9 tendencias de IA que impulsan la innovación de las apps

9 TENDÈNCIES DE IA QUE IMPULSEN LA INNOVACIÓ DE LES APPS

La IA està revolucionant el món empresarial tal com el coneixíem fins ara. Gràcies a ella, les organitzacions gaudeixen de més avantatges competitius, estalvi quant a costos operatius, millora de l’experiència de l’usuari, innovació contínua… Aquesta innovació ha arribat al sector de les aplicacions. Per això, és rellevant parlar de les novetats que sorgeixen en les apps gràcies a la Intel·ligència Artificial.

Des d’optimització de productes, fins a atenció al client, passant per seguretat i manteniment; milers d’aplicacions intel·ligents s’estan desenvolupant gràcies a la IA.

Vols saber com està transformant la IA les aplicacions? Descobreix en aquest article les 9 tendències més impactants. Continua llegint!

TENDÈNCIA 1: DESENVOLUPAMENT LOW-CODE/NO-CODE

La IA facilita la programació a tot tipus d’usuaris, amb més o menys experiència, de la mà de la tecnologia Low-code/No-code. Aquesta és una tendència de la IA que ajuda els usuaris a crear aplicacions, llocs web i fluxos de treball sense experiència prèvia en programació.

Les eines Low-code/No-code automatitzen i agilitzen la fase de desenvolupament d’un projecte, facilitant així la creació d’apps sense necessitar amplis coneixements informàtics. A més, aquestes plataformes s’adapten a les preferències, l’estil i els comentaris de l’usuari. Aquest fet ajuda els desenvolupadors a ser molt més eficients amb el temps. Cal dir que és molt interessant per a aquelles empreses que necessiten desenvolupar solucions constantment i amb rapidesa.

TENDÈNCIA 2: IA CONVERSACIONAL

Gràcies a la intel·ligència artificial es poden crear converses realistes entre humans i màquines. Les aplicacions habilitades amb IA conversacional permeten als usuaris comunicar-se per text o veu com ho farien amb una altra persona. Això és degut a l’aprenentatge automàtic per a comprendre i generar respostes en llenguatge natural.

D’aquest mode, es redueixen costos, augmenta la productivitat, s’ofereix una millor experiència al client proporcionant assistència personalitzada en qualsevol moment, els problemes són resolts ràpidament, es pot oferir informació i suggeriments addicionals… Entre altres qüestions. Un exemple clar de IA conversacional podria ser una aplicació de traducció que permeti comunicacions en temps real durant videoconferències multilingües.

TENDÈNCIA 3: IA GENERATIVA

La IA generativa facilita la creació de nous continguts, com a text, imatges o codi, entrenant-se amb dades existents. Empra l’aprenentatge i les xarxes neuronals per a analitzar els patrons i l’estructura de les dades d’entrada i poder generar nous continguts amb característiques similars.

En l’actualitat, la IA generativa impulsa diverses experiències d’aplicacions intel·ligents que inclouen text, veu, codi i imatges. Per exemple, podria crear una aplicació que resumeixi documents financers complexos, una aplicació mèdica que generi imatges que mostrin la progressió futura d’una malaltia, o un assistent de IA que ofereixi informació dels llocs web d’una empresa per a accelerar la recerca.

TENDÈNCIA 4: ANÀLISI PREDICTIVA

L’anàlisi predictiva implica l’ús de dades per a preveure esdeveniments futurs. De manera que el CEO d’una empresa pot planificar i elaborar estratègies amb precisió.

Empra anàlisi de dades, aprenentatge automàtic, IA i models estadístics per a detectar patrons que indiquin comportaments i resultats futurs. Aquest procés implica recopilar i analitzar dades passades i presents i, a continuació, utilitzar diferents mètodes per a detectar tendències, connexions i patrons inusuals. Amb aquestes capacitats, els models predictius poden utilitzar-se per a crear apps intel·ligents que mesurin la probabilitat que es produeixin determinats esdeveniments o resultats i suggereixin els passos a seguir.

En el camp de la medicina, una empresa podria utilitzar l’anàlisi predictiva per a innovar una aplicació que analitzi els historials mèdics per a predir els resultats de salut i prescriure possibles tractaments.

TENDÈNCIA 5: CIBERSEGURETAT

La intel·ligència artificial s’ha convertit en una ajuda essencial en temes de ciberseguretat. És la companya perfecta per a salvaguardar els sistemes en línia davant els atacs de ciberdelinqüents.

