LaInteligencia Artificial Ambiental (Inteligencia Ambiental) es una tecnología que opera silenciosamente en el entorno circundante, adaptándose a nuestras necesidades sin requerir una interacción explícita.
Según Emergen Research, "la inteligencia ambiental se refiere a la integración de tecnologías inteligentes y receptivas en entornos cotidianos, lo que permite que los espacios se adapten automáticamente a las necesidades del usuario sin intervención explícita."
Esta tecnología utiliza sensores, IA, IoT y aprendizaje automático para:
A diferencia de los asistentes de voz, que requieren órdenes explícitas, la inteligencia ambiental funciona en segundo plano, haciendo que los entornos sean más intuitivos y personalizados.
Según Grand View Research, la creciente preferencia por los hogares inteligentes es uno de los principales motores de la inteligencia medioambiental. Estos sistemas supervisan y controlan el consumo de energía y optimizan la gestión de residuos, haciendo que los hogares sean más eficientes y confortables.
Según el artículo de Emergen Research, "los entornos comerciales utilizan la inteligencia ambiental para optimizar la distribución de las tiendas en tiempo real en función de los patrones de movimiento de los clientes, sin necesidad de análisis manuales."
Según Grand View Research, "los espacios de oficina modifican sutilmente la iluminación, la temperatura y la cancelación del ruido en función del tipo de trabajo realizado, mejorando automáticamente la productividad sin intervención directa del usuario."
Grand View Research estima que "el mercado mundial de inteligencia ambiental alcanzó los 18 440 millones de dólares en 2022 y se espera que crezca a un ritmo anual del 24,4% hasta 2030, cuando se calcula que alcanzará casi los 100 000 millones de dólares."
Este crecimiento se debe a:
Emergen Research identifica varias empresas líderes en el mercado de la inteligencia ambiental:
Un aspecto crítico de la inteligencia ambiental son sus implicaciones para la privacidad. Grand View Research señala el desarrollo de "técnicas de 'inteligencia ambiental' que preservan la privacidad, en las que el procesamiento se produce en el borde, con datos sensibles procesados localmente sin almacenamiento central. Estos enfoques mantienen las ventajas de la inteligencia ambiental al tiempo que abordan los problemas de privacidad".
Como muestra la investigación, las empresas con más éxito en este campo serán las que hagan invisible la tecnología, creando entornos que respondan inteligentemente a las necesidades humanas sin requerir atención.
La inteligencia ambiental representa un cambio de paradigma fundamental: ya no se trata de interactuar con la tecnología, sino de rodearse de ella para que mejore silenciosamente nuestra vida cotidiana.
Los asistentes de voz como Alexa y Siri requieren una interacción explícita (como decir "Oye Siri" o "Alexa") y ofrecen respuestas a órdenes específicas. La Inteligencia Artificial Ambiental, por su parte, funciona constantemente en segundo plano sin necesidad de órdenes explícitas, adaptando automáticamente el entorno a las necesidades de los usuarios mediante sensores y aprendizaje continuo.
Sí, en sus formas iniciales. Sistemas como termostatos inteligentes que aprenden tus preferencias de temperatura, luces que se ajustan según la hora del día y tu comportamiento, o frigoríficos que monitorizan el consumo de alimentos son ejemplos de inteligencia ambiental ya presente en muchos hogares. Según Grand View Research, la creciente preferencia por los hogares inteligentes es uno de los principales motores del crecimiento de la inteligencia ambiental.
La IA ambiental y los robots representan enfoques complementarios de la automatización. Mientras que la IA ambiental está integrada en el propio entorno (paredes, techos, suelos, electrodomésticos), los robots son entidades físicas móviles que pueden interactuar con el entorno. En un futuro próximo, es probable que veamos una integración más estrecha: robots domésticos que colaboran con sistemas de inteligencia ambiental, recibiendo información de sensores distribuidos por el entorno para navegar y realizar tareas de forma más eficiente. Por ejemplo, un robot aspirador podría recibir información del sistema ambiental sobre qué zonas de la casa se han utilizado recientemente y necesitan limpieza.
Entre los principales riesgos figuran la recogida continua de datos sobre hábitos personales, la posible vigilancia no autorizada y la creación de perfiles detallados de los usuarios. Como señala Grand View Research, estas preocupaciones han llevado al desarrollo de técnicas que procesan los datos localmente en los propios dispositivos, sin enviarlos a servidores centrales, lo que reduce los riesgos para la privacidad.
Absolutamente. La IA ambiental tiene un potencial significativo para mejorar la accesibilidad y la autonomía de las personas con discapacidad. Los entornos que se adaptan automáticamente a las necesidades del usuario pueden proporcionar una ayuda personalizada: ajuste automático de la iluminación para personas con deficiencias visuales, sistemas de comunicación ambiental para personas no verbales o entornos que anticipan y previenen situaciones de riesgo para personas con movilidad reducida.
Aunque estos sistemas requieren energía para funcionar, están diseñados para optimizar la eficiencia energética global de las estancias. Los sistemas inteligentes de iluminación y aire acondicionado, por ejemplo, pueden reducir considerablemente el consumo de energía al activarse sólo cuando es necesario y adaptarse a las condiciones reales. Según las investigaciones, la implantación a gran escala de la inteligencia ambiental en las ciudades inteligentes podría ayudar a reducir la huella de carbono urbana optimizando el consumo energético de los edificios y los sistemas de transporte.
En los próximos años, es probable que veamos una mayor integración entre distintos sistemas medioambientales que actualmente funcionan de forma aislada. También veremos una mejora de las capacidades predictivas, con sistemas capaces de anticiparse a las necesidades con mayor precisión. La evolución también incluirá probablemente una mayor personalización basada no sólo en los hábitos, sino también en el estado emocional y físico de las personas, detectado a través de sensores biométricos no invasivos.
Fuentes:
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