Un informe de PWC prevé un desarrollo importante de la IA gracias también al deep learning, el Big Data y la computación cuántica.

Quedan 9 años para que llegue 2030 y ya se espera que suponga toda una revolución en lo que a tecnología se refiere. Se espera que la IA contribuya en hasta 15,7 billones de dólares a nivel mundial en 2030. Así lo afirma la empresa PWC, que considera que esto será debido al aumento de productividad, personalización y mejora en la calidad.

El crecimiento de la inteligencia artificial se impulsa también en tres ámbitos diferentes: el deep learning, el Big Data y la computación cuántica. El desarrollo de estos ámbitos de actuación dan lugar a una mejor implementación a nivel global de la IA.

A través del deep learning se pueden conseguir cosas como una mejor visión por ordenador, el reconocimiento de voz, la síntesis de voz, la traducción automática, los videojuegos, el descubrimiento de medicamentos y una mejora de la robótica.

Generación de datos

Todo ello genera una serie de datos que hay que analizar. Aquí entra en juego el Big Data. La era digital ha creado una cantidad abrumadora de información, y se prevé que la cantidad total de datos aumente de forma desmedida en los próximos años.

Ahora, las empresas pueden disponer de información valiosa sobre la demografía o las preferencias de los clientes pues son capaces de integrar datos dispares – capturados a través de productos, cámaras de vídeo, tarjetas de crédito, teléfonos móviles u otros puntos de contacto – en fuentes significativas para que los algoritmos de IA manipulen y entiendan los comportamientos

Por último, la computación cuántica es la última pata que facilita el desarrollo de la inteligencia artificial. En este sentido hay que tener en cuenta que los ordenadores estándar se construyen con los bits clásicos, cada ordenador cuántico tiene un qubit o bit cuántico como bloque de construcción, aprovechando así la capacidad única de las partículas subatómicas en forma de un qubit. Como resultado, los ordenadores cuánticos pueden lograr manejar operaciones muy complejas a velocidades exponencialmente más altas que las computadoras convencionales mientras consumen mucha menos energía.