{"id":32801,"date":"2020-07-06T22:50:00","date_gmt":"2020-07-06T22:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/?p=32801"},"modified":"2025-04-03T19:11:26","modified_gmt":"2025-04-03T19:11:26","slug":"que-traera-la-inteligencia-artificial-en-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/insights\/expert-perspectives\/que-traera-la-inteligencia-artificial-en-2020\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 traer\u00e1 la inteligencia artificial en 2020?"},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>\u00bfQu\u00e9 traer\u00e1 la inteligencia artificial en 2020?<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"null?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\"><\/h5><h5 class=\"blog-date\">2020-07-06<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"> <\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/?p=32801\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-tw\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/?p=32801&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-tw\"><\/i><span class=\"sr-only\">Twitter<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/?p=32801&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p><strong>Como experto, a menudo me preguntan: \u00bfqu\u00e9 traer\u00e1 este a\u00f1o? No tengo una bola de cristal para mirar hacia el futuro, ni un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para este tipo de predicciones, pero hay algunas tendencias interesantes que ciertamente quiero compartir.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>No discutir\u00e9 las cifras de crecimiento de los casos de uso de IA, o si los que no la usan se colapsar\u00e1n, o si estallar\u00e1 la \u201cburbuja de AI\u201d y vendr\u00e1 un nuevo invierno de IA. Se han hecho muchos progresos, pero no lo suficiente como para desviar el pr\u00f3ximo obst\u00e1culo: y as\u00ed es como se obtiene conocimiento sobre el dominio de tu negocio con la ayuda de AI.<\/p>\n\n\n\n<p>Entonces, \u00bfqu\u00e9 nos traer\u00e1 la IA en el futuro cercano? Perm\u00edteme discutir tres temas importantes:<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-machine-learning-llego-para-quedarse\">Machine learning lleg\u00f3 para quedarse<\/h2>\n\n\n\n<p>\u201cLa IA ya est\u00e1 comenzando a transformar la forma en que las organizaciones hacen negocios, gestionan sus relaciones con los clientes y estimulan las ideas y la creatividad que impulsan la innovaci\u00f3n\u201d. (ÎÚÑ»´«Ã½)<\/p>\n\n\n\n<p>Hace tres a\u00f1os, los buenos casos de uso para machine learning eran dif\u00edciles de encontrar. Ahora, las historias de \u00e9xito est\u00e1n en todas partes. El machine learning, deep learning, las redes neuronales y todas las dem\u00e1s variantes ahora abundan. Entonces, pase lo que pase este a\u00f1o, el machine learning lleg\u00f3 para quedarse, y ser\u00e1 a\u00fan m\u00e1s exitoso a medida que m\u00e1s empresas comiencen a usar IA para sus actividades diarias.<\/p>\n\n\n\n<p>Todos estos algoritmos de IA ahora constituyen una parte integral de muchas herramientas basadas en datos. Para los analistas de datos, usar la inteligencia artificial est\u00e1 a solo un clic de distancia. \u00bfPero esto implica que la IA se usa correctamente? Me temo que no, porque:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La calidad de los datos sigue siendo un problema importante. Sin la calidad de los datos, el sesgo y los prejuicios est\u00e1n a la vuelta de la esquina y la salida de la IA no ser\u00e1 precisa. La calidad y la \u00e9tica de los datos est\u00e1n entrelazadas.<\/li>\n\n\n\n<li>La \u00e9tica a menudo se considera algo extra, pero debe estar en la base de cualquier implementaci\u00f3n de inteligencia artificial, o, para el caso, en el coraz\u00f3n de cualquier otro proyecto de big data.<\/li>\n\n\n\n<li>Todav\u00eda no hay suficiente enfoque en la calidad de los resultados de la IA. Los m\u00e9todos estad\u00edsticos como la precisi\u00f3n, la precisi\u00f3n, la recuperaci\u00f3n y la definici\u00f3n F1 son definitivamente buenos indicadores. Pero a\u00fan necesitamos una barra para medir. Muchas organizaciones realmente no tienen idea de c\u00f3mo medir la calidad de las decisiones que toman.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Pero hay m\u00e1s en los procesos comerciales que la ejecuci\u00f3n de tareas. \u00bfC\u00f3mo podemos determinar si nuestra IA es realmente una mejora sobre las acciones basadas en humanos? Esto sigue siendo una discusi\u00f3n abierta.<\/p>\n\n\n\n<p>Actualmente, vemos que el aprendizaje autom\u00e1tico se usa en aplicaciones muy estrechas, para hacer que los pasos del proceso sean m\u00e1s eficientes o para aliviar trabajos tediosos. Pero c\u00f3mo la IA contribuir\u00e1 a un retorno significativo de la inversi\u00f3n tambi\u00e9n ha sido una gran pregunta, tanto el a\u00f1o pasado como en 2020.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-las-discusiones-sobre-etica-continuaran\">Las discusiones sobre \u00e9tica continuar\u00e1n<\/h2>\n\n\n\n<p>\u201cLa \u00e9tica de la inteligencia artificial no es solo un complemento para sentirse bien, un deseo pero no una necesidad. AI ha sido considerado uno de los grandes desaf\u00edos de derechos humanos del siglo XXI \u201c. (Khari Johnson)<\/p>\n\n\n\n<p>El a\u00f1o pasado, las discusiones sobre la \u00e9tica de la IA realmente despegaron. Aunque principalmente acad\u00e9mica, la discusi\u00f3n ahora se centra no solo en las consecuencias (im) morales de la IA, por ejemplo, la discriminaci\u00f3n, la p\u00e9rdida de empleo, la desigualdad, etc. El enfoque ahora est\u00e1 en los valores. \u00bfHay algo como \u201cAI para bien\u201d? \u00bfComo sociedad realmente queremos dar poderes decisivos a las m\u00e1quinas? \u00bfY esas m\u00e1quinas son justas y abiertas? \u00bfY qu\u00e9 hay de los cheques y saldos?