3 tendencias en IA identificadas por Gartner a tener en cuenta en 2024

Gartner es la empresa líder mundial en investigación y asesoramiento sobre datos. En la cumbre Gartner Data & Analytics Summit 2023, la firma compartió su visión de las tendencias clave que probablemente impactarán y darán forma al futuro de la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. A continuación, echamos un vistazo a las 3 tendencias de IA que debes tener en cuenta para tu empresa en 2024.

At its Data & Analytics Summit in Sydney this past summer, Gartner outlined the key trends that will influence the future of data science and machine learning (DSML). At a time when many industries are being impacted by the explosion in the use of AI in business, the firm highlights the growing importance of data in artificial intelligence, which is embarking on a path that is both more ethical and more responsible.

Tendencia nº 1: La IA de vanguardia como promesa de capacidad de respuesta

One of the Gartner 2024 trends is Edge AI. It enables calculations to be carried out close to where the data is collected, eliminating the need for a centralized Cloud Computing center or external data center. This promotes making intelligent decisions more quickly, without the need to connect to the Cloud or remote data centers. By enabling faster execution of AI algorithms, latency is reduced, and systems are more responsive.

La IA Edge se aplica a los IoT, aprovechando la potencia de cálculo local disponible. Este enfoque es crucial para aplicaciones que requieren la toma de decisiones en tiempo real, como la conducción autónoma o los dispositivos médicos inteligentes. Edge AI también ofrece ventajas en términos de confidencialidad y seguridad de los datos. En efecto, dado que cierta información sensible puede procesarse localmente sin transmitirse a servidores remotos, se elimina la exposición innecesaria de los datos a amenazas externas.

Esta convergencia de IA y edge computing allana el camino para soluciones no solo más eficientes, sino también más responsables, ya que son potencialmente más eficientes desde el punto de vista energético. Según las previsiones del Instituto Gartner, más del 55 % de todos los análisis de datos realizados por redes neuronales profundas tendrán lugar en el punto de captura en un sistema Edge en 2025, ¡frente a menos del 10 % en 2021!

Tendencia nº 2: La IA responsable como promesa ética

Gartner destaca el papel clave de la IA responsable en su previsión de tendencias de IA para 2024. Este conjunto de principios y prácticas pretende 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, fiabilidad y seguridad de los sistemas de IA. El objetivo principal es la transparencia de los datos y los algoritmos. Esto permite a los usuarios comprender cómo funcionan los sistemas de IA y detectar cualquier sesgo malintencionado para que los datos puedan utilizarse de forma virtuosa y respetuosa. El segundo gran ámbito es la fiabilidad de los sistemas de IA, cuya solidez debe estar garantizada, incluso en condiciones complejas o en caso de ataques informáticos. Así, 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 proporcionado al riesgo para aportar valor a la IA, al tiempo que se extrema la precaución al aplicar soluciones y modelos.

Tendencia nº 3: La IA centrada en los datos como promesa de relevancia

La tercera gran tendencia de la IA de Gartner para 2024 destaca la centralidad de los datos en la adopción masiva de la IA. La inteligencia artificial se basa en algoritmos, que determinan su relevancia y rendimiento. Pero en lugar de centrarse únicamente en los algoritmos, la IA centrada en los datos se centra más en la calidad, la diversidad y la gobernanza de los datos. El objetivo es mejorar la precisión de los modelos basándose en conjuntos de datos ricos y perfectamente mantenidos.

Para las empresas, la IA centrada en los datos promete una mejor comprensión del cliente, una toma de decisiones más informada 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 aumentar 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, en 2024, el 60 % de los datos de IA se utilizarán para simular la realidad, identificar escenarios futuros y reducir el riesgo de errores de IA, ¡frente a solo el 1 % en 2021!

Entre rendimiento, ética, cumplimiento, seguridad y responsabilidad, la hoja de ruta de AI 2024 es ambiciosa. Estarás a la altura del reto?

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