Solo parte de las empresas clasificadas como IA usa la inteligencia artificial

Un estudio indica que esto ocurre en el 40% de las empresas. Según expertos de Biyectiva, el avance de esta tecnología hace que «con el tiempo algunas técnicas consideradas IA pierdan esa categoría».

Hay startups que usan la tecnología y otras que aunque se categoricen como startups tecnológicas, no la emplean demasiado. Ese es el caso de algunas empresas. Un estudio publicado por la sociedad de capital de riesgo MMS pone de manifiesto que solo el 40% de las startups que están clasificadas como empresa de Inteligencia Artificial (IA) utiliza la IA. ¿Paradójico, verdad?

Sin embargo, aunque no lo parezca, todo tiene su razón de ser. El ingeniero informático y desarrollador de software en Biyectiva, Juan Carlos Perán; y el ingeniero de Inteligencia Artificial en la misma empresa, Jesús Molina, explican qué sucede con las empresas que dicen dedicarse a la IA pero que no utilizan esta tecnología.

Reconocimiento óptico de caracteres

«El avance de la IA hace que algunas técnicas que antes se consideraban IA pierdan esa categoría con el paso del tiempo entre el público general e incluso entre los propios profesionales», indica Perán.  Para ello, pone como ejemplo el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Éste fue considerado como IA innovadora hace unas décadas, pero, según Perán, «hoy en día apenas se considera así». Advierte de que en el mercado de los sistemas de procesamiento automático de documentos, «nos encontramos que los que ofrecen una solución de conversión de documentos PDF o imágenes a texto para después pasar el resultado por una plantilla estática se quedan atrás frente a soluciones de procesamiento más exhaustivo del contenido de estos documentos».

El experto afirma  que las técnicas de visión artificial utilizadas para convertir imágenes a texto «se consideran ya un reto superado, con poco margen de mejora». Eso es lo que lleva al OCR al campo de lo rutinario, lo resuelto, alejado de la concepción habitual de IA de “alcanzable sólo por unos pocos”. Sin embargo, la inclusión de técnicas más avanzadas y actuales, como el procesamiento  del lenguaje natural (NLP), que en sí mismo supone un gran avance en el campo de la IA, «hace que se mantenga la competitividad por ser este un campo del conocimiento en el que aún se sigue investigando, además de, por supuesto, dejar relegado al OCR fuera de las altas esferas de la IA”, añade.

Retos de la IA

Asimismo, Molina explica que el florecimiento de técnicas como el machine learning y especialmente deep learning  ha permitido que la IA crezca en popularidad y que se exploren problemas antes inabordables. Aunque también ha supuesto algunos retos.

El principal de ellos es la expectación que se ha generado en torno a las posibilidades del deep learning, lo que ha dado lugar a que se generen expectativas poco realistas que ignoran algunos obstáculos propios de estas técnicas. «La falta de adaptabilidad o robustez, o la dificultad de reaccionar ante circunstancias para las que no han sido entrenados y la falta de explicabilidad, siendo los modelos de aprendizaje profundo cajas negras incapaces de explicar las razones detrás de sus decisiones», dice.

Por otro lado, el aprovechamiento y fomento de las expectativas irreales por parte de las compañías de inteligencia artificial puede llevar a la decepción por parte de algunos sectores cuando estas expectativas no se cumplan, y en última instancia a «un nuevo invierno de la IA». 

Asimismo, el auge de la IA ha llevado a que se use con fines de marketing o para conseguir una mejor financiación como ya sucedió con el blockchain. «Muchas empresas se están aprovechando de esta tendencia afirmando que usan técnicas de IA cuando en realidad no lo hacen», detalla Molina.

En definitiva, considera «fundamental» que se transmita un mensaje claro sobre qué se entiende por IA dentro de cada empresa, qué tipo de técnicas se aplican a cada producto y cuál es el verdadero potencial de esas soluciones. Para ello, añade que se debería aumentar la transparencia «para evitar que la IA se convierta en una burbuja que acabe explotando».

 

 

 

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