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Las principales tendencias de inteligencia artificial y aprendizaje automático para 2021 incluyen avances en pronóstico, atención médica, aprendizaje por refuerzo, inteligencia artificial conversacional y mantenimiento predictivo.

En Nimatec te traemos las principales tendencias de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático para el 2021. Conoce cuáles son las mejores soluciones para tu negocio.


  1. IA y ML aplicada en la previsión empresarial y análisis.
  2. La IA y la industria de la salud
  3. La Inteligencia Artificial en el Aprendizaje por refuerzo (Reinforced Learning, RL)
  4. La IA Conversacional
  5. Mantenimiento predictivo mediante AIoT (artificial intelligence of things)

Las empresas y organizaciones buscan constantemente incorporar tecnologías de tendencia para la expansión de su negocio. La inteligencia artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) son dos tecnologías que tienen el potencial de presentar diferentes soluciones de vanguardia.

Según Gartner, empresa consultora y de investigación, alrededor del 37 por ciento de las compañías encuestadas están aprovechando alguna forma de Inteligencia Artificial en su negocio. Se predice que un 80 por ciento de las tecnologías modernas se basarán en IA y ML para 2022.

En este artículo que te trae Nimatec, encontrarás las últimas tendencias en IA y ML, incluida la IA conversacional, la convergencia de IoT e IA, el aprendizaje por refuerzo y más.

1. Análisis y previsión empresarial

Con esta técnica, los analistas recopilan y revisan un conjunto de datos durante un período de tiempo que luego se analizan y utilizan para tomar decisiones comerciales inteligentes. Las redes de Machine Learning pueden proporcionar pronósticos con una precisión de hasta un 95 por ciento si se entrenan con diversos conjuntos de datos.

En 2021 podemos esperar que las empresas incorporen redes neuronales recurrentes para pronósticos de alta fidelidad. Por ejemplo, se pueden incorporar soluciones de aprendizaje profundo para encontrar patrones ocultos y pronósticos precisos.

2. La IA y la industria de la salud

Al implementar las capacidades de predicción y análisis de datos de las herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning, las autoridades pueden obtener información sobre los registros médicos de las personas, permitiéndoles tomar medidas preventivas necesarias.

El brote de COVID se mitigó en gran medida con la incorporación de IA y Big Data que se utilizaron para identificar a pacientes de COVID y posibles puntos calientes. Se utilizaron cámaras térmicas y aplicaciones para teléfonos inteligentes para monitorear la temperatura de las personas y los datos de la piscina para las autoridades sanitarias.

3. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje reforzado (RL) es una aplicación especial de aprendizaje profundo que utiliza sus propias experiencias para mejorar la efectividad de los datos capturados. En el RL, el software de inteligencia artificial se configura con numerosas condiciones que definen qué tipo de acción realizará el software. Basado en diversas acciones y resultados, este software aprende automáticamente las acciones que se deben realizar para alcanzar el objetivo final deseado.

Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo es un chatbot que aborda consultas sencillas de los usuarios, como la reserva de pedidos, las llamadas de saludo o de consulta. Las empresas de desarrollo de aprendizaje automático pueden usar RL para hacer que el chatbot sea más ingenioso al agregarle condiciones secuenciales, como identificar clientes potenciales de ventas y transferir llamadas al agente de servicio relevante.

Algunos de nuestros clientes en Nimatec han utilizado las ventajas que brinda la Inteligencia Artificial para potenciar sus negocios y garantizar la satisfacción de sus clientes.

4. IA Conversacional

La IA conversacional es la tecnología en la que funcionan las aplicaciones automatizadas de mensajería y voz. Se puede usar para comunicarse como un humano reconociendo el habla y el texto, entendiendo la intención de un cliente, descifrando diferentes idiomas y dando respuestas similares a la humana. Los chatbots y asistentes inteligentes como Amazon Echo y Google Home son ejemplos de este tipo de IA.

Sin embargo, hay muchas áreas de mejora que los desarrolladores deberán abordar. El reconocimiento de voz y el reconocimiento de texto automatizado son dos de esos desafíos que requieren un gran dominio del procesamiento del lenguaje natural.

En los últimos tiempos, las empresas están utilizando chatbots de inteligencia artificial conversacional para realizar transacciones de aerolíneas, programar reuniones y productos de venta cruzada, lo que permite una mejor experiencia del cliente. (puedes leer https://nimatec.cl/2020/08/06/i-a-y-la-experiencia-del-usuario/)

5. Mantenimiento predictivo mediante AIoT

Al aprovechar las tecnologías de IA / IoT (conocidas como inteligencia artificial de las cosas o AIoT) en el software y la gestión de relaciones con el cliente (CRM), las compañías pueden obtener información en tiempo real y supervisar el rendimiento de los dispositivos interconectados. Estas soluciones inteligentes se pueden utilizar para el mantenimiento predictivo en máquinas industriales y para abordar problemas tanto de forma remota como en el lugar.

Los agentes de campo utilizan las soluciones AIoT para resolver problemas en el sitio en poco tiempo. Con una aplicación móvil impulsada por AIoT, los técnicos pueden tener información detallada sobre la queja y maniobrar con las herramientas adecuadas para resolver el problema.

En resumen

Para aprovechar al máximo la incorporación de Artificial Intelligence y Machine Learning, en tu organización, es necesario analizar las últimas tendencias e investigaciones para desarrollar e implementar la mejor solución para su negocio. En Nimatec estamos listo para llevar a tu empresa al próximo nivel.