Ir al contenido principal
Inteligencia artificial

Principales tendencias en inteligencia artificial para 2023

Por Sin comentarios16 min leer
Tendencias en Inteligencia Artificial: Joven con camisa blanca mirando su smartphone

La aplicación de la Inteligencia Artificial ha crecido enormemente en los últimos años y sigue evolucionando con rapidez. La IA ha trascendido su condición de promesa futurista para convertirse en una realidad tangible con aplicaciones prácticas que van desde la asistencia en tareas cotidianas hasta los avances científicos.

A medida que nos adentramos en este panorama en constante evolución, descubrimos cómo esta tecnología está redefiniendo nuestra forma de vivir, trabajar, producir e incluso cuidar de nuestra salud.

Y para los próximos años podemos esperar una serie de innovaciones que prometen ser de gran valor y utilidad para las empresas y las actividades diarias de las personas. Echa un vistazo a algunas de las tendencias ya trazadas para 2023.

Descubra 9 tendencias en inteligencia artificial para 2023

En 2023 se desarrollaron varias herramientas de inteligencia artificial. Una de las más conocidas es la muy comentada ChatGPT, que se lanzó en 2022, pero cobró impulso durante ese año. 

Pero las tendencias en inteligencia artificial van mucho más allá del GPT Chat; se están extendiendo a diversos sectores y aplicaciones. Para hacerte una mejor idea, ¡echa un vistazo a la lista de tendencias en IA que hemos elaborado para ti!

1. Seguridad de la información

En los últimos años, el mundo ha asistido a un enorme aumento del volumen de ciberataques, por lo que la seguridad de la información se ha convertido en un factor clave para todas las empresas. 

Con el avance de las IA, se espera que se utilicen en sus bases para cuidar los datos de los clientes, así como los de la propia empresa, gestionando su conjunto de datos en diversas aplicaciones, como las que se enumeran a continuación.

  • Detección de amenazas: se utilizan algoritmos de IA para analizar los patrones de tráfico de la red y el comportamiento del sistema, identificando rápidamente actividades sospechosas y ciberamenazas como el malware y los ataques de denegación de servicio (DDoS);
  • Prevención del fraude: la IA se utiliza para analizar las transacciones financieras y el comportamiento de los usuarios con el fin de detectar actividades fraudulentas en tiempo real, lo que ayuda a proteger las cuentas y la información personal;
  • Análisis de malware: los sistemas de IA pueden analizar automáticamente archivos en busca de firmas de malware conocidas y también identificar amenazas emergentes analizando el comportamiento de los programas;
  • Autenticación biométrica: la tecnología se utiliza para autenticar a los usuarios basándose en las huellas dactilares, el reconocimiento facial, el iris y otras características biométricas, lo que hace que los sistemas sean más seguros que las contraseñas tradicionales;
  • Detección de intrusos: los sistemas de detección de intrusos basados en IA supervisan la red en busca de actividades anómalas e intrusiones, proporcionando alertas en tiempo real al equipo de seguridad;
  • Análisis de registros y anomalías: los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de registros del sistema en busca de anomalías, ayudando a identificar eventos de seguridad no autorizados o inusuales;
  • Gestión de identidades y accesos: en este caso, la IA ayuda a controlar el acceso a sistemas y datos, garantizando que sólo las personas autorizadas puedan acceder a información sensible;
  • Automatización de la respuesta a incidentes: la tecnología puede automatizar la respuesta a los incidentes de seguridad, ayudando a aislar las amenazas, aplicar parches y mitigar los ataques en tiempo real;
  • Mejora de cortafuegos y filtros de contenidos: los algoritmos de IA pueden mejorar la eficacia de los cortafuegos y los sistemas de filtrado de contenidos, bloqueando amenazas conocidas y desconocidas con mayor precisión;
  • Análisis del comportamiento de los usuarios: la IA también supervisa el comportamiento de los usuarios para identificar actividades inusuales o sospechosas que podrían indicar una amenaza interna.

2. Avatares digitales como asistentes virtuales

El uso de avatares digitales para la atención al cliente es ya una realidad. Este tipo de servicio acerca al consumidor a la empresa, le hace sentirse a gusto y la interacción se produce de forma similar a la realidad. 

Las empresas han estado utilizando sus avatares con el control de una persona real, pero la tendencia es que estos avatares desarrollen pronto su propia inteligencia y dejen de depender del control humano. 

