La innovación en el campo de los sistemas inteligentes avanza a pasos de gigante. Cada vez vemos más y más tareas y funciones que pueden ser desempeñadas por máquinas. La IA empieza a estar presente en las empresas y en nuestros hogares. Cada vez vivimos en una sociedad más automatizada. Progresivamente, tendemos a delegar funciones que realizan los humanos en unas máquinas cada vez más competentes.
La plataforma CB Insights estableció en 2019 la matriz en la que aparecen representadas todas las tendencias significativas de la IA, clasificadas en función de su potencial comercial y transformador. El eje vertical refleja el grado de adopción sectorial de cada elemento, mientras que el horizontal establece la fortaleza del mercado, es decir, la existencia de un volumen de demanda crítica potencial.
El modelo se divide en cuatro cuadrantes, que establecen el grado de madurez y de posible rentabilidad de las distintas propuestas, y cada uno está etiquetado con un aspecto que tiende a clasificar el estado en que se encuentra cada tendencia tecnológica. De esta forma, podemos hablar de los siguientes grupos de tendencias:
Las actividades principales a la que se dedica la IA son el cuidado de la salud (más de la quinta parte de las startups están en ese sector) y las finanzas (el 18 %). Siguen de lejos en importancia las empresas de medios y entretenimiento, y las que operan en el comercio minorista.
Los sectores más atractivos para las empresas emergentes de sistemas inteligentes tienen en común una serie de rasgos:
Destaca el hecho de que España, con aproximadamente la mitad de población que Alemania, casi iguala a esta última en número de negocios emergentes. La diferencia es que tan solo la décima parte de ellos han alcanzado el estado de madurez, por lo que nuestro país presenta un ecosistema mucho menos maduro que los de los tres países líderes del sector, Reino Unido, Francia y Alemania.
Si nos trasladamos de las startups a las grandes empresas españolas, se pone en evidencia que la mayor parte tienen en sus agendas la exploración de las posibilidades de la IA para aplicarlas en sus modelos de negocio.
De media, las tecnologías subyacentes más útiles para la gran empresa española son, sobre todo, el aprendizaje automático (machine learning) y la robótica inteligente (smart robotics). Por otro lado, las tecnologías de reconocimiento del habla son significativamente más valoradas en nuestro país que en las compañías del resto de Europa. Asimismo, las áreas de la empresa donde más se concentra la IA son: tecnologías de la información, operaciones y logística, y servicios y atención al cliente.
Las actividades principales a la que se dedica la IA son el cuidado de la salud (más de la quinta parte de las startups están en ese sector) y las finanzas (el 18 %).
La mitad de los ejecutivos encuestados piensa que la IA tendrá el mayor impacto en la actividad principal (core) de la empresa, aunque también en las adyacentes y en la aparición de nuevas líneas de negocio. En algunos casos se espera la llegada al sector de compañías tecnológicas que tengan efectos disruptivos sobre el core business. En general, la mayoría de las respuestas predice una optimización de las operaciones gracias a las tecnologías predictivas y a la automatización de tareas, y una mayor fidelización del cliente al poder conocer mejor sus preferencias y realizar ofertas personalizadas en consecuencia.
Existen ya numerosos casos de la aplicación de la inteligencia artificial en los modelos de negocio de las empresas españolas. Por ejemplo, la petrolera Repsol utiliza IoT, algoritmos de analítica descriptiva y machine learning para el mantenimiento de equipos en sus plantas industriales. Desde la vertiente más comercial, también aplica inteligencia a los datos de su programa de fidelización Repsol Más y de su plataforma de pagos móviles Waylet.
Por su parte, Correos ha puesto en marcha una aplicación para, a través de la IA, optimizar el proceso de recogida de envíos. La aplicación en cuestión identifica de manera predictiva las necesidades de los clientes y sus servicios, con lo que en las recogidas se optimizan las rutas y los horarios de los conductores según variables como el día, el volumen de la carga y el geoposicionamiento de la flota de reparto.
Por otro lado, el banco BBVA pone a disposición de sus clientes la IA para la toma de decisiones. Dispone de un modelo predictivo que permite a los usuarios tener a principios de cada mes una previsión de ingresos y posibles gastos. Y también los robots que ejecutan las operativas que solicitan los clientes cumplen funciones adicionales inteligentes.
Continuando en el terreno de la banca, CaixaBank tiene activo desde 2018 un asistente virtual para asesorar a los empleados que entiende el lenguaje natural y que aprende a partir de la experiencia. La experiencia ha demostrado que alrededor del 80 % de las consultas habituales de los empleados pueden resolverse a través de este sistema.
Por otro lado, la compañía aérea Iberia utiliza la voz y los asistentes virtuales como un nuevo canal para interactuar y proporcionar un servicio más personalizado con el que fidelizar a los clientes, como el chatbot iBot.
Por último, Telefónica ha revolucionado la relación con sus clientes mediante Aura, la Inteligencia Artificial de la compañía, que utiliza la computación cognitiva y el procesamiento de lenguaje natural para entender en tiempo real las intenciones de los clientes, relacionándolas con sus datos personales, para dar respuestas personalizadas a sus consultas.
A pesar de los logros alcanzados, la IA presenta numerosos riesgos para las personas, tanto por culpa de fallos o errores, como por ser utilizada deliberadamente para destruir y hacer daño. Karen Hao y Will Knight, expertos del MIT en este campo, identifican las siguientes amenazas actuales: