Cuota de mercado de la inteligencia artificial en el mundo (2024)

En este informe, HelloSafe examinan los avances más recientes en el desarrollo de la inteligencia artificial a nivel mundial, incluyendo las tendencias, oportunidades y desafíos a los que se enfrentan las empresas en el proceso de implementación de esta tecnología. Además, se analizan los sectores empresariales que están experimentando una mayor adopción de la IA en España, y se identifican las áreas en las que se espera que la IA tenga un mayor impacto en el futuro cercano.

  • España es el 4to país en Europa en ofrecer condiciones favorables para startups de IA.
  • El porcentaje de empresas en España que utilizan inteligencia artificial ha experimentado un incremento y ahora se sitúa en el 11%.
  • En los últimos 4 años, alrededor del 50% de las empresas en todo el mundo han utilizando IA para una o más funciones en sus operaciones.
  • De 2017 a 2022, la tasa de adopción de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial a nivel mundial ha aumentado en un 250%.
  • Servicio, desarrollo de productos, marketing y ventas son las 3 areas con más aplicaciones de IA en las organizaciones.
  • En Europa se estima un aumento de productividad laboral relacionada con la IA de 11 % a 37 % para el 2035.
  • Se estima que los ingresos de la IA en aplicaciones empresariales sea de 31.200 millones de USD en 2025.

España es el 4to país en Europa con más hubs de startups de IA en la UE

Los hubs de startups están desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial en Europa. Al fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos, están impulsando la creación de soluciones innovadoras y sostenibles basadas en IA, así como la formación de profesionales altamente capacitados para liderar la industria tecnológica del futuro.

Reino Unido es el principal país en ofrecer estos espacios para Satartups de inteligencia artivicial. Londres, en particular, es conocida como uno de los centros de innovación tecnológica más importantes del mundo

Fuente: Asgard Capital

En los últimos años, los hubs de startups han surgido como un elemento clave en el fomento del desarrollo de la inteligencia artificial en Europa. Estos hubs son centros de innovación donde se concentran empresas emergentes, inversores, académicos y otros actores clave de la industria tecnológica.

Los sectores clave para el desarrollo de la IA en España

En España el uso de inteligencia artificial en empresas ha aumentado hasta el 11,8%, lo que representa un aumento de 3,5 puntos porcentuales en comparación con el año anterior. Las comunidades autónomas con mayor uso de IA son Madrid, Valencia, Aragón y Cataluña, siendo las únicas por encima de la media nacional, lo que evidencia las desigualdades territoriales en este indicador.

En 2018 el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital de España, compartió la estrategia Nacional de Inteligencia Artificial​ en la que se compartieron objetivos para el la implementación de inteligencia artificial en sectores económicos clave del país, principalmente en el sector de telecomunicaciones, servicios financieros, retail y distribución, salud y banca. A finales de 2023 se evaluará si dichos objetivos fueron alcanzados en estos sectores.

Fuente: Estrategia nacional de IA - Mineco

La adopción de la IA en el mundo empresarial es 2.5 veces más alta que en 2017

Actualmente, las empresas líderes están invirtiendo más en IA, están implementando prácticas más avanzadas para su desarrollo a gran escala y muestran mejores resultados en la contratación de talentos en el competitivo mercado de la IA. Desde 2017 la adopción de las IA a nivel mundial se ha más que duplicado, como lo muestra la gráfica a continuación, en la que podemos ver que la proporción de organizaciones que la utilizan se ha mantenido en un rango del 50% al 60% en los últimos 4 años.

Encuesta Global de McKinsey 2022

El aumento de la adopción de la inteligencia artificial ha sido impulsado en su mayoría por la adopción de esta tecnología en países de economías emergentes, como Brasil, India, China y Sudáfrica, quienes tienen la mayor confianza y aceptación en esta tecnología, al revelar en la Encuesta Global de McKinsey 2022 que el 67% de la población de estos países son optimistas respecto a los efectos que puede tener la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito laboral.

El promedio de funciones de la aplicación de inteligencia artificial en empresas se ha triplicado en los últimos 4 años

Las funciones de la inteligencia artificial en las empresas que las han adoptado en los últimos años ha mejorado, ya que estas tecnologías se actualizan y renuevan constantemente, dando confianza a las organizaciones para incluirlas en más funciones cada ves. En los últimos 4 años hemos visto que el uso de la IA en las organizaciones se ha triplicado.


