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Se utiliza para el desarrollo de:

Tratamientos personalizados.

Descubrir nuevos fármacos.

Analizar imágenes médicas (radiografías y resonancias).

Recordar a los pacientes que se tomen sus pastillas

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La inteligencia artificial nos da la posibilidad de transformar la forma en la que se brinda la asistencia y la atención sanitaria. Esta herramienta puede apoyar y potenciar mejoras en los resultados de atención, la experiencia del paciente y el acceso a servicios de salud, además de aumentar la productividad y la eficiencia del servicio. La inteligencia artificial nos ofrece la posibilidad de mejorar la eficiencia de la atención médica, permitiéndonos así poder ofrecer una mayor atención directa con el paciente y reducir el agotamiento de los profesionales sanitarios. Finalmente, la inteligencia artificial es la herramienta que hará posible una atención más rápida a causa de la aceleración del tiempo de diagnóstico y ofreciendo más productividad en la administración de la población, asignando mayores recursos allí donde podrán tener mayor impacto.

Las consecuencias de introducir y escalar la inteligencia artificial en el cuidado de la salud ha sido un tema muy debatido durante los últimos años. En estos momentos todavía se están discutiendo todo el potencial que podría suponer contar con esta herramienta, pero también se han planteado preguntas sobre el impacto de esta en los profesionales y en ciertas especialidades sanitarias, así como cuestiones relacionadas con la ética, el uso de datos personales y los riesgos que supone introducir la inteligencia artificial en el sector de la salud. Al mismo tiempo, las inversiones sanitarias en inteligencia artificial están aumentando, así como desarrollándose nuevos métodos o oportunidades, plantando preguntas sobre el papel que esta herramienta puede desempeñar en los sistemas de salud.

Este informe conjunto entre EIT Health y Mskinsey & Company tiene como objetivo desarrollar la ya existente potencialidad de la inteligencia artificial implantado en el sistema sanitario, yendo un paso más adelanta para intentar definir el impacto real de la inteligencia artificial en los profesionales de la salud y las implicaciones que supondrán introducir la herramienta en organizaciones y sistemas sanitarios, con un enfoque particular en Europa y los miembros de la UE. El informe se lleva a cabo a partir de la investigación del Instituto Global McKinsey (MGI) sobre el futuro del trabajo con nuevas herramientas para el sistema de salud enfocado en Europa. Dicha información se complementa con 62 entrevistas a lideres del sector publico y privado de Europa, América del Norte y Asia, y una encuesta a 175 servicios de salud, inversores en el sector sanitario y fundadores de startups de inteligencia artificial y otros ejecutivos, realizadas entre diciembre 2019 y enero 2020.

El informa tiene como objetivo proporcionar no solo una perspectiva integral sobre la inteligencia artificial en la atención médica, sino también basar esta visión en la realidad de las personas encargadas de hacer realidad la inteligencia artificial en la atención médica, escuchando sus opiniones, frustraciones y sugerencias. Teniendo en cuenta que todavía es pronto para comprender el gran potencial de la inteligencia artificial en el sector de la salud. El informe ayuda a definir los limites entra la aspiración, la realidad y la exageración, proporcionando ideas interesantes sobre la inteligencia artificial en la realidad sanitaria y como los profesionales de la salud e inversores de la innovación navegan y priorizan esta nueva herramienta.
Contenido

Prefacio

Resumen

Capítulo 1: Introducción

Capítulo 2: Inteligencia artificial en la atención médica actual

Capítulo 3: ¿Cómo cambiara la inteligencia artificial los trabajos de la atención médica?

Capítulo 4: ¿Qué necesitamos cambiar para afrontar la adaptación de la inteligenciar artificial en la atención medica?

Capítulo 5: Hallazgos y recomendaciones clave

Anexo 1: Lista de entrevistas

Anexo 2: MGI metodología

Anexo 3: Encuesta

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La transformación de la asistencia sanitaria con la inteligencia artificial

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La inteligencia artificial nos da la posibilidad de transformar la forma en la que se brinda la asistencia y la atención sanitaria

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1950s: Alan Turing propone el Test de Turing.

1956: John McCarthy acuña el término "inteligencia artificial".

1967: Se desarrolla el programa "ELIZA", uno de los primeros chatbots.

1980s: Se introduce el algoritmo de retropropagación.

1997: Deep Blue de IBM vence a Garry Kasparov en ajedrez.

