Predicciones sobre ciencia de datos e inteligencia artificial para 2022

Recomendados:  Tendencias tecnológicas de alto impacto para tu negocio Leer  Tendencias IT 2022: ¿qué impactará en la TI corporativa? Webinar

El ritmo del cambio tecnológico aumentó en 2021 y, si la historia sirve de guía, seguirá acelerándose en 2022. Así lo cree el director general de DataKitchen, Chris Bergh, quien señala que se prevé que el mercado mundial de IA crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 33% hasta 2027. Pero ese importante crecimiento viene acompañado de un riesgo oculto: el daño a la reputación debido a la parcialidad y la falta de responsabilidad en los procesos de IA.

"El problema es que los algoritmos pueden absorber y perpetuar las desigualdades raciales, de género, étnicas y sociales, y desplegarlas a escala", dice Bergh. "Muchos en la industria de los datos reconocen el grave impacto del sesgo de la IA y tratan de tomar medidas activas para mitigarlo. La industria de los datos se da cuenta de que el sesgo de la IA es simplemente un problema de calidad, y los sistemas deben estar sujetos a este mismo nivel de control de procesos, como un automóvil que sale de una línea de montaje. En 2022, las organizaciones de datos instituirán sólidos procesos automatizados en torno a sus sistemas de IA para hacerlos más responsables ante las partes interesadas."

En cuanto a los lenguajes de programación, Python tuvo un 2021 muy movido, en el que superó a Java para convertirse en el más popular del mundo, según el Índice TIOBE. ¿Qué nos traerá este versátil lenguaje de scripting en 2022? "Este año, Python continuará expandiéndose a nuevos casos de uso más allá de la ciencia de los datos", escribe la empresa Anaconda en su blog de predicciones. Stan Seibert, director senior de innovación de la comunidad, cree que, "para casos de uso como microcontroladores y dispositivos IoT, donde otros lenguajes de programación han dominado típicamente, veremos un crecimiento en la adopción de Python debido al aumento de MicroPython y CircuitPython". Además, según Joseph J. Currenti, director técnico de cuentas de Anaconda, se espera que Python se utilice más en el desarrollo de videojuegos, ya que los desarrolladores necesitan la Inteligencia Artificial para crear experiencias más inmersivas.

La IA requiere una combinación de datos y computación para tener éxito. En 2022, veremos la convergencia de la citada tecnología con los datos y la nube, lo que precisará de un enfoque de gestión más cohesionado. "Por sí sola, la IA no puede hacer mucho para resolver problemas importantes. Necesita datos y potencia de cálculo escalable", afirma Anand Rao, director global de IA de PwC. "Por eso las empresas líderes están administrando cada vez más los datos, la IA y la nube (DAC) como un todo unificado. Veremos una afluencia de empresas en 2022 que adoptarán un enfoque de ciclo de vida para gestionar estas tres operaciones interconectadas. Las empresas están continuamente analizando la estrategia, afinando la ejecución y mejorando las operaciones. Cuando los datos, la IA y la nube trabajan juntos sin problemas, de extremo a extremo, el resultado es un sistema flexible y potente que obtiene más valor de la información y resuelve los problemas más rápidamente."

En este contexto, los algoritmos son los perdedores. En opinión de Omer Har, cofundador y director de tecnología de Explorium, "últimamente se está gestando la idea -promovida por el pionero Andrew Ng- de que la mejor manera de mejorar el rendimiento de IA es con mejores datos, no con mejores algoritmos". "Eso no quiere decir que los algoritmos no sean importantes, pero hemos llegado a un punto de rendimiento decreciente. Las investigaciones sugieren que las organizaciones pueden mejorar el rendimiento de IA mucho más, y mucho más rápido, entrenando los algoritmos existentes con datos más amplios y cuidadosamente curados. En 2022, veremos cómo el acceso a la información externa surge como una fuerte ventaja competitiva. Antes las empresas corrían para ser las primeras con la Inteligencia Artificial, ahora tratarán de superar a sus competidores entrenando su IA con los datos más actualizados y relevantes", aclara.

Otra tecnología que será muy importante en 2022 son los datos sintéticos, necesarios para turboalimentar algunas aplicaciones de IA. La tendencia alcanzará nuevas cotas este año, según Rev Lebaredian, vicepresidente de tecnología de simulación en el departamento de Ingeniería Omniversa de Nvidia. "El ritmo de la innovación en IA se ha acelerado durante la mayor parte de la década, pero la IA no puede avanzar sin grandes cantidades de datos de alta calidad y diversidad", afirma. "Hoy en día, los datos capturados del mundo real y etiquetados por humanos son insuficientes tanto en términos de calidad como de diversidad para saltar al siguiente nivel de inteligencia artificial. En 2022, veremos una explosión de datos sintéticos, generados a partir de mundos virtuales, con los que será posible entrenar redes neuronales avanzadas."

También notable será la adopción profunda del Machine Learning. Para Rob Gibbon, director de producto de Ubuntu, "la inteligencia artificial ha alcanzado por fin la mayoría de edad, y eso se debe en gran medida a las iniciativas colaborativas de código abierto, como los proyectos de aprendizaje profundo TensorFlow, Keras, PyTorch y MXNet. En 2022, veremos una adopción cada vez mayor del aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial en la más amplia variedad de aplicaciones imaginables, desde las más triviales y mundanas hasta las que son verdaderamente transformadoras”.

Y en cuanto a la automatización de procesos robóticos en 2022, la mejor idea será equipar ciertos procesos con tecnologías y técnicas de IA y human-in-the-loop. Así lo expone Varun Ganapathi, cofundador y CTO de AKASA: "Los esfuerzos de transformación digital en una serie de industrias han impulsado la adopción masiva de la automatización de procesos robóticos (RPA) durante la última década. La dura verdad es que RPA es una tecnología de décadas de antigüedad que es frágil y tiene límites reales en sus capacidades, dejando un rastro de robots rotos que pueden ser costosos y lentos de arreglar. Las plataformas tecnológicas emergentes, basadas en el aprendizaje de las máquinas y combinadas con los enfoques de la automatización centrada en el humano, ya están redefiniendo una serie de sectores en los que la complejidad, las excepciones y los valores atípicos entrenan en juego para lograr una IA más inteligente".

En 2022 veremos cómo toda esta plétora de herramientas y tecnologías analíticas citadas hibridarán para lograr objetivos valiosos. Según Marco Varone, fundador y director de tecnología de expert.ai, "la IA híbrida es una tendencia clave y será una dirección estratégica en 2022". "Recientemente estamos viendo un importante avance en la comprensión del lenguaje natural (NLU) basado en la combinación de diferentes técnicas, la IA simbólica y el aprendizaje automático. Con todo ello, se pueden mejorar los resultados generales y abordar mejor los problemas cognitivos de las empresas. Este es el futuro de la IA, una tecnología que nos permitirá aprovechar las mejores técnicas disponibles para resolver los problemas de las organizaciones", concluyó.