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Considérese afortunado si está estudiando aprendizaje automático, ciencia de datos, inteligencia comercial o cualquier otro campo relacionado con la IA. Mientras que la automatización se aleja lentamente de los trabajos humanos, la demanda de talento de IA sigue creciendo a un ritmo acelerado.

De acuerdo con la plataforma de búsqueda de empleo, las ofertas de trabajo relacionadas con la IA se han duplicado en los últimos tres años.

“Cuando se trata del futuro del trabajo, la inteligencia artificial (AI) y la automatización están listas para impactar de alguna manera en casi todas las facetas de la fuerza laboral”, dice el Dr. Andrew Chamberlain, Economista en Jefe de Glassdoor, otro sitio web prominente en el directorio de empleos. “Estas tecnologías se están utilizando para servicios populares como los chatbots de servicio al cliente en Bank of America, imágenes fáciles de buscar en Facebook e incluso sugerencias de moda automatizadas para los compradores de prendas de vestir en Amazon”.

Un número cada vez mayor de industrias y dominios están esperando ser interrumpidos y mejorados por el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Aquí hay una serie de lugares interesantes que vale la pena explorar si está interesado en usar sus habilidades de AI para desarrollar tecnologías que cambian el juego.

# 1 autos auto-conducidos – Volkswagen

El campo de la conducción autónoma ha atraído el interés no solo de las grandes empresas tecnológicas emergentes, sino también de los fabricantes de automóviles tradicionales. Entre ellos se encuentra el gigante automotriz alemán Volkswagen, que recientemente ha aumentado su participación en la industria de la inteligencia artificial. La empresa tiene sus propios laboratorios de inteligencia artificial, donde sus expertos trabajan en una variedad de proyectos, incluida la mejora de la forma en que los autos que conducen y manejan a sí mismos ven y reaccionan ante los eventos que ocurren a su alrededor.

En 2017, Volkswagen se asoció con el fabricante de chips de gráficos Nvidia para expandir sus proyectos de inteligencia artificial. A principios de 2018, el fabricante de automóviles se asoció con la empresa de automóviles Aurora para acelerar el desarrollo de su flota de automóviles autónomos.

 # 2 Banca – JPMorgan Chase

Hay muchas maneras en que AI puede ayudar a que las instituciones financieras sean más eficientes en la prestación de servicios a sus clientes. Algunos ejemplos incluyen la detección y prevención de fraudes, el comercio algorítmico y la prestación de asistencia bancaria a los clientes. Además de muchas nuevas empresas de fintech que trabajan en soluciones específicas de inteligencia artificial, vemos que varias grandes instituciones financieras y bancos se transforman gradualmente en empresas de tecnología, adquiriendo nuevas empresas y talento de inteligencia artificial para desarrollar sus propias soluciones y mantener su ventaja competitiva en un mercado en rápida evolución.

JPMorgan Chase contrató recientemente a Manuela Veloso, ex directora del Departamento de aprendizaje de máquinas de la Universidad Carnegie Melon, como su primera directora de investigación en inteligencia artificial. El presupuesto tecnológico de la compañía para 2018 superó los $ 10 mil millones, y AI será una buena parte de ello. “En un plazo de cinco a diez años, el ritmo de la innovación tecnológica solo se acelerará, ya que la inteligencia artificial, la robótica, el aprendizaje automático, los libros de contabilidad distribuidos y el big data darán forma a nuestro futuro”, dijo el Copresidente y Co-Director de Operaciones Daniel Pinto en una carta a los accionistas en abril.

# 3 Salud – Philips

Philips se enfoca en combinar la inteligencia artificial y otras tecnologías para comprender y adaptarse constantemente a las necesidades cambiantes de la atención médica, un concepto que denomina “inteligencia adaptativa”. La compañía sigue la visión de que la IA no reemplaza a los profesionales de la salud sino a los hombres de negocios.

Sus habilidades son las que permiten una asistencia médica 24/7 en cualquier momento, donde sea necesario.

En una entrevista con el Journal of mHealth, Jeroen Tas, Directora de Innovación y Estrategia de Philips dijo: “Apoyar a los médicos clínicos mediante la transmisión de datos, la interpretación de datos, el suministro de visualizaciones efectivas, la detección de desviaciones de la normalidad, la alerta temprana, estas son áreas en las que puede utilizar la inteligencia artificial para centrarse en ayudar a los clínicos a tomar la decisión correcta en el momento adecuado “.

