Grandes datos

Los sistemas de datos en la nube y la IA perimetral están teniendo un gran impacto en la ciencia de datos hoy en día.

Gartner describe las tendencias clave en el aprendizaje automático y la ciencia de datos, incluido el impacto de la inteligencia artificial generativa. Obtenga más información sobre las últimas tendencias con nuestros artículos.

Silueta del cerebro digital sobre fondo futurista abstracto.Imagen: kras99/Adobe Stock

Gartner describe las tendencias clave en el aprendizaje automático y la ciencia de datos, incluido el impacto de la inteligencia artificial generativa.

Un informe de agosto de la consultora de tecnología Gartner sobre tendencias clave en ciencia de datos y aprendizaje automático encontró que los inversores invertirán más de 10 mil millones de dólares en nuevas empresas de inteligencia artificial que utilicen modelos subyacentes. En particular, los líderes empresariales de todo el mundo están interesados ​​en la IA generativa centrada en datos y en el borde y en el uso responsable de la IA generativa.

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Las soluciones nativas de la nube reemplazan al software independiente

Gartner predice que para 2024, el 50 por ciento de las implementaciones de nuevos sistemas en la nube residirán completamente dentro del ecosistema de datos de la nube en lugar de soluciones puntuales integradas manualmente. Las organizaciones deben buscar plataformas de análisis y datos convergentes que puedan resolver problemas de datos distribuidos masivamente. Esto significa que las empresas seguirán viendo más soluciones nativas de la nube en lugar de software independiente o implementaciones híbridas.

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Edge y AI trasladarán el análisis a los puntos finales de IoT

«A medida que la adopción del aprendizaje automático continúa creciendo rápidamente en todas las industrias, DSML [data science and machine learning] «El entusiasmo en torno a la inteligencia artificial generativa está impulsando ahora esta tendencia», dijo Peter Krensky, analista principal de Gartner, en la Cumbre Gartner Data & Analytics el 1 de agosto. «Aunque siguen surgiendo riesgos potenciales, los científicos de datos y sus organizaciones muchas características nuevas y también están surgiendo casos de uso”.

Las empresas están prestando mucha atención a cómo el entrenamiento y la inferencia de IA pueden ayudar a trasladar el análisis de datos a entornos periféricos cerca de los puntos finales de IoT.

Según Gartner, para 2025, más del 55 por ciento de todos los análisis de datos mediante redes neuronales profundas (en las que se basa la inteligencia artificial) se producirán en los puntos de borde donde se capturan los datos. Este es un aumento sustancial con respecto al 10% en 2023 y también representa el aumento sustancial en la adopción de IA desde principios de 2023.

En su informe Tendencias tecnológicas de 2023, McKinsey descubrió que la inversión de capital en la nube y la informática de punta alcanzará los 84 mil millones de dólares en 2023.

La IA centrada en datos puede incluir capacitación sobre datos sintéticos

La IA centrada en datos realiza tareas como la gestión de datos específicos de la IA, la síntesis de datos y el etiquetado de datos para abordar cuestiones de accesibilidad, volumen, privacidad, seguridad, complejidad y alcance.

La IA generativa también se puede utilizar para crear datos sintéticos para entrenar otras aplicaciones. Gartner predice que para 2024, casos de uso como la simulación de condiciones del mundo real, la predicción de escenarios futuros y la eliminación de algunos de los riesgos de la inteligencia artificial aumentarán el volumen de datos sintéticos industriales al 60%. Esta cifra es superior al 1% en 2023, y probablemente se verá impulsada nuevamente por la comercialización de la IA generativa a finales de 2023 y principios de 2023.

La IA responsable sigue las tendencias regulatorias

La IA responsable es una filosofía que considera el valor, el riesgo, la confianza, la transparencia y la responsabilidad empresarial y social al generar IA. Gartner afirma que “para 2025, los modelos de IA previamente entrenados se concentrarán en el 1% de los proveedores de IA, lo que hará que la IA responsable sea una preocupación social”, lo que significa que los problemas en un modelo pueden extenderse rápidamente a una gran cantidad de clientes. Las preocupaciones incluyen que la IA generativa introduzca errores fácticos en el contenido, ya sea accidentalmente como resultado de alucinaciones o intencionalmente como parte de una campaña de desinformación planificada. También existe la preocupación de que la IA pueda sesgar el contenido o plagiar obras protegidas por derechos de autor.

Más cobertura de IA de lectura obligada

Algunas organizaciones, incluida Salesforce, apoyan conversaciones recientes sobre la regulación gubernamental de la IA generativa.

Eric Loeb, vicepresidente ejecutivo de Asuntos Gubernamentales de Salesforce, escribió en una publicación de blog en julio: “Salesforce respalda una regulación de IA personalizada y basada en riesgos que diferencia el contexto y el uso de la tecnología, garantiza que las personas estén protegidas, se genere confianza y e Innovación”.

La inversión en inteligencia artificial sigue aumentando

En general, Gartner descubrió que para 2026, se invertirán más de 10 mil millones de dólares en nuevas empresas de IA que dependen de modelos subyacentes. Más organizaciones implementarán soluciones de IA y más industrias considerarán la tecnología de IA y los negocios basados ​​en IA.

Una encuesta de Gartner realizada a 2.500 líderes ejecutivos en mayo encontró que el 45 por ciento dijo que la exageración en torno a ChatGPT los estaba impulsando a invertir más en IA generativa. La mayoría (70%) de estas organizaciones todavía están explorando sus opciones, mientras que el 19% cuenta con programas piloto o ha puesto en producción IA generativa.

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