Autoaprendizaje

« Tendencias-12/12/21-visto 1176 veces

  1. ¿Qué es el autoaprendizaje?
  2. ¿Por qué invertir en sistemas de autoaprendizaje?
  3. ¿Cómo invertir en sistemas de autoaprendizaje?
  4. ¿Cuáles son las ventajas del autoaprendizaje?
  5. ¿Cuál es la previsión del mercado de los sistemas de autoaprendizaje a nivel mundial?
  6. ¿Cuáles son los mejores fondos o ETFs que invierten en sistemas de autoaprendizaje?
El autoaprendizaje de la inteligencia artificial (AI) en los automóviles resultará clave para desbloquear las capacidades de los vehículos autónomos y aumentar el valor para los usuarios finales a través de la asistencia virtual. Además, esto ofrecerá a los OEM nuevas fuentes de ingresos a través de licencias, asociaciones y nuevos servicios de movilidad. Simultáneamente, estos casos de uso atraerán a esta industria a empresas relacionadas con la tecnología, el Internet de Cosas (IoT) y proveedores de servicios de movilidad. Éstas son algunas de las predicciones que ha publicado la consultora Frost & Sullivan en su último informe sobre el mercado de la automoción.

¿Qué es el autoaprendizaje?

El autoaprendizaje nace del interés personal en querer aprender de forma voluntaria  sobre algún tema en particular.  Es decir, adquirir conocimientos sobre algo mediante las capacidades de uno mismo. De ahí nacen los objetivos para desarrollar técnicas de aprendizaje automático dentro del sector tecnológico. 

Para ello, aparece la Inteligencia Artificial (IA) como sistema o máquina que tiene como objetivo imitar la inteligencia humana. Se compone de algoritmos que conforman toda una red neuronal artificial basada en las estructuras funcionales e interconexiones neuronales implicadas en un cerebro humano para llevar a cabo todo un proceso de aprendizaje automático. 

Actualmente podemos diferenciar 4 tipos de aprendizaje automático:

  • Aprendizaje supervisado: se trata de la recopilación de datos históricos junto a respuestas correctas y poder aplicarlo a nuevos datos. Aprende de sus propios errores y muchos de estos algoritmos implicados van dando respuestas aleatorias para poder ir mejorando a medida que van cometiendo errores. Un ejemplo sería la clasificación de correos electrónicos y su clasificación de si son spam o no.
  • Aprendizaje no supervisado: recopila también datos históricos pero no necesita la adhesión de respuestas correctas, por lo que no podremos calcular los errores que puedan presentar los resultados. Se basa en un aprendizaje de los datos nuevos y que se van construyendo por sí mismos. 
  • Aprendizaje semi-supervisado: basado en la recopilación de datos históricos con o sin respuestas. Sería una combinación entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. 
  • Aprendizaje por refuerzo: se trata de un proceso más complejo. Tiene relación con el aprendizaje supervisado pero solo conocerá los resultados hasta después de un tiempo tras haber realizado una acción. No puede calcular si ha cometido algún error, va aprendiendo a medida que obtiene resultados positivos o negativos, sin poder evaluar posibles fallas en su proceso de aprendizaje. 

¿Por qué invertir en sistemas de autoaprendizaje?

El autoaprendizaje aplicado con la IA está en auge constantemente y cada vez más presente en la vida de todos, como por ejemplo, la aparición de coches automáticos y sistemas de reconocimiento de voz e imágenes. Se implementan estos sistemas de autoaprendizaje a todo tipo de sectores que van desde la sanidad, la educación y hasta los propios mercados financieros. 

Hablamos de una herramienta muy eficaz que obtiene resultados a corto plazo y que puede doblar su crecimiento de aquí a 2035 según un estudio de Accenture und Frontier Economics (2017). Una encuesta más reciente realizada en 2021 por Gartner (empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información) concluye que un tercio de las organizaciones y de proveedores de servicios con sistemas de IA invertirán un millón de dólares en los próximos dos años. Casi el 87 % de los directivos del sector que participaron en la encuesta ya priorizan los gastos en IA y prevén que las inversiones recibidas para esta materia crezcan de manera moderada a lo largo de este año 2022.

