Siete ámbitos en los que la inteligencia artificial avanzará en 2020

En 1997 la supercomputadora de IBM llamada Deep Blue fue la primera que derrotó al campeón del mundo Gary Kaspárov jugando al ajedrez. En poco más de 20 años la inteligencia artificial se ha desarrollado en multitud de terrenos y ha revolucionado la vida de los ciudadanos. En 2011 las apps de asistentes virtuales como Siri, Now y Cortana transformaron el mercado tecnológico, en 2013 Google creó un cerebro artificial, en 2013 llegó el boom del machine learning, en 2015 se comenzó a hablar de coches autónomos y Alphago se convirtió en la primera máquina de en ganar a un jugador profesional del videojuego Go. En 2017 despuntaron los algoritmos para el procesamiento de imágenes que mejoran el rastreo de criminales a través de retratos robot y este año la IA se ha consolidado en la selección de personal. Pero, ¿Qué nos espera en 2020?

• Medicina: diagnósticos automáticos

La IA ayudará a los profesionales sanitarios a realizar diagnósticos de enfermedades de forma automática. Una maquina les puede dar pistas para que no pierdan el tiempo y reducir la carga de trabajo de los médicos. La detección de tumores en imágenes de resonancia magnética y tacs ya se está llevando a cabo en algunos hospitales de EE UU. Y superan a las imágenes en 3D presentan muchos cortes y la maquina es capaz de descartar todos los que no hay tumor. “Los informes de IBM (los creadores de este sistema) aseguran que el algoritmo supera la precisión de un humano. Sin embargó el sistema se trasladó a Europa para diagnosticar otro tipo de enfermedades y no obtuvo resultados óptimos por lo que en 2020 habrá que realizar mejoras”, señala Jordi Casas, director del máster de aplicaciones multimedia de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) y experto en IA.

Las innovaciones en medicina es sin duda, la mayor de las que ha traído la inteligencia artificial, según asegura el investigador Humberto Bustince. Somos capaces de clasificar con todos los datos a todos los enfermos que llegan a urgencias”, explica, “y se pueden manejar variables que se escapaban a los médicos por el gran volumen de datos que suponía”. También es capaz de permitir que la máquina lea la mente “y que puedan decirte qué prefieren comer sin necesidad de moverse o abrir la boca”.

Logística: Tú supermercado sabe lo que vas a querer

Los supermercados, las grandes superficies y las pequeñas tiendas están preparándose para una nueva forma de consumir. Este tipo de establecimientos están comenzando a implementar sistemas de previsión de la demanda. “Empiezan a saber qué productos compra un usuario en cada tienda con machine learning y evitan que los camiones de transporte viajen en vano pero sin quedarse sin stock”, relata Casas. Para averiguar qué productos necesitan, parten de los datos anteriores, de lo que han vendido y en qué fechas concretas, si era navidad o Black Friday. “Los sistemas de IA acumulan datos y después los algoritmos aprenden de los datos anteriores, renovando año tras año su eficacia”, añade Casas.

Evidentemente, el liderazgo en este sentido viene de China: allí, Los cajeros desaparecen en favor de los pagos automáticos a través del móvil. Carros que siguen al cliente o cintas transportadoras con artículos ya forman parte del paisaje.

Y también saben cuanta energía vas a consumir

La IA ayudará a las familias más vulnerables. Existe un programa piloto de detección de hogares que tienen más dificultades para afrontar las facturas de agua o gas. “Se establece un patrón con los domicilios que algún mes o varios meses han tenido dificultades para pagar por retrasos o falta de pago directamente, se miran los edificios de baja calificación energética, se analizan los casos de familias monoparentales que pueden tener menos ingresos y, de esta forma, los servicios sociales pueden poner el foco en ciertas zonas de barrios concretos”, afirma Casas. “Además, las eléctricas están trabajando para generar la energía suficiente para abastecer la demanda sin producir demasiada para no desperdiciarla”, añade.

• Plataformas audiovisuales de pago: la ciencia de la influencia

En 2011, Netflix tenía 21,5 millones de usuarios suscritos. Siete años más tarde, esta cifra se ha multiplicado por siete: 151,6 millones tiene Netfli y 142 acumula HBO. La explosión de espectadores en las plataformas de vídeo 'on demand' (SVOD, por sus siglas en inglés subscription video-on-demand) no ha llegado sola, al mismo tiempo han llegado los galardones: en 2019, HBO se llevó 34 premios Emmy y Netflix, 27.

