38 expertos señalan las tendencias que marcarán la inteligencia artificial en 2019
Alberto Iglesias Fraga
- La inteligencia artificial es una de las tecnologías más disruptivas de la actualidad y podría traer cambios sustanciales en 2019.
- Sus aplicaciones están moldeando el rumbo de la transformación tecnológica y de la innovación por parte de las empresas.
- Para conocer qué es lo que nos depara 2019 en el segmento de la inteligencia artificial, en TICbeat hemos consultado a 38 expertos del mundo empresarial, universitario y de la investigación.
No en vano, la transformación tecnológica de los últimos años ha impulsado definitivamente esta materia y sobre todo con especial énfasis en una de sus ramas: machine learning.
Leer más: Inteligencia artificial 'made in Spain' para competir con Amazon AlexaLos datos corroboran esta visión: para el año que viene, el 55% de las organizaciones invertirá en proyectos relacionados con machine learning, según IDC. Y, para conocer qué es lo que nos depara 2019 en este segmento, en TICbeat hemos consultado a más de una treintena de empresas, universidades y expertos sobre este tema.
José Manuel Barrutia, Director de Estrategia en Ibermática
Las smart machines distribuirán el trabajo humano actuando como intermediarias entre la organización, los empleados y los trabajadores externos. Cada vez más, las interacciones con la tecnología serán a través de smart machines.
A ello hay que añadir que habrá millones de dispositivos conectados, lo que supondrá una cantidad casi infinita de información a tratar. Gracias al machine learning (combinación de enormes cantidades de datos, capacidad de procesamiento escalable y cultura de datos) irán incorporándose aplicaciones y herramientas capaces de adoptar inteligencia humana.
Así, las maquinas serán capaces de realizar tareas humanas tales como búsqueda proactiva, análisis cognitivo, y actuar como asistentes digitales. Surge el concepto de hybrid business, los trabajos serán una combinación de automatizaciones y human augmentation. Este último se centra en crear mejoras cognitivas y físicas como una parte integral del cuerpo humano, de forma que se puedan superar las capacidades normales de las personas.
Joaquín Alviz Martín, COO en Renacen
Moisés Camarero, Director General en Grupo Compusof
Leer más: Este gráfico muestra el enorme crecimiento del comercio electrónico en España en los últimos 5 años
Armando Salvador, cofundador en Ecomm360
Borja Torres, CEO de Next Best Target
La principal razón es la falta de preparación de los datos, tarea en la que las grandes compañías han realizado importantes inversiones desde 2016 hasta la actualidad, y que ya están cerca de completar. Una vez que los datos están preparados, es cuándo podremos sacar conocimiento y valor mediante técnicas de IA.
Otro hecho importante que hace que 2019 sea un año en el que la IA vaya a tener un crecimiento exponencial es que la oferta de científicos de datos es mucho menor que la demanda existente.
Esto hace necesario que algunas de las tareas que éstos realizan tiendan a democratizarse todo lo posible con soluciones que llevan a cabo procesos predictivos complejos de forma totalmente automática y que no necesitan de una intervención humana para ser utilizadas.
Raúl Arrabales Moreno, socio cofundador en Serendeepia Research y profesor del Programa Superior de Big Data Analytics en ICEMD
La situación predominante actual es que las aplicaciones capaces de realizar tareas de visión artificial y de comprensión del lenguaje natural funcionen enviando los datos (imágenes y audio) por la red, para que unas máquinas que están en la nube realicen dichos procesos.
La tendencia es llevar este procesamiento al borde (edge), es decir, a los propios dispositivos. Así, se eliminan retardos por la comunicación de red y se puede ofrecer un servicio más ágil en tiempo real, aunque por otro lado requiere mucha más capacidad de cómputo en los dispositivos.
Otra es el “Hardware especializado en IA”: en línea con la tendencia anterior, los fabricantes de dispositivos están incorporando nuevos microprocesadores especializados para ejecutar algoritmos de IA. Por ejemplo, veremos como cada vez es más común que los dispositivos móviles cuenten con NPUs (Neural Processing Units), capaces de ejecutar de forma muy eficiente los cómputos que requieren las redes de neuronas profundas (deep learning).
Por otro lado, el gigante Google también está optando por desarrollar nuevo hardware específico para IA: se trata de las TPU (Tensor Processing Units), diseñadas para ejecutar mucho más rápido las aplicaciones programadas con su entorno de desarrollo para IA (TensorFlow).
