A medida que la IA y el aprendizaje automático transforman las industrias, mantenerse a la vanguardia es crucial para los líderes empresariales. Según IBM, el 42% de las empresas de escala empresarial utilizan actualmente la IA y el aprendizaje automático está impulsando cambios importantes. Desde la puesta en funcionamiento de los sistemas de ML hasta la toma de decisiones autónoma, estas son las cinco principales tendencias de ML que darán forma al futuro y ayudarán a las empresas a seguir siendo competitivas en 2024 y más allá.
A medida que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) dominan los titulares y remodelan las industrias, no son sólo palabras de moda: están remodelando la forma en que trabajamos. Se espera que estas tecnologías evolucionen continuamente, afectando aún más a muchos aspectos de nuestras vidas.
El último índice global de adopción de IA de IBM descubrió que el 42% de las empresas de escala empresarial afirman estar implementando activamente IA en sus negocios, la misma cantidad que todavía estaban explorando su uso el año anterior. Ahora que 2024 llega a su fin, estas son las principales tendencias de aprendizaje automático que los líderes empresariales deben conocer mientras navegan por este panorama en rápida evolución:
La gestión de la operacionalización de ML (o ML Ops para abreviar) se centra en la implementación, el seguimiento y la gobernanza de los modelos de ML en producción. En las primeras fases de nuestro trabajo de innovación en este espacio, existía la preocupación por la variación del rendimiento, la gestión de múltiples variaciones de modelos y el reentrenamiento de nuevos datos sin afectar el negocio.
Este es el tipo de problemas que ML Ops puede ayudar a resolver, ya que integra las mejores prácticas de una práctica bien establecida en DevOps para garantizar el funcionamiento confiable y escalable de los sistemas de ML. La estandarización y optimización de los flujos de trabajo de ML a través de ML Ops se han vuelto esenciales a medida que las empresas escalan sus capacidades de IA. Esta tendencia ha solidificado su lugar en la industria, permitiendo una implementación y mantenimiento más rápidos de los modelos de ML.
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Toma de decisiones autónoma
Estos sistemas avanzados están transformando las industrias al acelerar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, impulsar una mayor eficiencia y mejorar las experiencias de los clientes. Al automatizar los procesos manuales, las tecnologías de aprendizaje automático pueden aumentar la capacidad de las empresas para analizar grandes cantidades de datos rápidamente mientras descubren patrones y toman decisiones informadas.
La sofisticada IA multimodal puede analizar datos genéticos e historiales de pacientes para recomendar planes de tratamiento personalizados. Esto conduce a una atención sanitaria más eficaz e individualizada. De manera similar, al aprovechar los datos de los registros médicos electrónicos, estos sistemas pueden predecir los resultados o complicaciones de los pacientes, lo que permite una intervención proactiva.
A medida que la IA continúa creciendo y avanzando, los recursos computacionales necesarios también crecerán exponencialmente. Esta área pionera está atrayendo importantes investigaciones e inversiones, particularmente en industrias de alto riesgo como las financieras y farmacéuticas, y grandes nombres como IBM y Google.
Tanta IA tiene el potencial de permitir modelos más precisos y completos, ya que no están limitados por la computación clásica. Esto es más especulativo para el futuro, pero es una frontera apasionante y tiene el potencial de resolver problemas más allá del alcance de los algoritmos clásicos.
Otro desarrollo de vanguardia, IA de vanguardia aporta una capacidad de procesamiento inmediato que es crucial para aplicaciones en vehículos autónomos, automatización industrial y monitoreo de atención médica, donde las tareas urgentes requieren respuestas rápidas. Esto se logra procesando datos localmente en el dispositivo, reduciendo la latencia, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real y minimizando la cantidad de datos que deben transmitirse a los servidores centrales.
Al procesar información confidencial localmente, esto también mejora la privacidad y la seguridad, reduciendo el riesgo de violaciones de datos durante la transmisión. Sin embargo, desafíos como las limitaciones del hardware, la complejidad de la integración y la necesidad de una gestión y mantenimiento eficientes de numerosos dispositivos perimetrales limitan la eficacia total de la IA perimetral.
Si bien existe la preocupación de que la IA reemplace a los humanos en el lugar de trabajo, los últimos avances en IA pueden aumentar, en lugar de socavar, las contribuciones humanas. La tendencia al aumento de la fuerza laboral aprovecha la IA para ayudar en lugar de reemplazar a los trabajadores humanos, transformando las funciones laborales e impulsando la productividad en varios sectores.
Esta colaboración entre humanos y la IA combina las fortalezas de ambos, lo que permite a la IA manejar tareas repetitivas que requieren un uso intensivo de datos, mientras que los humanos se concentran en actividades estratégicas, creativas e interpersonales que requieren inteligencia emocional y pensamiento crítico. En lugar de eliminar puestos de trabajo, la IA los remodela, lo que lleva a la creación de nuevos roles que requieren gestión, programación y colaboración con sistemas de IA.
Es fundamental estar atento a estos desarrollos como líder empresarial para garantizar que su organización esté totalmente equipada para obtener una ventaja aprovechando la IA y el aprendizaje automático.
Para conocer en profundidad estos conocimientos y tendencias adicionales, lea el artículo del Dr. Hunter. Análisis de tendencias de aprendizaje automático en el blog de Cambridge Advance Online..
El Dr. Russell Hunter es el líder académico de inteligencia artificial y ciencia de datos en Cambridge Avance en líneaproveedor de cursos cortos en línea de la Universidad de Cambridge. Dr. Russell Tiene un doctorado en Neurociencia Computacional y ha pasado de la academia a la industria, y ahora trabaja como líder técnico en desarrollo web, arquitecturas sin servidor y aprendizaje automático. Después de ocho años como investigador postdoctoral en Cambridge, donde desarrolló aplicaciones educativas para futuros ingenieros, su carrera abarca ingeniería de software, procesamiento de imágenes, tecnología educativa y docencia en Ciencias de la Computación.
