L a consultora PwC estima que en 2020 el mercado de la inteligencia artificial (IA) alcanzará los 60.000 millones de euros. A juicio de Gartner la cifra de negocio global derivada del uso de esta tecnología se estima en 1 billón de euros para 2018 -un 70 por ciento más que el año anterior-; su pronóstico para 2022 es que llegue a los 3,4 billones de euros. Las soluciones de IA, ya sea aprendizaje automático (machine learning) o aprendizaje profundo (deep learning), están llamadas a convertirse en el mejor amigo de las empresas de aquí a 10 años, dado su potencial en tres áreas clave: mejorar la experiencia de cliente, generar nuevas vías de ingresos, y reducir costes. De hecho, tal es la implementación de este tipo de tecnología que a nivel mundial el 80 por ciento de las empresas ya utilizan algún tipo de (IA) y el 30 por ciento tienen pensado aumentar su inversión en los próximos 3 años. En España, esta cifra no se queda atrás, ya que el 58 por ciento de las empresas está intentando, en mayor o menor forma, sacar partido de la IA. En concreto, el 46 por ciento tiene en marcha algún tipo de proyecto piloto, y un 12 por ciento ya está viendo resultados, sobre todo, en la mejora de la satisfacción del cliente, en la toma de decisiones y en la reducción de costes. 'Teleco' y banca, a la cabeza A pesar de que las tecnologías de IA son de reciente creación, hay sectores más punteros que otros en la aplicación de este tipo de tecnologías. En concreto, "los sectores de telecomunicaciones y de banca, son los más punteros en la aplicación de este tipo de tecnologías, mientras que los de retail y energía son los próximos que se sumarán en masa a esta tendencia" declara Cristina Aranda, chief marketing officer de las empresas de desarrollo de software de calidad e IA aplicados a negocio, Intelygenz y Terminus 7, respectivamente. A pesar de la positiva implementación de la IA en las compañías, esta no va todo lo rápido que las empresas desearían. De hecho, la principal barrera para la implantación de este tipo de soluciones es la falta de talento especializado (19 por ciento), seguida de la inexistencia de un caso de negocio y retorno sobre la inversión (ROI) claro (16 por ciento). A estos hay que añadir aspectos culturales como la gestión del cambio (13 por ciento) y la falta de liderazgo para impulsar las iniciativas (12 por ciento). "Las soluciones de IA y más concretamente, la aplicación de machine learning, supondrán cambios totalmente disruptivos en el ecosistema de las compañías de aquí a 10 o 15 años. Sin embargo, esta implementación podría darse de forma mucho más rápida, si no fuera por la dificultad que tienen las empresas para encontrar profesionales cualificados en tecnologías como el data scientist, Big Data developer, Big Data architect y data analyst" afirma Mayte Ruiz de Velasco, directora del Digital Innovation Center -un centro de estudios que ofrece formación especializada en disciplinas digitales-. "La inmensa mayoría de las empresas están buscando estos nuevos perfiles para dar respuestas las necesidades que genera la IA", aclara. En la actualidad, algunas de las aplicaciones de IA y aprendizaje automático más usadas por las compañías son el reconocimiento facial o de voz, los motores de búsqueda, las aplicaciones antispam, los coches autónomos o la sugerencia de productos con base en los gustos personales. "Sin la IA, empresas como Amazon o Netflix no serían lo que son hoy en día", sentencia Aranda. Para paliar esta carencia de formación especializada, el Digital Innovation Center, en colaboración con Intelygenz, pondrá en marcha próximamente un seminario intensivo profesional (bootcamp) de 20 horas sobre aprendizaje automático aplicado, que hace referencia a la utilización de técnicas de machine learning desde un punto de vista práctico para la resolución de problemas del día a día en entornos de operación y negocio. "Partiendo de los fundamentos sobre los que se asienta machine learning, se realiza un recorrido por las distintas técnicas existentes, así como una revisión de casos de uso que ayuden a entender el valor del machine learning en ámbitos industriales y empresariales. ¿Qué tipo de problemas puede resolver? ¿En qué dominios la aplicación puede tener mayor repercusión? Entender machine learning no solo como disciplina científica, sino como propuesta de valor del negocio" resalta Ruiz de Velasco. Una propuesta apropiada, a la luz del próspero futuro que le espera a la IA.