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IA en lugares inesperados: Transformando el cuidado de la salud, los videojuegos, el comercio minorista y otros sectores

12 agosto 2024

Read Time Más de 10 min.

Explore el impacto transformador de la inteligencia artificial conforme se abre camino en una serie de sectores inesperados, revolucionando el cuidado de la salud, los videojuegos y el comercio minorista.

Sectores inesperados que utilizan la IA: Cuidado de la salud, videojuegos y más

La inteligencia artificial (IA) ha dejado su huella en muchos lugares inesperados, creando soluciones innovadoras y transformando sectores de formas que antes se creían imposibles. Desde el cuidado de la salud hasta los videojuegos y el comercio minorista, la IA está impulsando la eficiencia, mejorando las experiencias de los usuarios y creando nuevas oportunidades de crecimiento. En este blog, exploraremos el poder transformador de la IA en tres sectores inesperados:

La integración de la IA generativa en el cuidado de la salud representa un importante avance en la optimización de las operaciones, la reducción de costos y la mejora de la atención al paciente. Esta aplicación avanzada de la IA está transformando la forma en que los profesionales de la salud abordan sus tareas diarias e interactúan con los pacientes.

Automatización de tareas rutinarias

La IA generativa es especialmente útil para la automatización de tareas administrativas y clínicas rutinarias, que suelen consumir una cantidad sustancial del tiempo de los profesionales de la salud. El uso de la IA para este tipo de tareas permite al personal del cuidado de la salud dedicar más tiempo a la atención directa del paciente. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden actualizar automáticamente los registros de los pacientes, programar citas y gestionar la facturación, lo que reduce la carga administrativa y minimiza el riesgo de errores humanos.

Creación de planes de tratamiento personalizados

Una de las aplicaciones más impactantes de la IA generativa es el desarrollo de planes de tratamiento personalizados. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos de historias clínicas electrónicas (HCE), información genética e investigaciones en curso, la IA puede identificar las opciones de tratamiento más eficaces adaptadas a las necesidades individuales de cada paciente. Este enfoque es especialmente beneficioso en casos complejos como el cáncer o las enfermedades crónicas, en los que la personalización del tratamiento puede mejorar significativamente los resultados.

Predicción de resultados de pacientes

La IA generativa también cumple un papel fundamental en la predicción de resultados de pacientes. Puede procesar y analizar datos de salud históricos y datos clínicos actuales para pronosticar la evolución de una enfermedad o la posible respuesta a un tratamiento específico. Esta capacidad tiene un valor incalculable para el manejo proactivo de las afecciones, ya que permite realizar intervenciones a tiempo y con más probabilidades de éxito, mejorando así la calidad de la atención y la satisfacción del paciente.

Asistencia en el diagnóstico

La capacidad de la IA para ayudar en el diagnóstico es otra área en la que aporta beneficios sustanciales. Los modelos generativos de IA se entrenan en vastos conjuntos de datos y pueden reconocer patrones que pueden resultar sutiles o complejos para los ojos humanos. Por ejemplo, las herramientas de diagnóstico impulsadas por la IA pueden analizar las exploraciones por imagen para detectar anomalías, como tumores en sus primeras fases, con gran precisión. Esto contribuye a un diagnóstico temprano, que a menudo es fundamental para el éxito del tratamiento.

Reducción de costos

Al automatizar tareas rutinarias, personalizar planes de tratamiento y mejorar la precisión de los diagnósticos, la IA generativa reduce significativamente los costos del cuidado de la salud. Reduce la necesidad de realizar pruebas repetitivas y procedimientos innecesarios, y ayuda a asignar los recursos de forma más eficaz. Los hospitales y los sistemas de cuidado de la salud que adopten estas tecnologías de IA pueden esperar no sólo una mejor atención al paciente, sino también una mayor eficacia operativa, lo que se traducirá en una importante reducción de costos.

La IA generativa está revolucionando el sector del cuidado de la salud al proporcionar herramientas que mejoran la eficacia, reducen los costos y mejoran la calidad de la atención al paciente. A medida que esta tecnología sigue evolucionando e integrándose más profundamente en diversos procesos del sector del cuidado de la salud, su potencial para transformar el panorama de este sector es inmenso. Al adoptar la IA generativa, los proveedores de cuidado de la salud pueden asegurar mejores resultados en salud, operaciones optimizadas y un sistema de salud más sostenible.

La IA en el sector farmacéutico

Las empresas farmacéuticas están incorporando la IA a sus operaciones para obtener mejores resultados en los pacientes, analizar datos y agilizar los procesos de desarrollo de fármacos. La IA se está implantando actualmente en el sector para reducir errores humanos, agilizar procesos y analizar datos para desarrollar nuevos productos farmacéuticos. Como resultado, la IA tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes, reducir los costos para los participantes del sector y revolucionar la industria farmacéutica.

