Tendencias tecnológicas 24 x 7: Preparación, adopción e integración de la IA

La tecnología sigue evolucionando a un ritmo sin precedentes y las predicciones sobre las próximas tendencias son siempre tema de debate: qué es real y qué es exagerado.

Aunque siempre hay una oleada de entusiasmo en torno a la próxima gran novedad, creo que el año pasado ha sido diferente. Los avances en la IA, especialmente en la IA generativa (GenAI), están dando lugar a un cambio extraordinario en una generación. Esto está abriendo nuevas y enormes oportunidades y transformando sectores, modos de funcionamiento y trayectorias profesionales.

El Índice de Preparación para la IA de Cisco reveló que el 95% de los encuestados tiene una estrategia de IA en marcha o en desarrollo, pero sólo el 14% está totalmente preparado para integrar la IA en su negocio. ¿Qué se necesita para que las empresas adopten e integren la IA? ¿Cómo pueden los innovadores aprovechar el cambio para seguir siendo competitivos? ¿Dónde y cómo se cruzarán la innovación y la confianza?

Estas ideas y preguntas han inspirado mis predicciones para las próximas tendencias tecnológicas en 2024.

1.      GenAI se expandirá rápidamente en el mundo empresarial con NLI impulsados por GenAI, LLM personalizados, aplicaciones B2B a medida y contexto empresarial.

Las interfaces de lenguaje natural (NLI) impulsadas por GenAI se esperarán para los nuevos productos y más de la mitad las tendrán por defecto a finales de 2024. La GenAI también se aprovechará en las interacciones B2B con usuarios que exigen soluciones más contextualizadas, personalizadas e integradas. La GenAI ofrecerá API, interfaces y servicios para acceder, analizar y visualizar datos y perspectivas, y se generalizará en ámbitos como la gestión de proyectos, la calidad y las pruebas de software, las evaluaciones de conformidad y la contratación de personal. Como resultado, aumentará la visibilidad de la IA.

También seremos testigos del auge de modelos de IA especializados y específicos de cada dominio y a un cambio hacia LLM más pequeños y especializados con mayores niveles de exactitud, relevancia, precisión y comprensión de nichos de dominio. Por ejemplo, los modelos LLaMA-7B -utilizados a menudo para completar código y realizar few-shotting- se adoptarán cada vez más. Además, la combinación multimodal de varios tipos de datos, como imágenes, texto, voz y datos numéricos, con algoritmos de procesamiento inteligente ampliará los casos de uso de B2B. Así se obtendrán mejores resultados en ámbitos como la planificación empresarial, la medicina y los servicios financieros.

2.     Un movimiento a favor del uso responsable y ético de la IA comenzará con marcos claros de gobernanza de la IA que respeten los derechos humanos y los valores.

La adopción de la IA es un cambio tecnológico extraordinario en una generación y se encuentra en la intersección de la innovación y la confianza. Sin embargo, el 76% de las empresas no cuentan con políticas integrales de IA. En general, estamos de acuerdo en que necesitamos reglamentos/políticas y autocontrol y gobernanza de la industria para mitigar los riesgos de la GenAI. Sin embargo, tenemos que matizar más, por ejemplo, en áreas como la infracción de la propiedad intelectual, donde se extraen fragmentos de obras de arte originales para generar arte digital nuevo. Este ámbito necesita regulación.

También debemos garantizar que los consumidores tengan acceso y control sobre sus datos en el contexto de la reciente Ley de Datos de la UE. Con la creciente importancia de los sistemas de IA, los datos públicos disponibles pronto tocarán techo y es probable que los datos lingüísticos de alta calidad se agoten antes de 2026. Las organizaciones tienen que cambiar a datos privados y/o sintéticos, lo que abre la posibilidad de un acceso y un uso no intencionados.