La Inteligencia Artificial (AI) llegó a los titulares y encabezados de notas de tecnología era 2017, donde se volvió un término de moda y se unión a temas como resultados de elecciones, chatbots y marcos de ética. A pesar de que previsiblemente esta relevancia comenzará a bajar en el uso del término, la adopción seria continuará creciendo. Aquí algunos caminos que seguirá la AI en 2018.
Predicción 1: El término “Inteligencia Artificial” se volverá obsoleto en tanto la AI se vuelve invisible
Comenzaremos a percibir el valor de la interacción de la AI en dispositivos y servicios a la vez que dejamos de pensar o preguntar os si hay AI en el proceso.
Tal como el término Big Data ha comenzado a transformarse en “analítica” o sólo datos, dejaremos de usar AI y obtendremos servicios inteligentes.
Predicción 2: Se generarán regulaciones acerca de la AI, donde se solicitará transparencia en los procesos de toma de decisiones
Con el debate ético de cómo se toman las decisiones en la AI, se han comenzado a formar marcos éticos y páneles que examinan el desarrollo de los sistemas que incorporan AI al interior de las grandes empresas tecnológicas.
Es de esperarse que los gobiernos deseen generar bases normativas para garantizar que el proceso de tomas de decisiones en los sistemas de AI sean auditables y no lleguemos a callejones sin salida que al final tengan el letrero “Mi Inteligencia Artificial lo hizo y yo no sé cómo”, para justificar acciones cuestionables o abiertamente ilegales.
Predicción 3: Las inversiones en AI llegarán a su punto de inflexión
De acuerdo con un reciente reporte de McKinsey, los gigantes tecnológicos como Google gastaron cerca de 30 mil millones de dólares en 2016 en AI. Esto denota claramente una burbuja que si bien no es previsible que reviente, si se desinflará para poner más atención en el desarrollo de soluciones en verticales de negocio que permitan un retorno de la inversión.
Predicción 4: Las expectativas y frustraciones con la AI llegarán a su cúspide
La magia de la AI se desgastará a medida que nos demos cuenta que al final la AI no es magia. Las organizaciones entenderán los tres factores críticos para decidir sus inversiones en AI: establecer casos de uso, asegurar la integración d ella AI con los sistemas existentes y requerir transparencia de los procesos de toma de decisión.
Predicción 5: La Ingeniería de Datos será la profesión que verá mayor incremento en su demanda
Hace unos años el título de Científico de Datos fue la profesión más nombrada y demandada, catalogada como la carrera a estudiar en el siglo 21. Hoy en día vemos que si bien este puesto continúa con demanda, sabemos que las empresas no dependen sólo de esta posición para sus operaciones.
Con la AI tenemos soluciones escalables que pueden analizar, interpretar y comunicar resultados de la analítica en las organizaciones, lo cual permite a los científicos de datos dedicar su tiempo a actividades de mayor valor. Esto impulsa a un nuevo puesto a ser muy deseable en los organigramas, el ingeniero de datos. El responsable en este puesto encuentra, cura e integra datos de valor que puedan ser aprovechados de manera fácil por herramientas y personal a cargo de la analítica.
Originalmente publicado en Narrative Science.