Se prevé que el mercado mundial de la inteligencia artificial se acumulará en los próximos años, alcanzando un valor de mercado de 190.610 millones de dólares en 2025. Para 2030, la inteligencia artificial dará lugar a un aumento estimado de 15.7 billones de dólares, o un aumento del 26% en el PIB mundial.

La firma de analistas de la industria Gartner también ha pronosticado que para 2022 las empresas tendrán un promedio de 35 proyectos de IA implementados.

De todas las industrias de uso final, se espera que el mercado de fabricación sea el que crezca más rápido. El aumento del volumen de datos derivado de la cadena de valor de fabricación ha llevado a la participación de análisis de datos habilitados por IA en el sector de fabricación. Además, varias iniciativas de la industria, como Industry 4.0, una iniciativa de fabricación conectada del Gobierno de Alemania, han multiplicado el crecimiento de dispositivos habilitados para IA en la fabricación.

Las empresas también han notado que la automatización de tareas, como la facturación y la validación de contratos, es un uso crucial de la IA.

Mientras tanto, el 80% de los ejecutivos minoristas esperan que sus empresas adopten la automatización inteligente impulsada por IA para 2027. El caso de uso más destacado de la IA en la industria minorista es la participación del cliente (chatbots, análisis de comportamiento predictivo, hiperpersonalización).

En el lado negativo, la falta de personal capacitado y experimentado es una restricción esperada en el crecimiento del mercado de la IA.

En la AI & Big Data Expo de Londres esta semana, se debatieron intensamente todas las oportunidades y desafíos que rodean a la inteligencia artificial y el big data.

El evento, que forma parte de la exposición y conferencia de TechEx Global, mostró algunas de las tecnologías y estrategias de próxima generación y ofreció una oportunidad para explorar y descubrir la implementación práctica y exitosa de AI & Big Data para impulsar los negocios hacia un futuro más inteligente.

De todos los puntos de conversación durante el evento de dos días, algunos de los debates más destacados se centraron en los mitos y la incomprensión de la IA, así como en la ética, los algoritmos y cómo las empresas están lidiando con grandes cantidades de datos.

Disipando los mitos de la IA

Al hablar en el evento, Myrna Macgregor, jefa de aprendizaje automático – estrategia (actuación) y líder, responsable de AI + ML en la BBC, dijo: “Es importante pensar en cuáles son los desafíos. Obviamente, existen algunas barreras. En primer lugar, el punto técnico. En las conversaciones sobre inteligencia artificial y algoritmos de codificación se utiliza a menudo terminología muy técnica, y estas son cosas que no están familiarizadas con algunas de las partes interesadas con las que va a trabajar.

“En segundo lugar, hay muchas teorías sobre cómo la IA va a tomar puestos de trabajo. Que un gran porcentaje de puestos de trabajo desaparecerá en los próximos 10 a 20 años, y eso es realmente inútil. La IA, como tecnología de asistencia, es una herramienta para ayudar a las personas a realizar ese trabajo.

“Además, mucha gente piensa que la IA es algo fácil de hacer. Existe la percepción, tal vez, de que la IA es algo que se puede tomar del estante y solucionar los problemas, o simplemente se puede agregar un poco de IA al problema ".

Ética y responsabilidad

Macgregor dijo: “La ética y la responsabilidad no son una categoría en sí mismas. Debe pensar en lo que está tratando de lograr desde un nivel social, pero también en sus valores organizacionales existentes y su misión, e integrar eso en la tecnología que está construyendo. No empieza de cero.

“Creo que los ingredientes principales de la responsabilidad son evitar la inferencia negativa, construir algo que funcione y, quizás lo más importante, construir algo que funcione para los usuarios domésticos. Y eso corresponde a cómo pensamos sobre la BBC, el aspecto de la universalidad también. Y creo que las dos cosas que necesitas para lograrlo son la consideración (hacer una pausa y pensar en el impacto de lo que estás construyendo) y también la colaboración.

“Es importante incorporar diferentes perspectivas de las partes interesadas, para que realmente refleje esa colaboración y las diferentes perspectivas. Desde la perspectiva de la BBC, la responsabilidad parece defender los valores que tenemos como organización. Por eso, la independencia y la imparcialidad son muy importantes para nosotros en un contexto inmediato ”.