2012: AlexNet gana el concurso ImageNet.

2016: AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go.

2020s: Avances en modelos de lenguaje como GPT-3 y visión por computadora.

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En la actualidad, la inteligencia artificial se usa en cuestiones como el procesamiento de lenguaje natural, la automatización de procesos industriales o incluso la selección de contenidos. Los diferentes tipos de IA ya son parte de procesos de toda clase.

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En la actualidad, la inteligencia artificial se usa en cuestiones como el procesamiento de lenguaje natural, la automatización de procesos industriales o incluso la selección de contenidos. Los diferentes tipos de IA ya son parte de procesos de toda clase.

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La inteligencia artificial (IA) se ha integrado en muchos aspectos de nuestra vida diaria. Ejemplos:

1. Asistentes virtuales: Siri, Google Assistant, Alexa y Cortana utilizan IA para responder preguntas, establecer recordatorios, reproducir música y controlar dispositivos inteligentes en el hogar.

2. Motores de búsqueda: Google y Bing utilizan algoritmos de IA para ofrecer resultados de búsqueda relevantes y personalizados basados en el historial de búsquedas y las preferencias del usuario.

3. Recomendaciones personalizadas:

Streaming de medios: Plataformas como Netflix, YouTube y Spotify utilizan IA para recomendar películas, videos y música basados en el historial de visualización y escucha.

Compras en línea: Amazon y otros sitios de comercio electrónico sugieren productos que podrían interesar al usuario basándose en compras anteriores y comportamientos de navegación.

4. Redes sociales: Facebook, Instagram, Twitter y TikTok emplean IA para mostrar contenido relevante en los feeds de noticias, detectar y eliminar contenido inapropiado, y recomendar amigos y conexiones.

5. Publicidad digital: Google Ads, Facebook Ads y otras plataformas publicitarias utilizan IA para dirigir anuncios a públicos específicos en función de sus intereses y comportamientos en línea.

6. Reconocimiento de imágenes y voz:

Aplicaciones de fotos: Google Photos y Apple Photos usan IA para organizar y etiquetar fotos automáticamente.

Sistemas de seguridad: Cámaras de vigilancia inteligentes utilizan reconocimiento facial para identificar personas.

7. Traducción automática: Google Translate y otros servicios de traducción en línea emplean IA para traducir texto y voz en tiempo real.

8. Aplicaciones de navegación y transporte: Google Maps y Waze utilizan IA para ofrecer rutas optimizadas y actualizaciones de tráfico en tiempo real.

9. Vehículos autónomos: Empresas como Tesla y Waymo utilizan IA para desarrollar y mejorar la tecnología de conducción autónoma.

10. Chatbots y atención al cliente: Muchas empresas utilizan chatbots impulsados por IA en sus sitios web para responder preguntas frecuentes y asistir a los clientes en tiempo real.

11. Corrección y sugerencias de texto: Herramientas como Grammarly y los correctores ortográficos y gramaticales en aplicaciones de procesamiento de texto utilizan IA para mejorar la escritura y sugerir correcciones.

12. Educación: Plataformas como Duolingo y Coursera utilizan IA para personalizar la experiencia de aprendizaje y ofrecer recomendaciones de cursos.

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Beneficios de la IA en tu vida cotidiana | Samsung 

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Mejoras en la implementación de la I.A. 

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Mejoras en la implementación de la I.A. 

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MEJORES BENIFICIOS Y DESVENTAJAS DE LA I.A .

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Desde 'chatbots' hasta mantenimiento predictivo, empresas de todos los sectores están poniendo la IA a trabajar para generar valor empresarial. Aquí es donde está teniendo su mayor impacto.

Organizaciones de todo el mundo están implementando IA de diversas formas para agilizar procesos, optimizar costes, prevenir errores humanos, ayudar a los clientes, administrar sistemas de TI y aliviar tareas repetitivas, entre otros usos. Y con el auge de la IA generativa, los casos de uso de la inteligencia artificial en la empresa no harán más que ampliarse.

Para comprender mejor cómo las empresas están poniendo la IA en práctica, la consultora Deloitte ha encuestado a 2.620 líderes empresariales globales, en 13 países, como parte de su informe Fueling the AI Transformation. La encuesta identificó los usos más destacados de la IA para una variedad de sectores verticales, que van desde servicios financieros hasta servicios gubernamentales y públicos.

