• Un informe de IBM estima que la IA puede reducir los tiempos de análisis en un 90%, lo que acelera enormemente los plazos de los proyectos de investigación.

• Según un informe de PwC, la adopción de IA podría liberar hasta un 40% del tiempo de trabajo de los investigadores, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas y de alto valor.

• Los algoritmos de IA, mediante la creación de modelos predictivos, también permiten a los investigadores visualizar posibles resultados antes de realizar experimentos costosos o laboriosos.

Google ha dado un paso importante en el campo de la conservación de la biodiversidad con el lanzamiento de SpeciesNet, un modelo de inteligencia artificial diseñado para revolucionar el análisis de datos obtenidos de cámaras trampa utilizadas por investigadores de todo el mundo. Este avance es parte de los esfuerzos de la empresa por agilizar el monitoreo de la fauna y ofrecer soluciones más eficientes en la preservación de la vida silvestre.

Las cámaras trampa, que funcionan con sensores infrarrojos, son herramientas fundamentales para estudiar las poblaciones de animales en su hábitat natural. Sin embargo, la gran cantidad de imágenes que estas cámaras generan puede convertirse en un desafío para los biólogos, quienes se ven obligados a dedicar largos períodos de tiempo a la clasificación y análisis manual de los datos.

Para abordar este problema, Google lanzó hace unos años Wildlife Insights, una plataforma basada en la nube que permite a los investigadores compartir y analizar las imágenes capturadas por cámaras trampa. Gracias a esta plataforma, biólogos de diversas partes del mundo pueden colaborar y acelerar la identificación de especies, mejorando el monitoreo de la biodiversidad global.

Es así que, con SpeciesNet, la compañía ha llevado un paso más allá su compromiso con la conservación. Este modelo de IA, que es de código abierto y disponible en GitHub bajo la licencia Apache 2.0, puede identificar más de 2 mil especies y clasificar imágenes en categorías que incluyen desde animales hasta objetos no relacionados con la fauna, como vehículos. Google asegura que esta herramienta será invaluable para biólogos, desarrolladores y empresas emergentes dedicadas a la biodiversidad, ya que les permitirá automatizar el análisis de imágenes y escalar sus esfuerzos de monitoreo en ecosistemas naturales de manera más rápida y precisa.

Desde su introducción en 2019, SpeciesNet ha sido utilizado por miles de biólogos a través de Wildlife Insights, pero con su lanzamiento como herramienta de código abierto, el impacto potencial de esta IA podría expandirse a un público aún mayor, contribuyendo de manera significativa a la conservación y protección de especies en peligro de extinción y el entendimiento de la biodiversidad en diversas regiones del mundo.

El lanzamiento del modelo de IA de SpeciesNet permitirá a los desarrolladores de herramientas, académicos y empresas emergentes relacionadas con la biodiversidad escalar el monitoreo de la biodiversidad en áreas naturales.

“Proteger la naturaleza y la biodiversidad es fundamental para abordar el cambio climático, y esperamos apoyar a las empresas emergentes centradas en este desafío”, se lee en el comunicado de Google.

We’re launching our first accelerator for startups using technology to protect, manage and restore nature. Learn more. https://t.co/mn9tZPN2Qs

— News from Google (@NewsFromGoogle) March 3, 2025

Sin duda, esta iniciativa nos demuestra cómo la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más disruptivas de la última década, revolucionando una amplia gama de industrias, desde la medicina hasta la manufactura. En el campo de la investigación, su capacidad para optimizar procesos y agilizar tareas ha abierto nuevas fronteras en términos de eficiencia y precisión. Uno de los avances más significativos ha sido la mejora en la velocidad y exactitud de la análisis de datos complejos, lo que permite a los investigadores obtener resultados más rápidos y con menor margen de error.

El poder de la IA radica en su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Según un estudio de McKinsey & Company, las empresas que adoptan IA en sus procesos de análisis de datos pueden mejorar la eficiencia operativa en un 30% o más. Este avance es especialmente relevante en investigaciones científicas donde los volúmenes de datos crecen exponencialmente. Las herramientas de IA, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, son capaces de reconocer patrones, hacer predicciones y extraer conclusiones de manera mucho más rápida que los métodos tradicionales.

Un área clave en la que la IA ha demostrado su valor es en la optimización del análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados, como los generados por estudios clínicos, encuestas o investigaciones de mercado. Tradicionalmente, los investigadores dependían de análisis manuales, lo que no solo era intensivo en tiempo, sino también susceptible a errores humanos. Hoy en día, modelos de IA como las redes neuronales profundas (deep learning) permiten que los sistemas aprendan y mejoren su desempeño a medida que se les alimenta con más datos.

Con una previsión de crecimiento continuo en la inversión en IA, se espera que en los próximos años la capacidad de estas herramientas para transformar el panorama de la investigación se expanda aún más. Según la firma de investigación IDC, se prevé que el gasto global en inteligencia artificial supere los 500 mil millones de dólares para este año, lo que subraya el impacto significativo de esta tecnología en el ámbito de la investigación y el desarrollo.

Un ejemplo similar de las grandes innovaciones con IA es el de Microsoft, que el día de hoy, presentó a Dragon Copilot, un asistente diseñado para mejorar el flujo de trabajo en el ámbito clínico.

No one becomes a clinician to do paperwork, but it’s becoming a bigger and bigger administrative burden, taking time and attention away from actually treating and supporting patients.

That’s why we’re introducing Microsoft Dragon Copilot, the industry’s first AI assistant for… pic.twitter.com/xdOumO73Un

— Satya Nadella (@satyanadella) March 3, 2025

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