Gastar 2020 bajo la sombra de una pandemia ha afectado lo que necesitamos y esperamos de la tecnología. Para muchos, COVID-19 aceleró la tasa de transformación digital: a medida que los empleados trabajaban desde casa, las empresas necesitaban sistemas de inteligencia artificial que facilitaran el trabajo remoto y la potencia informática para respaldarlos.
La pregunta es, ¿cómo deberían las empresas enfocar sus recursos en 2021 para prepararse para esta realidad cambiante y las nuevas tecnologías en el horizonte? Aquí hay tres tendencias que predigo que recibirán una atención masiva en 2021 y más allá.
1. La IA debe volverse práctica
El progreso en IA ya ha llegado a un punto en el que puede agregar un valor significativo a prácticamente cualquier negocio. COVID-19 provocó una gran sensación de urgencia en torno a las transformaciones digitales con la necesidad de soluciones remotas. Según un informe de Boston Consulting Group, más del 80% de las empresas planean acelerar su transformación digital, pero solo el 30% de las transformaciones digitales han alcanzado o superado su valor objetivo.
Muchos proyectos de IA son a pequeña escala: menos de una cuarta parte de las empresas del State of AI 2020 de McKinsey informaron un impacto significativo en los resultados finales. Esto es especialmente cierto en industrias que tienen un elemento físico-digital. Por ejemplo: existe una gran necesidad de instalaciones de fabricación autónomas operadas a distancia, refinerías o incluso, en los días de COVID-19, edificios de oficinas. Si bien la tecnología subyacente está ahí, lograr la escalabilidad sigue siendo una preocupación y los líderes digitales tendrán que superar esa barrera en 2021. Las barreras de escalabilidad incluyen la falta de enfoque disciplinado, mentalidad empresarial, socios confiables, liquidez de datos y gestión del cambio.
Parte de la solución aquí es crear soluciones que serán operadas por alguien que no sea necesariamente un científico de datos, para que más personas que sean expertos en el dominio puedan administrar los programas que necesitan. Si Tesla inventó un automóvil autónomo que solo los científicos de datos pueden conducir, ¿cuál es el punto?
La tecnología debe empoderar al usuario final para que pueda interactuar con los modelos y manipularlos sin tener que recorrer los puntos más finos de los conjuntos de datos o el código; en otras palabras, la IA hará el trabajo pesado en el back-end, pero una explicación fácil de usar. y la interfaz de usuario empodera al usuario final. Por ejemplo, un ejecutivo de administración de instalaciones puede administrar su cartera global de edificios desde una tableta en un Starbucks. Pueden tener visibilidad completa de las operaciones, la experiencia de los ocupantes y el gasto, con la capacidad de intervenir en lo que de otro modo sería una operación autónoma.
2. Las soluciones se vuelven más autónomas con el aprendizaje profundo
El pionero del aprendizaje profundo, el Dr. Geoffrey Hinton, dijo recientemente a MIT Technology Review que el aprendizaje profundo podrá hacer “todo”, es decir, replicar toda la inteligencia humana. Las redes neuronales profundas han demostrado capacidades extraordinarias para aproximarse al subconjunto más relevante de funciones matemáticas y prometen superar los desafíos del razonamiento.
Sin embargo, creo que hay un paso hacia la plena autonomía que primero debemos conquistar: lo que la Dra. Manuela Veloso de Carnegie Mellon llama autonomía simbiótica. Con autonomía simbiótica, los mecanismos de retroalimentación y corrección se incorporan a la IA de modo que los humanos y las máquinas se transmiten información entre sí de manera fluida.
Por ejemplo, en lugar de una retroalimentación dura (como pulgares arriba y pulgares abajo que encienden su cola de Netflix), la autonomía simbiótica podría parecer una discusión con el asistente virtual de su teléfono para determinar la mejor ruta hacia un destino. Las interacciones con estas formas de IA serían más naturales y conversacionales, y el programa podría explicar por qué recomendó o realizó ciertas acciones.
Con el aprendizaje profundo, las redes neuronales se aproximan a funciones matemáticas complejas con otras más simples, y la capacidad de considerar un número creciente de factores y tomar decisiones más inteligentes con menos recursos informáticos les da la capacidad de volverse autónomos. Anticipo una gran inversión en la investigación de estas capacidades de las redes neuronales profundas en todos los ámbitos, desde nuevas empresas hasta las mejores empresas de tecnología y universidades.
Este paso hacia soluciones totalmente autónomas será un paso crítico hacia la implementación de IA a escala. Imagine un sistema de gestión del rendimiento empresarial que pueda brindarle un único panel de visibilidad y control en una empresa global que opera varias instalaciones, trabajadores y cadenas de suministro de forma autónoma. Funciona y aprende por sí solo, pero usted puede intervenir y enseñar cuando comete un error.
(La cuestión de la ética en los sistemas autónomos entrará en juego aquí, pero ese es un tema para otro artículo).
3. La promesa de curar futuras pandemias acelerará la investigación en computación cuántica
Las computadoras cuánticas tienen el poder computacional para manejar algoritmos complejos debido a su capacidad para procesar soluciones en paralelo, en lugar de secuencialmente. Pensemos en cómo esto podría afectar el desarrollo y la entrega de vacunas.
Primero, durante el descubrimiento de fármacos, los investigadores deben simular una nueva molécula. Esto es tremendamente desafiante para hacer con las computadoras de alto rendimiento de hoy, pero es un problema que se presta a algo en lo que las computadoras cuánticas eventualmente sobresaldrán. La computadora cuántica podría eventualmente mapearse en el “sistema cuántico” que es la molécula, y simular las energías de unión y las fuerzas de transición química antes de que alguien tuviera que fabricar un fármaco.
Sin embargo, la inteligencia artificial y la computación cuántica tienen aún más que ofrecer más allá de la creación de la vacuna. La logística de fabricación y entrega de la vacuna son desafíos computacionales masivos, lo que, por supuesto, los hace maduros para una solución que combine la computación cuántica y la inteligencia artificial.
El aprendizaje automático cuántico es un campo extremadamente nuevo con muchas promesas, pero se necesitan avances para llamar la atención de los inversores. Los visionarios de la tecnología ya pueden comenzar a ver cómo afectará nuestro futuro, especialmente con respecto a la comprensión de las nanopartículas, la creación de nuevos materiales a través de mapas moleculares y atómicos, y vislumbrando la estructura más profunda del cuerpo humano.
El área de crecimiento que más me entusiasma es la intersección de la investigación en estos sistemas, que creo que comenzarán a combinar y producir resultados más que la suma de sus partes. Si bien ha habido algunas conexiones de IA y computación cuántica, o 5G e IA, todas estas tecnologías trabajando juntas pueden producir resultados exponenciales.
Estoy particularmente emocionado de ver cómo la inteligencia artificial, la cuántica y otras tecnologías influirán en la biotecnología, ya que ese podría ser el secreto de las capacidades sobrehumanas, y ¿qué podría ser más emocionante que eso?
Usman Shuja es director general de Honeywell.
VentureBeat
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