y Alphago se convirtió en la primera máquina de en ganar a un jugador profesional del videojuego Go. En 2017 despuntaron los algoritmos para el procesamiento de imágenes que mejoran el rastreo de criminales a través de retratos robot y este año la IA se ha consolidado en la selección de personal. Pero, ¿Qué nos espera en 2020?	. La detección de tumores en imágenes de resonancia magnética y tacs ya se está llevando a cabo en algunos hospitales de EE UU. Y superan a las imágenes en 3D presentan muchos cortes y la maquina es capaz de descartar todos los que no hay tumor. “Los informes de IBM (los creadores de este sistema) aseguran que el algoritmo supera la precisión de un humano. Sin embargó el sistema se trasladó a Europa para diagnosticar otro tipo de enfermedades y no obtuvo resultados óptimos por lo que en 2020 habrá que realizar mejoras”, señala Jordi Casas, director del máster de aplicaciones multimedia de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) y experto en IA.	. Somos capaces de clasificar con todos los datos a todos los enfermos que llegan a urgencias”, explica, “y se pueden manejar variables que se escapaban a los médicos por el gran volumen de datos que suponía”. También es capaz de permitir que la máquina lea la mente “y que puedan decirte qué prefieren comer sin necesidad de moverse o abrir la boca”.	La IA ayudará a las familias más vulnerables. Existe un programa piloto de detección de hogares que tienen más dificultades para afrontar las facturas de agua o gas. “Se establece un patrón con los domicilios que algún mes o varios meses han tenido dificultades para pagar por retrasos o falta de pago directamente, se miran los edificios de baja calificación energética, se analizan los casos de familias monoparentales que pueden tener menos ingresos y, de esta forma, los servicios sociales pueden poner el foco en ciertas zonas de barrios concretos”, afirma Casas. “Además, las eléctricas están trabajando para generar la energía suficiente para abastecer la demanda sin producir demasiada para no desperdiciarla”, añade.	. “Muchas de estas plataformas diseñan distintos carteles de las series propias y en función de si las preferencias del usuario son dramas, comedias o series de terror muestran uno u otro cartel para que el usuario se sienta atraído a reproducirla, sea de su gusto o no”, ha afirmado Keith Dear, miembro del departamento de innovación de las fuerzas aéreas de Reino Unido, durante una conferencia en el congreso de IA y Big Data Big Things. Esto ha dado lugar a escándalos. Como cuando se detectó que los clientes negros de Netflix recibían los carteles con los actores negros que aparecían en las películas, aunque sus papeles fueran residuales.	Parece ciencia ficción pero el año que viene será una realidad. “La IA va a alterar la toma de decisiones en combate en el ejército”, asegura Dear. La precisión de los satélites y la mejora de los algoritmos permitirá que mandar soldados a un lugar determinado, con unas coordenadas concretas y yendo por un camino específico significan más probabilidades de supervivencia que por otro sendero. “Simplemente analizando otras batallas y formas de actuación de otros soldados, un algoritmo podrá diseñar mejores estrategias que los propios humanos”, señala Dear. “Sin embargo, estamos preocupados porque existe una gran implicación ética: es posible que una maquina mejor reconociendo el enemigo que un humano en la misma posición”, añade.	Los sistemas informáticos actuales dentro de la mayoría de universidades guardan los datos académicos de los estudiantes como sus notas o sus estudios previos pero no almacenan otros datos como el tiempo que aplican en el estudio, los recursos académicos que consumen o simplemente qué competencias han adquirido en los cursos anteriores.	para recomendar a los estudiantes qué estudios deben realizar o asignaturas que se deben de matricular a partir de sus preferencias y, además, solucionar problemas administrativos que puedan tener”, asegura David Bañeres, investigador del eLearn Center de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC). También se están implantando sistemas de detección de estudiantes en riesgo. “Con las notas y con las acciones que los estudiantes hacen en los cursos se puede predecir si el estudiante va a superar una asignatura o no”, afirma Bañeres.	. Es decir, responder preguntas, recomendar recursos de aprendizaje o actividades para practicar un tema en concreto y evaluar automáticamente las actividades hechas por los alumnos. “Las universidades hasta ahora están desarrollando este sistema en partes de forma separada. Por ejemplo, en algunas utilizan un chatbot en las aulas para responder a las preguntas repetitivas de los alumnos cada semestre o sistemas de autoevaluación dependiendo de las asignaturas pero el objetivo es implantar un programa completo”, añade.	y en la puerta de embarque con su perfil biométrico, sin necesidad de enseñar el DNI o el pasaporte. Estos proyectos agilizan los trámites de los viajeros a cambio de la privacidad de los clientes, ya que es imprescindible que la compañía guarde el rostro del usuario en una base de datos.	
Siete ámbitos en los que la Inteligencia Artificial avanzará en 2020