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Inteligencia Artificial y Big Data: ¿La nueva revolución industrial?

Enrique Puertas Director del Master Universitario en Big Data Analytics Blog AKIBANA Publicado 03 Julio 2018

Hace casi un siglo, el sector industrial empezó a sustituir las máquinas de vapor por la electricidad, dando lugar a lo que hoy conocemos como revolución industrial. Esa introducción de la electricidad transformó de forma radical la sociedad, cambiando por completo sectores como la agricultura, el transporte, la fabricación, la sanidad, etc.

Hoy en día nos vemos inmersos en un cambio parecido, en el que la Inteligencia Artificial y el Big Data van a suponer para la industria un cambio tan importante como el que en su momento supuso la aparición de la electricidad. Es por esto que se habla de que se comenta que nos vemos inmersos en los albores de la cuarta revolución industrial.En los últimos años hemos visto como la Inteligencia Artificial está dejando de ser un concepto asociado a la ciencia ficción, para convertirse en algo cotidiano en las empresas y los medios. La democratización de las herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial está haciendo que empecemos a ver usos de estas tecnologías en multitud de procesos cotidianos dentro del sector empresarial. La Inteligencia Artificial está dejando de ser algo friki para convertirse en un elemento que todas las industrias están incorporando en sus procesos.

 

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Estos cambios en la industria debidos Inteligencia Artificial, lo son especialmente por dos de sus áreas:  el Big Data y el Machine Learning.
 
Y dentro de este campo, me aventuro a pronosticar grandes cambios en los próximos años promovidos por dos conceptos que destacan de manera especial: el Deep Learning y la Inteligencia en dispositivos móviles. El Deep Learning (Aprendizaje Profundo) es un tipo de Aprendizaje Automático (Machine Learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel utilizando Redes Neuronales. El uso de tarjetas gráficas para entrenar y optimizar los parámetros de las redes neuronales, han hecho que se mejore de forma muy significativa la precisión y calidad de estos sistemas, y que por tanto se dispare el número de aplicaciones que utilizan este tipo de aprendizaje. Desde sistemas de detección de objetos en imágenes y videos, sistemas de reconocimiento de voz y traducción, detección de intrusiones en seguridad, o generación automática de canciones o documentos. En los próximos años empezaremos a ver como este tipo de soluciones se empiezan a popularizar en los dominios financieros y de salud.

Además del Deep Learning veremos también la proliferación de aplicaciones que hacen uso de lnteligencia Artificial en los dispositivos móviles. Los teléfonos móviles cuentan cada vez con mayores capacidades, pero más importante que eso es que grandes empresas han apostado también por este tipo de soluciones en móviles. Fabricantes de procesadores como Qualcomm, Nvidia o Intel han presentado modelos optimizados para tareas de Inteligencia Artificial, y algunas bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow de Google cuentan ya con versiones para este tipo de dispositivos. 

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