El Centro Tecnológico ITG, reconocido por su excelencia en investigación en Inteligencia Artificial (IA), ha analizado las soluciones de IA más demandadas por las empresas. Óscar González Represas, director de IA del ITG, destaca el auge de aplicaciones como la analítica predictiva y la inteligencia operacional. Las empresas buscan mejorar procesos mediante tecnologías que van desde la localización con drones hasta la predicción de ventas en sectores diversos. Además, se enfrentan al reto de identificar áreas donde la IA puede ser más beneficiosa. La computación cuántica se perfila como el siguiente paso en esta evolución tecnológica. Para más detalles, visita el enlace.
Óscar González Represas, director de Inteligencia Artificial (IA) del Centro Tecnológico ITG, reconocido por el Gobierno de España como Centro Tecnológico de excelencia investigadora Cervera en IA, ha compartido un análisis sobre las tendencias actuales en la demanda de soluciones de IA por parte de las empresas. En su exposición, detalla qué tecnologías son las más solicitadas y profundiza en los beneficios y obstáculos que enfrentan estas innovaciones.
La creciente demanda de soluciones de IA: ¿Cuáles son las necesidades empresariales?
En un entorno empresarial cada vez más competitivo, surge una inquietud generalizada por no quedar rezagados. Las compañías están mostrando un interés notable en explorar cómo la IA puede integrarse en sus sectores y procesos. Las aplicaciones más requeridas incluyen analítica predictiva, inteligencia operacional y mejora de la experiencia del cliente. Estas tecnologías permiten a las empresas mejorar su capacidad de observación (visión artificial), interacción (IA generativa y procesamiento natural del lenguaje), aprendizaje (deep learning, realidad aumentada) y generación de información valiosa para el mercado (IA predictiva).
Entre las soluciones más solicitadas se encuentran herramientas para la localización de personas desaparecidas mediante drones, así como sistemas que predicen ventas en sectores como el textil o alimentario. También se destacan aplicaciones para prever la calidad en granjas avícolas, supervisar etiquetado y trazabilidad en la industria láctea, además del control forestal mediante imágenes satelitales.
Las empresas buscan soluciones que faciliten tanto la identificación de elementos como la optimización de procesos. Ejemplos incluyen la búsqueda de azoteas adecuadas para instalar paneles solares, separación de residuos en plantas de tratamiento y detección de incidencias con clientes en el sector solar. Asimismo, se desarrollan rutas logísticas eficientes para la recogida de residuos biodegradables y toma de decisiones informadas basadas en datos fiables provenientes de sistemas de navegación aérea.
No hay un perfil único que defina a los demandantes; desde grandes corporaciones hasta pequeñas y medianas empresas (Pymes) están interesadas. Las grandes empresas suelen tener más recursos y experiencia previa con tecnologías relacionadas con la IA, lo que les permite formular peticiones más específicas. Por otro lado, las Pymes tienden a realizar pruebas piloto para evaluar la utilidad real de estas tecnologías en sus operaciones. La clave radica en adaptar las soluciones a las particularidades de cada empresa y sector.
Desafíos en el desarrollo de soluciones personalizadas
Uno de los mayores retos al desarrollar soluciones personalizadas es identificar dónde se puede aplicar efectivamente la IA para obtener el mayor beneficio. Este proceso requiere una gran cantidad de datos que muchas veces no son registrados por las empresas. Además, implica gestionar expectativas e incertidumbres inherentes al concepto novedoso que representa la IA. No todas las situaciones requieren IA; es crucial determinar primero su viabilidad técnica, organizativa y económica.
Mirando hacia adelante, González Represas señala que el siguiente paso será sin duda la computación cuántica. Esta tecnología emergente presenta nuevas necesidades computacionales que pueden revolucionar los modelos convencionales de IA, mejorando resultados y reduciendo tiempos significativamente. Además, ofrece un valor añadido importante en el ámbito de la ciberseguridad.
Transformaciones internas gracias a la IA
La implementación de IA ha permitido al Centro Tecnológico ITG concentrarse en optimizar su trabajo diario, enfocándose en tareas que aportan valor añadido a productos y servicios ofrecidos a sus clientes finales. Han desarrollado modelos avanzados de IA generativa incorporados a sus procesos operativos, desde soluciones que generan código adaptado para software hasta modelos lingüísticos capaces de localizar y analizar documentación científica relevante para la toma de decisiones. Esto no solo ahorra tiempo a los técnicos sino que también maximiza el volumen de documentación procesada.