La IA y sus múltiples subdominios se emplean cada vez más en diversas industrias y negocios para ayudar en procesos repetitivos. Pero, ha habido un creciente interés de gigantes tecnológicos establecidos y nuevas empresas en el uso de IA para hacer que la vida cotidiana sea un paseo por el parque.
Esta creación es fundamental para optimizar la forma en que nos entretenemos, interactuamos con nuestros dispositivos móviles e incluso manejamos vehículos.
Dos categorías para el uso de IA
Podemos clasificar la forma en que se utiliza la IA en dos grupos. En general, el objetivo es mejorar las funcionalidades de la vida cotidiana en dos corrientes.
Software/Metodología:
Los ejemplos destacados de software de Inteligencia Artificial, que se utilizan en la vida cotidiana, incluyen asistentes de voz, reconocimiento de imágenes para desbloqueo facial en teléfonos móviles y detección de fraude financiero basada en ML.
Este software implica simplemente descargar software con capacidades de IA de una tienda en línea. No requiere dispositivos periféricos.
Incorporado:
En cuanto al hardware de la IA, incluye su utilización en drones, vehículos autónomos, robots de línea de montaje e Internet de las cosas (IoT). Esto implica el diseño de dispositivos específicos que se basan en capacidades de Inteligencia Artificial.
Aplicaciones de la IA en la vida cotidiana
La IA es cada vez más usada en la vida cotidiana.
El software y los dispositivos impulsados por IA y ML están imitando los patrones de pensamiento humano. La idea es facilitar la transformación digital de la sociedad.
Los sistemas de IA perciben su entorno, se ocupan de lo que perciben, resuelven problemas y actúan para ayudar con las tareas para facilitar la vida cotidiana.
Aquí hay algunas áreas en las que la IA juega un papel importante para ayudar a los humanos con sus necesidades diarias:
Asistentes de voz
Los asistentes digitales como Siri, Google Home y Alexa utilizan interfaces de usuario de voz (VUI). Tecnologías respaldadas por IA para procesar y descifrar los comandos de voz.
La Inteligencia Artificial brinda a estas aplicaciones la libertad de depender de los comandos de voz, también de aprovechar vastas bases de datos en plataformas de almacenamiento en la nube.
Son aplicaciones que pueden analizar miles de líneas de datos por segundo para completar tareas y traer resultados de motor de búsqueda personalizados.
Las plataformas de entretenimiento usan IA
Los gigantes de la transmisión como Netflix, Spotify y Hulu están continuamente alimentando datos en algoritmos de aprendizaje automático. Estas buscan que la experiencia del usuario sea perfecta.
Si te fijas en la interacción del usuario con varios medios, estas aplicaciones de transmisión recomiendan contenido personalizado. Usando IA para analizar los datos de usuario cada vez mayores, estas aplicaciones crean catálogos de música, películas y series de televisión que se adaptan a los gustos de cada usuario.
Además, la IA juega un papel importante en la provisión de transmisión ininterrumpida, al automatizar la asignación de servidores más cercanos al usuario. La asignación de ancho de banda también cambia automáticamente según la popularidad de un medio.
Teclados de entrada inteligente
Las últimas versiones de las aplicaciones de teclado móvil, combinan las disposiciones de autocorrección y detección de idioma para brindar una experiencia fácil de usar.
Con la ayuda de la IA, estas aplicaciones pueden corregir errores de manera eficiente. Además, ayudan a cambiar de idioma y predecir la siguiente palabra.
Navegación y viajes con IA
El trabajo de los programadores de Inteligencia Artificial detrás de aplicaciones de navegación como Google Maps y Waze nunca termina. Yottabytes de datos geográficos que se actualizan cada segundo, solo pueden verificarse de manera efectiva mediante algoritmos ML, desatados en imágenes satelitales.
Recientemente, los investigadores del MIT desarrollaron un modelo de navegación que etiqueta las características de las carreteras en mapas digitales, todo en tiempo real.
Estos mapas digitales también se crean simultáneamente en base a imágenes satelitales, estos incorporan información sobre carriles para bicicletas y lugares de estacionamiento.
Los algoritmos de generación de imágenes basados en redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales gráficas (GNN) han simplificado las actualizaciones periódicas en las rutas.
La tecnología IA también ayuda a determinar rutas en imágenes satelitales cubiertas, por crecimiento natural excesivom con la ayuda de modelos predictivos.
Vehículos que usan IA
En los vehículos, la tecnología de IA está experimentando una innovación a gran escala, impulsada por el interés corporativo global. IA está haciendo innovaciones más allá del control de crucero y la detección de puntos ciegos para incluir capacidades autónomas.
El aprendizaje de refuerzo profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se está aplicando para enseñar a los vehículos a operar de forma independiente.
La planificación de rutas frente a obstáculos estáticos y dinámicos es posible gracias a varios modelos predictivos de IA.
Se está teniendo en cuenta la predicción precisa de cuándo se desviarán los vehículos vecinos y otros eventos imprevistos. La localización y el mapeo simultáneos es la tecnología que lo hace posible con la orientación en tiempo real del entorno a través de sensores.
Tecnologías de reconocimiento facial
La aplicación más popular de esta tecnología se encuentra en la función de desbloqueo de Face ID en la mayoría de los modelos de teléfonos inteligentes más importantes de la actualidad.
El mayor desafío al que se enfrenta esta tecnología es la preocupación generalizada por el sesgo racial y de género de su uso en la ciencia forense.
Las redes neuronales antagónicas generativas se están aplicando para reducir el margen de error en el software de reconocimiento facial. Estas redes neuronales también están siendo entrenadas para identificar el uso poco ético de la tecnología Deepfake.
Varias industrias también están desarrollando software de inteligencia artificial que detecta expresiones faciales para identificar el estado de ánimo y la intención. Emotion AI o Affective Computing es un área emergente de interés para medir la experiencia del cliente.
Internet de las cosas
La confluencia de la Inteligencia Artificial y el Internet de las cosas (IoT) abre una gran cantidad de oportunidades para desarrollar electrodomésticos más inteligentes que requieren una mínima interferencia humana para funcionar.
Mientras que IoT se ocupa de los dispositivos que interactúan con Internet, la parte de IA ayuda a estos dispositivos a aprender de los datos.
Los cinco pasos generales involucrados en la habilitación de IoT son: crear, comunicar, agregar, analizar y actuar.
La eficacia del último paso, «actuar», se basa en la profundidad del análisis, y la IA le agrega toneladas de valor.
La IA es la columna vertebral del progreso tecnológico
Sin duda, esta tecnología influye constantemente en las decisiones que toman los departamentos de I+D en múltiples industrias. Interviene desde la atención médica hasta la tecnología de defensa.
La investigación realizada por Accenture revela que, para fines del próximo año fiscal, más del 65 % de todos los equipos incorporados a nivel mundial planean invertir en IA.