A continuación se presenta nuestro análisis de las 12 formas más populares en que se utiliza la IA en todas las industrias empresariale s hoy en día, a medida que las empresas buscan capitalizar la promesa de la inteligencia artificial de mejorar el servicio al cliente, reducir los costes comerciales y potenciar los procesos comerciales.

1. Optimización de precios en la nube

Las organizaciones se apoyan en la IA para ayudar a reducir los costes de la nube y encontrar soluciones rentables para ejecutar aplicaciones en ese entorno. Airbnb es una empresa que utiliza IA para optimizar los precios en AWS, utilizando IA para administrar la capacidad, crear herramientas personalizadas de datos de uso y costes y optimizar el almacenamiento y la capacidad informática. Dropbox es otra empresa que utiliza la IA para optimizar los costes de la nube y los gastos operativos, reduciendo su dependencia de AWS y ahorrando casi 75 millones de dólares en el proceso. Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a las empresas a optimizar los precios y el gasto en la nube al identificar patrones de uso para mejorar la predicción de costes, detectar anomalías en el uso, identificar oportunidades de ahorro y descubrir recursos más rentables para usar.

2. Asistentes de voz, 'chatbots' e IA conversacional

Las herramientas de IA conversacional, como los chatbots y los asistentes de voz, han ganado popularidad, lo que hace que la tecnología sea más accesible, ofrece soporte a los clientes y reduce la carga de los representantes de soporte de TI. En Estée Lauder, la compañía ha lanzado un asistente de maquillaje con voz diseñado para ayudar a las personas con discapacidad visual a maquillarse. Mientras tanto, empresas como Pentagon Credit Union (PenFed) están utilizando chatbots e inteligencia artificial conversacional para ayudar a los clientes a obtener respuestas a preguntas comunes más rápidamente, reduciendo la carga de los representantes de servicio al cliente.

3. Optimización del tiempo de actividad/confiabilidad

Para las empresas que dependen de servicios web o comercio electrónico, mantener el tiempo de actividad y la confiabilidad del sitio web es una prioridad absoluta. La IA ayuda a las organizaciones a lograr esto escaneando constantemente sistemas, redes y procesos en busca de ineficiencias, posibles interrupciones e identificando amenazas inminentes de una manera que los humanos nunca podrían lograr. Casi todas las organizaciones importantes están empleando IA para respaldar sus necesidades únicas de confiabilidad y tiempo de actividad. Netflix, Uber, Facebook, Salesforce, Airbnb y muchos más están implementando IA para monitorizar, mantener y mantener sus servicios en funcionamiento y disponibles para los clientes. Para las empresas que ofrecen servicios digitales las 24 horas del día, el uso de la IA puede ayudar a identificar problemas antes de que comiencen y, al mismo tiempo, reducir los casos de fallos, piratería informática y errores humanos.

4. Mantenimiento predictivo

En GE, la IA se aprovecha periódicamente para el mantenimiento predictivo, analizando datos directamente de los motores de los aviones para identificar cualquier problema, el mantenimiento necesario y garantizar la seguridad general de los aviones. Rolls-Royce también ha encontrado uso para la IA en el mantenimiento predictivo para mejorar la eficiencia de los motores a reacción y reducir la cantidad de carbono que producen sus aviones, al mismo tiempo que agiliza los programas de mantenimiento a través de análisis predictivos. La Autoridad de Agua y Alcantarillado del Distrito de Columbia está utilizando el mantenimiento predictivo para identificar posibles roturas en las tuberías de agua y monitorizar el desempeño de los sistemas de recolección. DC Water incluso tiene una herramienta de inteligencia artificial llamada Pipe Sleuth que puede revisar imágenes de CCTV de tuberías de alcantarillado para evaluar sus necesidades de mantenimiento en tiempo real.

5. Operaciones de atención al cliente

La IA se ha convertido en una herramienta de referencia para las operaciones de servicio al cliente, que ayuda a las organizaciones a garantizar que los clientes reciban el soporte que necesitan y, al mismo tiempo, alivia parte de la carga de los representantes de servicio y los centros de llamadas. Cuando el negocio de Lufthansa Group se vio interrumpido por la pandemia de COVID-19, sus centros de llamadas se vieron abrumados por clientes que intentaban navegar vuelos cancelados y reprogramados, lo que aceleró el avance de la compañía hacia la transformación digital en estas áreas. Para otras empresas, el uso de la IA en el servicio al cliente también se ha visto impulsado por las mayores expectativas de los consumidores. McKinsey informa que alrededor del 67% de los millennials " esperan un servicio al cliente en tiempo real " y el 75% de los clientes esperan una "experiencia de servicio consistente en todos los canales". Unilever, que esaprovechar la API de GPT para crear herramientas de inteligencia artificial para minimizar el desperdicio de alimentos y generar automáticamente listas de productos, también está utilizando la API para crear una plataforma que filtra los correos electrónicos enviados al servicio de atención al cliente, clasifica el spam de los mensajes legítimos y los amplía a los agentes de servicio al cliente.

