9 tendencias de IA que impulsan la innovación de las apps

9 tendencias de IA que impulsan la innovación de las apps 

La IA está revolucionando el mundo empresarial tal y como lo conocíamos hasta ahora. Gracias a ella, las organizaciones disfrutan de más ventajas competitivas, ahorro en cuanto a costes operativos, mejora de la experiencia del usuario, innovación continua… Dicha innovación ha llegado al sector de las aplicaciones. Por ello, es relevante hablar de las novedades que surgen en las apps gracias a la Inteligencia Artificial.  

Desde optimización de productos, hasta atención al cliente, pasando por seguridad y mantenimiento; miles de aplicaciones inteligentes se están desarrollando gracias a la IA.  

¿Quieres saber cómo está transformando la IA las aplicaciones? Descubre en este artículo las 9 tendencias más impactantes. ¡Sigue leyendo! 

Tendencia 1: Desarrollo Low-code/No-code 

La IA facilita la programación a todo tipo de usuarios, con más o menos experiencia, de la mano de la tecnología Low-code/No-code. Ésta es una tendencia de la IA que ayuda a los usuarios a crear aplicaciones, sitios web y flujos de trabajo sin experiencia previa en programación. 

Las herramientas Low-code/No-code automatizan y agilizan la fase de desarrollo de un proyecto, facilitando así la creación de apps sin necesitar amplios conocimientos informáticos.  Además, dichas plataformas se adaptan a las preferencias, el estilo y los comentarios del usuario. Ese hecho ayuda a los desarrolladores a ser mucho más eficientes con el tiempo. Cabe decir que es muy interesante para aquellas empresas que necesitan desarrollar soluciones constantemente y con rapidez. 

Tendencia 2: IA Conversacional

Gracias a la inteligencia artificial se pueden crear conversaciones realistas entre humanos y máquinas. Las aplicaciones habilitadas con IA conversacional permiten a los usuarios comunicarse por texto o voz como lo harían con otra persona. Eso es debido al aprendizaje automático para comprender y generar respuestas en lenguaje natural. 

De ese modo, se reducen costes, aumenta la productividad, se ofrece una mejor experiencia al cliente proporcionando asistencia personalizada en cualquier momento, los problemas son resueltos rápidamente, se puede ofrecer información y sugerencias adicionales… Entre otras cuestiones.  Un ejemplo claro de IA conversacional podría ser una aplicación de traducción que permita comunicaciones en tiempo real durante videoconferencias multilingües. 

Tendencia 3: IA Generativa 

La IA generativa facilita la creación de nuevos contenidos, como texto, imágenes o código, entrenándose con datos existentes. Emplea el aprendizaje y las redes neuronales para analizar los patrones y la estructura de los datos de entrada y poder generar nuevos contenidos con características similares.  

En la actualidad, la IA generativa impulsa diversas experiencias de aplicaciones inteligentes que incluyen texto, voz, código e imágenes.  Por ejemplo, podría crear una aplicación que resuma documentos financieros complejos, una aplicación médica que genere imágenes que muestren la progresión futura de una enfermedad, o un asistente de IA que ofrezca información de los sitios web de una empresa para acelerar la investigación.  

Tendencia 4: Análisis predictivo 

El análisis predictivo implica el uso de datos para prever acontecimientos futuros. De manera que el CEO de una empresa puede planificar y elaborar estrategias con precisión.  

Emplea análisis de datos, aprendizaje automático, IA y modelos estadísticos para detectar patrones que indiquen comportamientos y resultados futuros. Este proceso implica recopilar y analizar datos pasados y presentes y, a continuación, utilizar diferentes métodos para detectar tendencias, conexiones y patrones inusuales.  Con estas capacidades, los modelos predictivos pueden utilizarse para crear apps inteligentes que midan la probabilidad que se produzcan determinados acontecimientos o resultados y sugieran los pasos a seguir.  

En el campo de la medicina, una empresa podría utilizar el análisis predictivo para innovar una aplicación que analice los historiales médicos para predecir los resultados de salud y prescribir posibles tratamientos. 

Tendencia 5: Ciberseguridad 

La inteligencia artificial se ha convertido en una ayuda esencial en temas de ciberseguridad. Es la compañera perfecta para salvaguardar los sistemas online ante los ataques de ciberdelincuentes.  