Leer más: Este algoritmo es capaz de crear increíbles animaciones en 3D a partir de imágenes fijasY, finalmente, hablamos de la “Democratización de la IA”: hay una tendencia clara en cuanto a la accesibilidad a los algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial. Durante los últimos años sólo los perfiles profesionales muy especializados, conocidos como Data Scientists eran capaces de usar estas tecnologías.
Lo que se busca ahora es hacer más fácil el uso y aumentar la productividad de estas tecnologías mediante herramientas más amigables y disponibles en nube. Los principales ejemplos son los servicios de IA que ofrecen IBM, Amazon, Google o Microsoft en sus respectivas plataformas de nube (Bluemix, AWS, Google Cloud y Azure).
Juan Antonio Fernández, Director General de ekon
Parece contradictorio que todos los aspectos que nos trae la revolución tecnológica en la que estamos inmersos –robótica, Inteligencia Artificial, Business Analytics, Internet of Things, etc.– sirvan para humanizar nuestras empresas. En mi opinión, no debería ser contradictorio.
Como en anteriores revoluciones industriales, la transformación digital va a facilitar el día a día de los trabajadores, liberándoles de tareas repetitivas y sin importancia, y permitiéndoles aportar verdadero valor a sus organizaciones. E incluso me atrevo a decir que, como ocurrió en todas las revoluciones anteriores, aumentando la ocupación, digan lo que digan muchos agoreros frente a la robotización.
Como conclusión añadiría que, a día de hoy, las empresas tecnológicas manejamos y trabajamos con mucha información, pero no tanta como para adivinar el futuro. Aun así, de lo que estamos seguros es que la humanización de las empresas, si nunca dejaron de serlo, pasa por una utilización racional e inteligente –otros dos atributos humanos– de la tecnología.
Jose Murillo, cofundador y CEO de Smart IoT Labs
Enrique Puertas, director del máster universitario en Big Data Analytics y profesor de Inteligencia Artificial de la Universidad Europea
Leer más: Estas 9 empresas españolas son líderes en Big Data a nivel mundial
JJ Delgado, Chief Digital Officer de Estrella Galicia
Podríamos resumirla como “aquello que yo sé que tú no sabes y aquello que tú sabes que yo no sé”, es decir, si ponemos en común distintos conocimientos, conseguimos una inteligencia artificial colectiva que nos da una perspectiva mucho más potente de lo que está pasando.
Otra importante apuesta es el Internet de las Cosas que, si bien no es novedosa, está generando casos de éxito en los que, gracias a la sensorización y conectividad de la cadena productiva, las empresas son capaces de aportar valor final a sus consumidores. Y en relación a estos, se seguirá trabajando dentro de las organizaciones en desarrollar los mecanismos necesarios para conectar con los clientes de manera digital a escala.
Álvaro San Juan, profesor en el Centro Universitario U-tad
El hardware necesario para estas tareas es cada vez más potente y accesible, y gracias a ello, por ejemplo, cuando realizamos una fotografía con un smartphone moderno, éste realiza millones de operaciones de IA para obtener el mejor resultado posible. Para poder hacer todo este trabajo, estos sistemas, generalmente redes de neuronas, tienen que ser entrenados.
Las mejoras en el hardware nos permiten aumentar la velocidad de aprendizaje de las redes, pero también su complejidad; y gracias a los avances en el propio diseño de estas redes, tendremos sistemas capaces de aprender mejor y más rápido que los actuales.
Actualmente se están explorando las llamadas redes de cápsulas, que suponen uno de los mayores avances de los últimos años, ya que pueden corregir algunas de las limitaciones más importantes de la actualidad, como la cantidad de datos necesarios para el entrenamiento y la pérdida de información entre capas de la red.
Además, empresas como Google o Apple se están encargando de hacer el uso de redes neuronales más accesibles para los desarrolladores menos experimentados, facilitando su implementación y disminuyendo la cantidad de datos necesarios para entrenarlas. Gracias a esto, cada vez más áreas están haciendo uso del aprendizaje automático: sistemas de ciberseguridad capaces de detectar nuevos tipos de ataques, sistemas de vigilancia masiva y reconocimiento facial, mejoras en los servicios de atención al cliente mediante la detección de emociones, mejora en los diagnósticos médicos, etc.
Pilar García Garzón, Directora General de Orbit Consulting Group
Además, la IA no es un ‘producto mágico’ plug&play, es necesario explicarles que las aplicaciones de IA sin una infraestructura fuerte de computación, almacenamiento y red (sea física, cloud o híbrida) no pueden dar los resultados esperados. Por eso, el primer paso para implantar IA es revisar y actualizar el datacenter. Es menos ‘glamuroso’, pero imprescindible.
