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Análisis

Claves de la IA: hiperpersonalización, edge computing, datos en tiempo real y aprendizaje automático federado

15 Enero 2024por Redacción

Durante el pasado año, los retos económicos han obligado a empresas y gobiernos a reevaluar sus prioridades. Pese a ello, la inversión en transformación digital sigue siendo alta y no muestra signos de caer: la tecnología cumple una función estratégica cada vez más esencial para afrontar el reto de controlar los costes, mejorar la eficiencia, la agilidad y la capacidad de recuperación para prepararse para el reto que su pone el rápido crecimiento de la IA generativa. Es una de las principales conclusiones a las que llegan los expertos de Couchbase, reunidos para concretar oportunidades y evolución en 2024.

En consecuencia, los expertos de la compañía especializada bases de datos distribuidas NoSQL en la nube coinciden en que la tecnología se mantiene como un activo crítico y estratégico, tal y como reveló un reciente estudio de Couchbase según el cual las empresas españolas tienen previsto invertir una media superior a los 30 millones de euros en proyectos digitales en los próximos 12 meses.

Más en detalle, siete de esas grandes tendencias y oportunidades son:

  1. Los datos en tiempo real se convertirán en la norma para que las empresas potencien las experiencias generativas con IA  - Cada vez un mayor número de empresas aplicarán la IA generativa para impulsar aplicaciones de datos en tiempo real y crear soluciones dinámicas y adaptables. A medida que la IA se convierte en un factor crítico para el negocio, las organizaciones deben asegurarse de que los datos que sustentan los modelos de Inteligencia Artificial se basan en la verdad y la realidad, aprovechando los datos más recientes posibles. Además, para que la IA generativa sea realmente eficaz, precisa y proporcione resultados contextualmente relevantes, debe basarse en datos actualizados continuamente y en tiempo real. A partir de 2024, las empresas aprovecharán cada vez más una capa de datos que admita tanto análisis transaccionales como en tiempo real para tomar decisiones oportunas y responder a la dinámica del mercado de forma instantánea.
  2. Cambio de paradigma de la IA centrada en modelos a la centrada en datos - Los datos son fundamentales en el aprendizaje automático actual, pero deben abordarse y manejarse adecuadamente en los proyectos. Dado que la IA adopta un enfoque centrado en el modelo, se pierden cientos de horas ajustando un modelo creado a partir de datos de baja calidad. Por eso, a medida que esos modelos maduren, evolucionen y aumenten, lo esencial será acercar modelos a datos y no al revés. La Inteligencia Artificial centrada en los datos permitirá a las organizaciones ofrecer experiencias generativas y predictivas basadas en los datos más recientes, lo que mejorará significativamente el rendimiento de los modelos al tiempo que reducirá las alucinaciones o delirios de las plataformas de IA.
  3. Las empresas recurrirán a copilotos de IA para mejorar la obtención de información - La integración de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático en los procesos de gestión de datos y herramientas de análisis seguirá avanzando. A medida que se perfeccionen las tecnologías de IA generativa, las empresas deberán desarrollar nuevas formas de interactuar con sistemas y con los datos que producen a nivel contextual. Para ello, construirán copilotos de IA en sus productos para obtener mejor y más rápida información, ya que estos actúan como asistentes de los modelos de IA para comprender, clasificar y procesar grandes cantidades datos y generar las mejores prácticas y recomendaciones: una herramienta poderosa que cambiará la forma en que se construyen infraestructuras y aplicaciones, ya que la gestión de datos aumentada automatizará tareas rutinarias y de integración de datos, mientras que el análisis aumentado proporcionará información avanzada y, también, automatizará la toma de decisiones basadas en datos.
  4. Las herramientas de IA separarán a desarrolladores buenos de los excepcionales - Los buenos desarrolladores se apoyarán en herramientas de IA para aligerar su carga de trabajo, mientras que los excepcionales lo harán para aumentar la productividad en tareas repetitivas y cotidianas, de modo que puedan centrarse más en ser creativos, abordar los problemas difíciles y manejar las tareas de mayor valor; las que promueven la innovación. La IA seguirá desempeñando un papel crítico en la productividad de los desarrolladores, siempre y cuando estos comprendan las limitaciones de estas herramientas y ejerzan buen juicio al usarlas. Euso excesivo de la IA puede limitar la innovación y el pensamiento crítico, y a menudo los resultados de estas herramientas pueden no ser la forma más precisa, actualizada o eficiente de resolver el problema.
  5. El auge de la hiperpersonalización - La hiperpersonalización representa un cambio radical en la forma en que las organizaciones conectan con sus clientes. Los productos, servicios y contenidos deben hacer que el usuario se sienta único, como si hubieran sido creados para él. Para ofrecer unos niveles de personalización sin precedentes, es fundamental contar con una infraestructura de datos en tiempo real; única forma en la que es posible recopilar, procesar y actuar sobre grandes volúmenes de datos de forma instantánea, lo que permite interacciones dinámicas e individualizadas.
  6. El aprendizaje federado, clave en el futuro de la Inteligencia Artificial y en un mundo con problemas de privacidad - El aprendizaje automático federado -adopción de un enfoque descentralizado para la formación de modelos de IA-, aparece como respuesta a la popularidad de la IA generativa. Al tener la capacidad de asegurar los modelos de formación y admitir aplicaciones sensibles a la privacidad, el aprendizaje federado será actor fundamental en el futuro de la IA, en la medida que se abordan preocupaciones cruciales en torno a la privacidad y la seguridad de los datos.
  7. La Inteligencia Artificial en el edge impulsará las inferencias en tiempo real y las optimizaciones de modelos - La convergencia de IA y la computación periférica seguirá madurando, lo que permitirá analíticas en tiempo real y una mejor toma de decisiones. Esas capacidades de IA en el edge reducirán la necesidad de transmisión de datos a sistemas centrales y cloud, garantizando respuestas más rápidas y una mejor preservación de la privacidad. y permitiendo un más eficiente procesamiento de los datos en dispositivos locales, aparte de reducir la latencia y garantizar la privacidad de los datos.

Más información en www.couchbase.com

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