Con aplicaciones como la IA, el desarrollo de moléculas, la simulación y optimización de procesos o la ciberseguridad, la computación cuántica se perfila como la tecnología que será capaz de transformar todo lo que hoy en día podemos hacer con los ordenadores. En el sector de la computación cuántica, la gran novedad ha sido que acaba de salir al mercado el chip Willow de Google, que, según sus creadores, tarda solo cinco minutos en resolver un problema concreto de cálculo, que actualmente, con las supercomputadoras más rápidas del mercado, se tardaría 10 mil trillones de años.

CONTENIDOS

Computación clásica versus computación cuántica

Google Quantum AI – el campus de inteligencia artificial cuántica de Google

Usos y aplicaciones reales de la computación cuántica

Gracias a los principios de la mecánica cuántica, el este chip hace posible afrontar y resolver problemas hasta ahora inabordables y revolucionar los campos de las matemáticas, la investigación, las finanzas y la ciberseguridad.

El nuevo chip Willlow de Google utiliza los principios de la física de partículas para crear un nuevo tipo de computadora increíblemente poderosa. Google ha asegurado que Willow allana el camino hacia una computadora cuántica útil a gran escala.

Por otro lado, algunos expertos dicen que el chip Willow  de Google es, por ahora, un dispositivo en gran parte experimental, lo cual significa que una computadora cuántica, lo suficientemente poderosa como para resolver una amplia gama de problemas en el mundo real, estaría todavía a años – y como no, a millones de dólares- de distancia.

Computación clásica versus computación cuántica

Las computadoras, que todos conocemos, procesan información a través de bits que pueden tener un valor de 0 o 1. Sin embargo, las computadoras cuánticas procesan información usando qubits, que asombrosamente pueden estar en diferentes estados simultáneamente. Esta clase de computación aprovecha algunas de las propiedades de la mecánica cuántica, como por ejemplo la superposición y el entrelazamiento cuántico, que podrían ayudar en muchas operaciones.

La superposición cuántica describe cómo una partícula puede estar en diferentes estados a la vez, mientras que el entrelazamiento cuántico describe cómo dos partículas, tan separadas como se desee, pueden estar correlacionadas de forma que, al interactuar con una, la otra reaccione también.

Aunque desde mediados del siglo pasado hay muchos físicos que comprenden muy bien las teorías detrás de la computación cuántica, en la práctica siguen surgiendo continuamente muchos desafíos con esta tecnología.  El principal de ellos está en los qubits que son muy sensibles a factores externos como la temperatura, la presión o la radiación. Estos factores acaban generando ruido y dificultando el correcto procesamiento de la información. La decoherencia cuántica sucede cuando el sistema interactúa con el medioambiente y los qubits llegan a perder propiedades cuánticas.

Debido a todas estas características, la computación cuántica y con el uso de el chip Willow de Google, puede ayudar a acelerar considerablemente el procesamiento de la información.

Google Quantum AI – el campus de inteligencia artificial cuántica de Google

En Santa Bárbara, California, está la sede del laboratorio y campus de inteligencia artificial cuántica de Google – el Google Quantum AI- que alberga un centro de datos cuánticos en el interior de unas instalaciones de estilo vanguardista.  El objetivo de este laboratorio es liderar el desarrollo de computadoras cuánticas a gran escala con corrección de errores.

Estas instalaciones son para Google fundamentales para la investigación y el desarrollo para la computación cuántica.  Con un enfoque integral, se pretende abarcar la integración perfecta de componentes de hardware, incluyendo el sistema operativo y el software orientado al usuario.

Recientemente, el equipo de inteligencia artificial cuántica de Google ha mostrado su última creación, el chip Willow de Google que ha demostrado su capacidad, no solo para corregir errores exponencialmente, sino para calcular más rápido que las escalas de tiempo conocidas.

Algunas estimaciones muestran que un procesamiento de información que podría llevar 10 mil trillones de años en una supercomputadora actual podría llegar a resolverse en solo cinco minutos con esta tecnología.

La tecnología cuántica está preparada para revolucionar las industrias y redefinir los límites de la computación, la comunicación y la innovación. Un reciente estudio ha mostrado que al menos el 51% de los profesionales de la tecnología cuántica, creen que esta tecnología está progresando mucho más rápido de lo que se había previsto originariamente.

Según Google, las implicaciones económicas,  geopolíticas y sociales de la tecnología cuántica son enormes y abarcan sectores como el transporte, los servicios financieros, los productos químicos, la atención sanitaria y otros.

Fuente: https://blog.google

Usos y aplicaciones reales de la computación cuántica

La informática cuántica ha llegado para quedarse y, aunque todavía está en una fase muy temprana, lo cierto es que ya empieza a ofrecer ventajas aprovechables. La más significativa ha sido proporcionar una nueva forma de pensar, enfrentando los problemas con perspectivas innovadoras. Entre las posibles aplicaciones de la computación cuántica se encuentran:

1. Avances en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Estas son dos áreas especialmente interesantes, pues ambas se basan en procesos probabilísticos.