6. Personalización

Cuando inicia sesión en su aplicación de redes sociales o servicio de transmisión por secuencias favorito, la experiencia se adapta a sus gustos personales y hábitos de navegación, hasta los anuncios específicos. La IA ha ayudado a las empresas a ofrecer productos y contenidos a audiencias específicas, garantizando que cada aplicación o servicio que utilice se adapte personalmente a los intereses únicos del usuario. Spotify le ofrecerá un nuevo artista, Amazon le recordará que es hora de abastecerse de sus productos más comprados y le sugerirá productos relacionados que podrían interesarle y YouTube le ofrecerá una fuente seleccionada de contenido adecuado a sus intereses. La personalización de la IA utiliza datos, participación del cliente, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y más para crear experiencias altamente personalizadas para los usuarios finales y los clientes. Gigante minorista Nordstrom también utiliza IA en su Nordstrom Analytical Platform (NAP) para obtener conocimientos más profundos sobre las actividades de sus clientes y proporcionar predicciones para ofrecer experiencias más personalizadas a sus clientes. La empresa también utiliza IA para gestionar el control de inventario, navegar por el proceso de cumplimiento y enrutar pedidos a la tienda más cercana para los clientes, entre otras aplicaciones.

7. Gestión de operaciones de TI

Las herramientas de gestión de operaciones de TI de IA (AIOps) están ganando popularidad. Según un informe de OpsRamp, las empresas están utilizando plataformas AIOps para alertas inteligentes (70%), análisis de causa raíz (57%), detección de anomalías y amenazas (52%), corrección automática de incidentes (50%) y optimización de la capacidad ( 27%). Delta Airlines ha utilizado AIOps para crear un "entorno de simulación digital a gran escala para su operación global", que según la compañía es una "primera vez en la aviación comercial de pasajeros", para mantener la confiabilidad, especialmente durante las inclemencias del tiempo. La plataforma analiza puntos de datos operativos y los utiliza para crear resultados hipotéticos que ayuden a los empleados de Delta a tomar "decisiones críticas antes, durante y después de interrupciones a gran escala" según un comunicado de prensa de Delta .

8. Automatización de procesos

La IA ha demostrado ser una herramienta eficaz para automatizar procesos que requieren mucho tiempo y que a menudo son propensos a errores humanos. Al automatizar procesos, las organizaciones pueden liberar a los empleados para trabajar en proyectos más complejos. Atlantic Health System utiliza la automatización de procesos para agilizar el proceso de obtención de autorizaciones previas, impulsado por la necesidad de aliviar la mayor carga de trabajo provocada durante la pandemia de COVID-19. La automatización de las autorizaciones previas ayuda a acelerar el tiempo de tratamiento, liberando a los médicos y enfermeras para centrarse en los pacientes y reduce los esfuerzos manuales para obtener autorización y programar citas. Johnson & Johnson ha combinado RPA con ML, AI y minería de tareas para identificar y automatizar procesos complejos que abarcan todos los departamentos. AT&T es otra empresa que ha utilizado la automatización de procesos desde 2015 para aliviar las extensas tareas de entrada manual de datos, que desde entonces ha evolucionado para optimizar varios procesos en toda la organización.

9. Información financiera y contabilidad

Intuit es una organización que utiliza IA para mejorar el análisis de datos sobre la planificación financiera de los clientes, con más de 730 millones de "interacciones de consumidores impulsadas por IA por año, lo que genera 58 mil millones de predicciones de aprendizaje automático por día". Utilizando su propia plataforma de sistema operativo de IA generativa (GenOS), Intuit puede implementar grandes modelos de lenguaje financiero que se especializan en impuestos, contabilidad, flujo de caja y más. Esto ayuda a reducir las tareas repetitivas de los trabajadores y ayuda a agilizar y reducir errores en la entrada de datos, la categorización de transacciones y el procesamiento de facturas. PWC está utilizando la IA de manera similar para informar mejor la consultoría a través del procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las operaciones de modelos, el aprendizaje automático automatizado, los gemelos digitales, la IA generativa, la IA incorporada, la IA responsable y más. La compañía está invirtiendo mil millones de dólares durante los próximos tres años para "expandir y escalar" las capacidades de IA, ya que está claro que más organizaciones están comenzando a reconocer los beneficios de la IA para las prácticas contables y de informes financieros.