Encuesta Global de McKinsey 2022

Las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en empresas son:

Lo que debes saber

De acuerdo con Forbes, 65% de los expertos en administración de finanzas esperan cambios positivos en el uso de la inteligencia artificial en servicios financieros.

Servicio, desarrollo de productos, marketing y ventas son las 3 areas con más IA en las organizaciones

Se ha determinado que la inteligencia artificial puede reducir los precios en más del 20%, y se han encontrado ahorros más importantes se encuentran en áreas específicas como el desarrollo de productos y servicios, marketing y ventas, estrategia y finanzas corporativas.

La inteligencia artificial ha permitido la implementación de un servicio de mensajería instantánea que ofrece soluciones inmediatas a los clientes y promueve la educación financiera en los bancos. En lugar de tener un call center con personas, algunos bancos utilizan aplicaciones de IA para conectar sus servicios a asistentes de voz como Alexa, lo que hace que las transacciones sean más fáciles y rápidas. Además, estas aplicaciones pueden alertar a los clientes sobre sus saldos en tiempo real para proteger su economía y programar pagos.

Encuesta Global de McKinsey 2022

Otra ventaja es que los sistemas de IA pueden proporcionar servicios de asesoramiento financiero evaluando riesgos, gastos recurrentes y hábitos de gasto para elaborar planes optimizados para cumplir metas financieras. Sin embargo, actualmente, las tecnologías disponibles aún no pueden proporcionar asesoramiento financiero enfocado en inversiones hecho 100% de IA.

Se estima que los ingresos de tecnologías de IA en aplicaciones empresariales sea de 31.200 millones de USD en 2025

La inteligencia artificial se está posicionando como una industria por sí misma, y se espera que contribuya con alrededor de 14 billones de euros a la economía global en el año 2030. Además, se pronostica que su adopción duplicará las tasas de crecimiento económico para el año 2035.

En 2016 se estimó que el valor del mercado de la IA empresarial en todo el mundo era de aproximadamente 360 millones de dólares estadounidenses, desde ahí y con el ritmo de crecimiento y adopción de estas tecnologías en el mundo empresarial, se estima que para el 2025 los ingresos a nivel mundial de este sector sean de más de 31.200 millones de dólares.


Pronóstico de Tractica en colaboración con Statista

Se estima que los ingresos en el mercado de inteligencia artificial para las aplicaciones empresariales crezcan tanto debido a que las empresas están cada vez más interesadas en utilizar esta tecnología para mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones. Además, la IA está evolucionando constantemente y se están descubriendo nuevas formas de aplicarla en diversos sectores, lo que crea nuevas oportunidades de negocio y aumenta el potencial de ingresos.

Los 4 sectores empresariales más desarrollados por la aplicación de la IA

En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está transformando diversos sectores empresariales, y algunos de los más destacados son el turismo, la medicina, el transporte y el sector financiero. Gracias al uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático, estas industrias han podido optimizar sus procesos, mejorar la toma de decisiones y ofrecer experiencias más personalizadas a sus clientes.

Turismo

En el sector turístico, la IA se utiliza para analizar patrones de reserva y de comportamiento del cliente, lo que permite a las empresas adaptar su oferta de servicios de manera más efectiva.

Médico

En la medicina, la IA se está utilizando para mejorar el diagnóstico, mejorar procesos quirúrgicos o para el análisis de imágenes que puedan ayudar a encontrar patrones para detectar enfermedades en etapas más tempranas.

Transporte

en el transporte, la IA está siendo utilizada para optimizar las rutas y mejorar la seguridad, así como para el desarrollo de funciones avanzadas de estacionamiento automático y automóviles autónomos.

Financiero

Se utiliza la IA para analizar grandes cantidades de datos para predecir tendencias, facilitar decisiones de crédito, prevenir fraudes, mejorar la gestión de riesgos, ofrecer servicios de banca personalizada y servicios de inversión.