Raúl Bartolomé, director Insights&Data en Capgemini España
Gracias a ellos, las empresas seguirán perfeccionando sus técnicas de comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de voz y capacidades de diálogo e interacción, lo que propiciará un nuevo tipo de uso de la IA en forma de recomendadores hiperpersonalizados de productos, de contenidos o de acciones, a realizar por los asistentes.
En el caso particular del sector retail y el gran consumo, se prevé que el uso de asistentes digitales lleve asociado un mayor volumen de pedidos más pequeños, lo que supondrá una presión mayor aún sobre la logística y distribución, especialmente en la última milla.
Desde la perspectiva de la operativa de las empresas, para 2019 se vislumbra un auge de la automatización inteligente, es decir, la aplicación de IA y desarrollos cognitivos a los sistemas tradicionales de automatización, como RPA, dotándolos de la capacidad de tomar decisiones.
La integración de la capacidad de leer documentos y de identificar imágenes en los procesos de back-office ayudará a reducir los tiempos de proceso y de respuesta a los clientes, resultando en una mayor eficiencia de los procesos y mayores niveles de satisfacción.
En 2019 proliferarán las iniciativas con plataformas de circuitos neuronales artificiales para imitar las funciones del cerebro humano y tener más capacidad de conocer al consumidor y de interactuar con él. Igualmente, 2019 estará marcado por la mayor intersección de la IA con la ciberseguridad, en su doble cara.
Con la IA, se espera tanto el auge de una nueva generación de ataques informáticos de ingeniería social, cada vez más automatizados y elaborados, como una nueva generación de sistemas de seguridad que usen la ciencia de datos y la IA para tener más capacidades de anticipación y detección, y «pensar» como los hackers. En esta línea, se acrecentará el debate sobre el uso ético de la IA y las iniciativas globales de la industria para promover un uso seguro de ella.
Finalmente, veremos como la IA nos ayuda a procesar y entender la inmensa cantidad de datos generada mediante todos los nuevos dispositivos interconectados a través de la IoT. La incorporación de esos datos dentro de los procesos de toma de decisión de las empresas ahondará en una mayor y mejor hiperpersonalización de las relaciones con los clientes.
Leer más: Los 5 mejores cursos para aprender sobre inteligencia artificial
José Ruíz Cristina, Director de Big Data en Paradigma Digital
Hasta ahora la complejidad de afrontar un proyecto de machine learning era grande, pero los fabricantes de tecnología cloud están ofreciendo soluciones que simplifican el proceso de entrenamiento y productivización de modelos de machine learning, esto va a permitir que muchas compañías tengan acceso a esta tecnología, lo que hará que 2019 será el año del boom del machine learning.
Marco Blanco, Country Manager de España y Portugal de Pure Storage
![[Re] 5 habilidades que mejoran tu vida y pudes aprender en un día](https://cdn.businessinsider.es/sites/navi.axelspringer.es/public/styles/480/public/media/image/2018/10/chica-ordenador.jpg?itok=gef30US5 "chica con ordenador")
Esto hace que roles como el científico de datos y el especialista en AI sean una necesidad en lugar de una ventaja competitiva. ¿El reto? No hay suficiente talento para trabajar en ello. Los especialistas en inteligencia artificial y datos no se están capacitando lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda, y es probable que los mejores profesionales sean monopolizados por grandes empresas con mucho dinero. Esto podría provocar un vacío de innovación en las startups y pymes.
En un estudio que encargamos a MIT Tech Review Insights, descubrimos que los líderes empresariales sienten que la falta de recursos y talento es una de las mayores barreras que impiden una mejor gestión de los datos en su organización. Con los datos como la nueva moneda de cambio en las empresas, este es un problema grave para la industria y es necesario tomar medidas.
Teniendo esto en cuenta, esperamos que empresas de todos los tamaños e industrias comiencen a trabajar con instituciones educativas, asegurando que los cursos que se dediquen a la formación de perfiles que trabajen con los datos estén diseñados para preparar a los estudiantes con las habilidades que necesitan las organizaciones.
Para terminar esta guerra por la captación talento, necesitamos ver la creación de prácticas específicas para la IA y programas de estudios universitarios flexibles que se actualicen en tiempo real, junto a los cambios tecnológicos. También esperamos ver nuevas herramientas que simplifiquen la adopción de la inteligencia artificial, reduciendo la curva de aprendizaje para nuevos talentos. Estos esfuerzos, entre otros, ayudarán a acelerar la creación de nuestros futuros científicos de datos.