10. Reclutamiento/contratación

Amazon es una organización que utiliza inteligencia artificial en el proceso de contratación para seleccionar currículums, relacionar candidatos con los roles más adecuados, realizar evaluaciones iniciales de candidatos en línea y transmitir datos a los reclutadores para que se pongan en contacto con los candidatos. Esto se está convirtiendo rápidamente en una práctica común para las organizaciones para ayudar a reducir el trabajo manual involucrado en la clasificación de currículums, acelerando así el proceso de contratación y el tiempo de contratación. La IA también se puede utilizar para realizar entrevistas iniciales en vídeo. Unilever, que procesa más de 1,8 millones de solicitudes de empleo cada año, se asoció con Pymetrics para crear una plataforma en línea que puede evaluar a los candidatos a través de software de video. En la segunda etapa de las entrevistas, los candidatos responden preguntas durante 30 minutos mientras el software analiza su lenguaje corporal, expresiones faciales y elección de palabras utilizando tecnología de procesamiento del lenguaje natural y análisis del lenguaje corporal. Una vez que los empleados están en la puerta, organizaciones como Schneider Electric también utilizan la IA para ayudar a avanzar y desarrollar las carreras de los empleados, combinándolos con oportunidades de aprendizaje continuo, nuevos proyectos en la organización y oportunidades de establecer contactos con líderes de opinión en toda la organización.

11. Seguridad y calidad

La IA puede ayudar a las organizaciones a automatizar y optimizar los procesos de seguridad y garantía de calidad, garantizando que haya menos riesgos para la empresa y los consumidores, y al mismo tiempo garantizando productos y servicios de mejor calidad. Boeing está utilizando IA para detectar anomalías en los sensores de los aviones, analizar los datos recopilados desde los aviones y mejorar la seguridad general de los vuelos. La IA también se puede integrar en los productos para garantizar mejor su seguridad y la de las personas que los utilizan. Google, por ejemplo, ha implementado funciones de seguridad de IA en su línea de productos Nest, con la capacidad de detectar intrusos, así como humo o monóxido de carbono. También puede utilizar IA para ayudar a identificar si hay una emergencia real o si se trata de una falsa alarma. Este año, Boeing también se asoció con Shield AIpara "explorar la colaboración estratégica en las áreas de capacidades autónomas e inteligencia artificial en programas de defensa actuales y futuros". Shield AI ha creado una tecnología llamada Hivemind, que permite a la IA volar drones y aviones de forma autónoma sin GPS, comunicaciones ni piloto humano.

12. Optimización del horario laboral

La IA se ha abierto camino en muchos procesos, ayudando a las empresas a optimizar esfuerzos que antes requerían mucho tiempo para los gerentes. Esto es especialmente cierto cuando se trata de la optimización del horario de la fuerza laboral, donde la IA ha ayudado a las empresas a optimizar la programación, considerando varios factores como la disponibilidad de los empleados, el tráfico de clientes y las habilidades y preferencias de los empleados, todo al mismo tiempo para identificar el horario óptimo. Empresas como Walmart, Starbucks, Costco, Delta Airlines, Target y muchas más utilizan esta tecnología para identificar el mejor horario para las necesidades de la empresa.

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Los casos de uso e implementaciones de IA más populares en la empresa hoy en día

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Desde 'chatbots' hasta mantenimiento predictivo, empresas de todos los sectores están poniendo la IA a trabajar para generar valor empresarial. Aquí es donde está teniendo su mayor impacto.

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Analiza los datos de los equipos, para predecir la carga y la demanda mediante Deep Learning. Se anticipa a posibles fallos de funcionamiento e intervenir en una fase temprana.