Desde hace años cuando un usuario se da de alta en Netflix, HBO o Spotify y comienza a seleccionar películas, series o canciones, el algoritmo guarda las preferencias del usuario y le recomienda nuevo contenido en función de sus preferencias. Lo que no sabemos es lo que hay detrás de la ciencia de la influencia. “Muchas de estas plataformas diseñan distintos carteles de las series propias y en función de si las preferencias del usuario son dramas, comedias o series de terror muestran uno u otro cartel para que el usuario se sienta atraído a reproducirla, sea de su gusto o no”, ha afirmado Keith Dear, miembro del departamento de innovación de las fuerzas aéreas de Reino Unido, durante una conferencia en el congreso de IA y Big Data Big Things. Esto ha dado lugar a escándalos. Como cuando se detectó que los clientes negros de Netflix recibían los carteles con los actores negros que aparecían en las películas, aunque sus papeles fueran residuales.

• Práctica militar: generales artificiales.

Parece ciencia ficción pero el año que viene será una realidad. “La IA va a alterar la toma de decisiones en combate en el ejército”, asegura Dear. La precisión de los satélites y la mejora de los algoritmos permitirá que mandar soldados a un lugar determinado, con unas coordenadas concretas y yendo por un camino específico significan más probabilidades de supervivencia que por otro sendero. “Simplemente analizando otras batallas y formas de actuación de otros soldados, un algoritmo podrá diseñar mejores estrategias que los propios humanos”, señala Dear. “Sin embargo, estamos preocupados porque existe una gran implicación ética: es posible que una maquina mejor reconociendo el enemigo que un humano en la misma posición”, añade.

•  Educación: un robot profesor

Los sistemas informáticos actuales dentro de la mayoría de universidades guardan los datos académicos de los estudiantes como sus notas o sus estudios previos pero no almacenan otros datos como el tiempo que aplican en el estudio, los recursos académicos que consumen o simplemente qué competencias han adquirido en los cursos anteriores.

Sin embargo, algunas facultades están comenzando a guardar datos no tan académicos de los estudiantes con sistemas de IA. “En algunas instituciones se están implementando sistemas de coaching para recomendar a los estudiantes qué estudios deben realizar o asignaturas que se deben de matricular a partir de sus preferencias y, además, solucionar problemas administrativos que puedan tener”, asegura David Bañeres, investigador del eLearn Center de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC). También se están implantando sistemas de detección de estudiantes en riesgo. “Con las notas y con las acciones que los estudiantes hacen en los cursos se puede predecir si el estudiante va a superar una asignatura o no”, afirma Bañeres.

Los sistemas de aprendizaje adaptativo son los más complejos. El objetivo emular la figura de un profesor en todos los sentidos. Es decir, responder preguntas, recomendar recursos de aprendizaje o actividades para practicar un tema en concreto y evaluar automáticamente las actividades hechas por los alumnos. “Las universidades hasta ahora están desarrollando este sistema en partes de forma separada. Por ejemplo, en algunas utilizan un chatbot en las aulas para responder a las preguntas repetitivas de los alumnos cada semestre o sistemas de autoevaluación dependiendo de las asignaturas pero el objetivo es implantar un programa completo”, añade.

También se está avanzando en la enseñanza con IA para personas con dificultades de aprendizaje provocadas por trastornos como el síndrome de Down, autismo o Asperger   

Transporte aéreo: agilidad versus privacidad

La segunda mitad del siglo XX significó la democratización del turismo en el mundo occidental. En el XXI surgen nuevos retos: conseguir que llegue a todo el mundo de manera sostenible, es decir, escalar, en el argot de las startup, y que rompa con lo anterior, la manida disrupción. Mientras los clásicos del sector se suman a la ola de transformación confiando en aliarse con startups, estas plantean modelos más llamativos y experimentales. 

Iberia ha implementado un proyecto piloto de reconocimiento facial en la Terminal 4 del aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas para agilizar el embarque. Esta propuesta permitirá que los usuarios puedan identificarse en el control de seguridad general y en el fast track y en la puerta de embarque con su perfil biométrico, sin necesidad de enseñar el DNI o el pasaporte. Estos proyectos agilizan los trámites de los viajeros a cambio de la privacidad de los clientes, ya que es imprescindible que la compañía guarde el rostro del usuario en una base de datos.