De las empresas consultadas, ¡el 85% ya están incorporando AI en sus procesos ! (frente al 54% del año anterior).

El 50% ya está «madurando» procesos que adoptan AI (el doble que el año anterior).

El Machine Learning Supervisado se mantiene como principal técnica, pero el deep learning sube con mucho empuje, siendo la herramienta más empleada TensorFlow, seguida del paquete Scikit.

• Todos quieren incluir AI en sus procesos. Todos están haciendo, probando o mirando, y si todavía no tienes un plan de AI para tu empresa, te van a atropellar.
• No saben muy bien cómo monetizar ese conocimiento que el AI puede extraer de los datos. Se necesitan urgentemente Data Scientist de aplicación práctiva en Procesos de Negocio. No sé que nuevo titulo en inglés se inventarán para eso.
• El volumen de datos ya no es problema. Nadie habla de eso. Ya hay tecnicas maduras para el tratamiento y guarda de Big Data
• Las Redes Neuronales lo «petan» (TensorFlow+Keras para imágenes, RNN para textos y pronósticos, CNN para reconocimiento). Y más que se van a emplear. Sin embargo Python + Scikit + PyTorch … indican que el futuro es Python, aunque no sea tan bueno (de momento) para algunas cosas como R.
• Entre muy interesantes gráficas, algo clásicas, destaco la de riesgos de los modelos creados con AI. Es la primera vez que veo esta serie de riesgos que con la metodología en la mano debes controlar, evaluados realmente en la práctica:

En sus conclusiones, informa que la AI está madurando rápido, que cada vez hay más usuarios y aplicaciones en las organizaciones de AI, a lo que añado que todavía tienen que explotar el uso de Redes Neuronales preentrenadas, ni el uso de chat-bots, de lo que no habla.
Y la recomendación de establecer Gobernanza de Datos, a lo que sugiero la casi obligación de adoptar ISOS 27001 y la 29100 como guías y reglas de buenas prácticas que pueden prevenir muchos problemas, sobre todo cuando somos tan novatos en este campo.