El año 2023 depara nuevos retos, tendencias, pero también oportunidades para las empresas: chatbots de nueva generación, regulación de la IA en toda Europa y los últimos avances en hardware de IA: el ecosistema de la IA está cambiando actualmente con gran rapidez. Y en los próximos años Nuevos modelos de negocio basados en la IA muestran que el uso activo de los datos en combinación con las prácticas de ML (machine learning) y la IA están demostrando su valía. Quienes quieran sacar provecho de ello en el futuro deben ahora Hacer de los datos un recurso en la empresa y establecer. Utilizando las tendencias actuales de la ciencia de datos y la IA, mostramos lo que ya es posible hoy y qué tendencias nos esperan en 2023 y más allá.

La IA generativa, en alza

Con ChatGPT, StableDiffusion y Co. Los modelos generativos de IA fueron noticia el año pasado y seguirán siendo una tendencia central de la ciencia de datos y la IA en 2023: Google planea un modelo lingüístico que hable más de 400 idiomas, OpenAI ya trabaja en su nuevo modelo lingüístico GPT-4, las aplicaciones y herramientas basadas en grandes modelos de IA casi brotan de la tierra. Los modelos generativos de IA son capaces de crear textos o imágenes, escribir resúmenes, analizar o generar código de programación con la ayuda de un prompt (una instrucción). Modelos como ChatGPT muestran cómo la IA conversacional puede ayudar a responder preguntas concretas de forma más específica y rápida.

Entrenar grandes modelos de IA, Requiere mucha potencia de cálculo y grandes cantidades de datos. Por lo tanto, la creación de tales modelos es muy compleja. Pero ChatGPT, StableDiffusion y compañía demuestran que los modelos generativos de IA ya son capaces hoy en día, valores añadidos reales crear. Los modelos generativos de IA pueden utilizarse para crear imágenes e ilustraciones digitales, responder más rápidamente a las consultas de los motores de búsqueda y generar o resumir textos complejos.

Hardware de IA hasta el límite

A medida que prosiguen la democratización y la proliferación de la IA, varios factores están provocando el desplazamiento de los sistemas de IA a los bordes. Los centros de datos, con hardware rápido y masivo, ofrecen la posibilidad de entrenar y utilizar modelos de IA con mayor rapidez, pero presentan desventajas críticas en varios ámbitos debido a su ubicación fija y su conectividad limitada. La disponibilidad de modelos más pequeños y de hardware de IA en los bordes permite superar cuellos de botella como las regulaciones de ancho de banda o almacenamiento de datos, permitiendo nuevas aplicaciones "en los bordes" a través de conceptos como Aprendizaje federado.

El auge de la Computación de borde está creando un mercado de dispositivos inteligentes y sensibles en sectores como la sanidad, las finanzas y la fabricación. Los nuevos dispositivos, más eficientes gracias a la menor La caída de los costes favorece la implantación de la IA Edge por ejemplo, en almacenes inteligentes, fabricación o servicios públicos. Efectos secundarios positivos de esta tendencia de los datos, como Ahorro energético y reducción de la huella de CO₂. conducir a una mayor sostenibilidad en el uso de la IA.

No se necesitan complejos modelos de previsión de IA para determinarlo: El año 2023 será un gran reto para las empresas. El uso de la analítica de datos y la inteligencia artificial encierra un gran potencial para superar retos futuros y agudos. Descubra qué soluciones han demostrado su eficacia en la práctica con la ayuda de 17 casos de uso probados. 

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Regulación de los sistemas de IA

A pesar del enorme potencial de las tendencias de la IA, aún quedan complejas cuestiones legales y éticas por resolver. Una demanda en EE.UU. contra el asistente de programación de IA de Microsoft "GitHub Copilot" es un ejemplo ejemplar de muchos más casos que están por llegar. GitHub introdujo el año pasado un asistente de programación basado en IA que se entrenó con grandes cantidades de código fuente abierto, incluidos los que tienen licencias que requieren atribución.

En Europa, el creciente uso de aplicaciones de IA está provocando reacciones y consecuencias por parte de la Unión Europea: en el marco de la Ley Europea de IA, la UE se esfuerza por Requisitos para el desarrollo y uso de aplicaciones de IA que cumplan las normas y valores europeos. Por lo tanto, las empresas deben familiarizarse ya con los requisitos y las condiciones marco del Ley de AI de la UE para poder seguir utilizando la IA de forma productiva en el futuro.

IA ética y explicable

Especialmente en las aplicaciones críticas para la seguridad de la IA, es enormemente importante, sólo por razones legales y éticas, poder entender las decisiones algorítmicas. Basta pensar en la conducción autónoma, la calificación crediticia o las aplicaciones médicas: ¿qué factores conducen a qué resultado, y es ese el resultado deseado? Incluso en el caso de decisiones menos críticas, la Interpretabilidad del modelo Ya sea para crear confianza en las predicciones del modelo o simplemente para averiguar las razones del valor de una previsión.

Métodos y herramientas como LIME, SHAP, CXPlain o Global Surrogate Models permiten hacer más explicables los modelos ML. Esta tendencia de la ciencia de datos desempeñará un papel decisivo en los próximos años y sustituirá a la actual Cambiar significativamente la forma en que tratamos la IA. En muchas zonas se juega XAI ya desempeñan un papel importante hoy en día, por ejemplo, en la tramitación de siniestros basada en IA para las compañías de seguros, en la conducción autónomaEl uso de la IA en aplicaciones sanitarias o simplemente para generar confianza en un determinado modelo de IA.

Sistemas adaptativos de IA

A diferencia de los sistemas convencionales, los sistemas de IA adaptativa son capaces de adaptarse a los cambios del mundo real. Mediante la adaptación del código, de determinados parámetros del modelo o de bloques de construcción dentro de una canalización de MLOps, estos modelos de IA son especialmente flexibles de utilizar. AutoMLreentrenamiento del modelo u otros mecanismos dentro de los entornos de ejecución y desarrollo. Sistemas de inteligencia artificial más adaptables y resistentes al cambio. La combinación de diferentes métodos, como el aprendizaje basado en agentes, y técnicas como la Aprendizaje por refuerzo permitir que los sistemas de IA adapten su comportamiento a las circunstancias cambiantes del mundo real.

Mediante el aprendizaje de patrones de comportamiento a partir de experiencias humanas y mecánicas previas y dentro de entornos de ejecución, la IA adaptativa ofrece resultados más rápidos y mejores. Un ejemplo sencillo de IA adaptativa es un sistema de aprendizaje que adapta la materia y la velocidad de aprendizaje al alumno de forma individual, lo que le permite promocionar de forma más eficaz y eficiente. Las empresas que invierten en el desarrollo de sistemas de IA adaptativa pueden beneficiarse a largo plazo de modelos de ML con un rendimiento constante y conseguir un ciclo de vida del producto más corto para los modelos de ML mediante prácticas de MLOps.

Esperamos que este artículo sobre las últimas tendencias en Ciencia de Datos e IA le haya aportado información. Si está interesado en implantar soluciones de Ciencia de Datos e IA en su empresa o tiene más preguntas, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Póngase en contacto con nosotros en cualquier momento para una consulta sin compromiso.