En el congreso se ha puesto de manifiesto el grado de madurez que está adquiriendo la IA como generadora de valor tangible para las empresas de todos los sectores, con beneficios como la automatización de procesos complejos, reducción de costes y aumento de la productividad, tal y como lo reflejan los proyectos e iniciativas innovadoras para mejorar procesos, impulsar negocios y aportar nuevas perspectivas creativas.
Entre las perspectivas de futuro de la IA, la edición 2025 del AI Congress ha apuntado hacia una computación híbrida que combinará diferentes modelos de computación, desde la clásica, a la cuántica, la neuromórfica y la fotónica, entre otros, para maximizar su eficiencia. El AI Congress también ha dado a conocer metodologías y ejemplos de cómo aplicar el nuevo Reglamento de la IA en el entorno empresarial y ha abordado el potencial de la fusión de tecnologías como la robótica y la IA.
Casos de éxito con impacto en ámbitos clave como la industria o la salud
En el AI Congress se han presentado varios casos de éxito que comparten la IA como núcleo tecnológico y que impactan en diferentes ámbitos, como el industrial. En este sentido, se ha mostrado un proyecto para predecir defectos en piezas metálicas en tiempo real; una solución algorítmica que utiliza redes neuronales para analizar imágenes e identificar las distintas cualidades de material también en tiempo real; o la gestión de residuos con una iniciativa que utiliza visión por computador avanzada para optimizar el tratamiento de aguas residuales.
En el ámbito de la salud, se ha dado a conocer un proyecto que aplica modelos de IA sobre señales de electrocardiograma para detectar alteraciones moleculares asociadas al riesgo de ictus sin necesidad de análisis genómicos invasivas. También en el mismo ámbito, se ha presentado una iniciativa que permite la digitalización de muestras de anatomía patológica y mejorar tanto en la cuantificación celular como en la detección de patrones tumorales; o la estrategia de implantación de IA generativa en entornos clínicos del Hospital General de Granollers para redactar informes y responder reclamaciones con IA.
Por lo que respecta al sector farmacéutico, se ha presentado una herramienta de aprendizaje automático causal para cuantificar la efectividad del impacto real de los esfuerzos promocionales de los representantes de campo en la comercialización de fármacos.