OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS HUMANOS
La progresiva implementación de soluciones de inteligencia artificial en los diversos procesos productivos ha ido mitigando ciertos temores por parte de los trabajadores. Unos temores relacionados con la idea de que sus puestos de trabajo peligraban por la incorporación de soluciones tecnológicas capaces de automatizar sus tareas.
Sin embargo, se ha ido demostrando que esto no es así, sino que más bien ha supuesto una mejora en las condiciones de los empleados y en la gestión de recursos humanos. Por ejemplo, ahora pueden abandonar tareas repetitivas y sin apenas valor añadido para dedicarse a operaciones más relevantes y motivadoras.
Además, el uso de soluciones como las de mantenimiento predictivo hace que se administren más eficientemente los recursos humanos, ahorrando tiempo en realizar revisiones de los equipos innecesarias cuando estos se encuentran en buen estado. Para marketing, ventas y atención al cliente, la inteligencia artificial permite detectar las oportunidades y clientes más valiosos y que los principales esfuerzos se enfoquen en ellos.
COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE HUMANO
El Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN lleva un tiempo siendo uno de los usos más frecuentes de la inteligencia artificial y en los que más se sigue y se seguirá trabajando. Una clara son los cada vez más habituales y mejorados chatbots que podemos encontrar en muchas webs para resolver nuestras dudas.
Pero el Procesamiento del Lenguaje Natural es mucho más que los chatbots. Éste se aplica en funciones como el análisis de publicaciones en redes sociales para detectar las emociones que se esconden tras estas, traducciones automáticas, generación de subtítulos, clasificación de documentos y su contenido, detección de topics, etc.
Actualmente el modelo PLN más avanzado existente es el conocido como GPT-3, que maneja más de 175.000 millones de parámetros. Actualmente, se está trabajando en su siguiente versión, GPT-4, que incluye más de 100 billones de estos parámetros, multiplicando por mucho las oportunidades de esta tecnología.
VIGILANCIA Y CUIDADO DEL MEDIO AMBIENTE
Aunque no lo parezca, trabajar con inteligencia artificial puede dejar una huella de carbono importante. De hecho, algunos pronósticos indican que para el año 2040, el funcionamiento de los centros de datos representará el 15% de las emisiones totales de CO2 en el planeta.
Por otra parte, el estudio “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP” afirmó que entrenar un modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural para traducción llegó a emitir CO2 en cantidades equivalentes a 4 coches familiares a lo largo de toda su vida útil.
Por tanto, todos los actores implicados en el ecosistema de la inteligencia artificial debemos esforzarnos en buscar las mejores vías para generar modelos eficientes, y a la vez sencillos, cuyo impacto ambiental sea el mínimo posible.
Desde otra perspectiva, la propia inteligencia artificial seguirá ayudando a diferentes escenarios a conocer mejor sus patrones de consumo energético y así ahorrar en él. Unas soluciones que se pueden aplicar en fábricas o en otras ubicaciones, como ascensores en toda clase de edificios.
DATOS MEJOR PROTEGIDOS
A medida que cada vez estamos más conectados digitalmente, los ciberataques se vuelven cada vez más peligrosos y críticos para las empresas. La mayor presencia de computadoras y sistemas y el aumento de los flujos de información por ellos hace que debamos ser más cuidadosos con su protección.
Durante el recién terminado 2021, en España se produjeron unos 40.000 ciberataques diarios, lo que supuso un 125% más que en 2020. A esto debemos sumar el hecho de que cada ciberataque tiene un coste medio de 30.000 euros para una PYME. Un precio que puede suponer para muchos negocios un lastre del que es imposible librarse, provocando su cierre en muchas ocasiones.
Frente a este panorama, las soluciones de Machine Learning son una barrera cada vez más efectiva frente a estos riesgos. Sus algoritmos son capaces de analizar grandes cantidades de datos, direcciones IP y muchas más fuentes, reconociendo patrones de actividades maliciosas y sospechosas.