Por ejemplo, estos avatares digitales son capaces de realizar análisis de sentimientos a través de algoritmos de IA que analizan el sentimiento de las conversaciones con los asistentes virtuales, ayudando a identificar posibles preocupaciones o problemas de seguridad.

También pueden aplicarse para responder a preguntas de seguridad. Los asistentes virtuales pueden utilizar la IA para responder a preguntas de seguridad como "¿Cuál es el nombre de su primera mascota?", aumentando la protección de cuentas e información personal.

3. Creación de imágenes mediante inteligencia artificial

 La creación de imágenes es otra fantástica tendencia de la Inteligencia Artificial, una acción sencilla que no requiere conocimientos de herramientas de diseño. Todo lo que tienes que hacer es proporcionar unos sencillos comandos, como una frase o un tema, ¡y las plataformas de IA generarán la imagen por ti!

Además de la generación de imágenes, la IA puede realizar numerosas funciones para trabajar en el aspecto gráfico de las imágenes, y hemos seleccionado las principales para que las compruebes a continuación.

  • Generación de contenidos: los algoritmos de IA, como las redes generativas adversariales (GAN), pueden crear imágenes totalmente nuevas a partir de datos de entrenamiento, desde arte hasta fotografía realista;
  • Edición de imágenes: las aplicaciones y programas de edición de imágenes utilizan la IA para mejorar automáticamente las fotos, eliminar imperfecciones, ajustar los colores e incluso crear efectos especiales;
  • Restauración de imágenes antiguas: otra aplicación de la IA es la recuperación y restauración de imágenes antiguas, eliminando el ruido, restaurando los detalles y desvaneciendo los colores;
  • Mejora de la resolución: aquí los algoritmos de IA pueden aumentar la resolución de las imágenes, haciéndolas más nítidas y detalladas;
  • Conversión de estilos: la tecnología puede aplicar el estilo de una imagen a otra, lo que permite transformar una foto en el estilo de un cuadro famoso, por ejemplo;
  • Creación de personajes y objetos: los algoritmos de IA pueden generar personajes, objetos y escenarios para juegos, animaciones y simulaciones;
  • Diseño gráfico: la IA ayuda a automatizar el diseño gráfico, creando logotipos, diseños y elementos visuales basados en las preferencias y requisitos del usuario;
  • Animación: otra función de la IA es la capacidad de generar animaciones complejas de personajes y objetos, lo que ahorra tiempo y recursos de producción.

Artículos relacionados:

🧑‍🚀 Sugerencias para crear imágenes asombrosas con Tess AI

💻 36 Prompts para crear imágenes increíbles con Tess AI, la IA de Pareto

4. 4. Reconocimiento de voz

En nuestra vida cotidiana, utilizamos Alexa y Siri, que ya realizan diversas tareas junto con la automatización de algunos dispositivos electrónicos mediante el reconocimiento de voz. La tendencia es que cada vez más tareas de este tipo se realicen integrando la Inteligencia Artificial.

Las aplicaciones de la IA en el reconocimiento del habla mejoran la eficacia, la accesibilidad y la interacción entre humanos y máquinas, convirtiendo la comunicación por voz en parte integrante de la vida cotidiana y los negocios modernos. Eche un vistazo a algunas de ellas.

  • Transcripción automática: los algoritmos de IA transcriben automáticamente el habla a texto, lo que permite buscar y acceder a las grabaciones de audio;
  • Asistentes virtuales: asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan IA para comprender y responder a las instrucciones y preguntas de los usuarios;
  • Traducción de idiomas: la tecnología traduce automáticamente el habla de un idioma a otro, facilitando la comunicación en diferentes lenguas;
  • Subtitulado de vídeos: los algoritmos de IA también pueden añadir subtítulos automáticos a los vídeos, haciendo que el contenido sea más accesible para las personas con discapacidad auditiva;
  • Comandos de voz en dispositivos inteligentes: la IA permite controlar dispositivos como teléfonos inteligentes, coches y electrodomésticos mediante comandos de voz;
  • Atención al cliente: los chatbots y los sistemas de atención virtual utilizan el reconocimiento de voz para comprender y responder a las consultas de los clientes.