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La inteligencia artificial ha tenido un fuerte impacto en el negocio de empresas de todo tipo de sectores: desde defensa, agricultura y educación a energía, construcción y ciberseguridad. El 95% de las compañías españolas considera que esta tecnología permitirá optimizar sus operaciones, según un estudio de Microsoft y la consultora EY. En este contexto, la inversión en este tipo de sistemas no para de aumentar. Se prevé que el mercado entorno a la inteligencia artificial sea una de las áreas que más crezca en Europa en los próximos tres años, con una cifra de inversión que llegará a los 4.366 millones de euros y con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 36% entre 2018 y 2022, según IDC. Estos son algunos de los sectores donde más avanzada se encuentra la tecnología.

Comercio minorista

El sector del comercio minorista o 'retail' lidera el gasto global en sistemas de inteligencia artificial, según IDC. La consultora prevé este año una inversión de 5,9 mil millones de dólares por parte de las compañías del sector. Cada vez son más las empresas que apuestan por esta tecnología. Mientras que en 2016 solo el 4% de las compañías en esta industria utilizaron inteligencia artificial, en 2018 lo hicieron un 28%, según un informe publicado por el Instituto de Investigación de Capgemini.

Aymen Chakhari, especialista en inteligencia artificial de la consultora tecnológica Devoteam, explica que esta tecnología se está usando principalmente para crear motores de recomendación, optimizar anuncios y establecer modelos predictivos que permiten conocer mejor a los usuarios y adaptarse a sus necesidades. De esta forma, es posible gestionar de forma más eficiente las existencias de producción y ajustar mejor las necesidades de almacenamiento en función de la demanda. La inteligencia artificial también puede transformar por completo las tiendas tradicionales. Por ejemplo, existen espejos interactivos para que un cliente vea cómo le queda una prenda sin tener que ponérsela o probadores inteligentes que recomiendan complementos. Además, los 'chatbots' facilitan la comunicación con el cliente en servicio pre y posventa.

Banca y finanzas

El sector de la banca y las finanzas invertirá este año 5,6 mil millones de dólares en sistemas de inteligencia artificial, según las estimaciones de IDC. Será así la segunda industria, solo por detrás del 'retail', que más gastará en esta tecnología. Chakhari subraya que esta tecnología se utiliza sobre todo para la detección del fraude, la segmentación de clientes, analizar las tendencias de mercado y lograr una mayor precisión, automatización y rapidez en el 'credit scoring' -un 'software' que en base a la información disponible recomendará la aprobación o no de una operación de financiación-.

Según un estudio de la consultora CB Insights centrado en 'startups' de IA, el sector también aprovecha la inteligencia artificial para transformar los datos en información útil hacia los clientes, y realizar así una gestión financiera personalizada. Es el caso de BBVA, cuya apuesta por esta tecnología ha permitido la creación de servicios como BBVA Valora, el sistema que permite conocer el precio de la compra o alquiler de un inmueble, o Bconomy, la herramienta para mejorar la salud financiera de los clientes. El pasado mes de junio la entidad reforzó su apuesta por los datos con la creación de la AI Factory, un centro global de desarrollo formado por un equipo inicial de 150 personas con perfiles multidisciplinares, como científicos y arquitectos de datos e ingenieros y desarrolladores de 'software'.

El objetivo principal de esta factoría es que la inteligencia artificial llegue a toda la organización a través de soluciones globales y escalables. En concreto el centro ha establecido cuatro líneas iniciales de trabajo como hoja de ruta: la mejora de la eficiencia de los procesos internos, el avance en la personalización de los productos, el apoyo a los gestores comerciales del banco en su trabajo diario, y el refuerzo de la protección frente a fraudes y ciberataques.

Salud

La inteligencia artificial es ya una realidad en el sector de la salud. Accenture prevé que este mercado alcance los 6,6 mil millones de dólares en 2021, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta del 40%. Más de la mitad de compañías en esta industria están muy interesadas en incorporar este tipo de sistemas a su trabajo, según un estudio de la misma consultora. Los ejecutivos de estas empresas señalan como principales beneficios la mejora de la ciberseguridad, la eficiencia operativa, el aumento de capacidades analíticas y el recorte de costes.

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Inteligencia artificial: ¿en qué sectores está más avanzada?

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Cada vez más compañías invierten en esta tecnología para incrementar la eficiencia operativa, establecer modelos predictivos y analizar tendencias de mercado. Mientras que en algunas industrias este tipo de sistemas aún son muy incipientes, en otras como la banca, el comercio 'retail' o la salud ya se han conseguido progresos importantes.