La inteligencia artificial (IA) sigue avanzando a pasos agigantados, y el 2024 promete ser un año clave para su consolidación en distintos sectores. A medida que la tecnología evoluciona, surgen nuevas aplicaciones y tendencias que transformarán industrias enteras y nuestra forma de interactuar con la tecnología. El IBM Master Inventor, Martin Keen, ha identificado nueve tendencias en IA que definirán este año, y aquí te las presentamos.
1. La hora del realismo
En 2024, la IA generativa pasará de la euforia inicial a una fase de mayor realismo y expectativas ajustadas. Tras el furor causado por herramientas como ChatGPT y DALL-E, las empresas y los usuarios están comenzando a comprender mejor qué puede hacer realmente la IA generativa. En lugar de reinventar la rueda, estas soluciones se integrarán en aplicaciones existentes para potenciar su funcionalidad. Ejemplos claros de esto son las herramientas como «Copilot» de Microsoft Office o el «relleno generativo» en Adobe Photoshop, que muestran cómo la IA mejora flujos de trabajo cotidianos.
2. IA Multimodal
La IA multimodal será una de las grandes protagonistas del 2024. Esta tecnología permite que los modelos procesen distintos tipos de datos simultáneamente, como texto, imágenes y videos. Modelos como GPT-4v de OpenAI y Google Gemini ya están demostrando que es posible realizar tareas que combinan el procesamiento del lenguaje natural con la visión por computadora, ofreciendo respuestas en lenguaje natural a preguntas sobre imágenes o proporcionando instrucciones visuales junto con guías textuales. El futuro apunta a una mayor integración de datos variados para ofrecer experiencias más completas y adaptativas.
3. Modelos más pequeños y eficientes
Aunque los grandes modelos de IA han impulsado la era de la IA generativa, también presentan retos importantes, especialmente en términos de consumo energético. Modelos como GPT-3 consumen la energía equivalente a 1.000 hogares durante su entrenamiento, lo que ha impulsado el desarrollo de modelos más pequeños y eficientes. Modelos de código abierto, como Mistral, han demostrado que es posible obtener un rendimiento superior con una fracción del tamaño. Estos modelos más pequeños son menos costosos, consumen menos recursos y pueden ejecutarse localmente en dispositivos más modestos.
4. El costo de la nube y los GPUs
El crecimiento exponencial de la IA está elevando los costos de la infraestructura en la nube, especialmente por la necesidad de GPUs de alto rendimiento para entrenar y ejecutar modelos. Muchas empresas no cuentan con sus propias infraestructuras y dependen de proveedores de la nube, lo que aumenta la presión sobre los costos. La optimización de los modelos y la búsqueda de alternativas más eficientes serán clave para mantener el equilibrio entre innovación y costes.
5. Optimización de modelos
La optimización de modelos es otra tendencia que seguirá ganando fuerza en 2024. Técnicas como la cuantización, que reduce la precisión de los datos para mejorar la eficiencia, y Low-Rank Adaptation (LoRA), que congela ciertos parámetros del modelo para agilizar el ajuste fino, están demostrando que es posible mejorar la velocidad y reducir el consumo de memoria sin sacrificar el rendimiento. Estas técnicas serán fundamentales para mejorar la escalabilidad de los modelos y su implementación en distintas industrias.
6. Agentes virtuales
Los agentes virtuales están llevando la automatización un paso más allá. Ya no se trata solo de chatbots para atención al cliente, sino de sistemas que pueden realizar tareas complejas de manera autónoma, como hacer reservas o completar listas de tareas conectadas a otros servicios. En 2024, veremos cómo estos agentes virtuales asumen roles más importantes en la automatización empresarial y el soporte en tiempo real.
7. La regulación de la IA
El avance de la IA no estará exento de regulaciones. En diciembre de 2023, la Unión Europea alcanzó un acuerdo provisional sobre la Ley de Inteligencia Artificial, y el debate sobre el uso de materiales con derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA sigue siendo un tema candente. Este año se espera un aumento en la creación de marcos regulatorios que aseguren un uso ético y seguro de la IA, lo que podría tener un impacto significativo en su desarrollo y adopción global.
8. Seguridad y privacidad en la IA
A medida que la IA se integra más en nuestras vidas, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos será crucial. Muchas empresas optarán por entrenar y ejecutar modelos localmente para evitar que los datos confidenciales pasen por manos de terceros o entren en modelos de código cerrado. El uso de técnicas como el Retrieval Augmented Generation (RAG) para acceder a información relevante sin almacenarla directamente en el modelo ayudará a mitigar estos riesgos.
9. La sombra de la IA
Finalmente, el concepto de «Shadow AI» (IA en la sombra) se refiere al uso no autorizado de IA en el lugar de trabajo por parte de los empleados. Este fenómeno ocurre cuando los trabajadores utilizan herramientas de IA sin la aprobación del departamento de TI, lo que puede generar problemas de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo. En 2024, será crucial que las empresas establezcan políticas claras y efectivas sobre el uso de la IA en el entorno laboral para evitar estos riesgos.
En conclusión, 2024 será un año marcado por el equilibrio entre la innovación y la responsabilidad en el desarrollo de la inteligencia artificial. Desde modelos más pequeños y eficientes hasta una mayor regulación y la integración de IA en procesos cotidianos, el futuro de esta tecnología está lleno de promesas y desafíos.
