Segun MIT News - Artificial Intelligence, investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) están desarrollando enfoques que permiten a los modelos de inteligencia artificial operar con eficiencia en entornos donde los recursos computacionales son escasos. El profesor Devavrat Shah, miembro del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS) y docente de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, ha liderado estudios centrados en cómo los algoritmos pueden tomar decisiones en tiempo real, a nivel continuo, sin necesidad de enormes volúmenes de procesamiento. Su trabajo se centra en extraer información de grandes volúmenes de datos, especialmente aquellos estructurados en formatos tabulares, como los utilizados en hojas de cálculo.
El modelo desarrollado por Shah, patentado y licenciado por el MIT a la empresa Ikigai Labs, se alimenta directamente de datos en formato tabular, incluyendo información histórica y en tiempo real de distintas fuentes empresariales. A diferencia de sistemas tradicionales que dependen principalmente de imágenes o textos, este enfoque permite que las herramientas de inteligencia artificial entiendan mejor el funcionamiento interno de las organizaciones. La innovación radica en que el sistema aprende de forma continua, comparando sus predicciones con resultados reales, lo que mejora su precisión a lo largo del tiempo. Este proceso se ejecuta a gran escala, sin necesidad de infraestructuras tecnológicas extremadamente potentes.
El desarrollo se enmarca en una necesidad creciente de herramientas que no solo anticipen tendencias, sino que también puedan operar en entornos donde los datos son fragmentados o poco estructurados. Muchas soluciones existentes en el mercado carecen de una comprensión profunda del contexto interno de las empresas, lo que limita su utilidad práctica. Shah ha estado trabajando en este campo desde 2005, y en 2019 lanzó Ikigai Labs como empresa de innovación spin-off, que ahora aplica sus desarrollos en entornos empresariales reales.
Para los lectores peruanos, este avance es especialmente significativo. Muchas pequeñas y medianas empresas en el país operan con registros informáticos básicos, sin sistemas integrados que permitan análisis dinámicos. La capacidad de un sistema de inteligencia artificial que interprete datos tabulares y realice planes operativos en tiempo real podría transformar cómo se gestionan decisiones clave, desde inventarios hasta estrategias de crecimiento. Aunque aún no se ha implementado en el sector peruano, el potencial para mejorar la eficiencia en sectores como comercio, agricultura o servicios es claro. Con un enfoque que prioriza recursos limitados y datos reales, este modelo ofrece una alternativa accesible y escalable, especialmente para empresas que no cuentan con infraestructura tecnológica avanzada.