En 2022 continuaremos viendo una tasa acelerada de digitalización y virtualización de las empresas. Al mismo tiempo se suma la necesidad de sacar un mayor provecho a los inmensos volúmenes de datos y de centrarse aún más en los clientes para ofrecer experiencias que estén a la altura de sus exigencias, lo que incrementará el uso de las tecnologías que colaboren con estos propósitos.
A pasos del nuevo año las empresas comienzan a planificar distintas áreas, en lo que a tecnología se refiere será mandatorio centrarse en los clientes y trabajar en la mejorar su experiencia. Para 2022 se anticipa una mayor adopción de herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML o machine learning), especialmente en temas que hacen a la relación e interacción de las organizaciones con los clientes y consumidores.
En tal sentido, las aplicaciones de inteligencia de negocios continuarán empleando funciones de IA y ML que ayudarán a las empresas a efectuar análisis de datos en tiempo real, lo que a su vez les permitirá optimizar sus procesos de toma de decisiones y de ventas ya sea desde la generación de clientes potenciales hasta la atención.
“El análisis de datos estará facilitado por las capacidades de autoservicio, que se expandirán en 2022, haciendo que su utilización se torne más accesible y habilitando a más personas del negocio a procesar y comprender datos. Todo ello en un marco en que la Nube será el ámbito elegido para albergar las soluciones analíticas, que en muchos casos se ofrecerán como servicio”, comenta Cristian Rojas, CTO de BGH Tech Partner.
Por otro lado, la industria seguirá discutiendo y desarrollando principios éticos, pautas, políticas y regulaciones para garantizar que los sistemas de IA demuestren comportamientos éticos para proteger los datos y la privacidad de los consumidores.
Uno de los ejes del año será la sostenibilidad: la IA también se aprovechará para mejorar las prácticas de sostenibilidad ambiental en distintas industrias. Por ejemplo, se está utilizando para monitorear las condiciones ambientales, mejorar el uso del agua, ayudar a reducir y disminuir el impacto de los desechos, pronosticar el clima y el rendimiento de los cultivos, entre otros.
Las aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial también están ayudando a administrar la utilización de energías renovables mediante el uso de aprendizaje profundo, capacidades predictivas e incluso sistemas de red impulsados por IA. Al predecir tanto la oferta (producción) como la demanda, la inteligencia artificial y los métodos de aprendizaje automático pueden ayudar a que las fuentes de energía renovables sean tan confiables como los combustibles fósiles: la previsión de la producción de energías renovables requiere predicciones meteorológicas precisas y un conocimiento exhaustivo de cómo el tiempo interactuará con las turbinas eólicas y los paneles solares.
“Por su parte, la predicción de la demanda requiere datos actualizados al minuto tanto sobre el consumo de energía como sobre su precio de mercado. El entrenamiento de modelos de ML en una fuente en expansión de conjuntos de datos, imágenes de satélite y física climática puede ayudar en ambos frentes” comenta el CTO de BGH Tech Partner.
“Definitivamente estamos viviendo tiempos dinámicos, y seguir el pulso a las tendencias es fundamental para que las organizaciones puedan ser relevantes, productivas y rentables” finaliza.
