica, los métodos de preservación de la privacidad y la innovación centrada en los humanos probablemente se combinarán en los próximos diez años, cambiando la cara de los avances tecnológicos.

Convergencia con tecnologías emergentes

El futuro del aprendizaje automático radica en su convergencia con otras tecnologías emergentes, incluidas la computación cuántica, la cadena de bloques y la AR/VR. La computación cuántica podría permitir mejoras exponenciales en la velocidad y la eficiencia de los modelos ML, mientras que la tecnología blockchain podría proporcionar plataformas descentralizadas y seguras de intercambio de datos para capacitar a los modelos de IA.

Inclusión global

Se espera que el aprendizaje automático vea una mayor adopción en las regiones emergentes. África y Asia del Sur, en particular, experimentarán un crecimiento significativo en las aplicaciones de IA, especialmente en sectores como la agricultura, la atención médica y la educación. Para 2030, se espera que más del 70% de la innovación de IA emerja de Asia Pacífico.

Visión de ecosistemas de ML

El futuro del aprendizaje automático estará formado por un enfoque en la sostenibilidad, la equidad y la escalabilidad. Asegurar que los sistemas de IA sean éticos y transparentes serán esenciales a medida que la tecnología continúe evolucionando.