Tendencia 1: interfaces naturales y contextuales

Las nuevas interfaces cambiarán drásticamente la forma en que los consumidores y los empleados acceden a los recursos informáticos, dijo Andrews. Específicamente, la nueva ola de interfaces se basa en procesamiento natural del lenguaje y generación, análisis visual e interpretación de gestos: tecnologías impulsadas por IA. Desempeñarán un papel cada vez más importante en las interfaces empresariales.

Gartner predice que para 2022, más del 80% de los proyectos empresariales de IoT tendrán un componente de inteligencia artificial. Eso es menos del 10% actual.

En un ejemplo de cliente, Andrews tituló el "Almacén de Babel", la inteligencia artificial está superando la barrera del idioma para un almacén con sede en Europa. El almacén ahora utiliza un sistema de interpretación de lenguaje natural para que los empleados, que vienen de todos los rincones de Europa del Este, no tengan que hablar el mismo idioma para comunicarse o acceder a las aplicaciones "de una manera comparativamente unificada", dijo Andrews.

Estas interfaces naturales y contextuales se están integrando en los productos de consumo en este momento: Amazon Echo y Google Glass son dos ejemplos. A medida que estas ofertas proliferan, aumentarán las expectativas de los empleados sobre la tecnología en el lugar de trabajo, dijo Andrews, con razón. “[Estas nuevas interfaces proporcionan] una forma más eficaz de permitir que las personas usar IA como una forma de interactuar con contenidos, con situaciones y sistemas sociales, con aplicaciones comerciales, con datos y con documentos ”, dijo.

Tendencia 2: IoT más inteligente y mejor integración de aplicaciones

Las capacidades de IA se están integrando en los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) que operar en el borde de la computación, pero esas capacidades serán limitadas. La construcción de modelos con IA ocurrirá en otros lugares, pero el análisis en tiempo de ejecución y la "interacción en modelos de acción" que proporcionan, digamos, análisis visual pueden vivir en un dispositivo de borde, dijo Andrews.

Por ejemplo, Frambuesa Pi, un microordenador económico, puede utilizar análisis visuales básicos para reconocer colores y formas. Y en el ejemplo de Warehouse of Babel, Andrews dijo que el cliente está buscando invertir en una aplicación de análisis visual para cargar contenedores de envío de manera más eficiente y reducir el espacio no utilizado. "Creo que esto es como Tetris", dijo.

De hecho, Gartner predice que para 2022, más del 80% de los proyectos empresariales de IoT tendrán un componente de inteligencia artificial. Eso es menos del 10% actual.

Las empresas también están comenzando a integrar la inteligencia artificial en las aplicaciones existentes para crear una experiencia más fluida, principalmente para aplicaciones de participación del cliente y aplicaciones de soporte y servicio de centro de llamadas, según una encuesta de Gartner.

¿El efecto neto? Es el comienzo de "un ecosistema de IA que es intrigantemente complejo", dijo Andrews. Él espera que el patrón continúe, especialmente para los primeros usuarios que, según una predicción de Gartner, usarán cuatro asistentes personales virtuales en promedio para 2022.

Tendencia 3: auge de los ecosistemas informáticos habilitados para IA

Las aplicaciones impulsadas por IA podrán decirse entre sí lo que necesitan para alcanzar un objetivo sin interacción humana. Pero para crear este tipo de IA común, la diversidad de aplicaciones es crucial. “En cualquier ecosistema, la fuerza proviene de esa diversidad y de múltiples perspectivas”, dijo. "Es algo extraordinario que permite que un sistema sea resistente".

Dijo que los modelos para AI interacción de aplicación a aplicación madurará de una manera predecible. Inicialmente, los proveedores construirán una “IA de marca, de modo que dos aplicaciones del mismo proveedor funcionen mejor juntas que dos aplicaciones de diferentes proveedores”, dijo.

Eso eventualmente dará paso a un sistema de cámara de compensación, que conectará separados e independientes Aplicaciones impulsadas por IA, según Andrews.

La capacidad de integración, a su vez, dará paso a situaciones y relaciones comerciales complicadas. Andrews proporcionó un ejemplo: en un esfuerzo por ganar visibilidad en su cadena de suministro, un gran fabricante ha colocado un módulo de inteligencia artificial en el entorno de su proveedor para recopilar datos.

“Cuando se llega a este nivel de integración, se plantean preguntas muy interesantes sobre el cortafuegos de los datos, la transparencia, la naturaleza de los datos recopilados, la publicidad o no publicidad, las alertas que se generan desde ese sistema y dentro de ese sistema. Creo que todas estas son preguntas muy importantes ”, dijo Andrews.