Las empresas farmacéuticas líderes del sector están adoptando la inteligencia artificial para generar valor para el futuro de su empresa. Por ejemplo, empresas como Eli Lilly* están aprovechando la IA para innovar y reducir los costos asociados al desarrollo de fármacos. Los avances tecnológicos en IA son cruciales para avanzar en el desarrollo de fármacos y mejorar la atención a los pacientes, permitiendo un descubrimiento más rápido y preciso de nuevas terapias.

La IA en el sector biotecnológico

La IA está revolucionando la investigación y el desarrollo biotecnológicos al proporcionar potentes herramientas para el análisis de datos y la generación de valiosos conocimientos. Este es un análisis más detallado de cómo determinadas empresas están aprovechando la IA en este sector:

Amgen*

Amgen está a la vanguardia de la utilización de la IA para acelerar el descubrimiento y desarrollo de fármacos. Mediante el empleo de algoritmos de IA, Amgen puede analizar vastos conjuntos de datos de información genética, registros de pacientes y datos biológicos para identificar posibles dianas farmacológicas con mayor rapidez y precisión. La IA ayuda a agilizar el proceso de identificación de los compuestos con mayores probabilidades de éxito, reduciendo significativamente el tiempo y el costo asociados a los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos. Además, el modelado predictivo impulsado por la IA permite a Amgen simular los efectos de los fármacos en los sistemas biológicos, lo que posibilita el diseño de terapias más eficaces y específicas.

El principal impacto de la IA en el sector biotecnológico

Más allá de las empresas individuales, la IA está transformando el panorama biotecnológico al permitir el desarrollo de la medicina personalizada y las terapias de precisión. Los algoritmos de IA analizan los datos específicos de cada paciente para adaptar los tratamientos a los perfiles genéticos y biológicos de los individuos, lo que conduce a intervenciones más eficaces y específicas. Este enfoque personalizado es especialmente valioso en el tratamiento de enfermedades complejas como el cáncer, donde la IA puede identificar las opciones de tratamiento más prometedoras en función de las características únicas de un paciente.

Además, la IA está facilitando la integración de datos multiómicos (como la genómica, la proteómica y la metabolómica) para proporcionar una comprensión holística de los procesos biológicos. Este análisis exhaustivo ayuda a los investigadores a descubrir nuevos biomarcadores, comprender los mecanismos de las enfermedades y desarrollar estrategias terapéuticas novedosas. La capacidad de la IA para sintetizar e interpretar grandes cantidades de datos biológicos está impulsando la innovación en la investigación biotecnológica y allanando el camino para descubrimientos revolucionarios.

La industria de los videojuego ha sido durante mucho tiempo un campo de pruebas para las tecnologías de IA, que mejoran tanto el desarrollo de los juegos como la experiencia de los jugadores. La IA se utiliza para crear entornos de juego más realistas y dinámicos, adaptar los niveles de dificultad de los juegos y personalizar las experiencias de juego en función del comportamiento de los jugadores. Advanced Micro Devices (AMD)* es un actor clave en el desarrollo de semiconductores impulsados por IA que mejoran los gráficos y el rendimiento de las consolas de videojuegos. Electronic Arts (EA)* utiliza la IA para transformar a jugadores de fútbol reales en personajes de videojuegos realistas, ofreciendo a los jugadores una experiencia envolvente. La creciente influencia de la IA en el desarrollo de juegos está dando forma a las tendencias de la industria y ampliando los límites de lo que es posible en los juegos.

Mejoras en el desarrollo de videojuegos

La IA desempeña un papel crucial en el desarrollo de los juegos modernos, ya que proporciona a los desarrolladores herramientas que permiten crear entornos más realistas y dinámicos. Estas herramientas pueden generar paisajes de juego complejos y comportamientos realistas de los personajes no jugadores (PNJ), reduciendo la carga de trabajo de los desarrolladores humanos y permitiendo una mayor libertad creativa en el diseño de los juegos. Los algoritmos de IA pueden automatizar la creación de texturas detalladas y entornos intrincados, que tradicionalmente requerirían innumerables horas de trabajo manual.

Adaptación de los niveles de dificultad del juego

La IA mejora el compromiso del jugador ajustando dinámicamente la dificultad del juego. Analizando el rendimiento y el comportamiento de los jugadores, la IA puede modificar los retos del juego en tiempo real, proporcionando una experiencia a medida que mantiene el juego accesible y desafiante para jugadores de todos los niveles de habilidad. Esta dificultad adaptable ayuda a mantener un nivel constante de desafío, mejorando la satisfacción y la retención del jugador.