<\/p>\n\n\n\n<p>Estas discusiones no se centran solo en la IA. Tambi\u00e9n se refieren al uso de big data. Ciudades inteligentes, reconocimiento facial, detecci\u00f3n de fraude: estas son todas las \u00e1reas donde se debe discutir y evaluar la privacidad y la conveniencia. Esto requerir\u00e1 la evaluaci\u00f3n del lado \u00e9tico desde el comienzo del proyecto. \u00bfSer\u00e1 la \u00e9tica de la IA un deber oneroso o una verdadera ventaja competitiva? A\u00fan no lo s\u00e9<\/p>\n\n\n\n<p>Veremos el surgimiento de marcos \u00e9ticos. Al igual que los marcos de cumplimiento para la contabilidad, estos marcos ofrecer\u00e1n formas de evaluar las implicaciones \u00e9ticas de la IA. Como cualquier marco, no son excusa para no pensar de manera independiente y sistem\u00e1tica sobre la IA. Los marcos no garantizan un buen resultado. Y surgir\u00e1 la discusi\u00f3n sobre c\u00f3mo utilizar estos marcos en un contexto empresarial.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alcanzando-el-conocimiento\">Alcanzando el conocimiento<\/h2>\n\n\n\n<p>\u201cEn cambio, deep learning nos ha dado m\u00e1quinas con habilidades realmente impresionantes, pero sin inteligencia. La diferencia es profunda y radica en la ausencia de un modelo de realidad \u201c. (Judea Pearl)<\/p>\n\n\n\n<p>Machine learning, incluido deep learning y las redes neuronales, es muy exitoso. Todos estos m\u00e9todos son muy buenos para extraer informaci\u00f3n de los datos. S\u00ed, soy consciente de los numerosos errores que comete el machine learning y de c\u00f3mo se le puede enga\u00f1ar, principalmente el reconocimiento de im\u00e1genes. Debemos aprender de estos errores mejorando los algoritmos y los procesos de aprendizaje. Pero la IA es mucho m\u00e1s que machine learning. La computaci\u00f3n cognitiva, la IA simb\u00f3lica y el razonamiento contextual tambi\u00e9n son IA. Necesitamos reevaluar el uso de estas otras t\u00e9cnicas de IA para nuestras aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Este a\u00f1o, continuaremos abriendo la caja negra de machine learning. Los algoritmos, interpretables, proporcionar\u00e1n informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo llegaron a sus decisiones. Pero la IA en un contexto empresarial no podr\u00e1 evaluar la correcci\u00f3n y la imparcialidad de las decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>Machine learning es bueno para extraer informaci\u00f3n de los datos, pero es p\u00e9simo para extraer conocimiento de la informaci\u00f3n. Para que los datos se conviertan en informaci\u00f3n, deben ser contextualizados, categorizados, calculados y condensados. La informaci\u00f3n es clave para el conocimiento. El conocimiento est\u00e1 estrechamente relacionado con el hacer e implica conocimiento y comprensi\u00f3n. Esto plantea la pregunta filos\u00f3fica de d\u00e9cadas de la IA: \u201c\u00bfLos sistemas de IA realmente entienden lo que est\u00e1n haciendo?\u201d<\/p>\n\n\n\n<p>Realmente creo que el siguiente paso en la IA solo se puede dar una vez que incorporamos cierto nivel de conocimiento o comprensi\u00f3n de la IA. Para hacer eso, tendremos que dar un paso m\u00e1s hacia la IA humana. Por ejemplo, mediante el uso de IA simb\u00f3lica (o IA cl\u00e1sica). Esta es la rama de la investigaci\u00f3n de IA que se ocupa de intentar representar expl\u00edcitamente el conocimiento humano en una forma declarativa (es decir, hechos y reglas). La combinaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas m\u00e1s antiguas con redes neuronales en forma h\u00edbrida llevar\u00e1 a la IA a\u00fan m\u00e1s lejos. Esto significa que la causalidad, la representaci\u00f3n del conocimiento, etc., son factores clave necesarios para llevar la IA al siguiente nivel, un pr\u00f3ximo nivel que ser\u00e1 a\u00fan m\u00e1s emocionante que los logros que la IA ha alcanzado este a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<p>Para m\u00e1s informaci\u00f3n escr\u00edbenos <a href=\"mailto:connect.mx@capgemini.com\">connect.mx@capgemini.com<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":336,"featured_media":32802,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"cg_dt_proposed_to":[],"cg_seo_hreflang_relations":"[]","cg_seo_canonical_relation":"","cg_seo_hreflang_x_default_relation":"","cg_dt_approved_content":true,"cg_dt_mandatory_content":false,"cg_dt_notes":"","cg_dg_source_changed":false,"cg_dt_link_disabled":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","featured_focal_points":""},"categories":[1],"tags":[],"brand":[],"service":[162],"industry":[],"partners":[],"blog-topic":[49],"content-group":[],"class_list":["post-32801","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized","service-data-ai","blog-topic-data-and-ai"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.8 (Yoast SEO v22.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u00bfQu\u00e9 traer\u00e1 la inteligencia artificial en 2020? 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