2. Criptografía y ciberseguridad

Gran parte de los algoritmos de encriptación que usamos a diario se basan en lo costoso que resulta una determinada operación matemática en los ordenadores clásicos, pero para las computadoras cuánticas es mucho más fácil y rápido. Todo esto, está logrando que se replantee la ciberseguridad en todos sus aspectos y que empresas, como Google o Meta, ya estén utilizando algoritmos de PQC- criptografía post-cuántica- para mejorar la seguridad frente a los futuros ordenadores cuánticos.

3. Diseño de materiales, moléculas y medicamentos

Para diseñar o simular una molécula es necesario realizar muchos cálculos de todas las interacciones cuánticas que se producen en ella. Con un superordenador clásico a penas se pueden llegar a simular moléculas de unos pocos átomos. Pero con la computación cuántica, la correlación es enorme y se podrán manejar moléculas muchísimo más complejas.

4. Simulaciones

Las simulaciones, especialmente aquellas que se pueden equiparar con procesos físicos o químicos, son las grandes candidatas a ser procesadas con la computación cuántica que, en esencia, tiende a comportarse como un sistema físico.

5. Estudio del clima

Otro campo relacionado con la física, en el que además es necesario el uso de gran cantidad de datos, como es el del clima, también se verá beneficiado por la computación cuántica, que permitirá elaborar modelos que, por ejemplo, ayuden a estudiar los efectos del cambio climático.

6. Inversión, logística y transporte

Las áreas, en general, en donde existen una gran cantidad de opciones, son las que queremos saber cuál es la mejor. La optimización es una de las áreas que se pueden ver enormemente mejorada, explotando las particularidades de la mecánica cuántica a través de la computación cuántica.

Aunque estamos todavía en los inicios, la inteligencia artificial (IA) va a ser,  a nivel mundial, el motor más importante para la innovación en las próximas décadas. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, aprender de ellos y tomar decisiones, revolucionará la mayor parte de los sectores industriales.  También las empresas, sin importar cuál sea su tamaño. Ante estos cambios inminentes, debemos estar preparados. En el post de hoy, vamos a profundizar en cómo introducir la IA en el trabajo cotidiano en la Pyme, por medio de una serie de herramientas prácticas, de fácil implementación, que además tienen un coste muy accesible.

CONTENIDOS

Automatización de procesos con la IA

La Atención al Cliente con IA

Análisis de Datos y toma de decisiones con IA

1. Análisis Predictivo con IA para Pymes

2. Segmentación de clientes con IA para Pymes

Herramientas de IA para crear textos en la Pyme

1. ChatGPT

2. Bing Chat

3. Yatterplus.in

Conclusión

Automatización de procesos con la IA

La automatización es uno de los usos más interesantes de la IA en el trabajo cotidiano de la PYME, pues permite reducir el tiempo que dedicamos a ciertas tareas monótonas. Con la IA, por ejemplo, se pueden automatizar o semiautomatizar áreas como la contabilidad, la gestión administrativa o la atención al cliente.

La Atención al Cliente con IA

El uso de chatbots y asistentes virtuales está transformando la atención al cliente. Los chatbots, muy populares hoy en día en las páginas web de muchas empresas, tienen buenas capacidades, aunque a veces resultan limitadas. Las herramientas más populares para crear chatbots que usan las Pymes suelen ser ChatGPT de OpenAI, Chatbase y Chatfuel.

Pero los nuevos asistentes virtuales basados en IA, que apenas se empiezan a utilizar, tienen muchísimo más potencial que los chatbots convencionales. Los agentes virtuales pueden conectarse con terceras fuentes de datos o consultar información sobre los clientes para dar respuestas personalizadas e incluso, en un futuro cercano, realizarán, por sí mismos, gestiones completas. Como dato curioso, el asistente virtual mejor valorado en el 2024 ha sido Alexa de Amazon, gracias a su gran cantidad de habilidades y su capacidad para controlar una amplia gama de dispositivos compatibles.

Para crear asistentes virtuales e introducir la IA en el trabajo cotidiano en la Pyme, los expertos recomiendan aplicaciones como ClickUp, Slack, Zoom o QuicKBooks.

Análisis de Datos y toma de decisiones con IA

La IA facilita el análisis predictivo y el análisis de grandes datos, ayudando a las Pymes a tomar decisiones basadas en la información. Los CRM basados en IA pueden analizar patrones de comportamiento y predecir futuras tendencias, para que la empresa pueda anticiparse a las necesidades del mercado y ajustar sus estrategias coherentemente.

1. Análisis Predictivo con IA para Pymes

El análisis predictivo utiliza algoritmos de IA para analizar datos históricos y predecir futuros resultados. Se puede aplicar en la predicción de ventas, la optimización de campañas, la identificación de tendencias de mercado o la anticipación de necesidades de inventario.