Mediante el aprendizaje y el procesamiento del lenguaje natural, la IA ayuda a supervisar y analizar patrones de comportamiento para detectar todo tipo ciber amenazas en tiempo real. Asimismo, mejora la gestión del acceso de los usuarios a las aplicaciones y sitios web analizando los intentos de inicio de sesión mediante biometría, autenticación multifactorial y datos de comportamiento. 

Estas capacidades son clave en sectores como finanzas, seguros, comercio electrónico y sanidad. Unos mercados cuyos datos son muy sensibles.  

Tendencia 6: Hiperautomatización 

La hiperautomatización de la IA, como su nombre indica, busca automatizar todo lo que sea posible en una organización, tanto en términos de datos como de procesos. La hiperautomatización recopila y analiza datos de diversas fuentes, como sensores, bases de datos o entradas de usuario, con mayor precisión y velocidad de lo que podría hacerlo un ser humano. Pero no se detiene ahí, también se aplica a la automatización y optimización de procesos de negocio, identificando ineficiencias y oportunidades de mejora. Esto convierte a la hiperautomatización en una gran herramienta para aplicaciones inteligentes que manejan conjuntos de datos grandes y complejos. Al automatizar tareas repetitivas y rutinarias, y optimizar los procesos de negocio, la hiperautomatización permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor, mejorando así la eficiencia y productividad de la organización.

Process Mining: la clave para la excelencia operativa

Teniendo en cuenta este contexto, debemos destacar el papel del Process Mining. Éste añade un plus de eficiencia y precisión a la hiperautomatización. Process Mining permite descubrir, supervisar y mejorar los procesos de negocio mediante la extracción de conocimiento de los datos disponibles en los sistemas de información corporativos. Por ejemplo, es muy valioso para los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). ¿Por qué? Te lo contamos:

  • Desvelar procesos ocultos: como ya sabemos, los sistemas ERP gestionan distintos procesos conectados entre sí. Algunos de estos no pueden estar documentados explícitamente. Por ello, el Process Mining es crucial en este sentido porque revela subprocesos ocultos y proporciona una visión completa del panorama de todos los procesos.
  • Identificación de cuellos de botella: señala los puntos donde se producen demoras. Por ejemplo, en ciclos lentos de aprobación, retrasos en la gestión de inventario que afectan a la producción, cuellos de botella en el procesamiento de pago, etc.
  • Auditorías: los ERP son cruciales para el cumplimiento normativo y la presentación de informes financieros. En ese aspecto, asegura que los procesos se adhieran a políticas y regulaciones, facilitando auditorías y revisiones.
  • Mejora continua: gracias al Process Mining, el monitoreo está 100% garantizado. Las empresas podrán rastrear los cambios para evaluar sus impactos, realizar los cambios necesarios y garantizar una mejora continua. Esto se logra mediante la recopilación y análisis de datos de eventos de los sistemas de información corporativos. Cada vez que se realiza un cambio en un proceso, se genera un evento que se registra en el sistema. El Process Mining puede recopilar los datos de dichos eventos y utilizarlos para crear un modelo visual del proceso, el cual muestra cómo se está ejecutando en tiempo real. Una vez que se ha creado este modelo, las organizaciones pueden utilizarlo para evaluar el impacto de los cambios realizados.

Tendencia 7: Simulación de IA 

Este tipo de simulación utiliza la inteligencia artificial para crear modelos realistas de sistemas físicos en el mundo virtual. Ésta permite a los usuarios explorar virtualmente diferentes configuraciones, modelos y componentes materiales antes de aplicarlos para resolver problemas reales.  

Por un lado, en la industria farmacéutica, esta tecnología se utiliza en apps inteligentes para diseñar moléculas para nuevos medicamentos. Por otro, en el sector energético, impulsa soluciones que utilizan datos de perforación y factores geológicos para simular pozos y yacimientos.  Una manera sencilla de optimizar todas las operaciones de la cadena de suministro. Con estas aplicaciones de simulación, se puede modelar virtualmente: la demanda, el suministro, el inventario, la logística y la distribución de sus productos.  

Tendencia 8: Creación de contenido 

Hoy en día, son muchas las organizaciones que usan aplicaciones inteligentes para crear contenidos. Microsoft Copilot o Chat GPT se han convertido en los acompañantes predilectos para crear contenido atractivo enfocado a páginas web y perfiles de redes sociales. Gracias a ellos, el proceso de generación de artículos y posts se ve potencialmente acelerado.

Por ejemplo, cualquier organización podría crear una app inteligente que generase contenidos adaptados a temas, audiencias y objetivos específicos. También podría optimizar el diseño, la maquetación y la línea de asunto del boletín para aumentar las tasas de apertura y clics.

