IA, la navaja suiza, desde la predicción de enfermedades hasta mejorar la accesibilidad para personas con discapacidad

La inteligencia artificial despegó el año pasado y no ha dejado ninguna industria sin tocar. Fue el lanzamiento de ChatGPT lo que provocó que el interés en el subcampo de la IA, la IA generativa, explotara, y todos empezaran a usar la tecnología tanto como consumidores como proveedores de servicios.  

Según una encuesta de McKinsey, la mayoría de las organizaciones (55 %) están utilizando IA en al menos una función empresarial. Esto tiene sentido, dado que la IA está influyendo en todo, desde ventas, marketing y atención al cliente hasta seguridad, datos, tecnología y otros procesos.

Una mirada a la IA y su capacidad para transformar industrias

La IA, un concepto que existe desde la década de 1950, es la inteligencia de las máquinas. Es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas muy similares a las humanas. 

La inteligencia humana es lo que nos diferencia de otros seres vivos. Es la capacidad de aprender cosas nuevas, razonar, adaptarse, resolver problemas, planificar, improvisar y actuar. La inteligencia es la base de la experiencia humana, y ahora la estamos recreando artificialmente en proyectos científicos. Como resultado, los sistemas de IA actuales demuestran algunos de estos rasgos de la inteligencia humana, incluyendo el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la percepción.

Así que, la IA es simplemente la simulación de la inteligencia humana en máquinas. El aprendizaje automático (ML) es una subcategoría de la IA que se refiere a la capacidad de los programas informáticos de aprender de los datos y adaptarse sin ayuda humana. 

Luego está el aprendizaje profundo, que permite este aprendizaje automático mediante enormes cantidades de datos como texto, imágenes o video, que son demasiado extensos para los humanos. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales, basadas en la forma en que las neuronas interactúan en el cerebro humano, para absorber y procesar datos. Los tres tipos de redes neuronales artificiales que se usan aquí incluyen redes neuronales de avance (feed‑forward), redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo permiten que la IA realice tareas más complejas al procesar datos que le permiten detectar patrones, hacer recomendaciones y predicciones, y luego adaptarse a nuevos datos y experiencias.

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Amplios casos de uso de la IA, revolucionando industrias

Todos los avances en la tecnología de IA a lo largo de los años han permitido su uso en diversas industrias, encontrando aplicación en casi todos los sectores empresariales. 

Para empezar, los chatbots ayudan a mejorar la experiencia del usuario en línea. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) se utiliza para que la conversación suene humana y personal. Estos asistentes impulsados por IA también pueden interactuar en tiempo real con los clientes. Según Servion Global Solutions, el 95 % de las interacciones con clientes serán impulsadas por IA para 2025. 

En el campo de los medios y el entretenimiento, la IA está introduciendo una nueva era de eficiencia y creatividad. Desde artistas hasta cineastas y desarrolladores de videojuegos, los creadores de contenido están aprovechando el poder de los algoritmos de IA para generar guiones y narrativas. 

La IA también se está utilizando para facilitar la traducción en tiempo real en textos, videos, podcasts y otros formatos multimedia que hacen el contenido accesible a una audiencia más amplia. Sobre esta base, la tecnología analiza sutilezas lingüísticas y movimientos faciales para ayudar a facilitar la traducción de sincronización labial. Esto enriquece la experiencia del espectador y transforma la forma en que el contenido audiovisual se sincroniza en diferentes idiomas.

Además, los actores sintéticos que representan a una persona real dentro de entornos digitales, los copys publicitarios centrados en el cliente y la generación autónoma de artículos de noticias y resúmenes son otras formas en que la IA está ayudando a la industria de los medios.

Esta tecnología también está influyendo en nuestro estilo de vida, principalmente a través de los vehículos autónomos. Empresas como Tesla (TSLA ), Toyota y Audi están usando aprendizaje automático para construir vehículos autónomos, proporcionar asistencia al conductor y, en última instancia, eliminar la necesidad de un operador humano. En este sector, la IA también se utiliza para filtros de spam, reconocimiento facial y para ofrecer recomendaciones personalizadas que aumenten la interacción. 