Miguel Valdés Faura, Director general de Bonitasoft
Surgirán nuevas implementaciones de tecnologías de minería de procesos para empoderar a los servicios explotables de AI que harán predicciones y recomendaciones sobre los procesos de negocios y las ineficiencias de la automatización de negocios.
Leer más: La inteligencia artificial predice la corrupción
Marc Altimiras, Vicepresidente Regional para el Sur de Europa en Cornerstone OnDemand
El uso de la inteligencia artificial en los procesos permite no solo una mejor toma de decisiones con un análisis más objetivo y abundante de información, permite agilizar los procesos dotando de más tiempo a los directores y responsables de los departamentos de recursos humanos para que la dediquen a aumentar la calidad de su relación con los colaboradores de la empresa, logrando humanizar a las compañías, que es otra de las tendencias clave que demanda la era digital.
Uno de los objetivos principales de la digitalización es situar al empleado en el centro, simplificando su relación con la empresa y ofreciéndole la posibilidad de obtener lo necesario para lograr cumplir sus proyectos y objetivos de negocio y de carrera profesional. Solo mediante la inteligencia artificial se puede dar una respuesta individualizada a cada empleado de forma eficiente.
No puede existir digitalización completa sin uso de AI y machine learning. La evolución tecnológica con la aplicación de Inteligencia Artificial seguirá avanzando hasta tal punto que cambie nuestra forma de acceder y usar las plataformas. Se eliminarán las pantallas en favor de una relación de conversación directa con nuestros dispositivos.
Esteban García Pérez, Socio-Director en Hydra.Digital
Rafael Quintana, director regional de Qlik en España y Portugal
Miguel Ángel Barrio, Head de Entelgy Digital
En el momento actual, y más en el futuro cercano, el imparable desarrollo de la tecnología y la capacidad de procesamiento permiten habilitar la adopción de modelos de inteligencia artificial que aporten valor dependiendo del caso de uso concreto.
La tendencia de adopción es al alza. Cada vez aparecerán más soluciones basadas en inteligencia artificial, y, lo que es más importante, asumidas sin impacto en entornos y sectores absolutamente heterogéneos. Las soluciones ya disponibles son diferentes dependiendo el sector y la problemática a resolver, como si lo hiciera un humano.
Algunos ejemplos son roboadvisors, que facilitan el asesoramiento a los clientes en términos de ahorro o inversión, como si fuera un analista financiero experto; los chatbots, que gracias al procesamiento de lenguaje natural, permiten agilizar y mejorar el soporte, la atención al cliente y la contratación.
Sin olvidar los teleperitajes desasistidos con identificación de los daños del siniestro, una de las grandes líneas de evolución y desarrollo en la transformación digital es la inteligencia artificial, y los analistas comentan que será uno de los motores del cambio y de generación de riqueza más importante, como lo ha sido previamente Internet.
Isabel Fernández, managing director de Inteligencia Aplicada en Accenture
Energía, industria, movilidad, desarrollo sostenible o educación son áreas donde la IA está contribuyendo cada vez más en la toma de decisiones. Quizás sea en el área de la salud donde haya mayores expectativas, desde el abaratamiento de los ensayos clínicos, la democratización de pruebas complejas, que mediante nuevas tecnologías permitan llegar a países en vías de desarrollo, o la medicina personalizada de la mano de terapias génicas.
Por otro lado, habrá dos cuestiones que se repetirán a lo largo de los próximos meses: ¿Favorece la IA la toma de decisiones justas? Y, por otra parte, ¿cómo podemos en un ecosistema altamente digitalizado ejercer el derecho a la privacidad? Ambas cuestiones requieren de una IA responsable, en la que los resultados de los algoritmos puedan ser replicados y explicados, que permita a las organizaciones garantizar que sus sistemas de IA tratan a los individuos de manera justa e imparcial y de cuyos resultados puedan responsabilizarse.
Una IA responsable para la que se construya un marco regulatorio que asegure que los sistemas de IA respetan la ética, las normas de convivencia de las sociedades actuales y los derechos individuales.
