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martes, abril 23, 2024
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Tendencias tecnológicas 24 x 7: Preparación, adopción e integración de la IA

Liz Centoni

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.

Las empresas pueden hacer mucho por sí mismas. Los líderes deben comprometerse con la transparencia y la fiabilidad en torno al desarrollo, el uso y los resultados de los sistemas de IA. Por ejemplo, en materia de fiabilidad, las organizaciones deberían abordar el contenido falso y los resultados imprevistos con evaluaciones RAI, una sólida formación de los LLM para reducir la posibilidad de alucinaciones, análisis de sentimientos y modelado de resultados. En 2024, veremos empresas de todos los tamaños y sectores describir formalmente cómo la gobernanza responsable de la IA guía el desarrollo interno, la aplicación y el uso de la IA. Hasta que las empresas tecnológicas puedan demostrar de forma creíble que son dignas de confianza, los gobiernos crearán más políticas.

 

3.     Los consumidores y las empresas se enfrentarán a mayores riesgos derivados de la desinformación, las estafas y los fraudes generados por la IA, lo que llevará a las empresas tecnológicas y a los gobiernos a colaborar para encontrar soluciones.

 

La desinformación, las estafas y el fraude posibilitados por la IA seguirán creciendo en 2024 como amenaza para las empresas, las personas e incluso los candidatos y las elecciones. En respuesta, veremos más inversiones en detección y mitigación de riesgos. Las nuevas soluciones inclusivas de IA protegerán contra las voces clonadas, los deepfakes, los bots de las redes sociales y las campañas de influencia. Los modelos de IA se entrenarán en grandes conjuntos de datos para mejorar su precisión y eficacia. Los nuevos mecanismos de autenticación y procedencia promoverán la transparencia y la rendición de cuentas.

En consonancia con los Principios Rectores del G7 sobre IA en relación con las amenazas a los valores democráticos, la Orden Ejecutiva sobre IA Segura de la Administración Biden y la Ley de IA de la UE, también veremos más colaboración entre el sector privado y los gobiernos para aumentar la concienciación sobre las amenazas y aplicar medidas de verificación y seguridad. Veremos cooperación para sancionar a los actores deshonestos y garantizar el cumplimiento de la normativa. Las empresas deben dar prioridad a la detección avanzada de amenazas y la protección de datos, la evaluación periódica de vulnerabilidades, la actualización de los sistemas de seguridad y las auditorías exhaustivas de las infraestructuras de red. Para los consumidores, la vigilancia será clave para proteger su identidad, sus ahorros y su crédito.

4.     Avances cuánticos, pero no saltos cuánticos, así seguirá perfilándose el futuro de la criptografía y las redes.

 

Seremos testigos de la adopción de la criptografía post-cuántica (PQC) -incluso antes de que se estandarice- como un enfoque basado en software que funciona con sistemas convencionales para proteger los datos de futuros ataques cuánticos. La PQC será adoptada por navegadores, sistemas operativos y bibliotecas, y los innovadores experimentarán integrándola en protocolos como SSL/TLS 1.3, que rige la criptografía clásica. El PQC también empezará a llegar a las empresas, que intentarán garantizar la seguridad de los datos en el mundo post-cuántico.

 

Otra tendencia será la creciente importancia de las redes cuánticas, que en 4 o 5 años -quizá más- permitirán a los ordenadores cuánticos comunicarse y colaborar para lograr soluciones cuánticas más escalables. Las redes cuánticas aprovecharán fenómenos cuánticos como el entrelazamiento y la superposición para transmitir información. La QKD, como alternativa o complemento de la PQC en función del nivel de seguridad y rendimiento requerido, también aprovechará las redes cuánticas. Las administraciones públicas y los servicios financieros, muy exigentes en materia de seguridad y tratamiento de datos, realizarán importantes inversiones e investigaciones en redes cuánticas.

 

5.     Para liberar el futuro de la personalización impulsada por la IA, las empresas adoptarán el poder y el potencial de la abstracción de las API.

 

Las empresas buscarán este año formas innovadoras de aprovechar el inmenso poder y las ventajas de la IA sin la complejidad y el coste de crear sus propias plataformas. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) desempeñarán un papel fundamental. Las API actuarán cada vez más como una “capa de abstracción”, puentes sin fisuras que integrarán una multitud de herramientas, servicios y sistemas de IA preconstruidos con poca configuración de desarrollo o infraestructura. Con el acceso a una amplia gama de capacidades de IA a través de las API, los equipos automatizarán tareas repetitivas, obtendrán una visión más profunda de los datos y mejorarán la toma de decisiones.

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