La IA también está adentrándose más en el sector educativo para ayudar a mejorar la productividad del personal mediante la automatización de tareas administrativas como mensajes personalizados, gestión de matrículas y manejo de otros asuntos rutinarios. Además, ayuda a personalizar el material de aprendizaje, crear contenido inteligente y proporcionar asistentes de voz para material de aprendizaje adicional o asistencia.

Sin embargo, esto es solo la punta del iceberg, ya que la IA tiene un uso amplio, incluyendo la navegación para obtener información precisa y detallada, los recursos humanos para simplificar procesos, la agricultura para ayudar a cosechar cultivos a mayor velocidad y volumen, los videojuegos para crear NPCs con aspecto humano y las finanzas para mejorar una amplia gama de servicios. 

Además, la IA está encontrando su uso en la seguridad de datos para identificar amenazas desconocidas, detección de fallas, prevención de amenazas y reconocimiento de acciones no caracterizadas. Además de ayudar con la gestión del tráfico, el transporte compartido y la planificación de rutas en la industria de viajes, la IA también brinda apoyo en el control de calidad, inspección y gestión de la cadena de suministro. 

Luego está la robótica, donde la IA se usa comúnmente para detectar obstáculos y planificar rutas con antelación. Pronto, la inteligencia artificial general (AGI) también será una realidad, lo que significa que las máquinas tendrán la inteligencia para realizar y cumplir tareas intelectuales que actualmente solo pueden hacer los humanos. Organizaciones como OpenAI están trabajando en crear una tecnología que supere la inteligencia humana.

La IA para hacer Internet más accesible

Como señalamos, la IA está cambiando casi todos los sectores, y aun así, no es todo su alcance. Por ejemplo, investigadores de la Universidad Estatal de Ohio están desarrollando un agente de IA para hacer Internet más accesible para personas con discapacidad. Este agente de IA podrá navegar por el complejo sistema de la web para completar tareas complejas en cualquier sitio web usando comandos de lenguaje sencillo.  

Según el estudio presentado en la 37ª Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS) en diciembre, existen barreras crecientes para acceder a Internet, del cual dependemos para nuestra vida diaria y trabajo. Para eliminar esos obstáculos y reducir la disparidad, especialmente para las personas con discapacidad, el estudio utilizó información de sitios en vivo y creó agentes web.

Estos asistentes de IA en línea aprovechan un algoritmo de aprendizaje profundo y grandes modelos de lenguaje (LLM) para funcionar de manera similar a como lo hacemos los humanos al navegar por Internet. El modelo creado puede comprender el diseño y la funcionalidad de diferentes sitios web simplemente usando su capacidad de procesar y predecir el lenguaje.  

Para desarrollar esta solución, el equipo creó primero el conjunto de datos Mind2Web para agentes web generales. Los investigadores usaron 137 sitios web reales diferentes para más de 2 000 tareas abiertas, como seguir cuentas de celebridades en redes sociales, reservar vuelos internacionales y programar pruebas en el DMV, para entrenar a sus agentes. 

Según la coautora del estudio, Yu Su, profesora asistente de informática e ingeniería en la Universidad Estatal de Ohio, fue en gran parte gracias a la capacidad de su modelo de adoptar la naturaleza compleja y dinámica de los sitios web actuales y manejar la Internet en constante desarrollo que sus agentes fueron un éxito. Su dijo:

“Solo ha sido posible hacer algo así gracias al desarrollo reciente de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT.” 

Desde que el chatbot se hizo público en noviembre de 2022, millones de personas lo han usado para crear contenido. Recientemente, el CEO de OpenAI, Sam Altman, reveló que la última versión del chatbot GPT‑5 se lanzará este año con funcionalidad de video y mayor precisión. Según Altman, la IA no solo cambiará la forma en que trabajamos, sino que los avances tecnológicos “ayudarán a acelerar enormemente el ritmo del descubrimiento científico.”