Experiencia personalizada del jugador

Los sistemas basados en la IA se utilizan para personalizar la experiencia de juego, haciéndola más atractiva para cada jugador. Al observar las elecciones y comportamientos de un jugador, la IA puede ajustar la narrativa y las interacciones del juego a las preferencias individuales. Esta personalización se extiende a la recomendación de contenidos de juego afines a los intereses del jugador, lo que aumenta aún más su compromiso con el juego.

Electronic Arts (EA)

Electronic Arts utiliza la IA para aportar un alto nivel de realismo e interactividad a sus juegos. Una aplicación notable es en los juegos deportivos como FIFA, donde EA utiliza la IA para transformar a los jugadores de fútbol de la vida real en personajes de videojuegos detallados y realistas. Esto se consigue mediante sofisticadas tecnologías de captura del movimiento combinadas con algoritmos de inteligencia artificial que analizan y reproducen los movimientos de los jugadores, sus expresiones faciales e incluso sus estilos de juego. Al incorporar estas simulaciones realistas, EA proporciona a los jugadores una experiencia inmersiva que refleja fielmente los acontecimientos deportivos reales.

EA también aprovecha la IA para mejorar las mecánicas de juego y la interactividad. Por ejemplo, la IA se utiliza para mejorar la inteligencia de los PNJ, haciendo que reaccionen de forma más realista a las acciones y decisiones del jugador dentro del juego. Esto conduce a mundos de juego más creíbles y receptivos en los que las acciones de cada jugador tienen un profundo impacto en el entorno y la narrativa del juego.

Tendencias del sector

La influencia de la IA también es notoria en las tendencias más generales del sector de los videojuegos. Los desarrolladores adoptan cada vez más la IA para ampliar los límites de lo que pueden ofrecer los juegos, desde realidades virtuales profundamente inmersivas hasta argumentos complejos y evolutivos que se adaptan a las decisiones del jugador. La IA también es fundamental en el desarrollo de la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV), donde ayuda a crear experiencias más inmersivas e interactivas.

La IA está transformando el sector del comercio minorista al ofrecer soluciones que mejoran la experiencia del cliente, optimizan la administración de inventarios y agilizan las operaciones de la cadena de suministro. Este es un panorama detallado de cómo la IA está impulsando estos cambios y el impacto en los principales actores como Amazon* y JD.com*:

Mejora en la experiencia del cliente

Las tecnologías de IA son fundamentales para crear experiencias de compra personalizadas y atractivas para los clientes. Al analizar grandes cantidades de datos de los clientes, la IA puede identificar patrones y preferencias, lo que permite a los minoristas adaptar los esfuerzos de marketing a los compradores individuales. Esta personalización es evidente en los anuncios dirigidos, las campañas de correo electrónico personalizadas y las recomendaciones de productos que se alinean con el comportamiento y los intereses anteriores del cliente.

Los chatbots y asistentes virtuales potenciados por la IA también están mejorando el servicio al cliente al proporcionar asistencia y respuestas instantáneas a las consultas, mejorando la experiencia general de compra. Estas herramientas impulsadas por la IA pueden gestionar una amplia gama de interacciones con los clientes, desde responder a las preguntas más frecuentes hasta ayudar en la selección de productos y las decisiones de compra.

Optimización de la administración de inventarios

Una administración eficaz de inventarios es crucial para que los minoristas puedan satisfacer las demandas de los clientes sin tener un exceso de existencias. La IA desempeña un papel importante en la predicción de las tendencias de la demanda mediante el análisis de los datos históricos de ventas, las condiciones del mercado y factores externos como la estacionalidad y las promociones. Estos datos permiten a los minoristas tomar decisiones fundamentadas sobre los niveles de existencias, minimizando el exceso de inventario y reduciendo los costos de mantenimiento.

Los sistemas de IA también permiten el seguimiento del inventario en tiempo real, garantizando que los niveles de existencias se controlan con precisión en las distintas ubicaciones. Esta capacidad ayuda a los minoristas a identificar y resolver rápidamente las discrepancias, lo que se traduce en una gestión más eficaz del inventario y una reducción de los residuos.

Simplificación de operaciones de la cadena de suministro

La IA está revolucionando la gestión de la cadena de suministro al automatizar y optimizar diversos procesos, lo que se traduce en operaciones más rápidas y eficaces. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos de múltiples fuentes para identificar cuellos de botella, optimizar las rutas de reparto y predecir posibles interrupciones. Este enfoque proactivo permite a los minoristas reducir los riesgos y mantener operaciones fluidas.

Los sistemas robóticos y de automatización impulsados por IA se utilizan cada vez más en los almacenes para mejorar los procesos de picking, embalaje y clasificación. Estas tecnologías aumentan la eficacia y la precisión, al tiempo que reducen los costos de mano de obra y la probabilidad de que se produzcan errores humanos.