Mitjançant l’aprenentatge i el processament del llenguatge natural, la IA ajuda a supervisar i analitzar patrons de comportament per a detectar tot tipus ciber amenaces en temps real. Així mateix, millora la gestió de l’accés dels usuaris a les aplicacions i llocs web analitzant els intents d’inici de sessió mitjançant biometria, autenticació multifactorial i dades de comportament.

Aquestes capacitats són clau en sectors com a finances, assegurances, comerç electrònic i sanitat. Uns mercats les dades dels quals són molt sensibles.

TENDÈNCIA 6: HIPERAUTOMATItzació

La hiperautomatizació de la IA, com el seu nom indica, cerca automatitzar tot el que sigui possible en una organització, tant en termes de dades com de processos. La hiperautomatizació recopila i analitza dades de diverses fonts, com a sensors, bases de dades o entrades d’usuari, amb major precisió i velocitat del que podria fer-ho un ésser humà. Però no es deté aquí, també s’aplica a l’automatització i optimització de processos de negoci, identificant ineficiències i oportunitats de millora. Això converteix a la hiperautomatizació en una gran eina per a aplicacions intel·ligents que manegen conjunts de dades grans i complexos. En automatitzar tasques repetitives i rutinàries, i optimitzar els processos de negoci, la hiperautomatizació permet als empleats centrar-se en tasques més estratègiques i de major valor, millorant així l’eficiència i productivitat de l’organització.

PROCESS MINING: CLAU PER A L’EXCEL·LÈNCIA OPERATIVA

Tenint en compte aquest context, hem de destacar el paper del Process Mining. Aquest afegeix un plus d’eficiència i precisió a la hiperautomatización. Process Mining permet descobrir, supervisar i millorar els processos de negoci mitjançant l’extracció de coneixement de les dades disponibles en els sistemes d’informació corporatius. Per exemple, és molt valuós per als sistemes de planificació de recursos empresarials (ERP). Per què? T’ho expliquem:

  • Revelar processos ocults: com ja sabem, els sistemes ERP gestionen diferents processos connectats entre si. Alguns d’aquests no poden estar documentats explícitament. Per això, el Process Mining és crucial en aquest sentit perquè revela subprocesos ocults i proporciona una visió completa del panorama de tots els processos.
  • Identificació de colls d’ampolla: assenyala els punts on es produeixen demores. Per exemple, en cicles lents d’aprovació, retards en la gestió d’inventari que afecten la producció, colls d’ampolla en el processament de pagament, etc.
  • Auditories: els ERP són crucials per al compliment normatiu i la presentació d’informes financers. En aquest aspecte, assegura que els processos s’adhereixin a polítiques i regulacions, facilitant auditories i revisions.
  • Millora contínua: gràcies al Process Mining, el monitoratge està 100% garantit. Les empreses podran rastrejar els canvis per a avaluar els seus impactes, fer els canvis necessaris i garantir una millora contínua. Això s’aconsegueix mitjançant la recopilació i anàlisi de dades d’esdeveniments dels sistemes d’informació corporatius. Cada vegada que es fa un canvi en un procés, es genera un esdeveniment que es registra en el sistema. El Process Mining pot recopilar les dades d’aquests esdeveniments i utilitzar-los per a crear un model visual del procés, el qual mostra com s’està executant en temps real. Una vegada que s’ha creat aquest model, les organitzacions poden utilitzar-lo per a avaluar l’impacte dels canvis realitzats.

TENDèNCIA 7: SIMULACIÓ DE IA

Aquest tipus de simulació utilitza la intel·ligència artificial per a crear models realistes de sistemes físics en el món virtual. Aquesta permet als usuaris explorar virtualment diferents configuracions, models i components materials abans d’aplicar-los per a resoldre problemes reals.

D’una banda, en la indústria farmacèutica, aquesta tecnologia s’utilitza en apps intel·ligents per a dissenyar molècules per a nous medicaments. Per un altre, en el sector energètic, impulsa solucions que utilitzen dades de perforació i factors geològics per a simular pous i jaciments. Una manera senzilla d’optimitzar totes les operacions de la cadena de subministrament. Amb aquestes aplicacions de simulació, es pot modelar virtualment: la demanda, el subministrament, l’inventari, la logística i la distribució dels seus productes.

TENDÈNCIA 8: CREACIÓ DE CONTINGUT

Avui dia, són moltes les organitzacions que usen aplicacions intel·ligents per a crear continguts. Microsoft Copilot o Xat GPT s’han convertit en els acompanyants predilectes per a crear contingut atractiu enfocat a pàgines web i perfils de xarxes socials. Gràcies a ells, el procés de generació d’articles i posts es veu potencialment accelerat.