Anuncio de Tess AI

5. Metaverso

El metaverso utiliza diversas tecnologías para crear un entorno virtual muy similar al real. Este universo virtual es muy prometedor, sobre todo para el sector empresarial, ya que hará posible que personas de distintas partes del mundo se reúnan en un mismo lugar.

Las aplicaciones de IA en el metaverso pretenden crear experiencias virtuales más inmersivas, seguras y personalizadas, fomentando la interacción y la colaboración entre los participantes en este entorno digital tridimensional.

Según las previsiones de Gartner, alrededor del 40% de las grandes organizaciones utilizarán tecnologías Metaverse en 2027.

  • Avatar inteligente: cuando la IA se utiliza para crear avatares virtuales realistas capaces de interactuar con los usuarios de forma natural, comprendiendo y respondiendo a sus acciones y órdenes;
  • Contenidos generados por IA: los algoritmos de IA generan automáticamente entornos, objetos y contenidos dentro del metaverso, ampliando continuamente el mundo virtual;
  • Traducción de idiomas en tiempo real: la tecnología traduce automáticamente voz y texto de un idioma a otro, facilitando la comunicación en un metaverso global;
  • Reconocimiento de gestos y expresiones: la IA también reconoce los gestos y expresiones faciales de los avatares, lo que permite una interacción más rica y envolvente;
  • Personalización de la experiencia: los algoritmos de IA analizan el comportamiento del usuario para personalizar la experiencia metaverso, ofreciendo contenidos e interacciones relevantes;
  • Seguridad y moderación: la IA se utiliza para supervisar y moderar el comportamiento de los usuarios, detectando actividades inapropiadas, expresiones de odio y comportamientos abusivos;
  • Asistentes virtuales en el metaverso: los asistentes virtuales basados en IA ofrecen ayuda y orientación a los usuarios mientras navegan por el metaverso;
  • Inteligencia colectiva: cuando los algoritmos de IA recopilan y analizan los datos de los usuarios para crear modelos de comportamiento y predecir tendencias dentro del metaverso.

6. Datos en tiempo real

Aquí tenemos uno de los usos más interesantes e importantes de la IA para las empresas. El procesamiento de datos en tiempo real facilita la realización de análisis predictivos asertivos, además de ahorrar mucho tiempo. 

Gracias a la tecnología Machine Learning, la IA es capaz de procesar miles de datos e identificar con gran asertividad la posibilidad de que se produzcan determinados acontecimientos. He aquí algunos ejemplos

  • Análisis en tiempo real: los algoritmos de IA analizan los datos en tiempo real, identificando tendencias, anomalías y perspectivas al instante;
  • Mantenimiento predictivo: además de realizar análisis en tiempo real, los algoritmos de IA también analizan los datos de los sensores en tiempo real para predecir fallos en los equipos y llevar a cabo un mantenimiento preventivo;
  • Toma de decisiones en tiempo real: otra función de los algoritmos de IA es ayudar a automatizar las decisiones en tiempo real en sectores como las finanzas, el comercio electrónico y la logística;
  • Previsión de la demanda: se produce cuando la IA analiza datos históricos y de mercado para predecir la demanda de productos y servicios, optimizando la oferta en tiempo real.

7. Súper aplicaciones

Las super apps son aplicaciones que contienen varias funcionalidades. Un ejemplo de super app es la posibilidad de hacer transferencias bancarias dentro de una app de mensajería, sin tener que ir a la app del banco.

Otro ejemplo de super app es Nubank, que además de las funcionalidades de un banco digital, también opera como broker de bolsa y criptodivisas, permitiendo operar con activos bursátiles y criptodivisas.

Echa un vistazo a algunos ejemplos de cómo se ha aplicado la IA en superaplicaciones.

  • Recomendaciones personalizadas: la IA analiza el comportamiento del usuario para ofrecerle recomendaciones de servicios, productos y contenidos adaptadas a sus preferencias individuales;
  • Optimización de rutas y entregas: los algoritmos de IA se utilizan para calcular rutas más eficientes y predecir los plazos de entrega en los servicios de transporte y entrega de alimentos;
  • Análisis de datos de pago: se produce cuando la IA se aplica para detectar fraudes en transacciones financieras, garantizando la seguridad de las operaciones realizadas por la aplicación;
  • Traducción de idiomas: en este caso, la IA ofrece traducción instantánea en aplicaciones que sirven a una base de usuarios global, eliminando las barreras lingüísticas.

