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Uno puede suponer intuitivamente que la inteligencia artificial (IA) es el principal producto de hoy en día, ganando terreno en los negocios, el mundo académico y el gobierno en los últimos años. Ahora, hay información, todo en un solo lugar, que documenta el crecimiento a través de muchos indicadores, incluyendo nuevas empresas, capital de riesgo, ofertas de trabajo y programas académicos. Estos botones fueron capturados en el  Índice AI,  producido bajo los auspicios del Instituto de AI centrado en el ser  humano de la Universidad de Stanford y  el Estudio de cien años sobre la IA (AI100).

Una medida clave del desarrollo de la IA son las nuevas empresas y la financiación de capital de riesgo. De enero de 2015 a enero de 2018, las nuevas empresas activas de IA aumentaron 2.1x, mientras que todas   las nuevas empresas activas aumentaron 1.3x, según el informe. “En su mayor parte, el crecimiento en todas las startups activas se ha  mantenido relativamente estable, mientras que el número de startups de AI ha experimentado un crecimiento exponencial  “, añaden los autores del informe. El goteo de capital de riesgo en nuevas empresas de IA, otro líder, también se convirtió en un torrente. La financiación de VC para nuevas empresas de IA en los EE. UU. Aumentó 4.5x desde 2013 hasta 2017. Mientras tanto, la financiación de VC para todas las nuevas empresas activas aumentó 2.08x.

Otra medida clave, las ofertas de trabajo, se aceleró en la IA. Si bien el aprendizaje automático es la habilidad más importante que se cita como requisito, el aprendizaje profundo está creciendo a un ritmo más rápido: de 2015 a 2017, el número de ofertas de trabajo que requieren un aprendizaje profundo aumentó 35 veces, según los autores del informe.

El Índice AI también citó datos de McKinsey que demostraron los tipos de soluciones de AI que se están implementando en las organizaciones. En las organizaciones norteamericanas, las principales formas de IA incluyen las siguientes:

  • Automatización de procesos robóticos 23%.
  • Aprendizaje automático 23%
  • Interfaces conversacionales 20%
  • Visión por ordenador 20%
  • Entendimiento de texto en lenguaje natural 17%
  • Lenguaje natural comprensión del habla 16%
  • Generación de lenguaje natural 11%.

Otra interesante fuente de información, las descargas de soluciones de código abierto orientadas a la inteligencia artificial, está en alza. La cantidad de paquetes binarios del sistema operativo de robot (ROS) descargados de ROS.org, una pila de software de código abierto para robótica. Desde 2014, las descargas totales y las descargas únicas han aumentado en un 352% y 567%, respectivamente. “Esto representa un mayor interés tanto en la robótica como en el uso de sistemas robóticos”, concluyen los autores del informe. “Debido a que el número de descargas únicas está creciendo a un ritmo más rápido que el número total de descargas, podemos inferir que hay más usuarios de ROS, no solo que ROS se usa con más frecuencia”.

Finalmente, otro indicador de AI es la inscripción en el curso de AI. El porcentaje de estudiantes de pregrado matriculados en cursos introductorios de inteligencia artificial y aprendizaje automático ha aumentado. Mientras que los cursos introductorios de IA tienden a tener una proporción ligeramente mayor de estudiantes universitarios que los cursos introductorios de aprendizaje automático (un promedio de 5.2% en IA versus 4.4% en ML), el número de estudiantes de pregrado en cursos introductorios de aprendizaje automático está creciendo a un ritmo mayor. La inscripción inicial en AI fue 3.4 veces mayor en 2017 que en 2012, mientras que la inscripción en el curso de aprendizaje automático fue 5 veces mayor que en 2012. “Esto muestra la creciente importancia del aprendizaje automático como subcampo de AI”, señala el informe.

Fuente: Forbes

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