Zebra Technologies identifica las 8 grandes tendencias en IA que marcarán 2024

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Zebra Technologies Corporation, proveedor líder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, ha identificado ocho grandes tendencias tecnológicas que marcarán la evolución de la IA en 2024.

«Si los Oscar tuvieran una categoría para la inteligencia artificial, ChatGPT se habría llevado a casa sin duda un montón de premios el año pasado, pero no fue ni mucho menos lo único reseñable en el campo de la IA«, explica Stuart Hubbard, Senior Director Artificial Intelligence and Advanced Development en Zebra Technologies. «Ahí estuvieron los grandes modelos lingüísticos (LLM) con una interacción cada vez más humana, la generación de contenidos en vídeo, imágenes, audio y texto o las pruebas de IA generativa en dispositivos, eliminando la necesidad de los costosos servicios en la nube«.

Durante los próximos doce meses evolucionarán algunos de los descubrimientos del año pasado, pero también nuevas investigaciones y aplicaciones en las que ni siquiera hemos pensado todavía. Las tendencias en IA identificadas por el equipo de Zebra Technologies para el 2024 son las siguientes:

  1. El 2024 será el año de los Agentes IA (entidades capaces de percibir su entorno, procesar las percepciones y responder de manera racional) y de los Agentes IA con capacidades de automejora. Sin embargo, como afirma el Dr. Ian Watson, científico especializado en IA, los Agentes IA no son algo totalmente novedoso, ya que existen documentos importantes sobre ellos desde 1995.  Lo que sí es nuevo son las capacidades que tendrán gracias a la tecnología LLM. Los Agentes IA son herramientas que poseen un nivel de autonomía superior al de los modelos de aprendizaje automático o los programas informáticos tradicionales. Pueden percibir, aprender, responder y adaptarse a nuevas situaciones y tomar decisiones sin apenas intervención humana.
  2. Este año podría ser también aquel en el que todo el mundo tenga un «copiloto» de IA. Junto al Copilot de GitHub para desarrolladores y el Copilot de Microsoft para oficinas, veremos más herramientas de este tipo en el mercado, atendiendo a las necesidades de los trabajadores de primera línea en los sectores minorista, sanitario y de fabricación, por ejemplo. Además, en lo que se refiere a los LLM, veremos cómo pequeños LLM especializados en tareas específicas superan a los LLM más genéricos, como GPT, Palm y Claude. Esto podría conducir a la aparición de un copiloto industrial que aproveche los LLM para racionalizar y optimizar los procesos industriales. Al perfeccionar los modelos de comprensión y generación de lenguaje específicos del sector industrial, estos LLM podrán funcionar como asistentes inteligentes, ofreciendo información de valor, automatizando tareas rutinarias y mejorando la eficiencia de la mano de obra. Por ejemplo, en el sector del comercio minorista, podrían mejorar el conocimiento de los productos, ayudar a generar descripciones más atractivas, mejorar las interacciones online con los clientes y ofrecer recomendaciones de compra personalizadas basadas en preferencias y tendencias individuales.
  3. Veremos el auge del procesamiento de la AI generativa tanto en los dispositivos como en las instalaciones físicas (on-premise), con modelos más reducidos que requieren menos energía, generan menos costes en la nube y ofrecen una mayor privacidad. Este menor tiempo de entrenamiento que necesitan estos modelos más pequeños permite también una iteración más rápida, lo que contribuye a la mejora de los LLM.
  4. En 2024 continuarán siendo importantes determinados retos legales sobre la IA generativa y la propiedad intelectual, pero también surgirán otros, así como nuevas normativas para guiar el desarrollo y el uso ético de la IA generativa. La regulación de la IA estará en el punto de mira y los debates sobre seguridad serán cada vez más habituales. Los riesgos a corto plazo de la IA generativa, como la desinformación y las falsificaciones, se harán más evidentes, sobre todo en aquellas regiones con más elecciones o conflictos. Abordar estos riesgos será prioritario.
  5. Las grandes empresas se darán cuenta cada vez más de que deben acelerar su estrategia de IA para seguir siendo competitivas. Esto dará lugar a una consolidación de las start-ups de IA, más concretamente de aquellas que llevan entre tres y ocho años trabajando en los aspectos más maduros de esta tecnología.
  6. Las empresas también darán prioridad estratégica en 2024 a la democratización de la IA y el aprendizaje automático. Se dotará a los trabajadores de recursos de aprendizaje y herramientas de IA, tanto a empleados de oficina, como a asistentes comerciales, ingenieros, profesionales de las finanzas, desarrolladores o diseñadores. Con el tiempo, este enfoque se convertirá en la norma y no en un elemento diferenciador en la batalla por el talento y la cualificación de la mano de obra.
  7. Habrá avances en IA multimodal, con contenidos cada vez más «perfectos» en audio, vídeo, imagen y texto, junto con la integración de sistemas multimodales en robots y vehículos, como se ha visto con diferentes empresas de automoción que están ya introduciendo LLM en sus coches. Los sistemas operativos basados en voz/LLM crearán nuevas y mejores formas de interactuar con manos libres y asistentes de voz inteligentes. Ya estamos viendo los primeros indicios de ello con el reciente lanzamiento de Humane AI y Rabbit R1.
  8. La IA de código abierto madurará, sobre todo la IA generativa. El panorama de la IA de código abierto ha evolucionado mucho en los últimos doce meses, con ejemplos tan potentes como los modelos Llama 2 de Meta y Mixtral de Mistral AI. Esto podría cambiar la dinámica del mercado, al proporcionar a entidades más pequeñas y con menos recursos acceso a sofisticados modelos y herramientas de IA que antes estaban fuera de su alcance. Además, la transparencia, la seguridad y el desarrollo ético, son otras de las ventajas fundamentales para los LLM de código abierto, gracias a los esfuerzos de colaboración de la comunidad.

 

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