Amazon: A la vanguardia en la integración de la IA

Amazon es pionera en el uso de la IA para transformar sus operaciones minoristas. La empresa emplea la IA para gestionar su vasto inventario y automatizar su cadena de suministro, garantizando que los productos se entreguen a los clientes con rapidez y eficacia. Los sistemas de IA de Amazon analizan los patrones y tendencias de compra de los clientes para optimizar la asignación del inventario, lo que reduce los plazos de entrega y los costos.

El motor de recomendaciones de la empresa, impulsado por la IA, es un excelente ejemplo de cómo la IA mejora la experiencia del cliente. Mediante el análisis del comportamiento de los clientes, el motor de recomendación sugiere los productos que tienen más probabilidades de interesar a los compradores individuales, impulsando las ventas y la satisfacción de los clientes.

Cómo los semiconductores están impulsando la industria de la IA

El desarrollo de semiconductores avanzados es crucial para el crecimiento de la inteligencia artificial, ya que proporcionan la potencia de procesamiento necesaria para ejecutar algoritmos complejos de IA de forma eficiente. Los semiconductores, en particular los diseñados para aplicaciones de IA, permiten el procesamiento rápido de grandes cantidades de datos, lo que los hace indispensables para impulsar las tecnologías de IA en diversos sectores.

Funciones clave de los semiconductores en la IA

  1. Potencia de procesamiento: Los semiconductores son la espina dorsal de la informática de la IA, ya que proporcionan la potencia bruta de procesamiento necesaria para realizar cálculos intensivos. Esto es especialmente importante para tareas de IA como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que implican el procesamiento de datos a gran escala y operaciones matemáticas complejas.
  2. Eficiencia energética: Los semiconductores avanzados están diseñados para ofrecer un alto rendimiento al tiempo que minimizan el consumo de energía. Esta eficiencia es vital para las aplicaciones de IA que requieren un procesamiento constante, como el análisis de datos en tiempo real y los sistemas autónomos, donde las limitaciones energéticas pueden ser una preocupación importante.
  3. Escalabilidad: La tecnología de semiconductores permite escalar los sistemas de IA para adaptarse a los crecientes volúmenes de datos y las crecientes demandas informáticas. Gracias a los avances en el diseño de semiconductores, como el menor tamaño de los transistores y las arquitecturas innovadoras, los sistemas de IA pueden ampliarse para satisfacer las necesidades de diversas aplicaciones, desde la computación en la nube hasta los dispositivos periféricos.
  4. Chips de IA especializados: El desarrollo de chips especializados en IA, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las unidades de procesamiento tensorial (TPU) y los circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC), ha sido fundamental para acelerar el rendimiento de la IA. Estos chips están optimizados para el procesamiento paralelo y la ejecución eficiente de algoritmos de IA, ofreciendo ventajas significativas sobre las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales.

Impacto en las industrias impulsadas por la IA

El desarrollo continuo de semiconductores avanzados es vital para el progreso de la IA, ya que proporciona la base para las innovaciones que impulsan la industria. A medida que evolucionen las tecnologías de semiconductores, desbloquearán nuevas posibilidades para las aplicaciones de la IA en diversos sectores, mejorando las capacidades y ampliando el alcance de las soluciones de IA.

Conclusión

La IA está transformando todos los sectores, desde el cuidado de la salud y el sector farmacéutico hasta el de los videojuegos y el comercio minorista. A medida que la IA siga evolucionando, sus aplicaciones se ampliarán, impulsando la innovación y la eficacia en ámbitos aún más inesperados.

Para saber más sobre las formas de invertir en IA y sectores afines, explore las estrategias de VanEck que aparecen a continuación:

Ticker Nombre
SMH ETF de semiconductores

* Eli Lilly & Co (LLY US) representaba el 11,34 % del NAV de PPH al 7 de agosto de 2024.

* Amgen Inc (AMGN US) representaba el 15,22 % del NAV de BBH al 7 de agosto de 2024.

* Amazon.Com Inc (AMZN US) representaba el 18,18 % del NAV de RTH al 7 de agosto de 2024.

* Jd.Com Inc (JD US) representaba el 2,79 % del NAV de RTH al 7 de agosto de 2024.

* Advanced Micro Devices Inc (AMD US) representaba el 5,00 % del NAV de SMH al 7 de agosto de 2024.

* Advanced Micro Devices Inc (AMD US) representaba el 6,67 % del NAV de ESPO al 7 de agosto de 2024.

* Electronic Arts Inc (EA US) representaba el 6,64 % del NAV de ESPO al 7 de agosto de 2024.