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Es sorprendente, pero hace solo unos años, los entusiastas de la neurociencia aseguraban con pasión a la comunidad mundial que la inteligencia artificial pronto superaría al propio ser humano.
En ese momento, pocos creían que las redes neuronales realmente podrían conquistar el mundo. Sin embargo, ahora esto es precisamente lo que está sucediendo: la inteligencia artificial penetra rápidamente en todas las áreas de la vida humana. Debido a la generalizada excitación en torno a ChatGPT, Midjourney, Visper y otras redes neuronales, se predice un inminente declive para muchas profesiones. Aunque por ahora la inteligencia artificial está quitando el trabajo a algunos especialistas, a otros les está brindando nuevas oportunidades y perspectivas profesionales. Veamos cómo utilizar de manera más efectiva las redes neuronales en la actividad profesional para seguir siendo un profesional demandado e indispensable.
En Medicina
La inteligencia artificial se está implementando activamente, sobre todo, en el ámbito de la salud. Los analistas sugieren que para el año 2030, el mercado de la inteligencia artificial en el campo de la medicina estará valorado en 194.5 mil millones de dólares. Y el mercado general alcanzará un valor de 1.8 billones de dólares.
En la mayoría de los casos, las redes neuronales se utilizan para analizar los resultados de diversos estudios, como tomografías computarizadas, radiografías, estudios de fluoroscopia, ecografías, etc. Esto lo llevan a cabo las Redes Neuronales Recurrentes (Recurrent Neural Network - RNN). Pueden detectar diversas patologías en los pulmones, el corazón y otros órganos. Por supuesto, la IA no podrá reemplazar para siempre a los médicos, ya que la experiencia, las habilidades únicas de cada médico, la capacidad de comunicarse con los pacientes y mostrar empatía son componentes igualmente importantes de la práctica médica. Por lo tanto, es importante para los profesionales médicos perfeccionar su profesionalismo, y en nuestra era, esto implica también dominar los sistemas de inteligencia artificial para una detección más rápida de patologías y un tratamiento más eficiente de los pacientes.
Las redes neuronales, como U-Net, por ejemplo, pueden visualizar con precisión las estructuras internas del cuerpo, representar las funciones de los órganos y tejidos humanos. Esto mejora el diagnóstico y aumenta la tasa de detección de enfermedades, ya que a la inteligencia artificial, a diferencia incluso de un médico experimentado, no le afecta el problema del "ojo borroso". Una historia interesante: los científicos de la Universidad de Harvard una vez agregaron una imagen de un gorila a una radiografía y la mostraron a los médicos. Resulta que el 83% de ellos no notaron al mono en la radiografía humana. Las conclusiones quedan a su criterio: ¿confiar en la IA o no?
Para el análisis y procesamiento de imágenes médicas, se utilizan con mayor frecuencia Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Networks - CNN). A menudo, superan a los médicos; por ejemplo, según el estudio "Deep Learning Tool Tops Dermatologists in Melanoma Detection", la precisión en la detección de melanoma por parte de dermatólogos profesionales varía del 65 al 85%. Al mismo tiempo, las CNN, entrenadas con programas especiales o bibliotecas como TensorFlow, Scikit-learn y Keras, ofrecen una precisión del 87 al 95%. Por lo tanto, la mayoría de los médicos de las principales clínicas del mundo ahora trabajan en colaboración con la inteligencia artificial, lo que les ayuda a evitar errores e imprecisiones. Además, la IA permite reducir el tiempo de examen y comenzar el tratamiento más rápidamente. Por ejemplo, investigadores chinos desarrollaron su propia red neuronal para analizar radiografías con el objetivo de detectar signos de COVID-19. Demostraron que la IA ahorra aproximadamente el 40% del tiempo de los médicos en el diagnóstico del virus, lo que permite iniciar el tratamiento más rápidamente y aumentar la tasa de supervivencia.
Además, las redes neuronales pueden analizar los datos de las historias clínicas de los pacientes y, bajo la supervisión del médico, elaborar planes de tratamiento, esquemas de administración de medicamentos, y programas de ejercicios para la recuperación postoperatoria, entre otros. Además, la cirugía robótica está experimentando un rápido desarrollo. Pero no te preocupes, esto no significa que los robots realicen operaciones de manera independiente. Por supuesto, existen dispositivos con brazos mecánicos que permiten realizar procedimientos quirúrgicos a un alto nivel. Sin embargo, el uso más común de la IA es para modelar y planificar el curso de la operación, así como para simplificar algunas tareas del cirujano. Por ejemplo, el mini robot Heartlander ayuda a los cirujanos cardiovasculares. Durante la operación, se introduce en una pequeña incisión en la caja torácica para la inserción suave del catéter y la sonda estable. Los científicos demostraron que el uso de este robot reduce el daño a la salud del paciente. Sin embargo, Heartlander solo se utiliza cuando se requiere acceso abierto directo al corazón.