HealthSuite Insights, la plataforma de Philips para científicos de datos, les permite crear y acceder a fuentes de datos de salud de calidad y crear modelos analíticos para diferentes propósitos, como el diagnóstico y el tratamiento. CareSage es otra solución impulsada por AI que ofrece análisis predictivos. Ayuda a prevenir las admisiones hospitalarias evitables y las visitas a la sala de emergencias al agregar diferentes fuentes de datos de salud y realizar análisis predictivos.

La Consola IntelliSpace recopila información en tiempo real de los dispositivos de salud conectados en el complejo entorno de la UCI y los combina con los datos obtenidos de los sistemas de información del hospital y los registros de salud para ayudar a los clínicos con información predictiva sobre la salud del paciente y respaldarlos con decisiones de tratamiento oportunas y efectivas.

# 4 Visión por computadora – Panasonic

El campo de la visión por computador es un subconjunto de la IA que ayuda a las computadoras a analizar el contenido de las imágenes y el video y distinguir diferentes objetos. La visión por computador es una parte importante de las tecnologías impulsadas por la IA, tales como autos que se manejan solos, cámaras de seguridad, redes sociales, atención médica, banca y más. La parte interesante de involucrarse en la visión por computadora es que puedes trabajar en una variedad de proyectos interesantes en diferentes campos.

Una de las compañías que participa activamente en el desarrollo de la tecnología de visión artificial es el fabricante japonés de productos electrónicos Panasonic, que colabora con centros de investigación y universidades para desarrollar tecnologías de aprendizaje profundo. Panasonic está trabajando en varios proyectos interesantes de visión artificial para fines especiales, como la mejor detección de peatones para vehículos autónomos y la inspección automática de represas mediante un análisis de imagen altamente detallado.

 # 5 Ciberseguridad – Palo Alto Networks

Según las estimaciones, una organización promedio tiene que procesar más de 200,00 eventos de seguridad todos los días. Con suerte, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden hacer avanzar a los equipos de seguridad al analizar los datos a velocidades ultrarrápidas y encontrar patrones alarmantes que requieren una investigación más profunda por parte de un analista humano.

Palo Alto Networks, una empresa de seguridad empresarial con sede en Silicon Valley, ha estado integrando AI en su software de prevención y detección de amenazas cibernéticas en el último año.

A principios de este año, Palo Alto Networks presentó Magnifier, una solución de análisis de comportamiento que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para investigar el tráfico de la red y descubrir actividades ocultas que podrían estar ocultando una violación de datos. La compañía está trabajando en muchos otros proyectos y está buscando talento de AI.

# 6 Detección de emociones – Affectiva

En los últimos años, gracias a los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), todos nos hemos acostumbrado a realizar tareas a través de la voz y las interfaces de conversación. Millones de personas utilizan asistentes con inteligencia artificial para encontrar respuestas, configurar alarmas, reproducir música, leer correos electrónicos, hacer compras, encender las luces y acondicionadores de aire, o bloquear y desbloquear puertas.

El siguiente paso en los chatbots y asistentes digitales de inteligencia artificial es comprender la intención y el contexto, lo que les permitirá participar en conversaciones más significativas y realizar tareas mucho más complicadas.

Affectiva, un spin-off del MIT Media Lab, con sede en Boston, que se centra en desarrollar una inteligencia artificial que pueda comprender y responder a las emociones humanas.

En 2017, Affectiva lanzó una plataforma AI que podía medir la emoción a través de la detección y  analizar expresiones faciales. La tecnología ya se está utilizando en varios verticales y casos de uso. La compañía ahora tiene como objetivo ampliar su equipo de investigación y desarrollo de inteligencia artificial y ampliar su tecnología de detección de emociones más allá de la cara para aprovechar el habla humana.

 # 7 Entrenamiento – Deeplearning.ai

Hay varias organizaciones que están contratando expertos en inteligencia artificial para programas educativos. Entre ellos se encuentra Deeplearning.ai, la organización fundada por Andrew Ng, quien también fue cofundador de Google Brain y ex científico en jefe de Baidu. Ng también tiene una larga historia de enseñanza de inteligencia artificial y es cofundador de Coursera, la plataforma de capacitación en línea que alberga su famoso curso de aprendizaje automático introductorio.

Deeplearning.ai, la nueva empresa de Ng, se centrará en la enseñanza del aprendizaje profundo, que en este momento es el campo más popular de la IA.

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