Además de Mind2Web, los investigadores de la Universidad Estatal de Ohio también presentaron un marco llamado MindAct, que utiliza tanto modelos de lenguaje pequeños como grandes para realizar tareas. Al usar ambos modelos, el equipo descubrió que su marco puede superar otras estrategias de modelado comunes y comprender varios conceptos de manera razonable.

Una vez refinado el modelo, podría usarse junto con LLM de código abierto y cerrado como Flan‑T5 o GPT‑4, señaló el estudio, que cuenta con el apoyo de la National Science Foundation, el Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU. y el Ohio Supercomputer Center.

En medio de todo esto, el estudio destacó el problema ético de crear IA flexible, que, aunque puede ser extremadamente útil para los humanos de muchas maneras, como navegar por la web, puede convertir Internet en una herramienta sin precedentes al potenciar sistemas como ChatGPT.

“Por un lado, tenemos un gran potencial para mejorar nuestra eficiencia y permitirnos centrarnos en la parte más creativa de nuestro trabajo,” dijo Su, añadiendo, “Pero por otro lado, existe un tremendo potencial de daño.” Esto podría manifestarse en forma de difusión de desinformación o uso indebido de información financiera.

Según Su, todos deberíamos ser “extremadamente cautelosos” con estos riesgos y debemos trabajar juntos para mitigarlos. Señaló que el avance de la IA mediante la investigación continua ayudará a la sociedad a experimentar un gran crecimiento en los próximos años.

El gran papel de la IA en la salud 

Otro ámbito donde la IA está resultando ser un factor de cambio es la salud, mejorando diferentes aspectos de esta industria.  

La salud es una parte importante de nuestras vidas para prevenir enfermedades y mejorar la calidad de vida. Sin embargo, la industria enfrenta el problema de procesos ineficientes y costos médicos en aumento. Aquí, la IA puede cambiar completamente el rostro de la salud al agilizar procesos y ayudar en la investigación de medicamentos que salvan vidas combinando datos históricos e inteligencia médica. De esta manera, las organizaciones pueden reducir sus costos de I + D mientras aumentan la producción.

Mientras tanto, los asistentes virtuales habilitados por IA están ayudando a las personas al reducir visitas hospitalarias innecesarias y ahorrar tiempo a los profesionales de la salud. Los chatbots también pueden usarse para programar citas de pacientes, proporcionar información, completar datos de pacientes y gestionar consultas de seguros. 

Los establecimientos médicos pueden analizar a los pacientes para descubrir conocimientos y sugerir acciones con mayor precisión, reduciendo las tasas de mortalidad y aumentando la satisfacción del paciente. Los datos del paciente, como historial médico y perfil genético, también pueden usarse para proporcionar medicamentos personalizados y los mejores planes de tratamiento. Los hospitales también pueden utilizar la IA para investigación de mercado, optimizar servicios y crear estrategias de marketing óptimas para la gestión de marca y el marketing.

Además de todo ello, la tecnología se está usando para construir máquinas sofisticadas que pueden detectar enfermedades y ayudar a analizar condiciones crónicas para garantizar diagnósticos tempranos. 

Recientemente, un nuevo estudio financiado por la Swedish Brain Foundation, la Swedish Foundation for Strategic Research, el Swedish Research Council y otros utilizó aprendizaje automático para predecir la esclerosis múltiple (EM) severa. La EM es una enfermedad crónica del sistema nervioso central que es impredecible, con una progresión que varía considerablemente de una persona a otra. 

Se cree que es un trastorno autoinmune, lo que significa que el sistema inmunitario ataca al propio cuerpo de la persona. En la EM, un compuesto graso llamado mielina es atacado, dañando los nervios del cerebro y la médula espinal. Esto ocurre porque la mielina rodea e aísla los axones nerviosos para permitir la transmisión de señales, lo que se ve afectado cuando está dañada.