Lo que debes saber

En cuanto a su aplicación en el sector financiero, si bien los sistemas de IA pueden analizar factores como los riesgos, gastos recurrentes y hábitos de gasto de los usuarios, (lo que les permite elaborar planes personalizados para alcanzar sus metas); es importante tener en cuenta que, aunque los avances en la tecnología de IA son notables, aún no se ha logrado desarrollar un asesoramiento financiero completamente automatizado en lo que respecta a inversiones.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

La AI (Inteligencia Artificial) es una rama de la informática que se centra en crear sistemas inteligentes capaces de realizar tareas que, hasta ahora, requerían la intervención humana. La IA se basa en la creación de algoritmos y modelos matemáticos que permiten a los ordenadores aprender de la experiencia y mejorar su desempeño a medida que procesan más datos.

En términos generales, la IA funciona de la siguiente manera:

  1. Recopilación y análisis de datos: se procesan grandes cantidades de información mediante algoritmos de aprendizaje automático, que buscan patrones y relaciones entre los datos para generar modelos predictivos.
  2. Se entrena el modelo: una vez que se ha generado el modelo, se utiliza para realizar predicciones y se ajusta según los resultados obtenidos. Este proceso se conoce como entrenamiento del modelo y es clave para mejorar su precisión y fiabilidad.
  3. Se implementa el modelo: se puede implementar en una aplicación o sistema que permita automatizar tareas y procesos.

La definición de inteligencia artificial podría considerarse el resultado de la recopilación y procesamiento de datos para la generación de modelos predictivos mediante algoritmos de aprendizaje automático, el entrenamiento del modelo para mejorar su precisión y la implementación del modelo en aplicaciones o sistemas para automatizar tareas y procesos.

¿Qué aplicaciones tiene la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) tiene muchas aplicaciones en diversos campos. A continuación, se presentan algunas de las aplicaciones más comunes de la inteligencia artificial:

Si bien la inteligencia artificial tiene muchas aplicaciones, cabe destacarque en los últimos años se ha utilizado principalmente para la automatización de tareas, el desarrollo de la asistencia virtual, la mejora de la atención médica (desarrollo que se vio notablemente acelerado durante la pandemia por COVID-19) y para la mejora de seguridad; este último principalmente porque permite monitorear y analizar patrones de comportamiento que puede ayudar a detectar actividades sospechosas en tiempo real.

Inteligencia artificial en robots

En la actualidad, la inteligencia artificial en robots se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde la automatización industrial hasta la exploración espacial, pasando por la atención médica, la agricultura, el transporte y la logística. Los robots con inteligencia artificial pueden ser diseñados para realizar tareas específicas, como la soldadura, el ensamblaje de componentes electrónicos, la limpieza de pisos y ventanas, la cirugía, el diagnóstico médico y el análisis de datos.

Las redes neuronales son una técnica clave en la inteligencia artificial en robots. Las redes neuronales son una forma de aprendizaje automático que se basa en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están formadas por nodos interconectados que se asemejan a las neuronas y que son capaces de procesar información de manera similar a como lo hace el cerebro humano.

Dibujos hechos con inteligencia artificial

Existen varias aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial para generar dibujos, algunas de las cuales son herramientas de diseño gráfico que permiten a los usuarios crear diseños personalizados utilizando algoritmos generativos. También existen proyectos de arte generativo que utilizan la inteligencia artificial para crear obras de arte únicas y sorprendentes.

¿Cómo se llama la inteligencia artificial que dibuja?

Existen varias inteligencias artificiales capaces de realizar dibujos, por lo que no hay un solo nombre específico para referirse a todas ellas. Sin embargo, uno de los programas más conocidos y populares que se utiliza para generar imágenes y dibujos a través de inteligencia artificial es DeepArt. DeepArt utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar imágenes y aplicar estilos artísticos similares a las mismas, generando así nuevas representaciones visuales. Otra plataforma popular es Google's DeepDream, que utiliza redes neuronales convolucionales para crear imágenes psicodélicas y abstractas. Estas son solo algunas de las muchas herramientas y aplicaciones disponibles que utilizan inteligencia artificial para generar dibujos y arte visual.

¿Cómo hacer que la IA te dibuja?

