Es octubre de 1950. Alan Turing, el genio que descifró el código Enigma y ayudó a poner fin a la Segunda Guerra Mundial, acaba de presentar un concepto novedoso.

Se llama "Test de Turing" y pretende responder a una pregunta fundamental: ¿Pueden pensar las máquinas?

El mundo se ríe. ¿Las máquinas pensar por sí mismas? No es posible.

Sin embargo, el Test de Turing pone en marcha décadas de investigación en el campo emergente de la Inteligencia Artificial (IA).

Esta investigación se lleva a cabo en los laboratorios más prestigiosos del mundo por algunas de las personas más inteligentes del mundo. En conjunto, trabajan para crear una nueva clase de ordenadores y máquinas que puedan, efectivamente, pensar por sí mismos.

Avancemos 70 años.

La IA está en todas partes. Está en los teléfonos. ¿Qué cree que impulsa a Siri? ¿Cómo reconoce un teléfono su cara?

Está en sus aplicaciones. ¿Cómo sabe Google Maps las direcciones y las rutas óptimas? ¿Cómo realiza cambios en tiempo real en función del tráfico? ¿Y cómo hace Spotify para crear listas de reproducción hiperpersonalizadas o Netflix para recomendar películas?

La IA está en los ordenadores. ¿Cómo sugiere Google elementos de búsqueda personalizados para ti? ¿Cómo utilizan los sitios web los chatbots que parecen humanos reales?

El mundo no debió reírse en 1950.

El gran Alan Turing acabó creando una sólida base sobre la que se han acumulado siete décadas de investigación innovadora. Al final, el resultado ha sido que los ordenadores y las máquinas que piensan por sí mismos no son sólo una "cosa", sino que lo son todo.

No se equivoquen. Esta "revolución de la IA", que lleva décadas gestándose, no ha hecho más que empezar.

Y es que la IA se basa principalmente en lo que los expertos del sector llaman modelos de "aprendizaje automático" (Machine Learning, ML) y "procesamiento del lenguaje natural" (Natural Language Processing, NLP). Y estos modelos se nutren de datos.

Por lo tanto, cuantos más datos tengan, mejor serán los modelos y más capaz será la IA.

Cuando digo "identidad", ¿en qué piensa?

Si es como yo, inmediatamente empiezas a pensar en lo que te hace ser, bueno, tú: tu altura, el color de tus ojos; qué trabajo tienes, qué coche conduces, qué programas te gusta ver.

En otras palabras, la cantidad de datos asociados a cada identidad individual es interminable y única.

Estos atributos hacen que los datos de identidad sean extremadamente valiosos.

Sin embargo, hasta hace poco, las empresas no tenían ni idea de cómo extraer valor de este sólido conjunto de datos. Todo esto está cambiando ahora.

Los avances en la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático están permitiendo a las empresas convertir los datos de identidad en experiencias de usuario más personalizadas, seguras y optimizadas para sus clientes, empleados y socios.

El volumen y la granularidad de los datos están explotando ahora mismo. Esto se debe, sobre todo, a que todos los objetos del mundo se están convirtiendo en dispositivos productores de datos.

Los teléfonos se han convertido en smartphones y han empezado a producir una tonelada de datos de uso.

Los coches se han convertido en coches inteligentes y han empezado a producir montones de datos de conducción en el coche.

Y las aplicaciones se han convertido en aplicaciones inteligentes y han empezado a producir montones de datos sobre las preferencias de los consumidores.

Los relojes se han convertido en smartwatches y han empezado a producir montones de datos de fitness y actividad.

A medida que nos adentramos en el "mundo inteligente", la cantidad de datos a los que tienen acceso los algoritmos de IA se ha disparado. Y esto los hace más capaces que nunca.

¿Por qué, si no, la IA ha empezado a aparecer en todas partes en los últimos años? Porque el 90% de los datos del mundo se han generado sólo en los dos últimos años.

Más datos, mejores modelos de ML y NLP, una IA más inteligente.

Es así de sencillo.

¿Y sabe qué? El mundo no va a dar ningún paso atrás en cuanto a este giro "inteligente". No. Amamos demasiado nuestros smartphones, coches inteligentes y relojes inteligentes.

En cambio, la sociedad se acelerará en esta transición. A nivel global, el mundo produce unos 2,5 exabytes de datos al día. Para 2025, se espera que esa cifra aumente a 463 exabytes.


Fuente: InvestorPlace


Volvamos a nuestro proceso.

Más datos, mejores modelos de ML y NLP, una IA más inteligente.