8. Democratización: IA de bajo código y sin código

La tendencia es que el desarrollo de aplicaciones y sitios web de código bajo y sin código se traslade a la IA, lo que permitirá a las organizaciones personalizar estos sistemas inteligentes mediante plantillas preconstruidas y métodos de arrastrar y soltar.

De hecho, estas herramientas de IA de bajo código y sin código están democratizando el acceso a la tecnología de IA, lo que permite a un espectro más amplio de personas y empresas aprovechar la inteligencia artificial en sus operaciones e innovaciones.

  • Accesibilidad: las plataformas de bajo código y sin código basadas en IA permiten a las personas con poca o ninguna experiencia en programación crear aplicaciones y soluciones de IA de forma accesible;
  • Agilidad: estas herramientas aceleran el desarrollo de soluciones de IA, permitiendo a empresas y particulares crear rápidamente aplicaciones y automatizaciones personalizadas;
  • Reducción de las barreras técnicas: la IA de bajo código o sin código elimina la necesidad de conocimientos profundos de programación o ciencia de datos, lo que hace que la tecnología sea más accesible a un público más amplio;
  • Soluciones específicas para cada problema: facilita la creación de soluciones de IA dirigidas a problemas concretos en diversos sectores, sin necesidad de equipos de desarrollo altamente especializados;
  • Reducción de costes: la democratización de la IA a través de Low-code y No-code puede reducir significativamente los costes de desarrollo, eliminando la necesidad de contratar a costosos desarrolladores.

9. Gemelo digital

Un gemelo digital es una réplica digital de un producto o proceso del mundo real. Gracias a la inteligencia artificial, las empresas crean modelos virtuales para la automatización, lo que permite predecir el rendimiento de un producto en el mundo físico.

Con la ayuda de la inteligencia artificial, el Gemelo Digital desempeña un papel crucial en la simulación, el análisis y la optimización de sistemas y procesos del mundo real, proporcionando una representación virtual precisa que impulsa la eficiencia, la innovación y la toma de decisiones informadas.

Vea algunas aplicaciones de la IA en la tecnología Digital Twin.

  • Simulaciones precisas: la IA se utiliza para crear modelos y simulaciones muy precisos del mundo real, lo que permite al Gemelo Digital reproducir fielmente entornos, sistemas y procesos;
  • Optimización y predicción: los algoritmos de IA analizan datos históricos y en tiempo real para optimizar las operaciones, predecir fallos del sistema y mejorar la eficiencia;
  • Control y automatización: cuando la IA permite el control automatizado de procesos y sistemas en el Gemelo Digital, optimizando la toma de decisiones en tiempo real;
  • Entrenamiento en Inteligencia Artificial: el Gemelo Digital sirve como entorno de entrenamiento para los algoritmos de IA, permitiéndoles aprender y mejorar antes de ser implementados en el mundo real;
  • Análisis de impacto: la IA ayuda a analizar el impacto de los cambios y decisiones en un sistema o proceso antes de que estos cambios surtan efecto;
  • Pruebas virtuales: Digital Twin permite probar productos, sistemas y escenarios en un entorno virtual, ahorrando tiempo y recursos.

Conclusión

Las tendencias de la inteligencia artificial prometen continuar su trayectoria de transformación en diversos sectores, desde la salud hasta la industria y el entretenimiento.

A medida que la tecnología evoluciona, surge una conclusión clara: la IA ya no es una mera promesa de futuro, sino una realidad innegable y en constante expansión.

Con esta realidad, la accesibilidad y la democratización de la IA son cada vez más importantes. Las plataformas de bajo código y sin código, impulsadas por algoritmos de IA, están permitiendo a particulares y empresas explorar y aplicar la IA en sus operaciones, independientemente de sus profundos conocimientos técnicos.

Para profundizar en el tema, consulte nuestro artículo sobre Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Marketing y comprenda cómo la inteligencia artificial en marketing puede mejorar significativamente los resultados y ¡muchas empresas!

¿Le ha gustado este artículo?

0 / 5 Resultados 4.5 Votos 2

Su page rank:

Pareto

Autor: Pareto - Aprende más sobre el mundo de las IAs y el Marketing Digital. ¡Accede ahora a nuestra colección de contenidos!