Cómo se usa la Inteligencia Artificial geoespacial para el desarrollo de negocios

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Cuando se trata de la relación entre el desarrollo de negocios y la innovación tecnológica, generalmente podemos separar dos escuelas de pensamiento. Hay quienes creen que el progreso tecnológico es lo que impulsa a las empresas hacia adelante. Y, por otro lado, hay quienes están seguros de que las inversiones comerciales son lo que hace posible innovaciones tales como la Inteligencia Artificial (IA) geoespacial contemporánea. Como en la mayoría de las opiniones opuestas, la verdad está en algún punto intermedio.

O, más bien, las relaciones entre la tecnología de punta y los sectores empresariales emergentes son un círculo interminable: el financiamiento empresarial de la investigación y el desarrollo permite la aparición de nuevas tecnologías, lo que a su vez conduce a nuevas oportunidades de negocios y nuevos sectores. Teniendo en cuenta esta interesante tendencia, veremos cómo los nuevos avances, como la IA geoespacial, han afectado al mundo de los negocios.

Conceptos básicos de datos geoespaciales

Durante el último medio siglo, todas las entidades, desde las grandes corporaciones hasta las principales fuerzas militares, han utilizado sistemas de información geográfica, también conocidos como GIS. Las razones para esto son bastante obvias: los datos geoespaciales y geográficos que se pueden recopilar utilizando GIS pueden ser una gran ayuda en las industrias que consumen muchos activos, como el sector público, el transporte o los sectores de energía de alto valor. De hecho, el GIS es una especie de valioso sector empresarial en sí mismo.

Lo que estamos describiendo aquí es básicamente la influencia de los datos geográficos en el mundo empresarial. Pero la tendencia mencionada ha sido constante desde los primeros satélites de principios de los años sesenta. Sin embargo, ahora podemos detectar una gran revolución, una que promete hacer un cambio de paradigma en muchas industrias a través de nuevos datos geográficos, o más bien, nuevas formas de procesarlos.

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Inteligencia Artificial geoespacial

No es necesario ser un aficionado a la ciencia para darse cuenta de cuántos cambios ha traído el aumento de la inteligencia artificial al mundo de los negocios relacionados con la tecnología. Y al igual que todas las tecnologías importantes, la inteligencia artificial ha llegado a coincidir con todas las industrias y tecnologías relacionadas. El mundo del análisis geoespacial es un muy buen ejemplo. En estos días, la IA geoespacial representa una de las tecnologías emergentes más interesantes. Tanto los gobiernos como las empresas del sector privado están utilizando esta forma altamente eficiente de análisis de datos.

Hay tres grandes tendencias que han provocado el advenimiento de la IA geoespacial: una mayor cantidad de datos geoespaciales de sensores remotos y satélites más precisos, avances de la IA tales como el aprendizaje automático (machine learning), y el aumento exponencial de la potencia computacional.

Big Data Geoespacial

Podríamos decir que el análisis geoespacial siempre fue una forma de Big Data. Después de todo, la mayoría de los datos relacionados con la observación de la Tierra se componen de imágenes en resoluciones increíblemente altas y datos cronológicos que vienen en tamaños increíblemente grandes.

Pero la facilidad del procesamiento de Big Data es lo que ha cambiado con los avances de la IA. Por un lado, obtener datos geoespaciales y usarlos de manera significativa fue bastante difícil. En el pasado, esto era algo que en su mayoría lo hacían las agencias gubernamentales y las industrias que manejaban mucho capital, como el gas y el petróleo.

Sin embargo, en 2019 el panorama del análisis de datos geoespaciales cambió por completo. Dado que los cómputos relacionados son más fáciles de realizar que nunca, se sorprenderá de los sectores que utilizan la información geoespacial. Por ejemplo, incluso empresas que se especializan en soluciones de gestión del ciclo de vida del producto han comenzado a utilizar datos geoespaciales, lo que permite la máxima eficiencia en la planificación y el desarrollo empresarial. Hay más inteligencia procesable que se puede obtener de los datos geoespaciales que nunca, especialmente en términos de negocios.

Inteligencia Artificial

Obviamente, el uso de la tecnología emergente de IA es el tema de conversación en los círculos empresariales de prácticamente todos los sectores. El número de adaptaciones comerciales prácticas de la IA está creciendo rápidamente; rara vez hay una corporación que no busca emplear e integrar metodologías de inteligencia artificial en al menos algunas de sus prácticas comerciales. Una encuesta empresarial reciente sobre esto arrojó resultados interesantes: alrededor del 35% de los encuestados cree que la IA ya es crucial para el desarrollo empresarial.

Naturalmente, los gigantescos robots tipo Terminator son lo que la persona promedio asocia con la frase «inteligencia artificial». Pero en realidad, estamos hablando de aprendizaje profundo (deep learning) y aprendizaje automático (machine learning) como tecnologías impulsadas por la IA, y capaces de realizar análisis de datos extremadamente eficientes. Y para los datos geoespaciales, tales técnicas son increíblemente importantes. Poder procesar grandes cantidades de imágenes satelitales con una enorme cantidad de detalles es algo que solo estas nuevas tecnologías pueden lograr.

El futuro de la IA geoespacial

En estos días, muchas organizaciones comerciales y gubernamentales ya están utilizando tecnología de deep leaning. Junto con los datos satelitales geoespaciales con gran cantidad de detalles, el potencial completo de este tipo de información no es algo que se encuentre en el futuro cercano, sino algo que ya está aquí. Recientemente, empresas canadienses de vivienda e hipotecas han hablado sobre cómo usan los datos satelitales y el deep leaning para rastrear el desarrollo de los mercados de vivienda como nunca antes. Esto es especialmente importante cuando se trata de comunidades indígenas y remotas, y lugares remotos que pocas entidades comerciales explorarían en busca de oportunidades comerciales.

Y a medida que la IA geoespacial llegue a su madurez, definitivamente notaremos un aumento en los sistemas de gestión de flujo de trabajo de IA. Estas tecnologías mejorarán la rentabilidad y el rendimiento general de todos los sectores.

Conclusión

Si bien los datos geoespaciales satelitales de alto detalle han estado disponibles durante décadas, los avances geoespaciales contemporáneos de IA recién nos acaban de permitir desbloquear su verdadero potencial. Muchas publicaciones en una amplia gama de industrias están hablando de los enormes beneficios comerciales de esta tecnología emergente.

 

Sally Norton
Geospatial World

 

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