José Luis Gugel, Socio y fundador de The Key Talent
![[RE]16 preguntas de entrevista de trabajo que quieren pillarte](https://cdn.businessinsider.es/sites/navi.axelspringer.es/public/styles/480/public/media/image/2018/09/entrevista-trabajo_3.jpg?itok=NZFY_x7V "entrevista de trabajo")
Cada vez más en el entorno industrial, legal y operativo la IA supone una ventaja competitiva clara. Encontrar al personal que se encargue de formar, gestionar y crear sistemas fiables será un problema al que quizá haya que enfrentarse… haciendo uso de la propia inteligencia artificial.
Carlos García Villate, Director de I+D en Lantek
La analítica de sensores IoT experimentará un fuerte crecimiento, debido al aumento en las implementaciones de IoT y al subsiguiente crecimiento exponencial de los datos provenientes de estos sensores, más el deseo de las empresas de hacer algo inteligente con los datos. La automatización de procesos robóticos (RPA) seguirá creciendo, al igual que los chatbots y los asistentes virtuales.
Juan Miró, Director de Negocio de Grupo NLS
Leer más: El robot centauro que salvará vidas en los desastres naturales
Mariano Ferrero Socio fundador y CTO de hAItta
Sobre lo que se avecina para el año próximo, es difícil saberlo con exactitud. Desde hAItta, estimamos que dos aspectos desempeñarán un papel importante: por un lado, la aparición de técnicas y/o modelos de IA más sofisticados que permitan resolver problemas aún demasiados complejos de modelar y adaptar para una IA.
Y por otro lado, creemos que se seguirá avanzando con la sistematización, automatización y optimización de tareas, procesos y procedimientos relacionados con datos dentro de las compañías: muchas de ellas se embarcaron en ello hace tiempo y ahora están comprobando que el beneficio está ahí y el retorno de la inversión es claro y manifiesto.
No obstante, aún resta camino para que esto se convierta en tendencia general con lo que los puestos de Chief Data Officer o similares serán claves y seguirán ganando terreno seguramente.
Colin Angle, cofundador y CEO de iRobot
Además de los robots que se coordinan con otros robots para hacer más en el hogar, lo que conocemos como el hogar inteligente también presenta grandes oportunidades para los robots domésticos. La casa inteligente es un espacio muy emocionante; sin embargo, actualmente, se enfrenta a numerosos desafíos, incluida la desconexión entre la promesa de un hogar inteligente intuitivo y sin fisuras y lo que con frecuencia es una experiencia fragmentada para el cliente.
Ignacio Velilla Rincón, Managing Director de Equinix España
Gracias a esta tendencia, las organizaciones podrán aprovechar la innovación de la IA en múltiples nubes públicas sin quedar atrapados en una sola nube, descentralizando aún más la arquitectura de la IA.
Jordi Bueno, CIO de Nationale-Nederlanden España
También me gustaría destacar la proyección de las plataformas con capacidades conversacionales. Por ejemplo, los chatbots nos ofrecen un contacto directo con nuestros clientes de una forma cercana y amable, algo que nos permite crear un nuevo punto de contacto, aumentar su fidelización y ajustarnos al 100% a sus necesidades en tiempo real.
Ferran Serrano, director de Marketing y Comunicación de T-Systems Iberia
En ese momento se producirá un salto exponencial en esta área y podremos hacer cosas hasta ahora impensables, como es el de que tu asistente virtual, como Alexa de Amazon, pueda hacerte el pedido de alimentación, o suministros de casa con 15 días de antelación en función de los sitios visitados en Internet, cruzados con datos de tiempo meteorológico, etc.
Alberto Sierra Pantoja, Platform & Data Management Solution Advisor Expert en SAP
Otra de las grandes tendencias es el aumento en la precisión que logran los algoritmos de reconocimiento de imágenes, de voz y de comprensión del lenguaje natural, así como la facilidad para desarrollarlos, de forma que las empresas puedan crear chatbots corporativos más complejos y de una forma más sencilla. La precisión en el reconocimiento de imágenes hoy en día supera incluso a la del ser humano, que es de un 95%, mientras que la IA logra un 97% y se espera que alcance el 99% en 2020 en lo que respecta a voz y vídeo.
Miguel A. González Serrano, Director de Appian Spain
El problema es que la visión sin acción no ofrece ningún valor. Es mejor considerar la inteligencia artificial como elemento de una estrategia integral para la Automatización Inteligente que no solo descubre ideas, sino que también organiza acciones basadas en esas ideas. Algunas acciones se llevarán a cabo por personas que interaccionen con los clientes en tiempo real.