Por lo tanto, para descubrir una forma de detectar la enfermedad en una etapa temprana, investigadores de la Universidad de Linköping, el Instituto Karolinska y la Universidad de Skövde se unieron para este estudio. 

Los investigadores analizaron alrededor de 1 500 muestras de proteínas usando aprendizaje automático. Fue, de hecho, el primer estudio en medir una cantidad tan grande de proteínas con el ensayo de extensión de proximidad (PEA), un método altamente sensible, en combinación con la secuenciación de nueva generación (NGS). La tecnología utilizada permite medir con mayor precisión cantidades muy pequeñas, lo cual es particularmente importante ya que estas proteínas están presentes a niveles muy bajos la mayor parte del tiempo.

El estudio encontró que una combinación de 11 proteínas puede predecir tanto a corto plazo —una proteína específica llamada cadena ligera de neurofilamento (NfL) fue un indicador fiable— como la actividad de la enfermedad a largo plazo y los resultados de discapacidad. Esta combinación de proteínas se confirmó posteriormente en pacientes con EM en un grupo separado. 

Además, estas proteínas deben medirse en el líquido cefalorraquídeo en lugar de en la sangre para obtener una mejor idea de lo que ocurre en el sistema nervioso central. Estas proteínas pueden usarse además para adaptar tratamientos a cada paciente según la gravedad esperada de la EM. 

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Empresas que lideran el camino de la IA 

Con la IA convirtiéndose en la norma y los ingresos del mercado mundial de software de IA previstos para alcanzar $126 mil millones para 2025, todos están subiendo a este tren. Pero algunas empresas están causando un gran impacto en el sector con implementaciones innovadoras de aprendizaje automático:

1. Microsoft

El gigante tecnológico ofrece un asistente empresarial de IA, Office 365 Copilot. Microsoft (MSFT ), que es el mayor inversor en OpenAI, lanzó recientemente una herramienta impulsada por IA, “Reading Coach.” 

Con una capitalización de mercado de $2.9 tn, las acciones de MSFT cotizan a $398, con un aumento del 4.74 % en lo que va del año. Los ingresos de la compañía (TTM) son $218.3 mil millones, EPS (TTM) es 10.33, P/E (TTM) es 38.14, y paga un rendimiento de dividendo del 0.76 %.

2. Tesla

La compañía fabrica modelos de vehículos eléctricos con capacidades de conducción autónoma. Su CEO, Elon Musk, se refiere a Tesla como una “empresa de IA/robótica” y una vez afirmó que están desarrollando “la IA del mundo real más avanzada.”

Con una capitalización de mercado de $673.55 mil millones, las acciones de TSLA cotizan a $209.20, con una caída del 14.72 % en lo que va del año. Los ingresos de la compañía (TTM) son $95.92 mil millones, EPS (TTM) es 2.10, y P/E (TTM) es 68.28.

3. Luminar Technologies

La compañía produce productos avanzados de visión vehicular basados en LIDAR. Sus sensores utilizan láseres de fibra que permiten a los sistemas de software basados en IA de los coches autónomos obtener una visión profunda de su entorno. 

Con una capitalización de mercado de $1.095 mil millones, las acciones de LAZR cotizan a $2.19, con una caída del 35.9 % en lo que va del año. Los ingresos de la compañía (TTM) son $58.79 mil millones, EPS (TTM) es -1.50, y P/E (TTM) es -1.44.

Reflexiones finales

2023 llevó la IA al público general, y a medida que la popularidad y el uso de la tecnología crecen, su rendimiento también experimentará un gran crecimiento mediante investigación e inversión continuas. Ya la flexibilidad de la IA está transformando diversas industrias, y a medida que avanzamos, sus aplicaciones solo impulsarán la innovación y los sectores aún más. Como dijo Su, “ahorrará tiempo a las personas y hará posible lo imposible.” 

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