Las redes neuronales también se utilizan para prever brotes de varios virus y enfermedades infecciosas. Para esto, profesionales médicos, científicos e investigadores recurren al uso de la red neuronal BlueDot, que predijo por primera vez en 2014 el brote de fiebre del Ébola. Además, la IA predijo que la infección se extendería más allá de África.
En resumen, las redes neuronales aprendiendo y mejorando rápidamente, y se están integrando cada vez más en el ámbito de la atención médica. Sin embargo, es poco probable que la inteligencia artificial supere a los médicos en todos los criterios. En el caso de que los médicos sigan mejorando y perfeccionando constantemente sus habilidades, al igual que la IA se desarrolla activamente, las redes neuronales seguirán siendo buenos asistentes que ayudarán a evitar errores, mejorar la calidad de los tratamientos, reducir las tasas de enfermedad e incluso la mortalidad.
En finanzas y análisis
Como se mencionó anteriormente, para el año 2030, el mercado global de inteligencia artificial alcanzará los 1.8 billones de dólares. Este pronóstico es un ejemplo destacado de cómo las redes neuronales se utilizan en finanzas y análisis. Estamos acostumbrados a pensar que las finanzas se tratan principalmente de dinero, pero también involucran cálculos complejos, análisis, riesgos, teoría de probabilidad y otros fenómenos difíciles de prever.
Por ejemplo, se ha implementado inteligencia artificial en diversos sistemas bancarios. No se puede decir exactamente qué red neuronal utilizan, ya que cada banco desarrolla su propio modelo de inteligencia artificial que debe cumplir con los requisitos necesarios. En 2020, la empresa estadounidense Mastercard desarrolló el sistema Brighterion. Esta red neuronal única realiza un análisis completo de la información sobre transacciones, pagos y compras de los clientes. Además, permite identificar sus hábitos de compra individuales, comportamientos, necesidades e intereses. Un profesional con esta información puede ofrecer ofertas ventajosas y más adecuadas para los clientes, mejorando así la calidad del servicio y la lealtad del consumidor. La inteligencia artificial también se utiliza para analizar el historial crediticio de los clientes, reduciendo el tiempo de toma de decisiones sobre la aprobación o denegación de un crédito. Además, las redes neuronales pueden detectar actividad sospechosa y prevenir acciones fraudulentas mediante el análisis del comportamiento de los clientes, sus transacciones y otras acciones en el sistema bancario.
Las redes neuronales también ayudan a los inversores a elegir activos más seguros y rentables, teniendo en cuenta la posible ganancia, los riesgos probables, la liquidez y muchos otros indicadores. Por ejemplo, el sistema Finprophet puede optimizar inversiones y gestionar riesgos, prediciendo cambios en las acciones de diversas empresas, futuros, divisas e índices de fondos de inversión en los principales mercados financieros. Y para presentar todos los datos disponibles de manera uniforme a los analistas, la red neuronal Tableau es una herramienta muy versátil. El sistema de IA crea de manera independiente tableros interactivos, gráficos, diagramas y mapas para organizar la información. Además, Tableau puede escribir informes basados en la información ingresada y los gráficos creados, lo cual puede ser muy útil en la actividad profesional de economistas, financieros y analistas. Claro está, esto no reemplazará su perspicaz visión de los procesos en el sector financiero mundial, pero las redes neuronales pueden facilitar el trabajo rutinario y monótono, como la redacción de informes.
En Marketing y Relaciones Públicas
La aplicación más popular de la inteligencia artificial en marketing es la creación de contenido único. Las redes neuronales pueden generar descripciones de productos y servicios, catálogos de productos, y publicaciones en redes sociales. Por lo tanto, los sistemas de inteligencia artificial se utilizan con mayor frecuencia para la generación de creatividades. Por ejemplo, si tienes una idea loca para el diseño de un nuevo producto, pero no sabes cómo resultará y si vale la pena invertir tiempo y energía en ella, puedes pedirle a las redes neuronales como Midjourney, Stable Diffusion, o 24AI que lo hagan. Por ejemplo, la compañía Nutella utilizó la inteligencia artificial para desarrollar varios millones de diseños individuales para su producto. La marca logró sorprender a su audiencia y resaltar la singularidad de la pasta de chocolate.