Robustez de los algoritmos

Ilya Feige, director de IA, Facultad, comentó: “Hay inteligencia general y superinteligencia. Y hay todo un tema allí del que la gente se preocupa mucho, con razón. Pero en este momento, lo que las organizaciones realmente necesitan tener respuestas es la equidad, la explicabilidad, la privacidad y la solidez.

“Siento que los tres primeros se entienden bastante bien, supongo que todos han hablado o leído mucho sobre ellos. Pero tal vez la robustez sea el que menos se discute abiertamente, y es una especie de esfuerzo saber cuándo puede confiar en su algoritmo o cuándo puede confiar en él. Entonces, ¿dónde es probable que salga mal? Y hay un montón de formas diferentes que pueden tener lugar, por ejemplo, mi distribución de datos ha cambiado y, por lo tanto, el modelo ya no es relevante. Solía ​​ser bueno, pero ahora no lo es.

“Y hay otros ejemplos como partes del espacio de datos, donde el modelo es catastróficamente malo o incluso ataca. Así que hay ejemplos de formas en las que puede atacar algoritmos y proporcionar datos que engañan a los algoritmos. Así que la solidez es un gran tema que se discute menos sobre justicia, privacidad y explicabilidad ".

Dar sentido a sus datos

Mark Wilson, director de gobernanza de datos de Handelsbanken UK, dijo: “Una vez que tienes tus datos en silos o en un almacén, ¿cómo lo controlas? ¿Cómo extrae los datos? ¿Tiene competencia en eso? Entonces, cuando se trata de gobernanza, vengo desde el punto de vista de ¿tienes el control de la gobernanza? Cuando las personas miran los datos, ¿saben realmente lo que están viendo?

“Es bastante triste que muchas organizaciones todavía no estén al tanto de esto en gran medida. Creo que están vendidos: miras las conferencias de tecnología, los proveedores, todos tienen un tablero, todo se ve muy bien. Pero, ¿realmente tienen los fundamentos en su lugar? Los controles de calidad de los datos. Hay gobernanza en términos de linaje, documentación de pérdidas y diccionarios. Para que suene seguro, puede mirar este PowerPoint o este mapa de calor porque puedo decirles, con 100% de integridad, que los datos que hay detrás son buenos. Y eso no está sucediendo y muchas personas simplemente se venden en el panel de control.

“Todos en una empresa tienen una responsabilidad en lo que respecta a los datos. Quién usa los datos, que es invariablemente todo el mundo. Todos están tomando datos de algo para armar un PowerPoint o para producir un módulo de administración, o están tomando datos de algo para clasificarlos y colocarlos en otra cosa, etc.

“Sin embargo, debe tener una función de gobierno de datos centralizada para establecer los estándares. Debe tener propietarios de datos en su lugar. Entonces, sus conjuntos de datos organizativos. Esto también proviene de que no tiene clientes, productos ni acuerdos. Servicios, fundamentalmente NHS un banco, servicios de National Trust, productos de clientes.

Así que, en esencia, alguien debe asegurarse de que exista una estrategia de datos, un marco, reglas y que todos conozcan los estándares que tiene la empresa. Y luego alguien tiene que hacerlo realidad. Porque nadie lee este papel polvoriento. Necesita tener un director de datos. Esto no es algo que deba dejarse en manos de TI. Los datos no son un problema de TI. Es un facilitador.

“Los sistemas te ayudarán a hacer cosas. Pero alguien que comprenda el negocio debe estar a cargo de los datos ".

TechEx Global, que se celebró del 6 al 7 de septiembre en el Business Design Center de Londres, es una exposición y conferencia de tecnología empresarial que consta de cuatro eventos ubicados en el mismo lugar que cubren IoT, AI y Big Data, Cyber ​​Security & Cloud y Blockchain.

La publicación AI & Big Data Expo 2022: Ethics, mitos y dar sentido a los datos apareció primero en AI News.

By Erica Flores

Enamorada de la tecnología. Apasionada de la velocidad que la información puede adquirir en este mundo cambiante. Actualmente residiendo en Barcelona.

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