La inteligencia artificial (IA) está cada vez más integrada en la vida cotidiana de gran parte de la población, siendo sobre todo protagonista en el trabajo. Cada vez más sectores optan por invertir parte de sus recursos en la IA con el objetivo de tener beneficios en el largo plazo, pero la implementación no va a ocurrir de la misma manera en todos. En el caso de los sectores más pequeños, que suelen estar más digitalizados, estos parece que se beneficiarán más de inmediato y en mayor medida, mientras que otros de mayor tamaño tendrán que esperar más tiempo, según indica un reciente estudio del banco ING.
La digitalización de los sectores es algo fundamental en este aspecto, ya que en estos casos es más sencillo implementar la llamada IA generativa, "un tipo de inteligencia artificial que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música", según la define Amazon, es decir, una inteligencia capaz de generar datos y no solo analizarlos. Estas funciones permiten a los trabajadores realizar tareas de forma más fácil y rápida, aumentando su productividad y, como consecuencia, mejorando sus resultados, algo que le beneficiará a él personalmente y también a la empresa.
Los sectores más beneficiados por la IA
ING ha analizado de manera concreta algunos de los sectores que podrían verse influidos por la inteligencia artificial, siendo uno de ellos el de servicios financieros, con unas ganancias que podrían superar los 200 mil millones de euros al año una vez se implemente de manera completa. En el estudio se habla de que el sector bancario ya no solo se verá muy beneficiado, sino que lo hará rápidamente al ser un ámbito donde la mayoría de procesos ya se llevan a cabo de manera telemática, pudiendo influir en la atención al cliente o la recopilación rápida de grandes cantidades de datos, por ejemplo.
Por otro lado, otro de los sectores mejor situados para verse favorecidos por la IA es el de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Este será el que más modificado se verá según el banco que ha elaborado el estudio, pero, eso sí, será muy diferente en función de las distintas áreas donde se aplique. Las TIC las dividen entre tecnología, medios y comunicación, siendo uno de los apartados preferidos de los inversores para meter su dinero.
En este sentido, donde también está ganando enteros la inteligencia artificial es en el sector de transporte y logística, ya que esta permite agilizar procesos a través de, por ejemplo, la conducción autónoma, aunque su aplicación sí que parece que será más tardía. Según exponen, podría también servir para, a través de datos, analizar las distintas ofertas y demandas y las complicaciones que pueden surgir, como tiempos de espera o malas condiciones temporales, para así tomar mejores decisiones. Aun así, el intercambio de datos puede suponer un riesgo, razón por la cual no parece que este sector vaya a beneficiarse de la misma manera y a la misma velocidad que los dos ámbitos anteriores.
Hay sectores donde la implementación es más difícil
De igual manera que unos verán la inteligencia artificial como una oportunidad de mejorar su funcionamiento, hay otros sectores donde su aplicación no es tan fácil, poniendo como ejemplos la alimentación y agricultura o la sanidad. Este último, es cierto que le ven un gran potencial, pero actualmente es complicada su aplicación debido a problemas de privacidad o el acceso a datos, aspectos que no son fáciles de tratar. La IA podría ayudar en el análisis de imágenes o en temas administrativos, pero antes hay que resolver los temas legales, ya que, al final, hay datos que serían directamente de pacientes.
Ocurre algo similar en el sector inmobiliario, donde se estima que la IA generativa podría tener un impacto de entre 100 mil millones y 170 mil millones de euros según un estudio de McKinsey Global Institute de 2023. Sin embargo, cuándo se llegará a aplicar esta herramienta es la gran pregunta, ya que se cuestiona la calidad de los datos e incluso la falta de innovación, sumando la accesibilidad a los propios datos, que en muchas ocasiones son privados.
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