Además, las redes neuronales pueden crear mucho contenido único en tiempos mínimos. Entonces, ChatGPT, Midjourney o Visper pueden ayudar a un especialista en marketing o SMM a reaccionar rápidamente a un evento de información, creando contenido relevante bajo la dirección de un profesional.
Las redes neuronales también pueden ser utilizadas por los profesionales del marketing durante el lanzamiento de publicidad dirigida. En este caso, la IA estudia y analiza el comportamiento de los usuarios, lo que permite ajustar la publicidad a sus consultas, necesidades e intereses. Una de las redes neuronales más populares, ChatGPT, puede ayudar a los especialistas en publicidad dirigida a elegir las palabras clave y frases más efectivas para el contenido.
Otras redes neuronales como Analisa, pueden ayudarte fácilmente a realizar un análisis detallado de las redes sociales y descubrir la actividad de los usuarios desde todos los ángulos. Por ejemplo, el sistema de inteligencia artificial Analisa cuenta la cantidad de vistas y otras acciones de los usuarios, segmenta esta audiencia según criterios clave y ofrece recomendaciones sobre cómo mejorar la interacción con los visitantes del perfil. Además, esta misma investigación la IA puede llevar a cabo en el perfil de una empresa competidora, identificando sus puntos débiles y vulnerabilidades.
Un plan más detallado para el desarrollo de todo un negocio puede ayudar a crear el sistema de inteligencia artificial SAP AI. Es capaz de analizar toda la cadena de producción de los productos de la empresa, desde la entrega de materias primas y el inicio de la fabricación hasta el marketing y las ventas. Basándose en la investigación realizada, la red neuronal ofrece formas de aumentar la eficiencia y rentabilidad del negocio.
En Periodismo
Las redes neuronales difícilmente reemplazarán a los corresponsales, periodistas de investigación y columnistas. Sin embargo, con la ayuda de la IA, no solo puedes simplificar tu trabajo, sino también hacer que tu material sea más interesante y relevante. Por ejemplo, la red neuronal BloombergGPT puede procesar noticias financieras y, basándose en este análisis, prever eventos futuros. Un periodista puede utilizar estos datos a su discreción, como aceptarlos y publicarlos o intentar refutar la opinión de la red neuronal. Además, las capacidades de la inteligencia artificial permiten a los periodistas reducir el tiempo dedicado a escribir comunicados de prensa, notas e informes. Por ejemplo, Notion AI no solo genera respuestas a las consultas, sino que también permite al periodista modificar el texto resultante utilizando herramientas incorporadas. Además, a muchos periodistas les puede resultar útil la red neuronal DeepL, un traductor que admite 31 idiomas y demuestra excelentes resultados.
Las redes neuronales también ayudan a los periodistas a recopilar y analizar grandes conjuntos de datos de diversas fuentes. Esto permite identificar tendencias específicas, descubrir patrones ocultos, hacer conclusiones y prever lo que sucederá a continuación. Por ejemplo, el sistema BERT, que también se puede utilizar para el análisis semántico de textos literarios. Además, redes neuronales como ClaimBuster manejan de manera excelente la verificación de hechos, lo que ayuda a garantizar la alta precisión de la información proporcionada por los periodistas.
Los bloggers también pueden facilitarse la vida con la ayuda de las redes neuronales. Por ejemplo, el sistema Vizard, que revisa videos largos de manera independiente y selecciona los momentos más interesantes para luego crear un breve clip. Además, Vizard genera subtítulos y descripciones de video de forma automática, así como titulares atractivos.
En resumen, los sistemas de inteligencia artificial pueden proporcionar muchas oportunidades para mejorar la carrera y abrir nuevas perspectivas en diversas áreas profesionales, no solo en aquellas que se han mencionado aquí.
Como hemos descubierto, las redes neuronales ahorrarán mucho de tu tiempo y recursos que dedicas a tareas rutinarias y monótonas. Todo esto se puede delegar de manera segura a la IA. Además, las redes neuronales ayudan en la sistematización y análisis de grandes cantidades de datos, lo que permite tomar decisiones correctas y fundamentadas. Además, la inteligencia artificial no dejará de existir, por lo que es un incentivo adicional para que nosotros, la gente común, nos perfeccionemos constantemente y desarrollemos nuestras propias habilidades para estar a la altura de las redes neuronales y seguir siendo demandados en el mundo digital actual.
