En el 2026 se calcula que el 30% de las aplicaciones emplearán IA, en especial para ofrecer interfaces más personalizadas*. Si bien, las aplicaciones actuales parecen inteligentes, no se comparan con lo que se empieza a experimentar con las Intelligent Applications, las cuales son capaces de aprender de sus interacciones, crear nuevas ideas y permitir una toma de decisiones automatizada, tanto en el sector empresarial como en campos del entretenimiento. Por lo que los programadores con habilidades de IA y aprendizaje automático tendrán una fuerte demanda.

Más inteligencia

Estas aplicaciones se pueden complementar con varias Inteligencias Artificiales y el aprendizaje automático, que al integrar datos de otras fuentes van mejorando sus respuestas y, en consecuencia, la atención a los clientes, con promociones adaptadas a sus necesidades y el momento del mercado. Por ejemplo, ofrecer créditos con precios dinámicos que responden a la oferta y demanda.

Así, “la inteligencia”, es una característica que será integrada en las aplicaciones con mayor frecuencia, las cuales van más allá del análisis de datos al automatizar y recomendar acciones.

Otras de las características de las aplicaciones inteligentes son: Procesamiento de Lenguaje Natural; análisis predictivo (para detectar posibles eventos) y prescriptivo (para proponer acciones). A la vez, sus interfaces son más intuitivas y se adaptan al contexto del usuario.

Al ser una aplicación cada vez más personalizada brinda a los usuarios información y análisis para hacer más sencilla y efectiva la toma de decisiones, incluso con respuestas en tiempo real. También en las aplicaciones inteligentes se integran componentes de privacidad y seguridad mejoradas.

Desafíos de las aplicaciones inteligentes

Para los programadores el desarrollo de estas aplicaciones conlleva varios retos: para brindar resultados óptimos al usuario se requieren datos de calidad a gran escala. De ahí que sea vital una adecuada recolección y gestión de los datos.

Crear una arquitectura que implemente de forma efectiva el uso de IA puede ser una tarea complicada, ya que se debe garantizar el flujo de datos y el desempeño de operaciones de aprendizaje automático. Así como lograr un procesamiento de datos en tiempo real con escalabilidad y sin afectar el rendimiento. Por supuesto, se requiere de conocimientos sobre la aplicación de modelos de IA indicados para determinados casos.

Además de lograr la conjunción y desempeño de las diferentes tecnologías y plataformas, es importante no perder de vista la facilidad de uso, para brindar una buena experiencia de usuario, además de contar con un equipo multidisciplinario para cubrir adecuadamente aspectos legales y éticos.