Si estás interesado en utilizar una inteligencia artificial para generar dibujos, hay varias opciones disponibles que puedes explorar:

Plataformas en línea: Existen sitios web y aplicaciones en línea que te permiten cargar una imagen o describir una idea, y la inteligencia artificial generará un dibujo basado en esa entrada. Algunos ejemplos incluyen DeepArt, Prisma y Doodle Master.

Programas de software: Puedes utilizar programas de software especializados que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para crear dibujos. Algunos programas populares incluyen Adobe Photoshop con la función "Neural Filters" y Corel Painter con la opción "AI Styles".

Bibliotecas y frameworks de IA: Si tienes conocimientos de programación, puedes utilizar bibliotecas y frameworks de inteligencia artificial como TensorFlow o PyTorch para construir tus propias aplicaciones de dibujo. Estas herramientas te permiten entrenar y utilizar modelos de IA para generar dibujos basados en datos de entrada.

Aplicaciones móviles: Existen varias aplicaciones móviles disponibles en las tiendas de aplicaciones que utilizan inteligencia artificial para generar dibujos. Puedes buscar "AI drawing" o "artificial intelligence drawing" en la tienda de aplicaciones de tu dispositivo para encontrar opciones disponibles.

Es importante tener en cuenta que la calidad y el estilo de los dibujos generados por la inteligencia artificial pueden variar según la plataforma o programa que elijas. Algunas opciones pueden ofrecer más personalización y control sobre el resultado final, mientras que otras pueden tener una interfaz más sencilla y automatizada.

¿Cómo funciona la IA de dibujo?

La inteligencia artificial de dibujo utiliza algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales, para generar imágenes y dibujos. Estas redes neuronales son entrenadas utilizando conjuntos de datos que contienen una gran cantidad de imágenes y dibujos previos.

El proceso de funcionamiento de la IA de dibujo generalmente sigue estos pasos:

Entrenamiento: Se recopilan y preparan grandes conjuntos de datos de imágenes y dibujos existentes. Estos conjuntos de datos pueden incluir una amplia variedad de estilos y tipos de dibujos. Luego, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal convolucional (CNN), para entrenar el modelo de la IA.

Extracción de características: Durante el entrenamiento, la red neuronal aprende a reconocer y extraer características importantes de las imágenes, como formas, texturas, colores y patrones. Estas características se convierten en representaciones numéricas que la red neuronal puede procesar y manipular.

Generación de dibujos: Una vez que el modelo de la IA está entrenado, se puede utilizar para generar dibujos a partir de una entrada dada. Esta entrada puede ser una imagen existente, una descripción textual o incluso una combinación de ambos.

Proceso de generación: La red neuronal utiliza las características aprendidas durante el entrenamiento para generar un nuevo dibujo basado en la entrada proporcionada. Esto implica combinar y transformar las características existentes para crear una representación visual coherente.

Refinamiento y ajuste: Dependiendo de la implementación específica, es posible que la IA de dibujo permita ajustar ciertos parámetros, como el estilo artístico, los colores o la nivel de detalle del dibujo generado. Esto permite obtener resultados más personalizados y adaptados a las preferencias del usuario.

Es importante tener en cuenta que el rendimiento y los resultados de la IA de dibujo pueden variar según el algoritmo utilizado, el conjunto de datos de entrenamiento y la implementación específica. Algunas implementaciones pueden ofrecer resultados más realistas y detallados, mientras que otras pueden enfocarse en estilos artísticos más abstractos o experimentales.

Inteligencia artificial en medicina

La IA puede utilizarse en diversas áreas de la medicina, incluyendo el diagnóstico, el tratamiento y la investigación. Los algoritmos de IA pueden ser entrenados para identificar patrones y correlaciones en los datos médicos que no son evidentes para los humanos, lo que puede llevar a un diagnóstico más temprano y preciso.

Inteligencia artificial en los televisores

Una de las formas en que la IA se está utilizando en los televisores es a través de la capacidad de reconocimiento de voz, lo que permite a los usuarios controlar el televisor con comandos de voz. Esto puede incluir cambiar de canal, ajustar el volumen y buscar contenido en línea.

Otra forma en que la IA se está utilizando en los televisores es a través de la optimización de la calidad de imagen. Los televisores inteligentes pueden utilizar algoritmos de IA para analizar el contenido que se está viendo y ajustar automáticamente la configuración de la imagen para obtener la mejor calidad posible. Esto puede incluir el ajuste del brillo, el contraste, la nitidez y el color.