Per exemple, qualsevol organització podria crear una app intel·ligent que generés continguts adaptats a temes, audiències i objectius específics. També podria optimitzar el disseny, la maquetació i la línia d’assumpte del butlletí per a augmentar les taxes d’obertura i clics.

TENDÈNCIA 9: MACHINE LEARNING

L’aprenentatge automàtic o Machine Learnig és una branca de la IA que permet a les màquines aprendre i millorar els seus discursos a partir de l’experiència. Per a això, empren algorismes i models estadístics amb l’objectiu d’analitzar i extreure patrons de grans volums de dades. A mesura que es van processant més i més dades, els models de Machine Learning estan capacitats per a fer prediccions i/o prendre decisions amb major exactitud. Gràcies a aquest sistema, les organitzacions poden obtenir resultats més ràpids en analitzar grans volums de dades de manera eficient.

Cal dir que el Machine Learning té aplicacions en una àmplia varietat de sectors. Te’ls presentem a continuació:

  • Infraestructures i construcció: ajuda a predir quan és probable que un equip o infraestructura falli, permetent així un manteniment proactiu i evitant costosos temps d’inactivitat. També, millora la planificació i l’en analitzar patrons en les dades històriques dels projectes.
  • Salut i farmàcia: analitza grans volums de dades sanitàries i proporciona informació valuosa que ajuda als metges en el diagnòstic i tractament. Gràcies a això, l’atenció al pacient es veu gratament afavorida.
  • Finances i assegurances: garanteix la detecció de transaccions fraudulentes, optimitza les carteres d’inversió i proporciona un assessorament financer personalitzat.
  • Alimentació i begudes: finalment, ajuda a les empreses a entendre millor als seus clients, prediu les tendències de compra i personalitza les ofertes i recomanacions.

Azure Machine Learning: innovació i eficiència en el núvol

En aquest context, és important destacar el paper crucial que exerceix Azure Machine Learning. Aquest servei en el núvol de Microsoft no sols accelera el cicle de vida dels projectes d’aprenentatge automàtic, sinó que també ofereix els següents avantatges clau:

  • Creació i entrenament eficaç de models: Azure Machine Learning permet als desenvolupadors crear i entrenar models d’aprenentatge automàtic de manera eficient, la qual cosa accelera el temps de desenvolupament i millora la qualitat dels models.
  • Gestió simplificada de models: facilita la implementació i l’administració de models en diverses àrees de treball, la qual cosa redueix la complexitat i millora l’eficiència operativa.
  • Seguretat i compliment: ofereix un entorn segur per a executar càrregues de treball d’aprenentatge automàtic en qualsevol part del món, garantint el compliment de les normatives de seguretat i privacitat.
  • Transparència i responsabilitat: Promou el desenvolupament de models explicables, proporcionant transparència i responsabilitat en les decisions basades en dades. Això és especialment important en un món on l’ètica de la IA és cada vegada més rellevant.
  • Col·laboració en equip: facilita la col·laboració en equip a través de quaderns compartits, recursos de càlcul, càlcul sense servidor, dades i entorns.
  • Desenvolupament de models per a l’equitat i la explicabilitat: desenvolupa models que són justos i explicables, la qual cosa és crucial per a complir amb els requisits de compliment i auditoria.
  • Interfície familiar: els usuaris poden utilitzar interfícies familiars com Azure Machine Learning Studio, Python SDK, Azure CLI i Azure Resource Manager REST APIs.
  • Compatibilitat amb plataformes de codi obert: els usuaris també poden crear un model en Azure Machine Learning o utilitzar un model construït a partir d’una plataforma de codi obert, com PyTorch, TensorFlow o scikit-learn.

En resum, Azure Machine Learning és una eina poderosa que pot ajudar les organitzacions a aprofitar al màxim el potencial del Machine Learning.

Azure, líder en desenvolupament d’aplicacions intel·ligents

Les solucions Azure ajuden les empreses a utilitzar la IA per a crear i modernitzar tot tipus d’apps intel·ligents i innovadores. Les dades són clares. Un estudi encarregat per Forrester destaca que l’ús de solucions elaborades per Azure oferia avantatges significatius per al desenvolupament ràpid i eficient d’aplicacions.

  • Un temps de comercialització fins a 1,5 mesos més ràpid per a les noves aplicacions. 
  • Fins a un 25% menys de temps d’inactivitat de les aplicacions. 
  • Fins a un 25% més d’eficiència dels desenvolupadors.

Les tendències que hem vist estan revolucionant la forma en què les organitzacions desenvolupen aplicacions i ofereixen solucions innovadores als usuaris.  Quins nous canvis ens oferirà en el futur la IA? Continuarem investigant!