Estás son las claves del futuro de la IA.
Los desafíos económicos recientes han llevado a muchas empresas a revisar sus prioridades. A pesar de ello, la inversión en transformación digital se mantiene elevada y no muestra señales de disminuir. Y es que, la tecnología desempeña un papel estratégico cada vez más crucial para abordar la gestión de costos, mejorar la eficiencia, la agilidad y la capacidad de recuperación, preparándose así para enfrentar el rápido crecimiento de la inteligencia artificial generativa.
Por lo tanto, la tecnología sigue siendo un activo crítico y estratégico para las empresas, así lo revela el estudio de Couchbase, que indica que las empresas españolas tienen la intención de invertir más de 30 millones de euros en proyectos digitales en los próximos 12 meses.
Desafíos y futuro de la IA
Sobre esto, Couchbase ha reunido a sus expertos para analizar cómo los avances en datos, nube e inteligencia artificial pueden contribuir a la resiliencia empresarial y, al mismo tiempo, generar nuevas oportunidades de crecimiento:
- Los datos en tiempo real se convertirán en la norma para que las empresas potencien las experiencias generativas con IA. El uso de la inteligencia artificial generativa se expandirá en las empresas con el fin de potenciar aplicaciones de datos en tiempo real y desarrollar soluciones dinámicas y adaptables basadas en la IA. En la medida en que la IA se convierta en un elemento crítico para el negocio, las organizaciones deben garantizar que los datos que respaldan los modelos de IA estén fundamentados en la verdad y la realidad, haciendo uso de la información más reciente disponible. Para que la IA generativa sea verdaderamente eficaz, precisa y ofrezca resultados contextualmente relevantes, es necesario que se base en datos actualizados de manera continua y en tiempo real. A partir del año 2024, las empresas se beneficiarán cada vez más de una capa de datos que respalde tanto análisis transaccionales como en tiempo real, permitiendo tomar decisiones oportunas y responder de manera instantánea a la dinámica del mercado.
- Se espera un cambio de paradigma de la IA centrada en modelos a la centrada en datos. Los datos son fundamentales en el aprendizaje automático actual, pero deben abordarse y manejarse adecuadamente en los proyectos de IA. Dado que la IA actual adopta un enfoque centrado en el modelo, se pierden cientos de horas ajustando un modelo creado a partir de datos de baja calidad. A medida que los modelos de IA maduren, evolucionen y aumenten, la atención se centrará en acercar los modelos a los datos y no al revés. La IA centrada en los datos permitirá a las organizaciones ofrecer experiencias generativas y predictivas basadas en los datos más recientes, lo que mejorará significativamente el rendimiento de los modelos al tiempo que reducirá las alucinaciones.
- Las empresas recurrirán a copilotos de IA para obtener información más rápidamente. La evolución de la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los procesos de gestión de datos y herramientas de análisis continuará desarrollándose. Con la aparición de la tecnología de inteligencia artificial generativa, las empresas buscarán maneras de interactuar con la IA y los datos de manera contextual. Para lograrlo, las empresas empezarán a implementar copilotos de IA en sus productos, actuando como asistentes de los modelos de IA para comprender, clasificar y procesar grandes volúmenes de datos, generando así las mejores prácticas y recomendaciones de manera más rápida. Esta herramienta, potente por naturaleza, transformará la forma en que las empresas construyen infraestructuras y aplicaciones en los próximos años. La gestión de datos aumentada automatizará tareas rutinarias de calidad e integración de datos, mientras que el análisis aumentado proporcionará información avanzada y automatizará la toma de decisiones basada en datos.
Claves del futuro de la IA: hiperpersonalización, Edge Computing, datos en tiempo real y aprendizaje automático federado
- Las herramientas de IA separarán a los buenos desarrolladores de los excepcionales. Los desarrolladores competentes recurrirán a herramientas de inteligencia artificial para aliviar su carga de trabajo, mientras que los desarrolladores excepcionales las emplearán para mejorar la productividad en tareas repetitivas y tediosas. Esto les permitirá concentrarse más en la creatividad, abordar desafíos complejos y gestionar las tareas de mayor valor que fomentan la innovación. La inteligencia artificial continuará desempeñando un papel crucial en la productividad de los desarrolladores, siempre y cuando estos comprendan las limitaciones de dichas herramientas y las utilicen con discernimiento. Un uso excesivo de la inteligencia artificial puede restringir la innovación y el pensamiento crítico, y en muchas ocasiones, los resultados de estas herramientas pueden no ser la forma más precisa, actualizada o eficiente de abordar un problema.
- El auge de la hiperpersonalización. El auge de la hiperpersonalización representa un cambio radical en la forma en que las empresas conectan con sus clientes. Los productos, servicios y contenidos deben hacer que el usuario se sienta único, como si hubieran sido creados para él. Para ofrecer unos niveles de personalización sin precedentes, es fundamental contar con una infraestructura de datos en tiempo real. Esta es la única forma en que las empresas pueden recopilar, procesar y actuar sobre grandes volúmenes de datos de forma instantánea, lo que permite interacciones dinámicas e individualizadas.
- El aprendizaje federado será clave en el futuro de la IA, especialmente en un mundo con problemas de privacidad. La aplicación del aprendizaje automático federado, que implica un enfoque descentralizado para entrenar modelos de inteligencia artificial, surge como una respuesta a la creciente prevalencia de la IA generativa. Al ofrecer la capacidad de garantizar la seguridad de los modelos de entrenamiento y respaldar aplicaciones que son sensibles a la privacidad, el aprendizaje federado se posiciona como un elemento crucial para desencadenar el futuro de la inteligencia artificial. Además, aborda preocupaciones esenciales relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos.
- La Inteligencia Artificial en el borde impulsará las inferencias en tiempo real y las optimizaciones avanzadas de modelos. La evolución de la convergencia entre la inteligencia artificial y la computación periférica continuará avanzando, posibilitando análisis en tiempo real y decisiones más sólidas en el borde. Las capacidades mejoradas de la inteligencia artificial en el perímetro disminuirán la necesidad de enviar datos a ubicaciones centrales en la nube, lo que asegurará respuestas más rápidas y una mayor protección de la privacidad. Al combinar esto con la presencia de inteligencia artificial en el borde, se facilitará un procesamiento eficiente de datos en dispositivos locales, reduciendo la latencia y garantizando la privacidad de la información.