Así, a medida que el volumen de datos producidos diariamente se dispara más de 185 veces en los próximos cinco años, los modelos de ML y NLP serán 185 veces mejores (más o menos). Y las máquinas de IA serán 185 veces más inteligentes (más o menos).

La revolución de la IA no ha hecho más que empezar.

La mayoría de las cosas que hace un ser humano, una máquina pronto será capaz de hacerlas mejor, más rápido y más barato.

Dados los avances que la IA ha hecho en los últimos años con la ayuda de los datos -y la cantidad exponencial de ellos que aún está por llegar- me inclino a creerlo.

Con el tiempo, e inevitablemente, el mundo estará dirigido por una IA hipereficiente e hiperinteligente.

No soy el único que piensa así. Gartner predice que el 69% del trabajo rutinario de oficina estará totalmente automatizado en 2024. Y el Foro Económico Mundial ha dicho que los robots se encargarán del 52% de las tareas laborales actuales en 2025.

La revolución de la IA está llegando, y va a ser la más grande que haya visto en su vida.

Hay que invertir en esta megatendencia tecnológica emergente que promete cambiar el mundo para siempre.

Por supuesto, la pregunta sigue siendo: ¿Qué acciones de comprar?

Podría ir a lo seguro y optar por los gigantes tecnológicos de primera fila. Todos están haciendo incursiones con la IA y son apuestas de bajo riesgo y baja recompensa en la revolución de la IA. Me refiero a Microsoft, Alphabet, Amazon, Adobe y Apple.

Sin embargo, no es así como hacemos las cosas. No nos gusta lo "seguro": nos gusta lo "mejor".

En la actualidad, el software de IA empresarial está siendo utilizado de forma muy eficaz por las grandes empresas tecnológicas. Y todos los demás lo utilizan de forma ineficaz o no lo utilizan en absoluto.

Las empresas de IA actuales están cambiando eso. Y la mejor manera de jugar a la revolución de la IA es comprando los valores que están cambiando el paradigma en el que existen.

Estas acciones de IA no son la forma "segura" de jugar a la revolución de la IA. Son la mejor manera de hacerlo.

De hecho, la mejor manera de ganar a lo grande en el mercado es un secreto bien guardado en Wall Street. La verdad es que todas las acciones siguen un patrón similar. Y entenderlo es la clave para obtener grandes beneficios de forma consistente.

Las acciones pueden moverse en tres direcciones: hacia arriba, hacia abajo o lateralmente. Y eso significa que hay cuatro etapas en el ciclo de vida repetitivo de una acción:

Etapa 1 - las acciones están tocando fondo, o se mueven lateralmente después de caer.

Etapa 2 - las acciones están rompiendo al alza, o subiendo después de tocar fondo.

Etapa 3 - las acciones están tocando techo, o se mueven lateralmente después de subir.

Etapa 4 - las acciones están bajando, o van a la baja después de haber tocado techo.

Por lo tanto, ¿la forma de ganar más dinero en el mercado? Comprar cuando una acción entra en la etapa 2, antes de una gran ruptura.


Artículos relacionados: 

Este sector "nicho" del IoT está listo para un boom

La computación cuántica será más grande que el descubrimiento del fuego


Considere este y otros artículos como marcos de aprendizaje y reflexión, no son recomendaciones de inversión. Si este artículo despierta su interés en el activo, el país, la compañía o el sector que hemos mencionado, debería ser el principio, no el final, de su análisis.

Lea los informes sectoriales, los informes anuales de las compañías, hable con la dirección, construya sus modelos, reafirme sus propias conclusiones, ponga a prueba nuestras suposiciones y forme las suyas propias. 

Por favor, haga su propio análisis.


InvestorPlace es una de las mayores y más antiguas empresas independientes de análisis financiero de Estados Unidos. Creada hace más de 40 años por un visionario de los negocios llamado Tom Phillips, publica, bajo suscripción, análisis detallados y recomendaciones para inversores autónomos, asesores financieros y gestores de dinero. 


Fuente / Autor: InvestorPlace / Luke Lango

https://investorplace.com/hypergrowthinvesting/2022/09/machine-learning-breakthroughs-have-sparked-the-ai-revolution/

Imagen: Forbes

COMPARTIR:

¡Este artículo no tiene opiniones!


Deja un comentario

Tu email no será publicado. Los campos requeridos están marcados con **

El P/E apunta a una Europa infravalorada

Para saber dónde van los mercados, fíjese en los rendimientos reales