Otras pueden no requerir ninguna intervención humana. Algunas incluso pueden ejecutarse a través de sistemas como la automatización robótica de procesos o a través de la gestión de procesos de negocio.
Además, los análisis predictivos son posiblemente la forma más valiosa de negocio e inteligencia artificial (IA), dada su capacidad para anticipar eventos previsibles del futuro de una organización y proporcionar una base para preparar medidas preventivas de mitigación. Por último, la conciencia sigue siendo una capacidad que las utilidades modernas de la inteligencia artificial aún no han cruzado.
Leer más: Europa quiere establecer las líneas rojas para la ética de la Inteligencia Artificial y está pidiendo ayuda a los ciudadanos
Isabel Granda Alonso, Directora de Marketing, Talent & Communication en Atos Iberia
Mientras, la conciencia y la estrategia del contexto seguirán siendo lideradas por las personas para evitar el riesgo de que los procesos excesivamente automatizados se conviertan en una restricción o fuente de incertidumbre para las empresas. En 2022, la toma de decisiones será responsabilidad de los equipos híbridos de sistemas y personas de Inteligencia Artificial.
La IA generará conocimiento a partir de grandes volúmenes o flujos de datos, y las personas proporcionarán inteligencia y flexibilidad en casos de tareas impredecibles o definidas de forma incompleta, relaciones complejas con personas y contextos de dominios cruzados. Los humanos también tomarán la iniciativa en aspectos éticos y matices culturales.
Jesús Otero, Director en Arquitectura Digital e Innovación en Gfi España
Los servicios cognitivos capaces de reconocer imágenes, entender voz y textos y realizar acciones como realizar compras o poner música, agilizan la creación de nuevos productos, pudiendo obtener tiempos de puesta en el mercado mucho más eficientes que su equivalente on-premise y con la posibilidad de escalar de forma ilimitada en un esquema de pago por uso.
Cada vez será más frecuente disponer de modelos entrenados para negocios específicos como cadenas de distribución, plantas de fabricación, controles de calidad, atención a cliente en callcenters, salud y medicina e incluso servicios enfocados al arte y a la mejora de la sociedad.
La facilidad para obtener datos procedentes de dispositivos IoT, la disponibilidad de redes inalámbricas de alta velocidad que facilitan la ejecución de proceso en la nube intercambiando datos procedentes de sistemas locales, y el flujo de información cada vez mayor en internet permiten seguir creando nuevos servicios y entrenarlos de forma continua supervisados por humanos. La inteligencia artificial vive en la nube.
Francisco Bermejo, Strategic Sales Director en Oracle
Por último, también se está incorporado IA en toda clase de aplicaciones. Así, las herramientas de Customer Experience dotadas con IA y machine learning, permiten ofrecer experiencias mucho más personalizadas a los clientes. Además, al integrar estas tecnologías con otras como el reconocimiento de lenguaje natural, se está desarrollando una nueva generación de asistentes digitales basados en agentes conversacionales (chatbots).
En el caso de HCM, la IA se está utilizando con éxito para detectar los mejores candidatos para puestos de trabajo concretos e identificar los mejores talentos dentro las compañías. Y en el caso de los sistemas de gestión (ERP/EPM), estas herramientas permiten mejorar los análisis predictivos sobre el rendimiento de las empresas.
Leer más: La nueva IA de Telefónica utiliza el 'big data' de Infojobs para formar a los profesionales del futuro
Lluís Altés, Director General en Digital Enterprise Show (DES)
Isaac Hernández, Country Manager de Google España y Portugal
Veremos cómo la inteligencia artificial nos hace a todos la vida más fácil no sólo a la hora de encender un televisor o apagar una luz en casa, si no también en las comodidades que un asistente inteligente nos va aportar en nuestra relación con las empresas.
Antonio Budia, Director de Operaciones y Marketing de Microsoft Ibérica
La IA seguirá evolucionando e implantándose en las empresas y es obligación de compañías como Microsoft llevar la inteligencia artificial a todos los ámbitos, democratizando su uso desde un esquema de diseño ético que tenga en cuenta el impacto de estas tecnologías en las organizaciones y en las personas.
Rodrigo Miranda, director general de ISDI
Capacidades como creatividad, resolución de problemas, pensamiento crítico, inteligencia emocional y liderazgo de personas son claves al adentrarse de manera consistente en este maravilloso mundo de posibilidades que proporciona la Inteligencia Artificial.
https://www.businessinsider.es/tendencias-inteligencia-artificial-que-marcaran-2019-350423
No hay comentarios:
Publicar un comentario