Hay quien dice que puede escapar al control humano y acabar dominando, distópicamente, a la humanidad. Pero eso ya lo veremos en el futuro: por el momento, la inteligencia artificial (IA) seguirá cambiando el mundo poco a poco en 2022. A través de esta y otras tecnologías, el mundo se va automatizando. “Del concepto de automatización ya se viene hablando hace muchos años, ahora en realidad estamos ante una hiperautomatización”, dice Ernest Calvet, vicepresidente del área de Mediterráneo de ServiceNow.
El 84,1% de los expertos consultados en el Observatorio Retina eligió a la inteligencia artificial como la tecnología que más impacto tendrá en el año que ahora empieza. Otras de ellas son big data y analítica (votadas por un 61% de los encuestados), ciberseguridad (34,1%) o internet de las cosas (29,5%). Las aplicaciones de Inteligencia Artificial se pueden complementar con la robótica y refinar utilizando técnicas de big data, machine learning o deep learning. La tecnología cloud posibilitará muchos avances, e internet de las cosas extenderá la red al entorno físico y servirá para recolectar cantidades de datos aún más grandes. Blockchain, 5G, realidad virtual…
Son tecnologías que traen muchas oportunidades a las organizaciones, siempre que se encuentre a las personas capacitadas con la suficiente formación para desarrollar este conocimiento. “Va a ser absolutamente clave cómo aplicamos la inteligencia artificial para hacer análisis predictivos, para automatizar, para un learning y un análisis más profundos que anteriormente”, dice Nathalie Picquot, responsable de Marketing Corporativo, Experiencia de Marca y Engagement Digital en Banco Santander. Mediante estas técnicas las empresas pueden conocer mejor a sus clientes y mejorar su experiencia, hacer más eficiente la producción industrial, agilizar la logística, permitir la hiperpersonalización de los productos, afinar las estrategias de negocio de cara al futuro o mejorar los procesos de venta. En la administración, la inteligencia artificial puede servir para reducir la burocracia, lograr más transparencia y agilizar el funcionamiento de las instituciones.
Va a ser absolutamente clave cómo aplicamos la inteligencia artificial para hacer análisis predictivos
Nathalie Picquot, responsable de Marketing Corporativo, Experiencia de Marca y Engagement Digital en Banco Santander
“Para la transformación de las empresas serán muy importantes tecnologías como la inteligencia artificial y toda la gestión de datos”, dice Paloma Peinado, vicepresidenta de IM Operations y Military Aircraft de Airbus, “son el fundamento para generar nuevos modelos de negocio y acelerar la transformación digital”. Las empresas más exitosas serán las empresas data driven, es decir, aquellas que recogen y analizan grandes cantidades de datos y construyen sus estrategias en consonancia con los resultados: compañías orientadas a datos. Casi cualquier actividad humana, casi cualquier sector, tienen ya a su disposición aplicaciones específicas de inteligencia artificial, de la medicina a la agricultura, de la geología a los deportes, de la investigación académica a la producción fabril.
Para la transformación de las empresas serán muy importantes tecnologías como la inteligencia artificial y toda la gestión de datos
Paloma Peinado, vicepresidenta de IM Operations y Military Aircraft de Airbus
Hace años que manejamos el término Industria 4.0 o cuarta Revolución Industrial para hacer referencia a la creciente automatización de la industria, pero en tiempos hiperacelerados un nuevo modelo aparecer en el horizonte, caracterizado por una colaboración aún más honda entre humanos y máquina a través de la inteligencia artificial: la quinta Revolución y la Industria 5.0. Esta industria lograría mejorar la eficiencia y la productividad: producción personalizada, robots colaborativos (cobots), etc. En escenarios volátiles como los que vivimos, para mantener la competitividad la producción tiene que convertirse en más flexible, más ágil, más resiliente, y eso se logra con las tecnologías descritas. Todo ello puede llevar a una reindustrialización: Europa pide que un 20% del PIB de los países miembros sea de carácter industrial. Los fondos europeos de recuperación pueden ser una pieza clave para lograrlo.
Tecnologías como la IA, el machine learning, internet de las cosas o big data también presentan dilemas éticos y legales: no son como varitas mágicas para solucionar problemas, sino que también plantean nuevos retos. Por ejemplo, las técnicas de IA, cada vez más ubicuas, pueden contener sesgos discriminatorios que cada vez son más visibles. La posesión por parte de las empresas de grandes cantidades de datos les confiere una fuente de poder inédita que puede significar diferentes peligros. Es preciso que los algoritmos sean transparentes y controlados por humanos según rígidos códigos éticos, y es preciso que los datos de los usuarios, un nuevo petróleo del que sacar toneladas de beneficios, sean protegidos de la manera adecuada y no acaben siendo objeto de tráfico ilegal, como en el escándalo de Facebook y la empresa Cambridge Analytica. La tecnología, aunque lo parezca, nunca es neutral, y no se debe confundir la innovación ciega con el progreso humano. No siempre van de la mano.
Sobre la firma
Sergio C. Fanjul es licenciado en Astrofísica y Máster en Periodismo. Tiene varios libros publicados (Pertinaz freelance, La vida instantánea, La ciudad infinita). Es profesor de escritura, guionista de tele, radiofonista y performer poético. Desde 2009 firma columnas, reportajes, crónicas y entrevistas en EL PAÍS y otros medios.