3 tipos de inteligencia artificial

Hay tres tipos de inteligencia artificial: ANI, AGI y ASI. La ANI se usa para tareas específicas, la AGI es flexible y puede adaptarse y aprender de manera autónoma y la ASI supera la capacidad intelectual humana. Vamos a explorarlos en más detalle.

  1. La Inteligencia Artificial Estrecha (ANI) es un sistema de inteligencia artificial diseñado para realizar tareas específicas y limitadas. A diferencia de la AGI, la ANI no puede adaptarse o aprender de manera autónoma, lo que la limita a una tarea específica y no puede generalizar su conocimiento o comprender el mundo de la misma manera que los humanos.
  2. La Inteligencia Artificial General (AGI) busca crear sistemas de inteligencia artificial capaces de adaptarse y aprender de manera autónoma para realizar una amplia gama de tareas intelectuales y con una capacidad cognitiva y de comprensión similar a la de los seres humanos.
  3. La Superinteligencia Artificial (ASI) es un nivel de inteligencia artificial hipotético que supera ampliamente la capacidad intelectual de los seres humanos y es capaz de realizar tareas complejas de manera autónoma. Su desarrollo plantea desafíos éticos y de seguridad.

El libro de Russell y Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach" es considerado un referente en la inteligencia artificial, ha sido utilizado por estudiantes y profesionales en todo el mundo para aprender y aplicar la IA, ya que proporciona una visión completa de los fundamentos y aplicaciones de la IA, incluyendo desde los sistemas expertos hasta el aprendizaje automático y la robótica. Según Russell y Norvig, existen diferentes tipos de inteligencia artificial, tales como:

3 ejemplos de inteligencia artificial en en 2024

La inteligencia artificial, aunque parezca un concepto futurista, es muy cercana a nosotros. Actualmente es muy fácil interactuar con herramientas que tengan realidad virtual y los gigantes tecnológicos están trabajando arduamente para desarrollarla aún más rápidamente y que muy pronto se vuelva parte de nuestra vida cotidiana. A continuación te daremos algunos ejemplos de inteligencia artificial que está al alcance de todos los internautas.

Actualmente se usan muchas herramientas que tienen aplicaciones de IA y machine learning (aprendizaje automático) para facilitarnos tareas cotidianas, tales como los asistentes virtuales como Siri de Apple, Google Assistant y Amazon Alexa; sistemas de recomendación, como los que usan Amazon, Netflix y Spotify para aprender sobre nuestros gustos y facilitarnos la búsqueda de lo que podría gustarnos ver, comprar o escuchar; o las aplicaciones de traducción automática como Google Translate que al integrarlo al navegador nos puede ayudar a visitar sitios extranjeros y leerlos en nuestro idioma de preferencia, o con la aplicación en nuestro móvil poder viajar y traducir el menú de un restaurante con tan sólo tomar una foto, incluso hacer la traducción de voz de manera instantánea.

¿Cómo crear inteligencia artificial?

Crear inteligencia artificial (IA) es un proceso complejo que requiere una combinación de habilidades y recursos técnicos. La programación es una parte fundamental del proceso de creación de inteligencia artificial. La programación se utiliza para desarrollar el software que permite a la IA procesar y analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones o realizar acciones.A continuación, te compartimos los 6 puntos clave a seguir para crear una IA:

