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¿Cuáles han sido los motores que han impulsado la Inteligencia Artificial? La Financière de l’Echiquier
Inversión en Tecnología

¿Cuáles han sido los motores que han impulsado la Inteligencia Artificial? La Financière de l’Echiquier

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28 DIC, 2017

Por RankiaPro

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Didier Le Menestrel de La Financière de l'Echiquier explica qué implicaciones trae consigo la Inteligencia Artificial y cómo se verán afectados todos los sectores, incluso el ecosistema financiero. Según Didier, "jamás se ha experimentado una revolución de tan amplio alcance". ¿Avanzamos demasiado deprisa? ¿Puede una máquina emular una conversación humana? A esta pregunta, que planteó hace más de 60 años Alan Turing, padre de la informática*, nuestra época está a punto de dar una respuesta afirmativa. La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido recientemente en nuestras vidas, con un poder de transformación radical. El año 2017 marca un hito decisivo y pasará a los anales de la historia como el «año cero» de la IA. Jamás se ha experimentado una revolución de tan amplio alcance, pues supera la iniciada por Gutenberg en el siglo XV o la máquina de vapor a finales del siglo XVIII. Su vocabulario (machine learning/aprendizaje automático, deep learning/aprendizaje profundo, big data/macrodatos, hyperscale/hiperescala, etc.) se ha hecho hueco en todas las conversaciones, y las utopías del ayer se tornarán en las realidades del presente. Se trata, sin duda, de una revolución que goza de una alineación planetaria sin precedentes.

3 motores que han hecho posible el despegue de la Inteligencia Artificial

El primer planeta en alinearse fue el de los datos, una materia prima que producimos en ingentes cantidades. Un estudio de IBM publicado en 2016 estima que la humanidad generó el 90% de sus datos durante los dos años precedentes. El segundo motor de esta revolución lo constituyen los centros de datos: los verdaderos laboratorios de aprendizaje de los algoritmos de la IA. Apuntalados por AMAZON, MICROSOFT o ALIBABA, estos depósitos gigantescos que almacenan nuestros datos ponen a disposición de las empresas una potencia de cálculo vertiginosa que permite desarrollar aplicaciones de IA a una velocidad fulgurante. Por último, los procesadores de cálculo gráfico representan el tercer componente indispensable para el despegue de la IA. Gracias a estos procesadores, los algoritmos se pueden «educar» para aplicarlos después en tiempo real.

Un sinfín de posibilidades

Estas olas de innovación tecnológica rompen en un océano de posibilidades. Las aplicaciones que pueden desarrollarse son infinitas. El vehículo autónomo (sin conductor), por ejemplo, supondrá un giro copernicano en la industria del transporte. Los gigantes de Internet (GOOGLE, APPLE, BAIDU), las empresas emergentes (UBER, DRIVE.AI) y, por supuesto, los fabricantes de automóviles (TESLA, BMW, NISSAN) invierten enormemente en el innovador vehículo autónomo. WAYMO, filial de GOOGLE, ya ofrece un servicio de taxi autónomo gratuito en la ciudad de Phoenix (Arizona). Además de estas aplicaciones que abogan por la comodidad, se han realizado avances prodigiosos en otros campos, sobre todo en medicina. Por ejemplo, WATSON, un sistema desarrollado por IBM, es capaz de detectar ciertos tipos de cáncer con un índice de éxito holgadamente superior al de los mejores oncólogos**. A corto o medio plazo, todos los sectores se verán afectados, y el ecosistema financiero no será ninguna excepción. La compañía china PING AN, la segunda aseguradora más importante del mundo, ya está optimizando el precio de sus productos de seguros, así como el tiempo empleado para conceder créditos gracias a los datos en su posesión de casi… 900 millones de usuarios. En La Financière de l’Echiquier tampoco nos quedamos de brazos cruzados, ya que desarrollamos herramientas de aprendizaje automático (el denominado «machine learning») con el fin de optimizar nuestros análisis y filtrar universos de varios miles de valores.

¿Año cero para la Inteligencia Artificial?

Puede que sea el año cero para la IA, o tal vez no, pero lo que sí es seguro es que los niños nacidos en 2017 ya no necesitarán ni aprender a conducir ni comprar un ordenador (todo se hará «en la nube»), y les convendrá aprender un lenguaje de programación en lugar de un idioma extranjero: la traducción en tiempo real llega en 2018. No nos acobardemos ante estos cambios… incluso si la innovación alterará profundamente la función de las personas. Elegimos nuestro bando y estamos seguros de que el hombre sabrá emplear estos nuevos instrumentos para tomar las riendas de su propio destino.   * Creador del test de Turing, concebido para determinar si un ordenador es capaz de simular el pensamiento humano. ** IBM, American Society of Clinical Oncology, conferencia de junio de 2017.  
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