Tendencias tecnológicas de inteligencia artificial generativa a seguir en 2024

Tendencias tecnológicas de inteligencia artificial generativa a seguir en 2024

Para 2023, la IA generativa (un tipo de tecnología de inteligencia artificial capaz de producir una variedad de contenidos, incluidos audio, imágenes y texto) estaba de moda.

Si bien es poco probable que esto cambie en 2023, hay otras tendencias tecnológicas emergentes que vale la pena seguir de cerca. Se trata de tendencias que probablemente desempeñarán un papel fundamental a la hora de satisfacer las necesidades de la mayoría de las empresas en todo el mundo.

Para seguir la evolución de la IA generativa y el aprendizaje automático, a continuación se presentan algunas tendencias que probablemente influirán en las decisiones comerciales y tecnológicas en 2024 y los años venideros.

Otros tipos de IA

Hay varios modelos de IA, y la IA multimodal es la que causará sensación este año. Mientras que la IA generativa se centra en generar contenido nuevo a partir de datos aprendidos, la IA multimodal integra múltiples tipos de datos, como voz, texto, números e imágenes, para analizar de manera integral un problema y, básicamente, obtener un mayor rendimiento.

Aunque también existen modelos de IA unimodales, solo realizan tareas únicas utilizando un único tipo de datos. Todo el mundo intenta hacer todo lo posible para aprovechar al máximo la IA y, como muchas otras aplicaciones informáticas, la profundidad de los resultados de la IA, aunque tan profunda, no está exenta de defectos como imprecisiones y conflictos.

Con el aprendizaje automático multimodal, estos desafíos se reducirán a medida que los sistemas informáticos se vuelvan más precisos. En el futuro, es probable que la IA multimodal evolucione significativamente, presagiando un cambio en las capacidades de la IA generativa.

La IA se volverá más dinámica e intuitiva. Un ejemplo sería el reconocimiento y análisis de objetos, donde la IA podrá identificar y proporcionar información sobre objetos en imágenes y vídeos. Algunos ejemplos de IA multimodal son GPT4, Llama 2 y Mistral.

Agentes autónomos

Los agentes autónomos son sistemas informáticos diseñados para realizar tareas específicas, como la producción de contenidos, sin depender de humanos ni requerir intervención humana. Lo hacen utilizando datos para aprender y adaptarse a nuevas situaciones para tomar decisiones sin intervención humana.

Los agentes pueden hacer predicciones, tomar acciones e interactuar adecuadamente con los usuarios y otros sistemas analizando diferentes tipos de datos, mientras aplican el contexto predominante.

A medida que la IA generativa continúe evolucionando, estos agentes desempeñarán un papel vital en la mejora de la experiencia del cliente y en el apoyo a industrias como viajes, comercio minorista, educación y hotelería, ya que ayudarán a reducir los costos generales al minimizar la intervención humana.

Startups de IA

Gracias a la IA generativa, las nuevas empresas de IA se han multiplicado en todas las disciplinas y se espera que surjan nuevas en 2024. A medida que se vuelvan numerosas, es probable que ofrezcan ofertas más sofisticadas. Por ejemplo, además de las ofertas centradas en chatbots de IA, es probable que creen ofertas específicas centradas en aplicaciones, afirma Rowan Curran, analista de Forrester Research.

Es probable que surjan más empresas emergentes de IA en respuesta a los desafíos comerciales actuales. Curran añade que 2024 es el año en el que la IA generativa dará forma a la ecosfera de TI empresarial, a medida que quede más claro qué tipos de servicios se pueden construir sobre los sistemas de IA.

Gobernanza de la IA

A medida que más organizaciones adoptan la IA generativa internamente, también aumenta la necesidad de gobernar la IA (establecer estructuras de control sólidas para monitorear y evaluar los sistemas de IA para garantizar que cumplan con los estándares y regulaciones éticos establecidos).

Para las empresas que equipan a sus empleados con IA generativa y permiten su uso en el lugar de trabajo, la gobernanza garantizará que quienes utilicen la tecnología no generen indicaciones inapropiadas. La gobernanza también implicará considerar las regulaciones gubernamentales que afectan la IA y adelantarse al cumplimiento.

Es prudente señalar que la IA generativa utiliza propiedad intelectual y, como tal, podría poner a las organizaciones en riesgo de apropiación ilegal de propiedad intelectual. La gobernanza también puede proporcionar orientación sobre cómo lidiar con las alucinaciones, cuando los sistemas de inteligencia artificial producen información distorsionada o falsa.

Estándares de ciberseguridad

A medida que las innovaciones de TI se vuelven más inteligentes y mejores, también aumentan los desafíos y amenazas a la ciberseguridad. Estos acontecimientos pueden significar una necesidad urgente de mantener la privacidad y la seguridad de los datos frente a nuevas amenazas que pueden eludir fácilmente las medidas de seguridad existentes, como el cifrado.

La tecnología cuántica, una clase de tecnología basada en la física cuántica, está a la vanguardia de los avances recientes en informática.

Según un artículo del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de Estados Unidos, las organizaciones públicas y privadas que hacen negocios con el gobierno estadounidense necesitarán migrar a la “criptografía poscuántica”, un tipo de algoritmo de cifrado que se considera como ser resistente a los ataques cuánticos.

Es probable que el debate en torno a la tecnología cuántica llegue a las reuniones de las salas de juntas, ya que tiene el potencial de alterar los estándares de ciberseguridad.

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