Tres tendencias en IA identificadas por Gartner a las que hay que prestar atención en 2024

Gartner es la empresa líder mundial en investigación y asesoramiento sobre datos. En la Cumbre de Gartner sobre Datos y Análisis de 2023, la empresa compartió su visión sobre las tendencias clave que probablemente influirán y marcarán el futuro de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. A continuación, repasamos las tres tendencias de IA a las que tu empresa debe prestar atención en 2024.

En su Cumbre sobre Datos y Análisis celebrada en Sídney el pasado verano, Gartner esbozó las tendencias clave que influirán en el futuro de la ciencia de datos y el aprendizaje automático (DSML). En un momento en el que muchos sectores se ven afectados por el auge del uso de la IA en las empresas, la consultora destaca la creciente importancia de los datos en la inteligencia artificial, que está emprendiendo un camino más ético y responsable.

Tendencia n.º 1: La IA en el borde como garantía de capacidad de respuesta

Una de las tendencias señaladas por Gartner para 2024 es la IA en el borde (Edge AI). Permite realizar cálculos cerca del lugar donde se recopilan los datos, lo que elimina la necesidad de un centro de computación en la nube centralizado o de un centro de datos externo. Esto favorece la toma de decisiones inteligentes con mayor rapidez, sin necesidad de conectarse a la nube ni a centros de datos remotos. Al permitir una ejecución más rápida de los algoritmos de IA, se reduce la latencia y los sistemas responden con mayor rapidez.

La IA en el borde se aplica a los dispositivos del Internet de las cosas (IoT), aprovechando la potencia de cálculo local disponible. Este enfoque es fundamental para aplicaciones que requieren la toma de decisiones en tiempo real, como la conducción autónoma o los dispositivos médicos inteligentes. La IA en el borde también ofrece ventajas en cuanto a la confidencialidad y la seguridad de los datos. De hecho, dado que cierta información sensible puede procesarse localmente sin necesidad de transmitirla a servidores remotos, se elimina así la exposición innecesaria de los datos a amenazas externas.

Esta convergencia entre la inteligencia artificial y la computación en el borde allana el camino para soluciones que no solo son más eficientes, sino también más responsables, ya que pueden ser más eficientes desde el punto de vista energético. Según las previsiones del Instituto Gartner, para 2025 más del 55 % de todo el análisis de datos realizado por redes neuronales profundas tendrá lugar en el punto de captura, en un sistema de computación en el borde, ¡frente a menos del 10 % en 2021!

Tendencia n.º 2: La IA responsable como promesa ética

Gartner destaca el papel clave de la IA responsable en su previsión de tendencias en IA para 2024. Este conjunto de principios y prácticas tiene como objetivo garantizar que la IA se utilice de forma ética y responsable. Aborda el impacto social, medioambiental y económico de la IA, y pretende minimizar los riesgos y maximizar los beneficios.

En términos tecnológicos, la IA responsable se traduce en una serie de medidas destinadas a mejorar la transparencia, la fiabilidad y la seguridad de los sistemas de IA. El enfoque principal se centra en la transparencia de los datos y los algoritmos. Esto permite a los usuarios comprender cómo funcionan los sistemas de IA y detectar cualquier sesgo indebido, de modo que los datos puedan utilizarse de forma responsable y respetuosa. El segundo ámbito importante es la fiabilidad de los sistemas de IA, cuya solidez debe garantizarse, incluso en condiciones complejas o en caso de ataques informáticos. Por lo tanto, los sistemas de IA deben ser seguros para proteger los datos personales y la información sensible.

Según el Instituto Gartner, «la IA responsable convierte a la IA en una fuerza positiva, en lugar de una amenaza para la sociedad y para sí misma». Para lograrlo, el consejo es sencillo: adoptar un enfoque proporcional al riesgo a la hora de aportar valor a la IA, al tiempo que se actúa con extrema precaución a la hora de aplicar soluciones y modelos.

Tendencia n.º 3: La IA centrada en los datos como promesa de relevancia

La tercera gran tendencia en IA señalada por Gartner para 2024 destaca el papel fundamental de los datos en la adopción masiva de la IA. La inteligencia artificial se basa en algoritmos, que determinan su relevancia y rendimiento. Sin embargo, en lugar de centrarse exclusivamente en los algoritmos, la IA centrada en los datos se centra más en la calidad, la diversidad y la gestión de los datos. El objetivo es mejorar la precisión de los modelos basándose en conjuntos de datos completos y perfectamente mantenidos.

Para las empresas, la IA centrada en los datos promete un mejor conocimiento de los clientes, una toma de decisiones más fundamentada e innovaciones más sólidas. Al centrarse en la calidad de los datos, las organizaciones pueden aumentar la eficacia de sus iniciativas de IA, reducir los sesgos algorítmicos y reforzar la confianza de los usuarios. De este modo, la IA centrada en los datos ofrece una forma más fiable y sostenible de aprovechar el potencial de la inteligencia artificial. Según las previsiones de Gartner, para 2024, el 60 % de los datos de IA se utilizarán para simular la realidad, identificar escenarios futuros y reducir el riesgo de errores de la IA, ¡frente a solo el 1 % en 2021!

Entre el rendimiento, la ética, el cumplimiento normativo, la seguridad y la responsabilidad, la hoja de ruta de IA 2024 es ambiciosa. ¿Estás preparado para afrontar el reto?

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