Principales tendencias del Machine Learning para 2023

La tecnología y la innovación son los motores que impulsan el cambio en numerosas industrias. El creciente despliegue de soluciones de inteligencia artificial (IA) y el volumen de datos proponen nuevos desafíos a las empresas para mantenerse al día con las tendencias, más aún cuando estas soluciones se han vuelto tan prominentes en el crecimiento de una compañía y más democráticas en el espacio digital. Dentro de la IA, el Machine Learning o aprendizaje automático cumple funciones relevantes en la extracción de datos para transformarlos en valor agregado.

Los datos y la transparencia en la IA

En 2023 se espera una mayor inversión en inteligencia artificial, pero al mismo tiempo también habrá una mayor demanda de transparencia sobre la procedencia de los datos para comprender cómo se ha llegado a determinadas soluciones. Que los usuarios finales comprendan y confíen en la transparencia de la IA es un gran desafío para las empresas. No se trata solo de los consumidores finales que incorporan objetos inteligentes en su vida cotidiana y hogareña, sino de los empleados que deben asimilar procesos nuevos y recomendaciones derivadas del aprendizaje automático para llevar adelante sus tareas. De ahí la necesidad de que los modelos de IA sean explicables y transparentes, establezcan responsabilidades y expongan los sesgos en la automatización de los procesos. 

Las personas trabajan en un entorno más seguro cuando los modelos de IA brindan fundamentos en la aplicación. Por ejemplo, este factor es más gráfico cuando dependemos de la IA para realizar un diagnóstico médico o financiero.

Para los proveedores de logística, la IA ofrece grandes oportunidades de mejorar la eficiencia en el sector de almacenes y en la innovación de la última milla. Estos ecosistemas logísticos son sumamente importantes cuando se trata de impulsar la competencia y garantizar servicios eficientes. Es el nicho ideal para que actúe la IA en la toma de decisiones a partir del análisis predictivo que ayuda a pronosticar el futuro y mitigar los riesgos de distribución con la extracción de datos de calidad.

Una de las controversias del Machine Learning es la posibilidad de que los humanos alimenten a las computadoras con información sesgada, de modo que las máquinas arrojen resultados no deseados. Es probable que más empresas cuestionen los datos que obtienen para integrar sus procesos y alcanzar una logística automatizada que sea funcional a la industria y sus propios requerimientos y se incorporen mecanismos de validación para cumplir con los marcos de transparencia y ética. 

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El volumen en la producción de datos es clave en el uso de Machine Learning, una de las ramas de la IA que evolucionó en los últimos años. Se trata de la capacidad de una máquina de aprender tareas específicas a partir de patrones recurrentes, conjuntos de datos y experiencias pasadas, sin instrucciones detalladas. Los algoritmos de aprendizaje automático requieren de la experiencia pasada como material para aprender.

Existen tres técnicas de algoritmos, dependiendo de la naturaleza de los datos y el resultado buscado: aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo matemático a partir de los datos de entrenamiento. En suma, la cantidad de datos históricos y nuevos ayuda a ganar precisión en los métodos de aprendizaje.

Principales tendencias del Machine Learning en México

La trayectoria y los beneficios del Machine Learning han tenido un impacto significativo en varias industrias para mejorar el rendimiento y predecir comportamientos y tendencias. La adopción de aprendizaje automático incide directamente en la complejidad de una industria y 2023 se presenta muy auspicioso para su desarrollo. En particular, México es un país que lidera las tendencias logísticas con base en la tecnología.

Blockchain en la cadena de suministro

La combinación con IA proporciona mayor confianza, transparencia y seguridad en las transacciones digitales. En las cadenas de suministro, las empresas pueden hacer un seguimiento en tiempo real con datos más precisos y oportunos. Para muchos operadores, las soluciones de blockchain son un hito en México que se van a ramificar en muchas tecnologías.

Datos integrados en la nube

La gestión en la nube es una tendencia en crecimiento. No solo se ahorra en infraestructura, sino que se gana en flexibilidad y acceso a la información desde cualquier dispositivo. Se espera que el mercado del internet de las cosas incremente el acceso a los recursos en la nube, cuya finalidad permite que más empresas puedan implementar tecnología de avanzada y probar más aplicaciones.

Bots impulsados por IA

Los consumidores y clientes interactúan con chatbots que mejoran sus capacidades semánticas y relaciones contextuales con el aprendizaje constante. Estos algoritmos usan Machine Learning y el procesamiento del lenguaje natural para ofrecer un servicio al cliente con respuestas esperadas por los usuarios.

Ciberseguridad en juego

Los piratas informáticos también se benefician de la IA, de modo que la ciberseguridad continúa estando en el top de los desafíos para el manejo de los datos, así como los estados vulnerables de la red y la detección de amenazas. La tendencia es incorporar IA para alimentar modelos de seguridad cada vez más inteligentes para proteger datos confidenciales.

Metaverso incipiente

Hoy en día, el término “metaverso” se va introduciendo en la vida cotidiana debido a la operatividad de mundos virtuales, ya sea un juego en línea, la educación online o el comercio electrónico. Poco a poco el metaverso irá ocupando un lugar potencial en las operaciones comerciales y logísticas, donde convergen muchas tecnologías emergentes, la criptomoneda, la inteligencia artificial, plataformas virtuales y el aprendizaje automático.

Revolución de las superapps

Un ecosistema digital completo que combina funciones, plataformas y aplicaciones también es una realidad tecnológica para 2023. Se trata de las superaplicaciones con todo lo que un usuario necesita. Los servicios financieros lideran en esta tecnología que es terreno fértil para incorporar experiencias en el metaverso.

La analítica avanzada y el Machine Learning son pilares importantes para tomar decisiones correctas y crear proyecciones basadas en datos. Como líderes en logística y transporte, invertimos en tecnología para conectar tus productos con el mundo. Descarga la guía Elis de Eternity para conocer lo que podemos hacer por tus negocios.