Tendencia 9: Machine Learning

El aprendizaje automático o Machine Learnig es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender y mejorar sus discursos a partir de la experiencia. Para ello, emplean algoritmos y modelos estadísticos con el objetivo de analizar y extraer patrones de grandes volúmenes de datos. A medida que se van procesando más y más datos, los modelos de Machine Learning están capacitados para hacer predicciones y/o tomar decisiones con mayor exactitud. Gracias a este sistema, las organizaciones pueden obtener resultados más rápidos al analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Cabe decir que el Machine Learning tiene aplicaciones en una amplia variedad de sectores. Te los presentamos a continuación:  

  • Infraestructuras y construcción: ayuda a predecir cuándo es probable que un equipo o infraestructura falle, permitiendo así un mantenimiento proactivo y evitando costosos tiempos de inactividad. También, mejora la planificación y la al analizar patrones en los datos históricos de los proyectos.
  • Salud y farmacia: analiza grandes volúmenes de datos sanitarios y proporciona información valiosa que ayuda a los médicos en el diagnóstico y tratamiento. Gracias a ello, la atención al paciente se ve gratamente favorecida.
  • Finanzas y seguros: garantiza la detección de transacciones fraudulentas, optimiza las carteras de inversión y proporciona un asesoramiento financiero personalizado.
  • Alimentación y bebidas: por último, ayuda a las empresas a entender mejor a sus clientes, predice las tendencias de compra y personaliza las ofertas y recomendaciones.

Azure Machine Learning: innovación y eficiencia en la nube

En este contexto, es importante destacar el papel crucial que desempeña Azure Machine Learning. Este servicio en la nube de Microsoft no sólo acelera el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático, sino que también ofrece las siguientes ventajas clave:

  • Creación y entrenamiento eficaz de modelos: Azure Machine Learning permite a los desarrolladores crear y entrenar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente, lo que acelera el tiempo de desarrollo y mejora la calidad de los modelos.
  • Gestión simplificada de modelos: facilita la implementación y la administración de modelos en varias áreas de trabajo, lo que reduce la complejidad y mejora la eficiencia operativa.
  • Seguridad y cumplimiento: ofrece un entorno seguro para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en cualquier parte del mundo, garantizando el cumplimiento de las normativas de seguridad y privacidad.
  • Transparencia y responsabilidad: Promueve el desarrollo de modelos explicables, proporcionando transparencia y responsabilidad en las decisiones basadas en datos. Esto es especialmente importante en un mundo donde la ética de la IA es cada vez más relevante.
  • Colaboración en equipo: facilita la colaboración en equipo a través de cuadernos compartidos, recursos de cálculo, cálculo sin servidor, datos y entornos.
  • Desarrollo de modelos para la equidad y la explicabilidad: desarrolla modelos que son justos y explicables, lo que es crucial para cumplir con los requisitos de cumplimiento y auditoría.
  • Interfaz familiar: los usuarios pueden utilizar interfaces familiares como Azure Machine Learning Studio, Python SDK, Azure CLI y Azure Resource Manager REST APIs.
  • Compatibilidad con plataformas de código abierto: los usuarios también pueden crear un modelo en Azure Machine Learning o utilizar un modelo construido a partir de una plataforma de código abierto, como PyTorch, TensorFlow o scikit-learn.

En resumen, Azure Machine Learning es una herramienta poderosa que puede ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo el potencial del Machine Learning.

Azure, líder en desarrollo de aplicaciones inteligentes 

Las soluciones Azure ayudan a las empresas a utilizar la IA para crear y modernizar todo tipo de apps inteligentes e innovadoras. Los datos son claros. Un estudio encargado por Forrester destaca que el uso de soluciones elaboradas por Azure ofrecía ventajas significativas para el desarrollo rápido y eficiente de aplicaciones.  

  • Un tiempo de comercialización hasta 1,5 meses más rápido para las nuevas aplicaciones. 
  • Hasta un 25% menos de tiempo de inactividad de las aplicaciones. 
  • Hasta un 25% más de eficiencia de los desarrolladores. 

Las tendencias que hemos visto están revolucionando la forma en que las organizaciones desarrollan aplicaciones y ofrecen soluciones innovadoras a los usuarios.  ¿Qué nuevos cambios nos ofrecerá en el futuro la IA? ¡Seguiremos investigando!