  • Definir el objetivo: Lo primero que se debe hacer es definir claramente el objetivo que se desea lograr con la IA. Por ejemplo, si se desea crear un chatbot que pueda responder preguntas frecuentes de los clientes de una empresa, el objetivo sería desarrollar una IA que pueda procesar el lenguaje natural y brindar respuestas precisas.
  • Recopilar y preparar datos: Para entrenar una IA, es necesario tener un conjunto de datos relevantes y de alta calidad. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados y deben estar limpios y organizados para su análisis.
  • Elegir un modelo de aprendizaje automático: La programación se realiza después de la definición de objetivos y la recopilación y preparación de datos. En este punto, se deben elegir las herramientas y lenguajes de programación que se utilizarán para crear el software que alimentará el modelo de aprendizaje automático. Existen varios tipos de modelos, como las redes neuronales, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte, entre otros.
  • Entrenar el modelo: Una vez que se ha elegido un modelo de aprendizaje automático, se debe entrenar la IA utilizando los datos recopilados. Este proceso implica ajustar los parámetros del modelo para que la IA pueda aprender a reconocer patrones en los datos y realizar tareas específicas.
  • Probar y evaluar el modelo: Después de entrenar la IA, se debe probar y evaluar su precisión y rendimiento. Esto puede implicar el uso de conjuntos de datos de prueba y métricas de evaluación para medir la capacidad de la IA para realizar tareas específicas.
  • Implementar y actualizar la IA: Una vez que se ha evaluado la IA y se han hecho mejoras necesarias, se puede implementar en la aplicación o sistema correspondiente. Además, es importante actualizar y mejorar constantemente la IA para que pueda seguir siendo eficaz a medida que cambian las necesidades y los datos disponibles.

Crear una inteligencia artificial requiere de un equipo multidisciplinario, incluyendo expertos en ciencia de datos, programación, aprendizaje automático, y en algunos casos, en diseño y experiencia de usuario.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial?

Si bien la inteligencia artificial tiene muchas funcionalidades y puede ofrecernos diferentes formas para desarrollar nuestra forma de trabajar, producir, protegernos y organizarnos, como todo tiene sus ventajas y desventajas. A continuación compartimos algunas de las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial:

  • Precisión y eficiencia: La IA puede procesar grandes cantidades de datos en muy poco tiempo y con una precisión muy alta. Puede automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en muchos campos.
  • Tomar decisiones rápidas y precisas: La IA puede procesar datos a una velocidad mucho más rápida que un ser humano y puede tomar decisiones precisas y basadas en datos en tiempo real.
  • Reducción de precios: La IA puede automatizar tareas que antes requerían la intervención humana, lo que puede reducir los precios y aumentar la eficiencia.
  • Análisis de datos más profundos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que pueden ser útiles para la toma de decisiones.
  • Mejora la seguridad: La IA puede ser utilizada para detectar y prevenir amenazas de seguridad en tiempo real, lo que ayuda a mejorar la seguridad de las personas y empresas.
  • Reemplazo de empleos: La automatización de tareas puede llevar a la eliminación de empleos que antes requerían intervención humana.
  • Falta de empatía: La IA puede ser precisa y eficiente, pero carece de la empatía y la comprensión humana.
  • Sesgo y falta de transparencia: La IA se basa en datos para tomar decisiones, y si los datos son sesgados, la IA también será sesgada. Además, a veces es difícil saber cómo funciona exactamente la IA y por qué toma ciertas decisiones.
  • Problemas de privacidad y seguridad: La IA puede recopilar grandes cantidades de datos, lo que plantea problemas de privacidad y seguridad si estos datos son mal utilizados o robados.
  • Dependencia de la tecnología: La dependencia de la tecnología puede llevar a una pérdida de habilidades y conocimientos humanos importantes, lo que a su vez puede tener consecuencias impredecibles.

La IA también puede llevar a la creación de trabajos más satisfactorios y de mayor valor agregado, y puede ser utilizada para abordar algunos de los mayores desafíos mundiales, como el cambio climático y la escasez de recursos. Es necesario encontrar un equilibrio entre el aprovechamiento de los beneficios de la tecnología y la mitigación de sus posibles riesgos y desventajas.

Breve historia de la inteligencia artificial

El término "inteligencia artificial" data de los años 50, cuando en una conferencia de 1956 en Dartmouth College se reunieron investigadores para discutir la posibilidad de crear máquinas que pudieran pensar y aprender por sí mismas. Dartmouth College por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon continuaron desarrollando algoritmos y modelos para la IA, y la década de 1960 vio avances significativos en el campo, incluyendo el desarrollo de sistemas de reconocimiento de voz y visión artificial.

Desde entonces, la IA ha evolucionado continuamente y se ha utilizado en una variedad de aplicaciones en campos como la robótica, el procesamiento de lenguaje natural, la visión artificial, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones automatizada, entre otros.