Errol Rasit, vicepresidente gerente de Gartner, indica que: "Las organizaciones tecnológicas están aumentando las inversiones en IA ya que reconocen su potencial no solo para evaluar datos críticos y mejorar la eficiencia empresarial, sino también para crear nuevos productos y servicios, ampliar su base de clientes y generar nuevos ingresos. Son inversiones serias que ayudarán a disipar el revuelo que ha surgido en torno a la IA".

¿Cómo invertir en sistemas de autoaprendizaje?

Se recomiendo invertir en compañías que se basen en proyectos de Inteligencia Artificial y que promuevan actividades que estén relacionadas con ella. 

Podemos invertir directamente a través de fondos, ETFs, acciones y derivados financieros como CDFs en IA. 

Por ejemplo,  Allianz,  una de las aseguradoras y proveedoras de servicios financieros más importantes mundialmente, ofrece desde el 2017 un fondo de inversión dedicado exclusivamente a la IA bajo el nombre de ‘Allianz Global Artificial Intelligence Fund’ y ya ha alcanzado una cifra de rentabilidad media en los últimos 3 años del 36,77%.

¿Cuáles son las ventajas del autoaprendizaje?

Gracias a la aplicación de IA en procesos tradicionales, las empresas obtienen valor añadido, ventaja competitiva, hasta pueden medir y predecir con mayor exactitud la experiencia y la productividad de los usuarios. De hecho, el gran aumento de la informática y su extenso almacenamiento de datos permite que la IA se desarrolle a gran escala y de manera continúa. 

Las ventajas más competitivas del autoaprendizaje son disminuir los errores y poder implementar acciones preventivas mediante todo su proceso de aprendizaje, además, ayuda a reducir los fraudes y ataques cibernéticos.

Otra de las ventajas que ofrece es la personalización del marketing mediante el análisis de preferencias de los usuarios y así poder, de manera automática, dar mejor servicio y promover la fidelización de clientes. 

Dentro de otros sectores como la de la industria o la fabricación, el aprendizaje automático ayuda en la planificación de productividad para conocer si las maquinarias o equipos de trabajo tendrán suficiente rendimiento. Este tipo de planificaciones también incluyen análisis de productividad de los empleados de una empresa. 

¿Cuál es la previsión del mercado de los sistemas de autoaprendizaje a nivel mundial?

En Estados Unidos se prevé un crecimiento del 68 % para el mercado de plataformas de inteligencia artificial. EE.UU. y Canadá juntos poseen aproximadamente el 26% de todas las solicitudes de patentes relacionadas con la IA a nivel mundial. IBM posee la mayor parte de las patentes relacionadas con la IA, seguida por Microsoft y Google.

Technavio expone en su último informe de investigación que el mercado de plataformas de inteligencia artificial crecerá 17,29 mil millones de dólares en un CAGR del 35% de 2020 a 2025.

Gartner presenta también un nuevo pronóstico que estima que los ingresos por software de IA en todo el mundo asciendan a un total de 62.500 millones de dólares en 2022, un aumento del 21,3 % desde 2021.

¿Cuáles son los mejores fondos o ETFs que invierten en sistemas de autoaprendizaje?

Uno de los fondos de inversión más conocidos es el DWS Invest Artificial Intelligence NC, sus sectores principales son las tecnologías de la información, semiconductores, biotecnología, farmacia y comunicaciones. Se trata de un fondo global con rendimientos anuales del 26,74 % en los últimos 3 años. 

El Echiquier Artificial Intelligence es también un fondo de inversión que busca rendimientos a largo plazo enfocado al crecimiento de empresas que desarrollen actividades vinculadas a la IA. El 76,65 % de su patrimonio está invertido en Estados Unidos. Y, por último, encontramos el que hemos visto anteriormente, Allianz Global Artificial Intelligence Fund. 

Algunos de los ETFs presentes actualmente en el mercado de sistemas de autoaprendizaje son:

  • Global X Robotics & Artificial Intelligence (BOTZ): invierte en empresas de robótica e IA.
  • iShares Automation&Robotics ETF: desean facilitar el acceso al inversor a la industria de la robótica y la automatización.
  • L&G Artificial Intelligence: también tienen como objetivo proporcionar al inversor acceso a inversiones en materia principal de IA.
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