Existen herramientas pensadas para grandes volúmenes de datos y presupuestos, como es el caso de Microsoft Azure Machine Learning, pero también hay opciones dirigidas a la pequeña y mediana empresa. Por ejemplo, para una Pyme se puede utilizar el módulo gratuito de Google Analytics Predictive Metrics, que sirve para entender mejor la estacionalidad de las ventas, conversiones, las campañas de marketing, etc. La opción avanzada de esta herramienta solo está incluida en Google Analytics 360, que lamentablemente tiene un precio bastante prohibitivo para una Pyme.

A nivel de CRM tenemos dos opciones interesantes para Pymes: Zoho Analytics y Microsoft Power Bi, ambas con precios muy asequibles: 24 Euros/mes la primera y 9,40 Euros/mes la segunda.

2. Segmentación de clientes con IA para Pymes

La segmentación de clientes con IA implica el uso de algoritmos para analizar los datos de los clientes y agruparlos en segmentos basados en comportamientos, preferencias y características demográficas.

Existen opciones adicionales para el análisis de sentimiento (análisis de las opiniones de nuestros clientes, basándonos en la intención o sentimiento del texto), optimización de precios, personalización de la experiencia de uso, etc. Pero antes de entrar en todo esto, primero hay que ir construyendo una buena base de datos, bien segmentada y más tarde, se podrá evolucionar hacia análisis más sofisticados.

En esta línea de trabajo tenemos el caso de Stitch Fix, una empresa de moda inglesa, muy interesante, que ha aprovechado la IA para personalizar las recomendaciones de productos a sus clientes. Esta organización utiliza algoritmos de IA para analizar el estilo personal de cada cliente basándose en sus preferencias y en la retroalimentación de la información que este le ofrece.

Herramientas de IA para crear textos en la Pyme

Una de las cosas más sencillas, al principio, para introducir la IA en el trabajo cotidiano de la PYME, es crear textos y buscar información rápidamente. Esto nos permitirá empezar a familiarizarnos con la IA y al mismo tiempo, ahorrarnos trabajo.

1. ChatGPT

Aunque en la actualidad es una de las aplicaciones más populares del mercado, todavía son pocas las empresas que lo han integrado en sus procesos de trabajo diario. ChatGPT es un sistema de texto que procesa y genera respuestas en lenguaje natural y en tiempo real. Además, comprende múltiples idiomas y contextos, lo que le convierte en una herramienta de IA muy útil para muchas áreas en una Pyme, como soporte al cliente, análisis de datos y automatización de tareas.

Para una Pyme, ChatGPT puede resultar valioso a la hora de mejorar la experiencia del cliente. Es posible integrarlo en el sitio web de la empresa o en una aplicación móvil, para ofrecer un soporte al cliente las 24 horas del día, responder a preguntas frecuentes, proporcionar información sobre productos o servicios y además, ayudar a los clientes a resolver problemas técnicos o de cualquier otro tipo.

ChatGPT puede ser utilizado también para analizar grandes cantidades de datos, extraer información valiosa sobre las tendencias del mercado, conocer las preferencias de los clientes y otras señales importantes que pueden ayudar a la Pyme a mejorar su estrategia de marketing y ventas.

Por último, ChatGPT puede ser una solución óptima para trabajar el marketing de contenidos en una Pyme. Este chat puede generar, por sí mismo, una gran cantidad de texto en muy poco tiempo. Aunque su redacción no es siempre perfecta y la información necesita revisiones de veracidad, permite tener un primer borrador en pocos minutos, esto a la larga te ahorrará mucho tiempo y dinero.

2. Bing Chat

Es un servicio de mensajería integrado en el motor de búsqueda de Microsoft. Permite a los usuarios chatear entre ellos sin salir de la plataforma, lo que le convierte en una herramienta muy útil a nivel profesional para una Pyme.

Bing Chat no requiere que los usuarios descarguen una aplicación separada, ya que se puede acceder a ella directamente desde el motor de búsqueda. Su sistema conversacional, a diferencia de su primo ChatGPT, tiene tres grados de respuesta (más creativo, equilibrado o preciso) según sea la búsqueda del usuario. También aporta las fuentes de la información en las que se basa sus respuestas.

3. Yatterplus.in

Este es un software que funciona en WhatsApp y sirve como centro de consultas las 24 horas del día. Al igual que en las soluciones anteriores, se responde a preguntas y a todo tipo de problemas, sencillos o complejos, como cuentas matemáticas, traducciones o consultas avanzadas.

Está ideado, según comenta su propia web, para evitar tiempo de búsqueda en internet. Es un sistema muy fácil de usar, literalmente como una conversación de WhatsApp y además es gratuito. Esta aplicación puede ahorrar mucho tiempo en la búsqueda de información y aplicarla además a distintas necesidades de nuestra empresa.

Conclusión

La IA será algo que tendremos que incorporar si o sí a nuestra vida cotidiana, pero también, más importante aún, estudiar las maneras más razonables de introducir la IA en el trabajo cotidiano en la PYME. En la implementación de la IA es importante ir de menos a más y de dentro afuera.  Hay que empezar por procesos sencillos que tengan un impacto directo, positivo y casi inmediato en la operativa del día a día. Y, sobre esa base, ir construyendo y evolucionando a funcionalidades más sofisticadas. ¡Mucha suerte en el proceso!