Fuente: National Geographic

5 libros sobre inteligencia artificial en español

Si estás buscando referencias para entender mejor el impacto de la inteligencia artificial en nuestra sociedad, conocer más cómo se ha expandido la aplicación de la inteligencia artificial en el mundo laboral, tener más argumentos para desarrollar un pensamiento crítico respecto a esta tecnología o explorar nuevas ideas y perspectivas, estos 5 libros sobre inteligencia artificial te podrían interesar:

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Unleadership: Hacia un Liderazgo más Humano en tiempos de Inteligencia Artificial

Este libro aborda los desafíos de la era digital y la inteligencia artificial, donde la tecnología nos brinda posibilidades exponenciales pero al mismo tiempo se apodera de nuestro día a día con híper-conectividad, inmediatez y cultura de la satisfacción individualista. El autor propone un enfoque práctico para despertar el liderazgo necesario en la era de la inteligencia artificial. Actualmente se encuentra disponible en Amazon España.

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La Cuarta Revolución Industrial - Klaus Schwab

Disponible en Amazon España, este explora cómo la inteligencia artificial y otras tecnologías están transformando la economía y la sociedad, y ofrece una visión de cómo podemos aprovechar estas tecnologías para generar crecimiento económico y desarrollo humano. También destaca el papel que las empresas y los líderes empresariales deben desempeñar en la Cuarta Revolución Industrial, y ofrece ideas sobre cómo pueden adaptarse y aprovechar las oportunidades que ofrece la tecnología para impulsar el crecimiento y la innovación.

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Inteligencia artificial: cómo cambiará el mundo y tu vida - Pablo Rodríguez

A lo largo del libro, el autor hace un recorrido por la historia de los datos y su funcionamiento, y explora el papel de los algoritmos de inteligencia artificial en la predicción de comportamientos, la lucha contra el cáncer y la prevención de enfermedades y catástrofes. También se enfoca en el potencial de los datos para mejorar la vida de las personas con discapacidades y para trabajar en favor de la inclusión, la seguridad y la equidad. Este libro está disponible en Amazon.

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Lo inevitable: entender las 12 fuerzas tecnológicas que configurarán nuestro futuro - Kevin Kelly

El libro de Kevin Kelly, también disponible en Amazon España ofrece una visión optimista del futuro, en el que describe cómo las tendencias tecnológicas ya en movimiento, como la realidad virtual y la inteligencia artificial, son el resultado de fuerzas de aceleración a largo plazo. Kelly describe estas fuerzas en su libro y muestra cómo revolucionarán completamente la forma en que compramos, trabajamos, aprendemos y nos comunicamos unos con otros.

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Inteligencia artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro - Lasse Rouhainen

Este libro habla sobre cómo la inteligencia artificial impactará en diversos sectores de la sociedad y cambiará nuestra forma de vida. Además, proporciona recursos y consejos para comprender mejor este cambio tecnológico y cómo adaptarnos a él. También disponible en español en Amazon.


Metodología

Además de su línea editorial experta en seguros y productos financieros, HelloSafe ofrece temas más amplios relacionados con el consumo en general en España y el mundo, para buscar tener una perspectiva cada vez más clara de nuestros hábitos y tendencias de consumo. Nuestro objetivo es descifrar ciertos temas complejos tanto para empresas como para consumidores y proporcionar información actualizada.

Para este informe en HelloSafe se basó en la recopilación y análisis de documentos oficiales y estadísticas públicas de instituciones reconocidas en el sector de inteligencia artificial. Para ello, se realizó una revisión exhaustiva de diversas fuentes de información, incluyendo bases de datos y reportes de organismos gubernamentales y organizaciones internacionales. También se consultaron estudios y análisis de expertos en el área de IA, con el fin de obtener una perspectiva completa y actualizada del panorama en este ámbito. La información recopilada fue evaluada y analizada cuidadosamente para ofrecer una visión objetiva y precisa de los resultados obtenidos.
Referencias:

  • Encuesta McKinsey & Company (2022):Porcentaje de organizaciones en las que se ha adoptado la IA y áreas de aplicación.
  • Estudio de la universidad de Queensland: Países emergentes que lideran la confianza en la IA.
  • Parliament's Think Tank2020: Estimación de aumento de productividad laboral para el 2035.

Sobre HelloSafe

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