Últimas tendencias en IA y cómo pueden ayudar a su empresa

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un elemento principal en todas las industrias y, desde los CXO hasta los desarrolladores, todos buscan aprovechar la IA y la ciencia de datos de una manera que se convierta en un componente estándar de varios procesos comerciales. La IA puede contribuir tanto a los resultados como a los ingresos impacto para las organizaciones con costos de inversión comparativamente menores. La incorporación de IA y aprendizaje automático supondrá un cambio de paradigma para las empresas que hasta la fecha dependían de motores basados en reglas para impulsar sus negocios. Esto ayuda a establecer un proceso autónomo y de autocuración que evolucionará con el tiempo hasta convertirse en una parte indispensable del crecimiento de una organización.

Últimos desarrollos

Literalmente, cada mes evidenciamos nuevos desarrollos y tendencias que suceden en los campos de la IA y el aprendizaje automático. Esto a menudo conduce a aplicaciones que transforman radicalmente las empresas. Aquí están los más calientes.

Generar imágenes artificialmente utilizando redes generativas adversarias

Las redes generativas adversarias (GAN) son modelos de aprendizaje profundo relativamente nuevos que permiten generar instancias artificiales (principalmente imágenes) basadas en instancias presentadas anteriormente. Existen varias versiones de modelos GAN, como StyleGAN, DCGAN, etc., que permiten transferir estilos, motivos, etc. Esto, a su vez, encuentra muchas aplicaciones para crear imágenes artificiales de obras de arte, patrones de diseño, modelos, etc.

Implicaciones comerciales:

• Diseño de prendas, arte y texturas (aporta ideas de diseño novedosas, reduce costos)
• Modelado financiero (genera datos sintéticos para entrenar modelos complejos)
• Otros: reducción de ruido en imágenes, etc.

Marcos de aprendizaje profundo para dispositivos perimetrales

Con la proliferación de dispositivos perimetrales, existe una gran necesidad de implementar modelos de aprendizaje profundo que puedan utilizar recursos y potencia computacional limitados, pero que proporcionen el resultado deseado. Los modelos tradicionales de aprendizaje profundo que requieren potencia de GPU no se pueden implementar en dichos dispositivos y, por lo tanto, requieren un convertidor para comprimir estos modelos sin una pérdida importante de rendimiento. Marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch han lanzado recientemente dichos convertidores.

Implicaciones comerciales:

• Análisis avanzado en dispositivos Edge, por ejemplo, tareas complejas de visión por computadora en teléfonos inteligentes (reconocimiento facial, detección de pose, etc.) y cámaras (identificación personal)
• Otros: análisis de dispositivos portátiles, etc.

Modelos de lenguaje preentrenados a gran escala

Las últimas innovaciones en modelos de lenguaje han mejorado la capacidad de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Basado en nuevas arquitecturas Transformer BERT lanzado por Google, así como otros modelos similares a BERT, supuso un verdadero avance en la PNL. Esto permitió que muchas empresas produjeran cientos de aplicaciones prácticas y casos de uso.

Implicaciones comerciales:

• Clasificación y categorización de textos.
• Chatbots y sistema de respuesta a preguntas (QnA)
• Otros: detección de opiniones, traducción automática, reconocimiento de entidades nombradas, resumen

Aprendizaje por refuerzo aplicado

El aprendizaje por refuerzo tiene un amplio uso en diversas industrias donde las decisiones o resultados son completamente autónomos. Los modelos RL anteriores se limitan al espacio de investigación, mientras que ahora las empresas están evaluando el uso de modelos RL para simular un entorno en tiempo real donde pueden probar sus modelos predictivos o entrenar robots.

Implicaciones comerciales:

• Simule escenarios en tiempo real para sus procesos de negocio y pruebe algoritmos.
• Definición de estrategias comerciales y simulación de transacciones.
• Proceso de simulación basado en RL para probar el comportamiento del cliente.
• Utilización en la industria del juego para diseñar robots de IA con apariencia humana

Interoperabilidad del modelo

Como existe una amplia gama de marcos de aprendizaje profundo, es necesario tener un marco que pueda ayudar a transferir el modelo de un marco de aprendizaje profundo a otro. Por ejemplo, es posible que sea necesario convertir un modelo creado con TensorFlow en PyTorch sin pérdida de parámetros.

Implicaciones comerciales:

• Capacidad para interoperar modelos basados en diferentes marcos de aprendizaje profundo
• Implementar modelos utilizando varios marcos y plataformas.

Falsificaciones profundas y detectores de falsificaciones profundas

Los avances en la tecnología de aprendizaje profundo han allanado el camino para sintetizar artificialmente las reacciones del rostro humano. La tecnología Deep Fakes tiene el potencial de revolucionar el espacio de creación de contenido de video donde el diseñador puede usarlo para generar nuevos videos sin necesidad de la persona real. Hay varios videos publicados donde los rostros de los artistas en el video son reemplazados por los de otra persona.

Implicaciones comerciales:

• Generación de contenido: para generar contenido de video nuevo sin necesidad de la presencia física de los artistas después de obtener los permisos correspondientes.

¿Cómo debo seguir todas estas tendencias?

Estas son sólo algunas de las tendencias que empiezan a ser utilizadas por algunos actores empresariales. Para seguir siendo competitivo en el mercado y aprovechar todo el poder de la IA, es el momento adecuado para pensar en su equipo de ciencia de datos. ¿In-house o subcontratado?

Si necesita ayuda para implementar tecnologías de inteligencia artificial de última generación, simplemente envíe Contáctenos. Nos pondremos en contacto con usted inmediatamente.